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Kern•6–10 Stunden

KI-Use-Case-Scoring-Board

Erstelle ein KI-Use-Case-Portfolio mit evidenzbasiertem Scoring für Wert, Häufigkeit, Datenreife, Capability Fit, Automatisierungspotenzial, Fehlerauswirkung, Kontrollen und Experimentierbarkeit.

Use-Case-DiscoveryPortfolio-ScoringEvidenzanalyseRisikomodellierungPriorisierung

Szenario

Aufgabe

Nach Workshops hat das Team 20–40 KI-Ideen: Zusammenfassungen, Dokumentenextraktion, Support, Empfehlungen, agentische Aktionen und Forecasting. Die Liste ist schnell zu einem Wettbewerb um die charismatischste Folie geworden. Erstelle ein Scoring-Board, das Evidenz von Annahmen trennt, unbekannte Fehlerauswirkungen bestraft und verhindert, dass Vendor-Demos den eigenen Business Case ersetzen.

Schrittweise Umsetzung

1. Use Cases auf einen gemeinsamen Vertrag normalisieren

Ergebnis: Ideen werden als Aufgaben verglichen, nicht als Modell- oder Produktnamen.

Aufgaben

  • →Nutzer/Job und messbaren Pain beschreiben
  • →Aktuellen Workflow und Nicht-KI-Baseline dokumentieren
  • →Häufigkeit/Volumen und Source of Truth festlegen
  • →Model Task, Workflow-Automatisierung und consequential action trennen

Prüfungen

  • ✓Der Use Case beginnt nicht mit einem Provider- oder Modellnamen
  • ✓Value hat ein Business-Signal statt „spart Zeit“ ohne Baseline
  • ✓Action Scope und Failure Impact sind vor dem Scoring sichtbar

2. Scoring bauen, das Ungewissheit nicht belohnt

Ergebnis: Unbestätigte Annahmen erhalten nicht allein wegen fehlender Daten den Höchstwert.

Aufgaben

  • →Skalen von 1–5 mit klaren Anchor Definitions festlegen
  • →Evidence Confidence und Uncertainty Penalty ergänzen
  • →Capability Fit und Control Burden getrennt bewerten
  • →Hard Blockers definieren: verbotene Daten/Aktionen, fehlende Ground Truth oder inakzeptabler Failure Impact

Prüfungen

  • ✓Unknown ist nicht gleich High Score
  • ✓Ein Hard Blocker kann nicht durch einen hohen Value Score arithmetisch kompensiert werden
  • ✓Vendor-Metriken sind als externer Kontext statt als interne Evidenz markiert

3. Adversarial Review der Top-Kandidaten durchführen

Ergebnis: Prioritäten bestehen Gegenargumente und einen Transfer-Risk-Check.

Aufgaben

  • →Für die Top fünf ein Failure Pre-Mortem erstellen
  • →Eine einfachere deterministische Alternative finden
  • →Daten- und Permission-Abhängigkeiten prüfen
  • →Evaluationsmachbarkeit und Time-to-Evidence bewerten

Prüfungen

  • ✓Für jeden Top-Kandidaten ist begründet, warum KI besser als einfachere Automatisierung ist
  • ✓Es gibt keine versteckte Abhängigkeit von nicht verfügbaren Daten oder Permissions
  • ✓Testbare Forbidden Outcomes sind definiert

4. Ranking in eine Experiment-Queue überführen

Ergebnis: Die Prioritätenliste hat nächste Aktion, Owner und Stop-Bedingung.

Aufgaben

  • →Das kleinste valide Experiment definieren
  • →Eine repräsentative Stichprobe erstellen
  • →Baseline und Ziel festhalten
  • →Go/Iterate/Kill-Kriterien und Re-Score-Datum ergänzen

Prüfungen

  • ✓Jeder Top-Kandidat hat eine nächste Evidenzanforderung
  • ✓Das Kill-Kriterium ist vor dem Experimentergebnis definiert
  • ✓Re-Score-Trigger umfassen neue Daten, einen Incident oder eine Provider-/Modelländerung

Akzeptanzkriterien

  • Alle Use Cases verwenden denselben Problem-/Workflow-/Action-Vertrag
  • Jeder Score hat eine Evidenzquelle oder ein explizites Annahme-Label
  • Hard Blockers werden nicht durch einen gewichteten Durchschnitt verdeckt
  • Top-Kandidaten haben eine Nicht-KI-Baseline, ein Failure Pre-Mortem und einen Evaluationsplan
  • Die Experiment-Queue enthält Owner, Sample, Target und Go/Iterate/Kill-Kriterien