Die richtigen KI-Anwendungsfälle identifizieren
Ein datengetriebener Ansatz aus der Praxis
KI-Agenten können Kontext halten, Aktionen ausführen und sich zunehmend wie digitale Teammitglieder verhalten. Aber sie wissen nicht von allein, welche Probleme es wert sind, gelöst zu werden.
In unserer Erfahrung bei myos scheitern KI-Projekte selten an schwachen Modellen. Sie scheitern an der Wahl der Use Cases. Teams starten mit den Prozessen, die intuitiv am wichtigsten erscheinen. Dabei bleiben die tatsächlichen operativen Engpässe häufig unentdeckt. In der Map-Phase unseres Frameworks decken wir regelmäßig Potenziale auf, die das Team vorher nicht auf dem Schirm hatte.
Mit Evidenz starten, nicht mit Bauchgefühl
Jedes Team trägt eine Vorstellung darüber mit sich, wo die größten Schmerzpunkte liegen. Welche Aufgaben die meiste Zeit kosten, welche Prozesse ständig haken. Wenn wir diese Einschätzungen mit den tatsächlichen Daten abgleichen, ergibt sich fast immer ein anderes Bild.
Vor einigen Monaten kam ein Kunde aus der Automobilbranche zu uns. Seine Support-Organisation wollte Kosten senken, aber die ersten Prototypen brachten keine spürbaren Verbesserungen. „Wir versuchen alles zu automatisieren“, erzählte er. „Aber nichts bewegt wirklich etwas.“ Als wir genauer hinschauten, wurde klar: Das Problem lag nicht bei der KI, sondern daran, wo sie eingesetzt wurde.
Die tatsächliche Arbeitslast verstehen
Als wir die Gesprächsdaten analysierten, zeigte sich ein anderes Bild als erwartet. Die Arbeitslast war nicht breit verteilt, sondern konzentriert und musterbasiert.
Zwei Bereiche, Terminbuchung und Schadenserfassung, trugen fast drei Viertel aller Support-Interaktionen. Alles andere lief am Rand. Und fast 80 Prozent aller Anrufe, die das Thema Buchung auch nur streiften, wurden am Ende zu einer Buchungs-Journey.
Jede Organisation hat so ein Gravitationszentrum. Bei myos ist genau das der Kern unserer Map-Phase: Die tatsächliche Arbeitslast sichtbar machen, bevor wir eine einzige Automatisierung vorschlagen.
Die Hebel mit dem größten Impact finden
Zu wissen, wo sich Anfragen häufen, reicht allein nicht aus. Entscheidend ist, wo die menschlichen Mitarbeiter tatsächlich ihre Zeit verbringen. Als wir die Bearbeitungszeit auf die Gesprächsvolumina legten, wurden die Hebelpunkte sofort sichtbar.
Diese Kombination aus Volumen und Aufwand erzeugt das klarste Signal. Bei myos bilden wir das in der Impact-Effort-Matrix ab: Quick Wins mit hohem Impact und geringer Komplexität zuerst, dann die größeren Projekte.
Implementierbarkeit bestimmt den Startpunkt
Einige Abläufe tauchten hundertfach mit nahezu derselben Struktur auf: vorhersehbare Fragen, stabile Entscheidungslogik, konsistente Übergänge. Das waren nicht nur wichtige Abläufe, sondern auch solche, die sich tatsächlich zuverlässig automatisieren lassen.
Andere Themen zeigten sich als strukturell anspruchsvoller: inkonsistente Formulierungen, kontextabhängige Argumentation, unklare Grenzen. Selbst wenn sie fürs Business relevant waren, waren sie nicht der richtige Startpunkt.
Die besten Ergebnisse entstehen, wenn man mit den Prozessen beginnt, die hohen Impact mit hoher Implementierbarkeit kombinieren. KI-Automatisierung funktioniert am besten, wenn man die richtigen Dinge zuerst angeht.
