Zukunftsfähige KI-Strategien:

Wie Sie die richtigen Use Cases erkennen

Die Entwicklung im Bereich Künstlicher Intelligenz schreitet rasant voran. Unternehmen und Start-ups stehen vor der Herausforderung, die richtigen Anwendungsfälle auszuwählen – also Use Cases, die nicht nur kurzfristig beeindruckend sind, sondern auch mit jeder neuen Modellgeneration an Wert gewinnen.

Ein aktuelles Beispiel: Zahlreiche Start-ups entwickelten Tools zur Abfrage von PDF-Dokumenten via KI – bis OpenAI dieselbe Funktion direkt in ChatGPT integrierte, inklusive größerer Kontextfenster und RAG-Logik. Innerhalb kürzester Zeit wurden viele dieser Produkte überflüssig.

Wird Ihr Use Case besser, wenn die KI besser wird?

Skaliert Ihre Lösung mit dem technologischen Fortschritt – oder wird sie von ihm ersetzt? Besonders zukunftsfähig sind sogenannte agentische Use Cases: Anwendungen, in denen KI heute schon kleine Entscheidungen trifft und künftig mehr Verantwortung übernehmen kann.

Dabei muss KI nicht sofort „das Steuer übernehmen“. Aber: Die Softwarearchitektur sollte so offen gestaltet sein, dass dieser Ausbau möglich ist.

Drei Entwicklungsstufen im Vergleich:

1. Over-Engineered Code Rein deterministische Abläufe, ohne KI. Änderungen erfordern manuelles Umcodieren.

2. Constrained Agent KI übernimmt punktuelle Aufgaben, bleibt aber strikt eingebettet in menschlich definierte Workflows.

3. Agentisch Die KI verfolgt ein Ziel und wählt den Weg dorthin selbstständig – innerhalb definierter Grenzen.

Entscheidend ist nicht, sofort die volle Kontrolle zu übergeben – sondern ein System so zu bauen, dass ein Ausbau in Richtung „agentisch“ möglich ist, wenn Technologie, Vertrauen und Sicherheit es zulassen.

Fünf Merkmale nachhaltiger KI-Use Cases

1. Technologischer Hebel: Der Nutzen steigt mit jeder neuen Modellgeneration.

2. Wiederkehrende Entscheidungen: Die KI ersetzt echte Urteile, z. B. bei Betrugserkennung oder Angebotsbewertung.

3. Reales Problem Der Use Case löst einen echten Engpass – kein Showcase ohne Geschäftsrelevanz.

4. Feedbackfähigkeit Rückmeldeschleifen erlauben kontinuierliches Lernen und Optimierung.

5. Strategische Abgrenzung Proprietäre Daten, Prozesse oder Integration sichern Wettbewerbsvorteile.

Fazit

KI ist mehr als ein Effizienzwerkzeug – sie verändert die Art, wie Software entsteht und Entscheidungen getroffen werden. Die richtigen Use Cases zeichnen sich dadurch aus, dass sie mit besserer KI automatisch besser werden – und nicht ersetzt.

👉 Vertiefung gefällig? Hier geht’s zum vollständigen Artikel auf Medium:„Wird dein Produkt besser, wenn KI besser wird – oder überflüssig?“