Konkrete Ausgangslage
Der Use Case lohnt sich, wenn wiederkehrende Aufgaben heute manuell geprüft, kopiert, beantwortet oder zwischen Systemen weitergereicht werden.
ConsultingServices.aiKI-Consulting für KMUUse Case im Detail
Multimodale KI (Bild & Sprache).
Künstliche Intelligenz ist nicht länger auf reinen Text beschränkt. Multimodale Systeme verstehen Fotos, eingescannte Pläne, Sprache und PDFs. So wird das Handy auf der Baustelle, im Service oder in der Fabrikhalle zum strukturierten Datenerfassungs-Werkzeug.
Wo Multimodalität glänzt
Ideale Einsatzgebiete (Computer Vision)
Passt besonders gut, wenn:
- Ein Großteil Ihrer Daten unstrukturiert vorliegt (Papierskizzen, Fotos von Schäden, Audio-Memos).
- Handwerker/Techniker im Außendienst viel Zeit mit der Dokumentation von Gegebenheiten verbringen.
- Sie in der Qualitätssicherung zehntausende Bauteile visuell oder akustisch prüfen müssen.
Weniger geeignet für:
- Unternehmen, die bereits 100% strukturierte, fehlerfreie Excel/SAP-Tabellen haben und reine Textverarbeitung brauchen.
Szenarien aus dem Mittelstand
Automatisches Baustellen-Aufmaß
Ein Handwerker fotografiert einen Heizungskeller. Die KI erkennt Kesseltyp, Rohranschlüsse und Ventile, gleicht dies mit dem Materialkatalog ab und erstellt 80% des Angebots vollautomatisch.
Handschriften & Pläne auslesen
Alte Stromlaufpläne, handschriftliche Serviceberichte oder verwischte Lieferscheine (OCR)? Moderne Vision-Language-Modelle (wie GPT-4o) lesen und überführen das fehlerfrei ins strukturierte ERP.
Audio-Dokumentation (Speech)
Servicetechniker sprechen auf dem Rückweg im Auto ein 2-Minuten-Memo ein. Die KI filtert Füllwörter, extrahiert die Kernprobleme, bucht verbrauchte Teile und erstellt den offiziellen PDF-Service-Report.
Vertiefung
Ausgangslage, Wirtschaftlichkeit und Umsetzung.
Damit ein Use Case nicht nur interessant klingt, muss er in Prozessvolumen, Datenlage, Risiko und messbarer Wirkung übersetzt werden.
ROI-Logik
Der wirtschaftliche Hebel entsteht meist aus eingesparter Bearbeitungszeit, weniger Fehlern, schnellerer Reaktionszeit und besserer Auslastung vorhandener Teams.
Umsetzung in 4 Schritten
- Ist-Prozess und Volumen erfassen: Welche Vorgänge kommen wie oft vor und wie lange dauert die Bearbeitung?
- Daten- und Systemzugang prüfen: Welche Quellen, Freigaben und Schnittstellen werden benötigt?
- Pilot mit klaren Qualitätskriterien bauen: Testfälle, Fallbacks und Human-in-the-Loop definieren.
- Wirkung messen: Zeitersparnis, Fehlerquote, Durchlaufzeit und Akzeptanz im Team vergleichen.
Entscheidungsfragen vor dem Pilot
- Ist der Prozess häufig genug, damit Automatisierung einen echten Hebel hat?
- Sind die benötigten Daten digital verfügbar oder realistisch erschließbar?
- Gibt es klare Regeln, wann die KI handeln darf und wann ein Mensch freigeben muss?
ROI-Beispiel
Konservative Beispielrechnung
Das entspricht rund 24.000 EUR manuellem Jahresaufwand. Bei 30 Prozent Entlastung entsteht ein rechnerisches Potenzial von ca. 7.200 EUR pro Jahr.
Die tatsächliche Wirtschaftlichkeit hängt von Prozessvolumen, Datenqualität, Integrationsaufwand und Freigabeanforderungen ab.Annahmen
- 500 Vorgänge pro Monat
- 8 Minuten manuelle Bearbeitungszeit
- 45 EUR interne Vollkosten pro Stunde
- 30 Prozent realistisch automatisierbarer Anteil