Von der Idee zur entscheidungsreifen Vorlage
Viele Unternehmen investieren Zeit in KI‑Einführungsworkshops – und stehen danach trotzdem vor derselben Hürde: Es gibt ein Tool‑Überblick, vielleicht sogar erste Prototypen, aber keine belastbare Entscheidungsgrundlage. Die Folge: Bewertung, Priorisierung und Umsetzung verlaufen im Sande, weil genau dann der methodische Beistand fehlt, wenn es ernst wird.
Der Workshop KI‑Projekte identifizieren schließt diese Lücke. Er ist kein Tool‑Training und keine „Inspiration Session“, sondern ein strukturierter Arbeitsprozess, der aus Ideen konkrete, bewertbare Use‑Cases macht – inklusive der Informationen, die eine Führungskraft braucht, um sauber „Go/No‑Go“ zu entscheiden.
Für wen ist der Workshop gedacht?
Der Workshop richtet sich an technisch geprägte Entscheider und Umsetzungsteams: Lead Engineers, operative Verantwortliche, Produkt‑/Prozessowner und alle, die KI nicht „irgendwie“ einführen wollen, sondern robust und geschäftlich begründbar.
Gerade dann wird er relevant, wenn intern bereits diskutiert wird, aber Unklarheit bleibt:
- Welche KI‑Anwendungsfälle sind wirklich tragfähig?
- Wo sind Nutzen, Risiken, Datenlage und Umsetzungskosten realistisch?
- Was ist Standardsoftware – und wo braucht es Individualentwicklung?
Was den Workshop von klassischen Formaten unterscheidet
In vielen Formaten endet der Workshop nach einem Überblick über Methoden und Tools. Die kritische Phase beginnt jedoch erst danach: Use‑Cases strukturieren, Benefits quantifizieren, Kosten und Abhängigkeiten klären, Stakeholder ausrichten.
Genau hier setzt unser Ansatz an:
- Kurzer Tool‑Überblick, um ein gemeinsames Vokabular herzustellen
- dann konsequent KI‑Anwendungsfälle Brainstorming Use-Case im eigenen Kontext
- mit dem Ziel: eine entscheidungsreife Dokumentation, nicht nur eine Ideensammlung
Ablauf: Von Brainstorming zur Management‑Entscheidung
1) KI‑Anwendungsfälle Brainstorming (Use‑Case‑Moderation)
Der Moderator führt ein strukturiertes Brainstorming durch und holt Verbesserungsansätze „live“ aus dem Team – auch dann, wenn es zunächst nur grobe Ideen sind. Aus diesen Ansätzen wird Schritt für Schritt ein klar formulierter Use‑Case: Problem, Zielgröße, Prozesskontext, Randbedingungen, Erfolgsmaß.
2) Stakeholder-Analyse, Strategie‑Fit und ROI
Ein KI‑Projekt scheitert selten an der Modellidee – sondern an Prioritäten, Akzeptanz, Verantwortlichkeiten oder falscher Erwartungshaltung. Deshalb wird der Use‑Case nicht nur technisch, sondern organisatorisch und wirtschaftlich bewertet, u. a. über:
- Stakeholder-Analyse:
Wer ist betroffen? Wer entscheidet? Wer muss es später betreiben? Welche Anreize und Zielkonflikte existieren? - Einordnung in die Unternehmensstrategie:
Passt der Use‑Case zu Zielen, Roadmap, Risikoappetit und operativen Engpässen? - ROI‑Betrachtung (Nutzen vs. Kosten):
Welche Effekte sind plausibel (Zeit, Qualität, Ausschuss, Durchsatz, Risiko)? Welche Kosten entstehen (Lizenzen, Integration, Daten, Betrieb, Change)?
3) Make-or-Buy: Standardlösung oder Individualentwicklung?
Ein zentraler Teil ist die realistische Klärung:
- Gibt es Lösungen von der Stange (z. B. Copilot‑Szenarien, Plattformfunktionen)?
- Wo ist eine Individualentwicklung sinnvoller, weil Randbedingungen, Prozesse oder Robustheitsanforderungen nicht standardisierbar sind?
- Welche Option ist wirtschaftlich und operativ tragfähiger?
4) Ergebnis: Entscheidungsfähiges Dokument statt Workshop‑Folie
Am Ende steht kein loses Brainstorming‑Protokoll, sondern eine Vorlage, die eine Führungskraft in die Lage versetzt, eine fundierte Entscheidung zu treffen: Sinnvoll? Priorität? Nächste Schritte?
Trainerprofil: Erfahrung statt Theorie
Die Trainer sind thematisch unabhängig: Sie moderieren nicht nur mathematisch‑technische Projekte, sondern das gesamte Spektrum möglicher KI‑Vorhaben – von Prozessautomatisierung bis zu Tool‑Use‑Cases (z. B. Microsoft Copilot).
Unsere Trainer bringen zusammen Erfahrung aus 120+ KI‑Workshops, 300+ Unternehmen und 500+ Teilnehmern mit. Diese Routine ist entscheidend, damit aus vagen Ideen schnell belastbare Use‑Cases entstehen.
Warum passt das zur Algorithmus Schmiede?
Die Algorithmus Schmiede positioniert sich als Eskalations‑ und Umsetzungspartner für schwierige, nicht‑standardisierte Entscheidungsprobleme in operativen Systemen. Genau deshalb ist die vorgelagerte Phase – saubere Use‑Case‑Definition, Stakeholder‑Klärung, wirtschaftliche Bewertung – so wichtig: Nur so entsteht eine Grundlage, auf der komplexe Automatisierung später robust implementiert werden kann.
Wir verkaufen keine „Mathematik“ und kein Tool. Wir schaffen Sicherheit und Entscheidungsfähigkeit – zuerst bei der Auswahl der richtigen Projekte, danach (wenn erforderlich) bei der Umsetzung unter realen Randbedingungen.
Nächster Schritt
Wenn Sie nicht noch einen KI‑Workshop suchen, der bei „Tool‑Überblick“ endet, sondern einen Prozess, der KI‑Projekte identifiziert und entscheidungsreif macht, ist dieser Workshop der passende Einstieg.