Die KI Use Cases, die sich im Betrieb zuerst rechnen, sind selten die spektakulären. In 24 Artikeln zu Branchen und Abteilungen haben wir immer dasselbe Muster gefunden: KI hilft am meisten bei der Lese-, Schreib- und Sortierarbeit rund um das Kerngeschäft – beim Protokoll, beim Angebotstext, bei der Reklamation, nicht bei Diagnose, Kalkulation oder Bewerberauswahl. Dieser Hub bündelt die Serie: 30 Anwendungsfälle als Tabelle mit Nutzen, Risiko und dem Artikel dazu, eine Priorisierungsmatrix Nutzen mal Aufwand, fünf Fehlstarts, Messgrößen für die ersten drei Monate und die Förderung, mit der euer Team das lernt. Stand: November 2026.
Der Nutzen liegt neben dem Kerngeschäft: das Muster aus 24 Abteilungen und Branchen
Ob Handwerk, Kanzlei, Pflegedienst oder Einkauf: Der erste KI Use Case, der sich trägt, ist fast immer ein Entwurf, den ein Mensch freigibt. Das Sprachmodell liest Mails, PDFs und Fotos, sortiert, fasst zusammen und formuliert. Es entscheidet nicht, rechnet nicht verlässlich und erfindet im Zweifel Plausibles (siehe KI-Halluzinationen). Daraus folgt die Arbeitsteilung, die sich durch alle 30 Fälle unten zieht: Die KI liefert den Entwurf, Zahlen kommen aus euren Systemen, Entscheidungen und Unterschriften bleiben bei Menschen.
Wie weit die Betriebe damit sind, zeigen zwei Erhebungen aus 2026 – mit unterschiedlicher Basis und deshalb unterschiedlichen Werten:
Woran es bei denen hakt, die noch nicht angefangen haben, hat Bitkom ebenfalls erfragt:
Basis: Unternehmen ab 20 Beschäftigten in Deutschland, die keine KI einsetzen. Fehlendes Know-how liegt weit vor fehlenden Anwendungsfällen – die Fälle gibt es, es fehlt an Leuten, die sie erkennen und umsetzen. Die amtliche Statistik bestätigt das: Unter den Unternehmen, die KI erwogen, aber nicht eingeführt haben, nennen 72 % fehlendes Wissen (Destatis 2025). Quelle: Bitkom, 14.09.2026; Destatis, Stand 24.11.2025.
Ihr habt die Use Cases – aber niemanden, der sie sicher umsetzt?
Über das Qualifizierungschancengesetz kann die Agentur für Arbeit die KI-Weiterbildung eurer Mitarbeiter fördern – in Betrieben unter 50 Beschäftigten bis zu 100 % der Lehrgangskosten plus Zuschuss zum Gehalt, in größeren Betrieben anteilig. Was für euch gilt, zeigt der QCG-Förderrechner oder das kostenlose Erstgespräch. Ob gefördert wird, entscheidet die Agentur.
Kostenloses Erstgespräch buchen30 KI Use Cases: Aufgabe, was KI kann, was ihr prüft
Jede Zeile nennt, was KI heute zuverlässig leistet, das Risiko, das ein Mensch abfängt, und den Artikel mit Ablauf, Rechtsrahmen und Einstieg. Werkzeuge stehen als Gattung – Business-Chatbot, Assistent im Office-Paket, Wissensassistent mit eigenen Dokumenten, KI-Funktion in der Fachsoftware -, weil sich Produkte schneller ändern als Abläufe.
Abteilungen, die es in fast jedem Betrieb gibt
| Aufgabe | Wo | Was KI heute zuverlässig kann | Risiko, das ihr prüft | Vertiefung |
|---|---|---|---|---|
| Postfach sortieren, Antwortentwürfe | Büro, alle Abteilungen | Mails nach Thema und Dringlichkeit vorsortieren, Antworten im Hausstil entwerfen | Was rausgeht, liest ein Mensch; keine Kundendaten in Privatkonten | KI im Büro |
| Protokoll aus Mitschrift oder Mitschnitt | Büro, Projekte | Ergebnisse, Aufgaben und Termine aus Notizen gliedern | Mitschnitt nur mit Zustimmung aller (§ 201 StGB) | KI im Projektmanagement |
| Statusbericht, Risiko-Register | Projektmanagement | Dokumente je Projektphase entwerfen, vergessene Arbeitspakete finden | Dauer und Aufwand schätzt das Team, die Ampel setzt die Projektleitung | KI im Projektmanagement |
| Lead-Recherche, Kurzprofil vor dem Termin | Vertrieb | Profil aus Website, Register und CRM-Historie | Ob der Kontakt passt und welche Nachfass-Mail das UWG erlaubt | KI im Vertrieb |
| Angebotstext | Vertrieb | Text aus Anforderungen und Bausteinen, Prüfliste gegen das Angebot | Preise und Mengen kommen aus dem System, nie aus dem Modell | KI im Vertrieb |
| Angebote ins Preisblatt, Bedingungen vergleichen | Einkauf | Positionen aus PDFs übertragen, Abweichungen zu euren Einkaufsbedingungen markieren | Excel rechnet, Juristen bewerten; Zielpreise bleiben Geschäftsgeheimnis | KI im Einkauf |
| Abweichungskommentare, Management Summary | Controlling | Aus freigegebenen Zahlen formulieren, Formeln und Abfragen schreiben | Rechnen tut die Tabelle; jede Zahl im Text gegen die Quelle | KI im Controlling |
| Belege erfassen, Buchungen vorschlagen | Buchhaltung | Belegdaten auslesen, Kontierung vorschlagen, Zahlungen abgleichen | Freigabe bleibt beim Menschen; GoBD-Verfahrensdokumentation; E-Rechnung | KI in der Buchhaltung |
| Stellenanzeige, Arbeitszeugnis, Einarbeitungsplan | Personal | Entwürfe aus Anforderungsprofil und Stichpunkten | Bewerber bewertet oder sortiert keine Software (AGG, Art. 22 DSGVO; Hochrisiko ab 2. Dezember 2027) | KI im Personalwesen |
| Interne HR-Anfragen per Chat | Personal | Antworten aus euren geprüften Regelungen | Falsche Auskünfte bleiben eure; Auswertung je Person ruft den Betriebsrat | KI im Personalwesen |
| Kundenanfragen aus der Wissensbasis beantworten | Kundenservice | Standardfragen rund um die Uhr, Übergabe mit Zusammenfassung | Weg zum Menschen, gepflegte Wissensbasis, kein Erfinden | KI im Kundenservice |
| Kampagnen-Assets, Varianten je Kanal | Marketing | Texte, Bildvarianten, Anpassung an Kanal und Format | Austauschbarkeit, Markenschaden, Kennzeichnung | KI im Marketing |
| Wissensassistent aus Verfahrensanweisungen | Einarbeitung, alle | Antworten nur aus euren Dokumenten, mit Fundstelle | Dokumentenstand aktuell, Zugriffsrechte abgebildet | Wissensmanagement, RAG |
Produktion, Technik, Logistik
| Aufgabe | Wo | Was KI heute zuverlässig kann | Risiko, das ihr prüft | Vertiefung |
|---|---|---|---|---|
| 8D-Bericht, Reklamation | Produktion, QM | Problembeschreibung sortieren, Maßnahmenliste führen, Bericht im Kundenformat entwerfen | Eine Ursache ist erst nach Versuch oder Messung belegt | KI in der Produktion |
| Sichtprüfung per Kamera | Produktion | Kratzer und Fehlteile erkennen – nach Training mit euren Teilen | Eigenes Projekt mit Datensammlung, Integrator und Betreuung | KI in der Produktion |
| Störmeldung, Handbuchsuche, Störungshistorie | Instandhaltung | Störung strukturieren, Fehlersuche in Handbuch und Historie, Wiederholer gruppieren | Freigabe und Prüfung nach Betriebssicherheitsverordnung bleiben beim Menschen | KI in der Instandhaltung |
| Vorausschauende Wartung | Instandhaltung | Ausfälle prognostizieren – mit langen Datenreihen | Ohne dokumentierte Ausfälle gibt es nichts zu lernen; erst Grenzwerte, dann Prognose | KI in der Instandhaltung |
| Auftragsmails, Lieferscheine, Statusanfragen | Logistik, Disposition | Mails und PDFs in Aufträge erfassen, Schadensvermerke erkennen, Antworten entwerfen | Bestimmte Felder gehen nie ungeprüft durch; Fahrerdaten; Touren plant der Optimierer, nicht der Chat | KI in der Logistik |
Branchen mit eigenem Rechtsrahmen
| Aufgabe | Wo | Was KI heute zuverlässig kann | Risiko, das ihr prüft | Vertiefung |
|---|---|---|---|---|
| Regiebericht aus Sprachnotiz, Angebotstext aus Aufmaß-Notizen | Handwerk | Sprachnotiz wird Bericht, Anfragen vorsortiert, Texte formuliert | Kalkulation, Haftung und Beweisfotos bleiben beim Betrieb | KI im Handwerk |
| Nachtrag, Behinderungsanzeige, Mängelrüge | Bau | Vergabeunterlagen auswerten, Schreiben entwerfen, Unterweisungen übersetzen | VOB/B-Fristen und Anspruch prüft die Bauleitung | KI im Bauwesen |
| Bauherrenpost, Protokolle, Visualisierung | Architektur | Texte und Protokolle, Entwurfsvarianten als Bild | Baurecht und Normen: dort liegt KI am häufigsten daneben; kein Urheberrecht an KI-Bildern | KI für Architekten |
| Mandantenrückfragen, Belege vorsortieren | Steuerkanzlei | Standardantworten, Belegzuordnung, Fristenlisten | § 62a StBerG und § 203 StGB: kein Mandantendatum im Privatkonto; Vorbehaltsaufgaben | KI für Steuerberater |
| Verträge vergleichen, Schriftsätze entwerfen | Anwaltskanzlei | Klauseln gegenüberstellen, Entwürfe, Zusammenfassungen | § 203 StGB, Datenresidenz, erfundene Urteile | KI für Anwälte |
| Pflegebericht per Spracheingabe, Tourenplan bei Ausfall | Pflege | Werte und Maßnahmen landen im richtigen Dokumentationstyp, Touren neu verteilen | Gesundheitsdaten (Art. 9 DSGVO); die Einschätzung trifft die Fachkraft | KI in der Pflege |
| Arztbriefe vorschreiben, Anrufe sortieren | Arztpraxis | Briefe aus Befunden, Patienteninfos in einfacher Sprache, Telefonassistent | Keine Diagnose ohne zertifiziertes Medizinprodukt; Schweigepflicht | KI in der Arztpraxis |
| Beratungsprotokoll | Versicherungsmakler | Gegliederter Entwurf aus Gesprächsnotizen | Fehlt ein wesentlicher Hinweis, trägt der Vermittler die Beweislast (BGH III ZR 544/13) | KI für Versicherungsmakler |
| Exposé, Anfragen, Besichtigungstermine | Immobilienmakler | Objektbeschreibung aus Unterlagen, Antwortentwürfe, Terminabstimmung | Erfundene Merkmale sind irreführend (§ 5 UWG); Pflichtangaben aus dem Energieausweis | KI für Immobilienmakler |
| Postfach, Einladungen, Versammlungsprotokoll | Hausverwaltung | Entwürfe, Zusammenfassungen, Abrechnungen gegenlesen | Mitschnitt nur mit Zustimmung; gerechnet wird in der Verwaltungssoftware | KI für Hausverwaltungen |
| Produkttexte, Bewertungen beantworten, Bestellvorschlag erklären | Einzelhandel | Shoptexte aus Datenblatt, Antwortentwürfe, Prognose der Warenwirtschaft einordnen | Werbeaussagen sind abmahnfähig; Preisangaben; Kamera im Laden | KI im Einzelhandel |
| Research, Konzeptvarianten, Entwürfe im Kundenprojekt | Marketingagentur | Recherche, Textvarianten, erste Entwürfe | Nutzungsrechte: Was nicht geschützt ist, lässt sich nicht exklusiv übertragen; Kennzeichnung | KI für Marketingagenturen |
Fehlt eure Branche: Die Abläufe der ersten Tabelle gibt es überall. Der Rechtsrahmen eurer Branche entscheidet nur, welche Daten in welches Werkzeug dürfen.
Priorisierungsmatrix: Nutzen mal Aufwand schlägt Begeisterung
Dreißig Fälle sind zu viele für den Anfang. Die Matrix sortiert sie nach zwei Fragen, jeweils auf einer Skala von 1 bis 5 – grob reicht, Hauptsache, alle Fälle werden gleich bewertet:
| Achse | Woran ihr die Punkte festmacht | 1 Punkt | 5 Punkte |
|---|---|---|---|
| Nutzen | Häufigkeit mal gesparte Zeit je Vorgang, dazu: Wird etwas möglich, was heute liegen bleibt? | selten, wenige Minuten | täglich, viele Minuten je Vorgang, oder heute gar nicht geschafft |
| Aufwand | Eingaben digital? Integration nötig? Rechtsprüfung nötig (Personen-, Gesundheits-, Mandantendaten)? Wie teuer ist der Prüfschritt? Wie viel Schulung? | Business-Chatbot und eine Vorlage genügen | eigene Daten sammeln, Integrator, Betriebsvereinbarung, Fachkraft prüft jeden Fall |
Daraus ergeben sich vier Felder, mit Fällen aus der Tabelle oben:
| Aufwand gering (1 bis 2) | Aufwand hoch (4 bis 5) | |
|---|---|---|
| Nutzen hoch (4 bis 5) | Jetzt starten: Antwortentwürfe fürs Postfach, Protokolle, Angebotstexte, Abweichungskommentare, Regiebericht aus Sprachnotiz, Produkttexte mit Prüfliste | Als Projekt planen: Wissensassistent aus Verfahrensanweisungen, Kundenservice-Bot mit Wissensbasis, Belegerfassung mit GoBD-Dokumentation, Spracheingabe in der Pflegedoku, Sichtprüfung |
| Nutzen gering (1 bis 2) | Nebenbei mitnehmen: Übersetzungen für Unterweisungen, Themenplan für Social Media, Interviewleitfaden | Lassen oder später: Bewerberauswahl, Diagnose, Forecast aus dem Chat, vorausschauende Wartung ohne Datenreihen |
Das Feld links oben ist der Pilot. Das Feld rechts unten ist nicht „verboten“, sondern teuer bei geringem Ertrag – oder rechtlich so eingehegt, dass sich der Aufwand für einen kleinen Betrieb nicht lohnt.
Konstruiertes Beispiel, Annahmen frei gewählt – setzt eure eigenen Zahlen ein. Nutzen in Stunden je Monat = Vorgänge je Monat × gesparte Minuten ÷ 60.
| Use Case | Annahme | Stunden je Monat | Nutzen | Aufwand | Feld |
|---|---|---|---|---|---|
| Antwortentwürfe Kundenpost | 400 Mails × 4 Minuten | 26,7 | 5 | 2 (Geschäftstarif, Richtlinie) | jetzt starten |
| Besprechungsprotokolle | 30 Besprechungen × 25 Minuten | 12,5 | 3 | 2 (Zustimmung zum Mitschnitt) | jetzt starten |
| Wissensassistent für die Einarbeitung | 60 Rückfragen × 10 Minuten, dazu schnellere Einarbeitung | 10,0 | 3 | 4 (Dokumente bereinigen, Zugriffsrechte) | als Projekt planen |
| Bewerbungen vorsortieren | 27 Bewerbungen × 5 Minuten | 2,3 | 1 | 5 (AGG, Art. 22 DSGVO, Hochrisiko ab Dezember 2027) | lassen |
| Vorausschauende Wartung | zwei dokumentierte Ausfälle in fünf Jahren | nicht schätzbar | offen | 5 (Daten fehlen) | später, erst Grenzwerte überwachen |
Die Reihenfolge ist damit klar, und sie wäre ohne die Rechnung anders ausgefallen: Der Wissensassistent begeistert in der Vorführung, die Kundenpost gewinnt am Monatsende.
Fünf Fehlstarts, die in jeder Abteilung gleich aussehen
Die drei klassischen Fehlstarts der Einführung – Lizenz vor Anwendungsfall, Breitenschulung ohne Anwendung, Wildwuchs laufen lassen – beschreibt der 90-Tage-Fahrplan. Auf der Ebene einzelner Use Cases kommen fünf weitere dazu:
1. Mit dem heikelsten Prozess anfangen. Die Bewerbervorauswahl, die Angebotskalkulation, die Patientenanfrage – genau dort ist der Prüfaufwand am höchsten und ein Fehler am teuersten. Der erste Fall sollte einer sein, bei dem ein schlechter Entwurf nur Zeit kostet.
2. Den Prüfschritt nach zehn guten Entwürfen streichen. Das passiert still: Die ersten Entwürfe waren brauchbar, also geht der elfte ungelesen raus. Im Exposé fehlt dann die Pflichtangabe, im Protokoll steht ein Termin, den niemand genannt hat. Der Prüfschritt gehört in die Vorlage, nicht in den guten Willen.
3. Vorher nicht messen. Wer nach drei Monaten nicht sagen kann, wie lange ein Angebot vorher gedauert hat, kann den Nutzen nur behaupten. Zehn Vorgänge mit der Uhr, bevor das Werkzeug kommt – mehr braucht es nicht (Messgrößen unten).
4. Datenregeln erst nach dem ersten Vorfall. Preise, Personaldaten, Mandantenakten landen im Privatkonto, weil niemand gesagt hat, was wohin darf. Eine Seite Datenklassen-Ampel aus der KI-Richtlinie vor dem Pilot spart die Aufarbeitung danach – und holt die Schatten-KI aus dem Verborgenen.
5. Ein Use Case ohne Besitzer. Prompt-Vorlagen veralten, die Wissensbasis des Service-Bots stammt von vorletztem Jahr, die Freigabe hängt an einer Person im Urlaub. Jeder Fall braucht jemanden, der Vorlage, Datenquelle und Prüfregel pflegt – meist die Person, die den Ablauf vorher schon am besten kannte.
Messgrößen: Vorher messen, sonst bleibt der Nutzen Behauptung
Fünf Kennzahlen reichen für einen Pilot. Wichtig ist der Nullpunkt: Jede wird einmal vor dem Start erhoben, dann nach vier und nach zwölf Wochen.
| Messgröße | So messt ihr | Was der Wert sagt |
|---|---|---|
| Zeit je Vorgang | Stichprobe von zehn Vorgängen mit der Uhr, vorher und nachher, inklusive Prüfzeit | Der eigentliche Nutzen. Prüfzeit mitzählen, sonst rechnet ihr euch reich. |
| Durchlaufzeit | Eingang bis Antwort oder Freigabe, aus Postfach oder Ticketsystem | Oft der größere Effekt: Nicht die Minuten, sondern das Liegenbleiben kostet Kunden. |
| Korrekturquote | Anteil der KI-Entwürfe, die beim Prüfen wesentlich geändert werden | Über 50 %: Vorlage oder Eingaben taugen nicht. Nahe null über Wochen: Prüft noch jemand? |
| Nutzungsquote | Anteil der Vorgänge, die über den neuen Ablauf laufen; Zahl der aktiven Personen | Zeigt, ob der Fall im Team angekommen ist oder bei einer Person hängt. |
| Fehler nach draußen | Reklamationen, Rückfragen, Rückläufer, die auf den KI-Entwurf zurückgehen | Zielwert null. Jeder Treffer wird zur Prüfregel in der Vorlage. |
Zur Einordnung: Laut Bitkom berichten 48 % der KI-Anwender von deutlich beschleunigten internen Prozessen, nur 45 % sehen einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg (Stand 2026). Der Unterschied zwischen „fühlt sich schneller an“ und „ist messbar“ entsteht genau an dieser Tabelle.
Drei Dinge, die vor dem ersten Use Case geregelt sind
Geschäftstarif und Datenregel. Sobald Kunden-, Personal- oder Mandantendaten im Spiel sind, braucht es ein Werkzeug mit Auftragsverarbeitungsvertrag (Art. 28 DSGVO), das Eingaben nicht zum Training nutzt, und eine Regel, welche Datenklasse wohin darf (Prüffragen).
Betriebsrat, wenn es einen gibt. Über die Planung von Arbeitsabläufen „einschließlich des Einsatzes von Künstlicher Intelligenz“ ist er rechtzeitig zu unterrichten (§ 90 Abs. 1 Nr. 3 BetrVG); bei Werkzeugen, die Verhalten oder Leistung überwachen können, bestimmt er mit (§ 87 Abs. 1 Nr. 6 BetrVG).
KI-Verordnung, ohne Angst. Art. 4 KI-VO verlangt in der Fassung der Verordnung (EU) 2026/1744, dass Anbieter und Betreiber „Maßnahmen ergreifen“, um die KI-Kompetenz ihres Personals zu unterstützen (Wortlaut); ein bestimmtes Niveau oder Zertifikat ist nicht vorgeschrieben, ein eigener Bußgeldtatbestand besteht nicht. Welche Systeme als Hochrisiko gelten, steht im Artikel zum AI Act seit August 2026. Einordnung aus der Praxis, keine Rechtsberatung – Branchenrecht, Datenschutz und Mitbestimmung klärt ihr mit Kammer, Datenschutzbeauftragten und Fachanwalt für Arbeitsrecht.
Wer die Use Cases im Betrieb trägt: Kompetenz ist der Engpass, nicht die Lizenz
Alle 30 Fälle haben eine gemeinsame Voraussetzung: mindestens eine Person im Betrieb, die weiß, was die Werkzeuge können, wo sie danebenliegen und welche Daten hineindürfen – und die Vorlagen und Prüfregeln für die anderen baut. Ob diese Person schon da ist, zeigt eine Qualifikationsmatrix mit KI als eigener Zeile; wie ein betriebliches Programm dafür aussieht, der Artikel zum Upskilling im Mittelstand.
Die Agentur für Arbeit kann diese Weiterbildung über das Qualifizierungschancengesetz fördern (§ 82 SGB III): in Betrieben unter 50 Beschäftigten mit bis zu 100 % der Lehrgangskosten und bis zu 75 % Zuschuss zum Arbeitsentgelt, in Betrieben mit 50 bis 499 Beschäftigten mit bis zu 50 % der Lehrgangskosten und bis zu 50 % Zuschuss; für Beschäftigte ab 45 Jahren soll in Betrieben unter 500 Beschäftigten die Kostenbeteiligung entfallen. Voraussetzungen: mehr als 120 Stunden, Inhalte über eine kurze Anpassung an den Arbeitsplatz hinaus, Träger und Maßnahme nach AZAV zugelassen, Antrag vor Beginn beim Arbeitgeber-Service. Ob und in welcher Höhe gefördert wird, entscheidet die Agentur für Arbeit im Einzelfall.
Was wir anbieten – und was nicht. Scaly ist ein nach AZAV zugelassener Bildungsträger. „KI-Spezialist im Unternehmen“ (3 Monate) und „KI-Experte im Unternehmen“ (6 Monate) laufen in Vollzeit, online mit Live-Unterricht, und enden mit einem Scaly-Zertifikat. Das ist keine Branchenschulung, sondern KI-Kompetenz, die die Teilnehmenden auf die Abläufe ihres Betriebs übertragen. Vollzeit heißt auch: Die Person fehlt drei oder sechs Monate im Tagesgeschäft; der Zuschuss zum Arbeitsentgelt federt das ab, die Vertretung plant ihr.
Häufige Fragen
Was ist ein KI Use Case?
Ein KI Use Case ist ein konkreter, wiederkehrender Arbeitsablauf, in dem KI einen Teil übernimmt – etwa Antwortentwürfe für das Postfach oder die Problembeschreibung im 8D-Bericht. Gut beschrieben ist er mit Auslöser, Eingaben, dem, was die KI liefert, dem Prüfschritt und der Person, die freigibt. „KI einführen“ ist kein Use Case.
Welche KI Use Cases lohnen sich im Mittelstand zuerst?
Fälle mit vielen Vorgängen, Textarbeit und einem billigen Prüfschritt: Antwortentwürfe, Protokolle, Angebots- und Produkttexte, Abweichungskommentare, Berichte aus Sprachnotizen. Sie brauchen einen Geschäftstarif, eine Vorlage und eine Datenregel – keine Integration und kein eigenes Projekt.
Wie priorisiert man KI-Anwendungsfälle?
Mit zwei Skalen von 1 bis 5: Nutzen (Häufigkeit mal gesparte Zeit, plus das, was heute liegen bleibt) und Aufwand (Daten, Integration, Rechtsprüfung, Kosten des Prüfschritts, Schulung). Hoher Nutzen bei geringem Aufwand ist der Pilot; hoher Nutzen bei hohem Aufwand wird als Projekt geplant.
Welche KI-Anwendungsfälle sind rechtlich heikel?
Alles, was Menschen bewertet oder auswählt (Bewerber, Leistung, Kreditwürdigkeit), Diagnosen ohne zertifiziertes Medizinprodukt, Mandanten- und Patientendaten in Werkzeugen ohne Auftragsverarbeitungsvertrag, Mitschnitte ohne Zustimmung und Werbeaussagen, die niemand prüft. Diese Fälle gehören nicht in den Pilot.
Wie misst man den Nutzen eines KI Use Case?
Vor dem Start zehn Vorgänge mit der Uhr messen, dann nach vier und zwölf Wochen wiederholen – inklusive Prüfzeit. Dazu Durchlaufzeit, Korrekturquote der Entwürfe, Nutzungsquote im Team und Fehler, die nach draußen gehen. Ohne den Nullpunkt vor dem Start bleibt jeder Nutzen eine Behauptung.
Wird die KI-Weiterbildung für den Betrieb gefördert?
Sie kann über das Qualifizierungschancengesetz gefördert werden: in Betrieben unter 50 Beschäftigten bis zu 100 % der Lehrgangskosten und bis zu 75 % Zuschuss zum Arbeitsentgelt, in größeren Betrieben anteilig. Voraussetzungen sind unter anderem mehr als 120 Stunden, ein zugelassener Träger und der Antrag vor Beginn. Ob gefördert wird, entscheidet die Agentur für Arbeit.
Vom Use Case zur Person, die ihn trägt – gefördert über das Qualifizierungschancengesetz
Im kostenlosen Erstgespräch schauen wir mit euch auf eure Prioritätenliste: welche KI-Weiterbildung zu der Person passt, die eure Use Cases umsetzen soll, ob und in welcher Höhe eine QCG-Förderung möglich ist und wie der Antrag beim Arbeitgeber-Service läuft – dabei unterstützen wir euch. Vorab rechnen könnt ihr mit dem QCG-Förderrechner, alle Wege stehen unter Förderung für Unternehmen.
Kostenloses Erstgespräch buchen
Benedikt Backhaus – schreibt bei Scaly über KI-Tools, neue Modelle und aktuelle Entwicklungen rund um künstliche Intelligenz. Er beobachtet die KI-Szene laufend und ordnet ein, was neue Releases praktisch bedeuten – ehrlich und ohne Hype. Einschätzung, keine Rechtsberatung. Benedikt auf LinkedIn
