Use Cases
Zehn typische Ausgangslagen aus Fertigung, Finance, Immobilien, Recht, Verwaltung und Gesundheit. Jeder Use Case beginnt beim operativen Problem, den vorhandenen Systemen und einem realistisch begrenzten ersten Projekt.
Zehn Ausgangslagen
Die Reihenfolge orientiert sich an der Eignung als erstes Projekt. Ein kleiner, überprüfbarer Schritt ist meist wertvoller als eine breite KI-Initiative.
Handbücher, alte Tickets und Erfahrungswissen liegen verteilt. Techniker suchen lange und arbeiten mit uneinheitlichen Bezeichnungen oder veralteten Dokumenten.
02Bestellungen kommen als PDF, Excel, E-Mail oder Freitext. Abweichungen bei Artikeln, Mengen, Preisen oder Adressen werden oft erst spät entdeckt.
03ERP, DATEV, Bankportale und Fachsysteme liefern unterschiedliche Kennungen. Abstimmungen bleiben in Excel, E-Mails und persönlichen Kommentaren hängen.
04Nachweise liegen in Tickets, Richtlinien, Schulungslisten, Freigaben und E-Mails. Aktualität, Vollständigkeit und Herkunft sind schwer zu überblicken.
05Reklamationen, Fehlercodes, Chargen und Prozesswerte liegen in getrennten Systemen. Wiederkehrende Muster werden dadurch spät erkannt.
06Kritische Teile fehlen, andere liegen jahrelang im Lager. Verbrauch, Anlagenkritikalität, Lieferzeit und Gleichteile werden selten gemeinsam bewertet.
07Sensorwerte, Störungen und Wartungsaufträge liegen getrennt. Seltene oder schlecht markierte Fehlerfälle erschweren eine belastbare Zustandssicht.
08Verträge, Nachträge und Schriftsätze liegen verteilt. Relevante Klauseln stehen im Volltext, während Suche und Fristenlisten an Dateinamen hängen.
09Objekt-, Miet-, Energie- und Rechnungsdaten verwenden unterschiedliche Kennungen. Berichte entstehen manuell, Auffälligkeiten werden spät sichtbar.
10SOPs, Hygienevorgaben und Geräteanweisungen liegen in mehreren Ablagen. Veraltete Kopien bleiben im Umlauf, Patientendaten erhöhen das Risiko.
Regulatorischer Kontext
Die Einordnung hängt immer von Zweck und Einsatzkontext ab. Interne Suche oder Zusammenfassung ist nicht automatisch ein Hochrisiko-System.
Persönliche Verantwortung
Umar Qureshi, Experte für Daten und KI
Der fachliche Hintergrund reicht von Data Engineering und Plattformarchitektur bis zu Enterprise-Suche und verantwortbar integrierten KI-Systemen. Die Einordnung bleibt an Ihrem Prozess und Ihrer Systemlandschaft.
Ihr Prozess
Wir ordnen Datenquellen, Systemgrenzen und einen sinnvollen ersten Projektumfang gemeinsam ein.
Das erste Beratungsgespräch und die gemeinsame Use-Case-Einordnung sind kostenfrei und unverbindlich.
