Use-Case-Priorisierung: aus zehn Ideen die zwei richtigen Projekte machen

Diese Arbeitshilfe macht aus einer losen Ideensammlung eine begründete Projektreihenfolge. Sie richtet sich an Geschäftsführung, CIO und die Person, die das KI-Portfolio im Haus verantwortet. Sie brauchen dafür kein KI-Fachwissen, nur Kenntnis Ihrer eigenen Prozesse. Der Zeitbedarf: rund 30 Minuten Vorbereitung je Idee und eine gemeinsame Sitzung von etwa zwei Stunden mit Fachbereich, IT und Compliance. Das Ergebnis ist eine bewertete Liste, zwei begründete Startprojekte und eine dokumentierte Entscheidung für jede übrige Idee.

Warum sich dieser Aufwand lohnt, zeigen die Abbruchquoten. Gartner prognostizierte 2024, dass mindestens 30 Prozent der GenAI-Projekte nach der Konzeptphase abgebrochen werden. Die Realität hat das eingeholt: Nach S&P Global Market Intelligence (2025) verwarf das durchschnittliche Unternehmen 46 Prozent seiner KI-Konzepttests vor dem Produktivgang. 42 Prozent der Befragten gaben die Mehrheit ihrer KI-Initiativen ganz auf. Die häufigste Ursache ist nicht die Technik. Es ist der Start zu vieler, falsch gewählter Vorhaben zugleich.

Warum eine Rangliste allein nicht reicht

Viele Häuser bewerten ihre KI-Ideen bereits mit einer einfachen Nutzen-Aufwand-Matrix. Das ist besser als nichts, aber es beantwortet drei Fragen nicht.

Erstens die Kapazitätsfrage: Ein kleines Team kann nur wenige Vorhaben gleichzeitig bis in den Betrieb tragen. Eine Matrix, die sechs Ideen als attraktiv markiert, hilft nicht bei der Entscheidung, welche zwei tatsächlich starten. Zweitens die Risikofrage: Manche Anwendungsfälle fallen unter die Hochrisiko-Regeln des EU AI Act und binden Prüf- und Aufsichtskapazität, die sich nicht vervielfachen lässt. Drittens die Reihenfolgefrage: Ideen hängen voneinander ab. Wer den falschen Fall zuerst baut, baut geteilte Grundlagen doppelt oder steht vor einer fehlenden Datenbasis.

Dieses Werkzeug besteht deshalb aus zwei Teilen. Das Scoring-Modell sortiert die Ideen. Die vier Portfolioregeln entscheiden, was davon wirklich gebaut wird. Beide Teile zusammen ergeben die Reihenfolge.

Das Scoring-Modell: Wert, Machbarkeit, Risiko

Jede Idee wird auf drei Achsen bewertet: Wert, Machbarkeit und Risiko. Jede Achse besteht aus drei Kriterien. Jedes Kriterium wird auf einer Skala von 1 bis 5 eingestuft.

Stufe	Bedeutung
1	sehr schwach oder unbekannt, keine Belege
2	schwach, überwiegend Vermutung
3	mittel, teilweise belegt, erkennbare Lücken
4	gut, solide belegt
5	sehr gut, belegt und ohne wesentliche offene Frage

Eine Schutzregel gegen Schönrechnen: Ohne eine grobe Mengen- oder Euro-Angabe darf kein Wert-Kriterium über 3 stehen. Ohne geklärte Datenlage darf kein Machbarkeits-Kriterium über 3 stehen. Beim Risiko gilt im Zweifel die höhere Einstufung.

Achse 1: Wert

Kriterium	Gewicht	Leitfrage
Ergebnishebel	50 %	Wirkt der Fall bezifferbar auf Umsatz, Kosten, Qualität, Durchlaufzeit oder Kapazität? Wie groß ist die jährliche Größenordnung in Euro?
Breite der Wirkung	30 %	Wie viele Vorgänge, Nutzer oder Kunden sind betroffen, und wie häufig?
Strategische Passung	20 %	Zahlt der Fall auf ein erklärtes Unternehmensziel ein oder schafft er Grundlagen für weitere Fälle?

Der Achsenwert ist das gewichtete Mittel: Wert = 0,5 × Ergebnishebel + 0,3 × Breite + 0,2 × Passung.

Achse 2: Machbarkeit

Kriterium	Gewicht	Leitfrage
Datenlage	40 %	Sind die nötigen Daten vorhanden, zugänglich, ausreichend sauber und rechtlich nutzbar?
Reife des Lösungsmusters	30 %	Ist die Aufgabenklasse mit heutiger Technik verlässlich gelöst, oder ist der Fall ein Experiment?
Integrations- und Änderungsaufwand	30 %	Wie aufwendig sind Anbindung an Bestandssysteme und Veränderung des Arbeitsablaufs? Hoher Aufwand bedeutet niedrige Punktzahl.

Machbarkeit = 0,4 × Datenlage + 0,3 × Reife + 0,3 × Integration. Die Datenlage trägt das höchste Gewicht, weil sie der häufigste stille Blocker ist. Gartner (2024) nennt schlechte Datenqualität als einen der vier Hauptgründe für Projektabbrüche.

Achse 3: Risiko

Beim Risiko ist die Skala umgekehrt zu lesen: 1 bedeutet geringes Risiko, 5 bedeutet hohes Risiko.

Kriterium	Gewicht	Einstufungshilfe
Regulatorische Einstufung	40 %	1 bis 2: interner, unterstützender Einsatz ohne Entscheidungen über Personen. 3: Transparenzpflichten oder rechtlich auslegungsbedürftig. 4 bis 5: Hochrisiko-Bereich nach Anhang III des EU AI Act, etwa Personalauswahl oder Kreditwürdigkeit.
Schadenpotenzial im Betrieb	35 %	1 bis 2: Fehler fallen intern auf und sind leicht korrigierbar. 4 bis 5: Fehler verursachen schwer umkehrbaren finanziellen oder physischen Schaden.
Außenwirkung	25 %	1 bis 2: rein interner Fall. 4 bis 5: Fehler erreichen direkt Kunden oder Öffentlichkeit.

Risiko = 0,4 × Regulatorik + 0,35 × Schadenpotenzial + 0,25 × Außenwirkung. Die Einstufungshilfe zur Regulatorik ist eine Orientierung, keine Rechtsberatung. Die verbindliche Einordnung gehört in die juristische Prüfung.

Die Prioritätsformel

„`
Risikofaktor = 1 − 0,15 × (Risiko − 1)
Risiko 1 → Faktor 1,00 (kein Abschlag)
Risiko 5 → Faktor 0,40 (Abschlag 60 Prozent)

Priorität = Wert × Machbarkeit × Risikofaktor × 4
Ergebnis auf einer Skala bis 100
„`

Drei Konstruktionsentscheidungen stecken dahinter. Wert und Machbarkeit werden multipliziert, nicht addiert. Ein wertvoller Fall ohne Machbarkeit soll nicht als „fast startklar“ erscheinen, und ein leicht machbarer Fall ohne Wert nicht als attraktiv. Das Risiko wirkt als Abschlagsfaktor, nicht als dritte Summandin: Es senkt die Priorität spürbar, entscheidet aber nicht allein. Das harte Aussortieren übernehmen die Portfolioregeln. Der Multiplikator 4 skaliert das Ergebnis auf eine gut lesbare Skala bis 100.

Eine Rechenregel für die Praxis: Achsenwerte mit einer Nachkommastelle führen, den Risikofaktor mit vier Nachkommastellen rechnen, erst die Priorität auf ganze Zahlen runden. Wer zwischendurch rundet, produziert scheinbare Widersprüche in der Rangfolge.

Die vier Portfolioregeln

Die Priorität sortiert. Gebaut wird nach diesen vier Regeln.

Regel 1: Parallelität begrenzen. Ein Team von drei bis sechs Personen trägt höchstens zwei Vorhaben gleichzeitig in den Produktivbetrieb. Jeder produktive Fall bindet danach dauerhaft Pflege-, Prüf- und Betreuungskapazität. Die Begründung ist empirisch: Nach Deloitte (2024) erwarten über zwei Drittel der Unternehmen, dass höchstens 30 Prozent ihrer GenAI-Experimente zeitnah den vollen Betrieb erreichen. Der häufigste Weg dorthin ist der gleichzeitige Start zu vieler Piloten, von denen keiner fertig betreut wird. Zwei abgeschlossene Vorhaben schlagen fünf halbfertige.

Regel 2: Risikobudget einhalten. Höchstens ein Hochrisiko-Fall gleichzeitig, und keiner, bevor nicht ein risikoarmer Fall stabil produktiv läuft. Hochrisiko-Anwendungen nach dem EU AI Act verlangen Grundrechte-Folgenabschätzung, dokumentierte menschliche Aufsicht und dichte Nachweispflichten. Diese Arbeit lässt sich nicht parallelisieren, weil sie an wenigen Personen in Recht und Compliance hängt. Ein Team sollte den Regelbetrieb außerdem an einem harmlosen Fall lernen, nicht an einem gefährlichen. Ein hoher Geschäftswert heilt keine fehlende Governance.

Regel 3: Vorleistungen vor Priorität. Manche Fälle setzen Grundlagen voraus: eine bereinigte Datenbasis, eine Systemschnittstelle oder geteilte technische Bausteine wie eine Wissens- und Suchschicht. Ein Fall darf erst eingeplant werden, wenn seine Vorleistungen erfüllt sind. Umgekehrt darf ein Fall vorgezogen werden, wenn er Bausteine schafft, die mehrere Folgefälle brauchen. Wer diese Regel ignoriert, baut dieselbe Grundlage mehrfach oder stellt Projekte mitten im Bau fest, weil Daten fehlen. Fehlende Datengrundlagen gehören zu den meistgenannten Abbruchgründen (Gartner 2024, S&P Global 2025).

Regel 4: Mischung halten. Ein tragfähiges Portfolio kombiniert schnell wirksame Fälle mit höchstens einer langfristigen Wette. Nur Wetten: Das Budget kippt, bevor die erste Wirkung sichtbar wird. Nur Kleinkram: Es entsteht Aktivität ohne strategischen Fortschritt. Die MIT-NANDA-Untersuchung (2025) zeigt zudem, dass über die Hälfte der GenAI-Budgets in sichtbare Bereiche wie Vertrieb und Marketing fließt, während die besseren Renditen oft in unauffälligen Verwaltungsprozessen liegen. Die Mischungsregel zwingt dazu, auch die unglamourösen Fälle ernsthaft zu prüfen.

Das Beispielportfolio: zehn Ideen, zwei Projekte

Das folgende Portfolio ist eine typisierte Modellrechnung an einem fiktiven Unternehmen. Die Konstellation folgt üblichen Mustern im DACH-Mittelstand; alle Zahlen dienen der Illustration der Methode.

Ausgangslage: Ein Möbelhersteller mit rund 700 Beschäftigten, exportorientiert, mit einem Digital-Team von vier Personen. Kein KI-Fall läuft bisher produktiv. Aus den Abteilungen liegen zehn Vorschläge auf dem Tisch. Das Risikobudget erlaubt derzeit keinen Hochrisiko-Fall (Regel 2), die Kapazität erlaubt zwei parallele Vorhaben (Regel 1).

Drei Bewertungen im Detail

Idee 1, Wissensauskunft für den Kundendienst (durchsucht Handbücher, Stücklisten und alte Servicefälle): Wert aus 4 / 5 / 5 = 0,5×4 + 0,3×5 + 0,2×5 = 4,5. Die 5 bei der Passung, weil der Fall die Wissens- und Suchschicht aufbaut, die drei weitere Ideen brauchen. Machbarkeit aus 4 / 5 / 4 = 4,3. Risiko aus 2 / 1 / 2 = 1,65, Risikofaktor 0,9025. Priorität = 4,5 × 4,3 × 0,9025 × 4 = 70.

Idee 7, Wartungsvorhersage für Produktionsanlagen: Wert aus 5 / 2 / 4 = 3,9. Machbarkeit aus 1 / 2 / 2 = 1,6, denn die Sensordaten liegen verstreut und unbereinigt vor. Risiko aus 1 / 3 / 1 = 1,7, Risikofaktor 0,895. Priorität = 3,9 × 1,6 × 0,895 × 4 = 22. Ein wertvoller Fall, den die Datenlage blockiert.

Idee 8, Bewerbervorauswahl im Personalbereich: Wert aus 2 / 2 / 1 = 1,8, denn bei rund 300 Bewerbungen im Jahr ist der Hebel klein. Machbarkeit aus 2 / 3 / 3 = 2,6. Risiko aus 5 / 3 / 4 = 4,05, Risikofaktor 0,5425, denn Personalauswahl ist Hochrisiko nach Anhang III. Priorität = 1,8 × 2,6 × 0,5425 × 4 = 10.

Das Gesamtportfolio

#	Idee	Wert	Machbarkeit	Risiko	Faktor	Priorität	Vorleistung
1	Wissensauskunft Kundendienst	4,5	4,3	1,65	0,9025	70	keine; schafft Bausteine für 2 und 5
4	Übersetzung technischer Unterlagen	3,3	4,7	1,25	0,9625	60	keine
3	Belegerfassung Kreditorenbuchhaltung	3,8	3,4	1,75	0,8875	46	ERP-Schnittstelle fehlt
2	Angebotstexte für den Vertrieb	4,0	3,3	2,25	0,8125	43	Wissensbasis aus Idee 1
6	Absatzprognose je Artikelgruppe	3,7	2,6	1,70	0,8950	34	Verkaufshistorie unbereinigt
10	Marketing- und Produkttexte	2,0	4,6	1,90	0,8650	32	keine
5	Reklamationsbearbeitung	3,0	3,3	2,50	0,7750	31	Wissensbasis aus Idee 1
7	Wartungsvorhersage Anlagen	3,9	1,6	1,70	0,8950	22	Sensordaten-Aufbau
9	Vertragsprüfung im Einkauf	2,5	2,4	2,75	0,7375	18	keine
8	Bewerbervorauswahl Personal	1,8	2,6	4,05	0,5425	10	Hochrisiko-Governance fehlt

Die Entscheidung: zwei bauen, acht begründet behandeln

Jetzt greifen die vier Regeln. Zwei Plätze sind frei, kein Hochrisiko erlaubt, Vorleistungen zählen.

Gebaut wird Idee 1 (Priorität 70). Höchste Priorität, keine Vorleistung, und der Fall schafft die Wissens- und Suchschicht, auf der die Ideen 2 und 5 aufsetzen (Regel 3). Er ist zugleich das Fundament-Vorhaben der Mischung (Regel 4).

Gebaut wird Idee 4 (Priorität 60). Sehr hohe Machbarkeit, geringstes Risiko im Portfolio, keine Abhängigkeit. Der Fall liefert früh sichtbare Wirkung im Exportgeschäft und sichert damit das Vertrauen für den Rest des Portfolios (Regel 4).

Warten, mit definiertem Auslöser:

• Idee 2 (43): startet, sobald die Wissensbasis aus Idee 1 produktiv ist und ein Platz frei wird. Die Abhängigkeit blockiert, nicht die Priorität.
• Idee 3 (46): dritthöchste Priorität, aber die ERP-Schnittstelle fehlt. Die Schnittstelle wird als eigenes, kleines IT-Arbeitspaket beauftragt; danach wird neu bewertet. Ein hoher Score allein baut nichts.
• Idee 6 (34): wartet auf die bereinigte Verkaufshistorie. Der Datenaufbau läuft als Vorleistung.
• Idee 7 (22): die eine langfristige Wette des Portfolios (Regel 4). Der Sensordaten-Aufbau startet als Vorleistung; der Fall selbst wird erst nach neuer Machbarkeitsbewertung eingeplant.

Gebündelt:

• Idee 5 (31): wird nicht eigenständig gebaut, sondern als Ausbaustufe in Idee 1 integriert. Beide nutzen dieselbe Wissensbasis aus Servicefällen. Ein gemeinsamer Zuschnitt spart den doppelten Aufbau und einen Betriebsplatz.

Verworfen, mit Begründung:

• Idee 8 (10): Hochrisiko nach Anhang III bei zugleich kleinem Hebel. Der Prüf- und Governance-Aufwand steht in keinem Verhältnis zum Nutzen. Falls der Personalbereich den Bedarf erneut anmeldet, nur als eigenes Governance-Vorhaben mit vollständiger Folgenabschätzung.
• Idee 9 (18): Wert und Machbarkeit zu schwach, Risiko erhöht. In dieser Form verworfen; ein engerer Zuschnitt auf reine Klausel-Recherche kann später neu eingereicht werden.
• Idee 10 (32): die klassische Falle. Sehr leicht machbar, deshalb beliebt, aber ohne nennenswerten Ergebnishebel. Genau solche Fälle erzeugen Aktivität ohne Wirkung und belegen Kapazität, die den wirksamen Fällen fehlt. Verworfen; allenfalls als Nebenprodukt vorhandener Werkzeuge, nie als eigenes Projekt.

Das Ergebnis in einem Satz: Aus zehn Ideen werden zwei Bauvorhaben, vier wartende Fälle mit definierten Auslösern, eine Bündelung und drei begründete Absagen. Jede der zehn Entscheidungen ist dokumentiert und beim nächsten Quartalsreview überprüfbar.

Ein Blick auf das große Bild stützt diese Strenge. Nach McKinsey (2025) erreichen nur rund 6 Prozent der Unternehmen mit KI eine spürbare Wirkung auf das Betriebsergebnis. Diese Gruppe unterscheidet sich nicht durch mehr Projekte, sondern durch konsequent umgebaute Abläufe in wenigen, bewusst gewählten Bereichen.

Grenzen dieses Werkzeugs

Das Modell reicht nicht für jede Entscheidung. Sechs Fälle liegen außerhalb.

Erstens Grundsatzentscheidungen: Ob ein Fall selbst gebaut, gekauft oder mit einem Partner betrieben wird, beantwortet das Scoring nicht. Das ist eine eigene Analyse nach der Priorisierung. Zweitens große Einzelinvestitionen: Ab erheblichem Investitionsvolumen ersetzt kein Punktwert einen vollständigen Business Case mit Bandbreiten und Abbruchkriterien. Drittens die Rechtseinstufung: Die Risiko-Achse ordnet grob ein, sie ersetzt keine juristische Prüfung der EU-AI-Act-Klassifizierung. Grenzfälle gehören zu Recht und Compliance.

Viertens sehr große Portfolios: Ab etwa 20 Ideen über mehrere Geschäftsbereiche braucht es eine laufende Portfolio-Governance mit Budget- und Review-Zyklen, nicht nur eine Bewertungsrunde. Fünftens politisch gesetzte Vorhaben: Wenn ein Projekt aus anderen Gründen beschlossen ist, macht das Scoring die Kosten dieser Entscheidung sichtbar, verhindert sie aber nicht. Sechstens ein leeres Feld: Wenn keine der Ideen einen belegbaren Ergebnishebel zeigt, liegt kein Priorisierungsproblem vor, sondern ein Strategieproblem. Dann fehlt die Verbindung zwischen Unternehmenszielen und Prozesslandschaft, und die gehört zuerst geklärt.

Alle Punktwerte bleiben zudem Einschätzungen. Das Modell macht sie vergleichbar und diskutierbar, nicht objektiv. Sein größter Nutzen entsteht im Streit über eine Bewertung, denn dort liegt fast immer eine ungeklärte Sachfrage.

Quellen und Methodik

Das Scoring folgt der etablierten Logik multikriterieller Bewertungsverfahren: gewichtete Kriterien je Achse, multiplikative Verknüpfung von Wert und Machbarkeit, Risiko als Abschlagsfaktor. Die Portfolioregeln verdichten dokumentierte Scheitermuster aus den folgenden Untersuchungen. Alle Zahlen wurden im Juli 2026 gegen die Originalquellen geprüft.

1. Gartner: Pressemitteilung vom 29. Juli 2024. Prognose: Mindestens 30 Prozent der GenAI-Projekte werden bis Ende 2025 nach der Konzeptphase abgebrochen; als Gründe nennt Gartner Datenqualität, unzureichende Risikokontrollen, eskalierende Kosten und unklaren Geschäftswert. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025
2. S&P Global Market Intelligence: „Voice of the Enterprise: AI & Machine Learning 2025“ (2025, 1.006 Befragte in Nordamerika und Europa). 42 Prozent der Unternehmen gaben die Mehrheit ihrer KI-Initiativen auf (Vorjahr: 17 Prozent); im Schnitt wurden 46 Prozent der Konzepttests vor dem Produktivgang verworfen.
3. MIT Project NANDA: „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ (Juli 2025). 95 Prozent der untersuchten GenAI-Piloten ohne messbare Ergebniswirkung; über die Hälfte der Budgets fließt in Vertriebs- und Marketing-Anwendungen, während Verwaltungsprozesse oft höhere Renditen zeigen.
4. Deloitte: „The State of Generative AI in the Enterprise“ (Q4 2024, 2.800 Befragte). Über zwei Drittel der Organisationen erwarten, dass höchstens 30 Prozent ihrer GenAI-Experimente zeitnah vollständig skaliert werden; die Mehrheit veranschlagt mindestens ein Jahr für Governance-, Daten- und Adoptionsfragen.
5. McKinsey & Company: „The State of AI“ (Global Survey, November 2025). 88 Prozent der Unternehmen nutzen KI in mindestens einer Funktion; nur rund 6 Prozent erreichen als „High Performer“ eine Ergebniswirkung von mindestens 5 Prozent des EBIT, vor allem durch konsequenten Umbau weniger Kernabläufe. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai

Passende Vertiefung im Journal

• „KI-Transformation als geführtes Portfolio“, der strategische Rahmen, in dem diese Priorisierung ihren Platz hat.
• „Portfoliosteuerung für 20 KI-Vorhaben“, die laufende Governance, wenn das Portfolio über eine Bewertungsrunde hinauswächst.
• „KI-Business-Case unter Unsicherheit: Base, Downside und Abbruchkriterien“, die vertiefte Einzelfallrechnung für die zwei gewählten Projekte.
• „EU AI Act für Betreiber: Pflichten nach Rolle, Risikoklasse und Datum“, die rechtliche Einordnung hinter der Risiko-Achse.
• „Pilot fortführen, neu aufsetzen oder stoppen“, die Anschlussentscheidung, wenn ein gestartetes Vorhaben die Erwartung nicht bestätigt.

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