Von der Use-Case-Liste zur Umsetzung: Warum KI-Projekte zentrale Orchestrierung brauchen
Viele KI Initiativen kommen nicht deshalb ins Stocken, weil der Wille fehlt, sondern weil zwischen Idee und produktivem Betrieb eine klare Steuerung und ein belastbarer Umsetzungsrahmen fehlen. Wenn KI in einzelnen Bereichen isoliert entsteht, werden Prioritäten uneinheitlich gesetzt, Abhängigkeiten zu Daten und Systemen zu spät geklärt und Verantwortung verteilt sich zu stark. Entscheidend ist daher eine zentrale Orchestrierung, die Nutzen, Machbarkeit, Risiko und Governance zusammenführt und die Übersetzung in konkrete Prozesse, Rollen, Entscheidungslogik und Freigaben konsequent steuert. Der Text zeigt, welche Bausteine dafür notwendig sind und wie aus einem Vorhaben eine robuste, skalierbare Lösung wird.
Es ist inzwischen fast schon ein Standardszenario. Jemand organisiert einen Workshop. Das Whiteboard füllt sich mit Sticky Notes. Am Ende des Nachmittags steht da eine Liste mit „KI-Use-Cases“: 10, 30, manchmal 50 und mehr. Alle gehen mit guter Energie raus. Danach werden die Notizen in eine Tabelle übertragen. Ein paar Themen bekommen das Label „High Priority“.
Und dann passiert… erstaunlich wenig.
Viele Use Cases – ein gemeinsamer Orchestrierungsbedarf
Nicht, weil die Ideen schlecht wären. Sondern weil der Weg von „wir haben eine Liste“ zu „wir haben etwas live im Betrieb“ deutlich länger ist, als viele Organisationen erwarten.
Die Falle: KI entsteht in Abteilungen
In vielen Unternehmen startet KI dort, wo es sich am einfachsten anfühlt: innerhalb einzelner Teams. Marketing sammelt fünf Use Cases. Customer Service erstellt eine eigene Liste. Operations macht eine separate Ideationsrunde. IT wird irgendwann dazugeholt, oft in dem Moment, in dem jemand fragt: „Können wir das ans CRM anbinden?“
Alle handeln in guter Absicht. Das Problem ist die Struktur. Ohne eine zentrale Sicht entstehen fast automatisch die gleichen Effekte:
Doppelarbeit, mehrere Teams lösen das gleiche Problem mit unterschiedlichen Tools
Konkurrenz um Priorität, „das ist dringend“ wird zum Standardargument
Optimierung im Kleinen statt Nutzen im Ganzen
Ermüdung, die Tabelle wächst weiter, Ergebnisse bleiben überschaubar
Was fehlt, ist nicht Kreativität. Was fehlt, ist Orchestrierung: eine zentrale Funktion oder zumindest ein disziplinierter Prozess, der abteilungsübergreifend priorisiert und die Umsetzung konsequent vorantreibt.
Damit KI nicht bei Piloten stehen bleibt, braucht es ein Zusammenspiel aus Daten‑Orchestrierung, Workflow‑Automation, Integration der KI‑Komponenten sowie Governance & Monitoring – als wiederholbares Betriebsmodell.
Ein „Use Case“ ist noch kein Bauplan
Selbst Teams, die schon weiter sind mit Shortlist, Verantwortlichkeiten, und groben Timings bleiben oft am gleichen Punkt hängen. Sie behandeln den Use Case, als wäre er bereits eine Spezifikation.
Aber „Rechnungsverarbeitung automatisieren“ oder „Sales Assistant bauen“ ist erst einmal ein Etikett, kein Umsetzungsplan.
Wenn ein KI Agent oder ein agentischer Workflow zuverlässig funktionieren soll, müssen früh die unbequemen, aber entscheidenden Fragen beantwortet werden:
Was löst den Prozess aus
Welche Systeme und Datenquellen werden benötigt
Wo liegen die Entscheidungspunkte und was gilt als „gute“ Entscheidung
Wie genau sieht der Output aus und wer gibt ihn frei
An welchen Stellen braucht es Human in the Loop, weil das Risiko real ist
Genau hier stocken viele Initiativen. Die Idee ist gut, die Bereitschaft ist da, aber das „Wie“ bleibt zu vage.
Wie Umsetzung in der Praxis wirklich aussieht
Der Sprung von der Liste zur Live Lösung braucht meist mehrere klar getrennte Schritte. Kein riesiges Transformationsprogramm, aber eine saubere Abfolge.
Zentrales Inventar und Governance Use Cases in einer gemeinsamen Sicht zusammenführen. Ownership klar machen. Festlegen, was „Priorität“ bedeutet, etwa Wertbeitrag, Machbarkeit, Risiko, Datenreife, nicht nur Begeisterung.
Use Case schärfen Aus einem Label eine präzise Definition machen: Trigger, Inputs, Outputs, Rahmenbedingungen, KPIs und eine klare Definition von „fertig“.
Prozess zerlegen Den zugrunde liegenden Prozess in Schritte aufteilen. Markieren, was automatisiert werden kann, was besser unterstützt wird und wo Menschen die Kontrolle behalten müssen.
Agenten und Workflow designen Komponenten definieren: welcher Agent macht was, wie funktionieren Übergaben, worauf darf zugegriffen werden und wie werden Ausnahmen behandelt.
Bauen, testen, iterieren Schnell prototypen, mit echten Nutzerinnen und Nutzern und echten Edge Cases validieren und dann so robust machen, dass es im Alltag hält.
Hier zahlt sich zentrale Orchestrierung aus: Sie verhindert, dass am Ende fünf isolierte Demos respektive Piloten entstehen und keine skalierbare Fähigkeit.
Warum externe Unterstützung oft Tempo bringt
Wer das zum ersten Mal macht, lernt unterwegs. Das ist normal.
Die Herausforderung ist, dass agentische KI mehrere Disziplinen gleichzeitig zusammenbringt: Prozessdesign, Datenzugriff, Governance, UX, Security, Change Management, plus die Realität, dass sich die Technologie schnell weiterentwickelt.
Externe Partner beschleunigen typischerweise auf zwei Arten:
Mustererkennung: was in der Praxis funktioniert, was regelmäßig bricht und welche Designentscheidungen in drei Monaten Schmerzen verursachen
Delivery Struktur: eine Methodik, die „wir sollten“ in „wir haben geliefert“ übersetzt, mit klaren Schritten, Entscheidungen und Verantwortlichkeiten
Anders gesagt: weniger Brainstorming, mehr Umsetzung.
Die Unternehmen, die dauerhaft Wert aus KI ziehen, sind nicht zwingend die mit den längsten Use Case Listen. Es sind die, die einen wiederholbaren Weg von der Idee zur Umsetzung etablieren, diszipliniert, gut gesteuert und schnell.
Wenn eure KI Initiativen heute noch in Workshop Ergebnissen und Tabellen leben, ist das kein Endzustand. Es ist der Punkt, an dem Orchestrierung beginnen muss.
gateB unterstützt Organisationen dabei, agentische KI Workflows zu designen, zu priorisieren und umzusetzen, von der Use Case Schärfung bis zur funktionierenden Lösung.
Der Readiness Check ist der Startpunkt. Danach geht es in die Implementation mit Integration und Orchestrierung, und anschließend in die Phase, in der das Setup stabilisiert und kontinuierlich verbessert wird. Die drei Säulen unten zeigen den Ablauf auf einen Blick.
Wenn du deine aktuelle Liste gegenchecken willst, Use Cases aus dem Markt vergleichen möchtest oder einen strukturierten Pfad zur ersten produktiven Lösung skizzieren willst, melde dich gern.
Olaf hat im Jahr 2009 begonnen, gateB mit dem Fokus aufzubauen, Unternehmen bei der Digitalisierung und Optimierung ihrer Marketingprozesse zu unterstützen. Heute berührt und verändert die digitale Transformation alle Unternehmensbereiche. Dahingehend hat Olaf gemeinsam mit dem Management-Team gateB weiterentwickelt. Das Unternehmen ist heute global aufgestellt und unterstützt namhafte Organisationen dabei, ihr digitales Potenzial vollumfänglich zu erschliessen und ihre Kundenbeziehungen langfristig zu stärken.
Sarah ist die Geschäftsführerin der gateB Consulting Inc. (USA) und verantwortlich für die Führung und Entwicklung des Implementierungs- und Beratungsgeschäfts im amerikanischen Markt. Sie verfügt über jahrelange Erfahrung in den Bereichen Marketing und Beratung für grosse Unternehmen und weiss genau, was Marken antreibt und wie man sie durch Digitalisierung stärken kann.
René ist seit über 15 Jahren im Bereich Enterprise Software tätig. 8 Jahre davon als Head of European Business Development für einen Anbieter von Lizenzabrechnungs-Software in London. Seit 2014 ist René bei gateB im Management und für die Bereiche Marketing Operations, Brand Experience & Content Management als Managing Director sowie als Deputy CEO für das Business Development von gateB verantwortlich. Er hat zudem umfangreiche Erfahrung in der Evaluation und Implementierung von DAM, MRM, Enterprise Content Management, Brand Portals und von Marketingplanungssystemen.
Marco ist Unternehmensberater mit einem Fokus auf die Steigerung des Geschäftswerts durch den Einsatz von Daten und Technologie. Marco ist Mitglied des Führungsteams und hat den Wachstumspfad von gateB von der Gründung hin zu einem führenden Unternehmen im Bereich datengetriebener Kundenführung mitgestaltet. Als Managing Director verantwortet er die Customer-Intelligence- und Customer-Experience-Themen.
Robert ist ein Pionier des datengetriebenen Marketings in der Schweiz. Mit über 20 Jahren Erfahrung im Direktmarketing und als Dozent für digitales Marketing unterstützt er Unternehmen dabei, ihre Kundenbeziehungen durch intelligente Datennutzung zu optimieren. Seit 2015 leitet er bei gateB die Geschäftsentwicklung im Bereich Intelligent Customer Engagement und hilft Unternehmen, Kundenerlebnisse zu verbessern und ihre Profitabilität zu steigern.
Wir unterstützen Unternehmen dabei, durch Daten, Technologie & AI ihre Kundenbeziehungen zu festigen. Besuchen Sie uns auf der OMR25 und erfahren Sie, wie wir dasselbe für Sie erreichen können.
