Productive AI: Von Everyday AI bis Gamechanging AI

AI mit Mehrwert: Was wir bisher gelernt haben 

Künstliche Intelligenz entwickelt sich rasant. Doch wo entsteht tatsächlich Mehrwert? 

Im Rahmen unseres Schwerpunktthemas „Productive AI“ haben wir im ersten Halbjahr 2026 mehrere AI Use-Case-Identifizierungs-Workshops durchgeführt. Ziel war es, konkrete Herausforderungen aus dem Arbeitsalltag zu analysieren und Potenziale für den Einsatz von AI zu identifizieren. Dabei stand nicht die Technologie im Mittelpunkt, sondern das Problem. Dieses „Problem First“-Prinzip stellt die Frage: Welches Problem wollen wir eigentlich lösen? Erst danach wird betrachtet, ob und wie AI dabei unterstützen kann. 

Vier Kategorien von AI-Anwendungsfällen

Aus den Workshops zeigte sich ein wiederkehrendes Muster: Die identifizierten Anwendungsfälle lassen sich grob in vier Kategorien einteilen. 

Everyday AI: Den Arbeitsalltag erleichtern

Viele Potenziale liegen aktuell im Bereich Everyday AI. Dabei unterstützt AI bei bestehenden Aufgaben, etwa beim Zusammenfassen von Informationen, bei Recherchen oder bei der Aufbereitung von Dokumenten. 

Der Nutzen ist oft schnell sichtbar und kann in vielen Fällen bereits mit vorhandenen AI-Werkzeugen erzielt werden. 

Enabling AI: Die Voraussetzungen schaffen 

Damit AI erfolgreich eingesetzt werden kann, braucht es die richtigen Rahmenbedingungen. Dazu gehören beispielsweise Datenzugänge, Plattformen, Governance und der Aufbau entsprechender Kompetenzen. 

Enabling AI bildet die Grundlage für die nachhaltige Nutzung und Skalierung von AI-Anwendungen. 

Process AI: Prozesse neu gestalten 

Bei Process AI geht es nicht mehr nur um einzelne Aufgaben, sondern um ganze Abläufe. 

Statt bestehende Schritte zu automatisieren, stellt sich zunehmend die Frage: Wie würde dieser Prozess aussehen, wenn wir ihn heute mit den Möglichkeiten von AI neu gestalten würden? Dadurch entstehen neue Ansätze für effizientere und einfachere Prozesse.

Gamechanging AI: Neue Möglichkeiten schaffen 

Gamechanging AI umfasst Anwendungsfälle, die über die Optimierung bestehender Abläufe hinausgehen. Sie eröffnen neue Möglichkeiten, Produkte, Services oder Geschäftsmodelle zu entwickeln, die ohne moderne AI nicht denkbar gewesen wären. 

Diese Potenziale entstehen meist aufbauend auf den Erfahrungen aus Everyday AI, Enabling AI und Process AI. 

Nicht jedes Problem braucht AI

Eine wichtige Erkenntnis aus den Workshops war auch, dass nicht jede Herausforderung eine AI-Lösung benötigt. Manchmal liegt die bessere Antwort in einer Prozessvereinfachung, einer besseren Datenbasis oder einer organisatorischen Anpassung. 

Der Problem-First-Ansatz bedeutet deshalb auch, bewusst zu erkennen, wann AI die richtige Lösung ist – und wann nicht. 

Fazit

Die Ergebnisse der AI Use-Case-Identifizierungs-Workshops zeigen, dass viele Potenziale derzeit vor allem in Everyday AI und Enabling AI liegen. Gleichzeitig werden die Grundlagen geschaffen, um künftig stärker von Process AI und langfristig auch von Gamechanging AI zu profitieren. 

Die wichtigste Erkenntnis bleibt dabei: Erfolgreiche AI-Nutzung beginnt nicht mit der Technologie, sondern mit einem klaren Verständnis des Problems, das gelöst werden soll.