AI-Strategie 2025: Priorisierungs-Framework für schnelle, produktive MVPs

Warum eine AI-Strategie 2025 kein Luxus ist

2025 ist kein Jahr mehr in der fernen Zukunft – es ist das operative Zeitfenster, in dem Unternehmen entscheiden, ob sie künstliche Intelligenz nutzen, um Märkte zu führen oder von ihnen überholt zu werden. Wir beobachten, dass viele Teams von Technologie fasziniert sind, aber ohne systematische Priorisierung arbeiten: Viele Ideen, wenige Ergebnisse. Aus unserer Sicht ist das Risiko nicht, die falsche Technologie zu wählen, sondern falsche Projekte.

Deshalb brauchen Führungskräfte ein praktisches Priorisierungs-Framework, das Entscheidungen auf konkrete Kriterien stützt und Projekte in Wochen statt Monaten produktiv bringt. In diesem Beitrag zeigen wir ein solches Framework, erklären die fünf Bewertungsachsen und liefern Heatmaps, Use-Case-Portfolios sowie Entscheidungsbäume — untermauert mit echten Beispielen aus unseren Projekten bei Mercedes Benz, STIHL und Internetstores.

Warum Priorisierung entscheidend ist

Unternehmen haben begrenzte Ressourcen: Datenexperten, Entwicklerkapazität und Management-Aufmerksamkeit. Eine ungeordnete Roadmap führt zu verschwendetem Budget, Silo-Projekten und enttäuschenden Ergebnissen. Wir plädieren für fokussierte Investitionen, die schnelle Lernzyklen und messbaren Business Impact liefern.

Priorisierung schützt vor zwei Fehlentwicklungen: Entweder zu viel Aufwand für marginale Effekte oder zu wenig Fokus auf Chancen mit hohem Hebel. Ein strukturiertes Framework schafft Klarheit und ermöglicht, Entscheidungen reproduzierbar zu treffen — auch wenn das Management wechselt.

Das Priorisierungs-Framework: fünf Bewertungsachsen

Unser Framework bewertet AI-Initiativen entlang von fünf Kernkriterien: Business Impact, Datenverfügbarkeit, politische Machbarkeit, Integrationskomplexität und Änderungsverhalten von Prozessen. Jede Achse wird skaliert (z. B. 1–5) und ermöglicht so eine vergleichbare Bewertung verschiedener Use-Cases.

1. Business Impact

Hier betrachten wir direkten finanziellen Nutzen, Zeitersparnis, Risiko-Reduktion und strategische Relevanz. Ein hoher Score bedeutet, dass das Projekt klar messbare KPIs (z. B. Umsatz, Kosten, Zeit) innerhalb eines definierten Zeitraums beeinflusst.

Beurteilung: Metriken wie ROI-Erwartung, Skalierbarkeit und Abhängigkeit von manuellen Prozessen helfen, Impact zu quantifizieren.

2. Datenverfügbarkeit

Daten sind der Treibstoff von AI. Wir unterscheiden zwischen qualitativem und quantitativem Zugang: Liegen historische, saubere und strukturierte Daten vor? Gibt es Datenschutz- oder Compliance-Hemmer?

Eine hohe Datenverfügbarkeit reduziert Entwicklungszeit dramatisch. Wenn Daten fehlen, wird ein Projekt zum Datenprojekt — das ist oft ein völlig anderes Vorhaben.

3. Politische Machbarkeit

Hier geht es um Stakeholder-Akzeptanz, Compliance-Risiken und die politische Bereitschaft, Entscheidungen zu delegieren. Manche Use-Cases sind technisch trivial, scheitern aber an internen Widerständen oder regulatorischen Vorgaben.

Beurteilung: Wir messen Unterstützer:innen im Management, rechtliche Hürden und notwendige Change-Kommunikation.

4. Integrationskomplexität

Ein Modell ist nur so gut wie seine Integration in bestehende Systeme. Integrationsaufwand umfasst API-Anforderungen, Legacy-Systeme, Authentifizierung und laufenden Betrieb (MLOps).

Hohe Integrationskomplexität erhöht Time-to-Value und Betriebsrisiken — deshalb ist dieser Faktor entscheidend für die Priorisierung.

5. Änderungsverhalten von Prozessen

Selbst gute Modelle bringen nur Wert, wenn Menschen und Prozesse sich anpassen. Wir bewerten, wie stark Prozesse verändert werden müssen und wie transformationsbereit die Organisation ist.

Manche Initiativen erfordern nur eine kleine UI-Änderung; andere brauchen Aufgabe- und Rollenverschiebungen. Das beeinflusst Adoption und somit den Erfolg.

Heatmaps und Use-Case-Portfolio visualisieren Prioritäten

Nachdem Use-Cases entlang der fünf Achsen bewertet wurden, aggregieren wir Scores und visualisieren Ergebnisse in Heatmaps und einem Use-Case-Portfolio. Das macht Prioritäten sofort sichtbar: wo liegen Quick Wins, wo strategische Betonsäulen?

Heatmap-Logik: Auf der X-Achse platzieren wir die kombinierte technische Machbarkeit (Daten + Integrationskomplexität), auf der Y-Achse den Business Impact. Quadranten ergeben:

• Oben rechts: High Impact / High Machbarkeit — sofortige Priorität
• Oben links: High Impact / Low Machbarkeit — strategische Projekte (evtl. Data-Engineering-Invest)
• Unten rechts: Low Impact / High Machbarkeit — schnelle Automatisierungs- oder Effizienzgewinne
• Unten links: Low Impact / Low Machbarkeit — vermeiden oder später prüfen

Beispiel-Portfolio (vereinfachte Darstellung):

• Mercedes Benz Recruiting-Chatbot: oben rechts — hoher Impact, gute Datenbasis (Bewerberdialoge), geringe Integrationshürde (Messaging-API).
• STIHL Sägensimulator: oben links — hoher strategischer Impact, aber aufwändig in Produktsimulation und UX-Integration.
• Eberspächer Noise Reduction (Operations Analytics): oben rechts — direkter operativer Nutzen, Daten vorhanden durch Sensorik.
• Internetstores ReCamp Personalisierung (E-Commerce): unten rechts — hohe Machbarkeit, moderater Impact pro Use-Case, aber skaliert.

Entscheidungsbaum: Wie wir MVPs auswählen

Heatmaps helfen, Prioritäten zu setzen. Für die Auswahl eines MVP brauchen wir einen klaren Entscheidungsbaum, damit Produktteams nicht im Analyseparalysis stecken bleiben. Unser Entscheidungsbaum ist pragmatisch und in drei Entscheidungsstufen aufgebaut:

1. Stufe 1 — Impact-Kriterium: Liegt der erwartete Business Impact über der definierten Schwelle? Wenn nein → Low Priority. Wenn ja → weiter zu Stufe 2.
2. Stufe 2 — Daten & Machbarkeit: Sind notwendige Daten vorhanden oder zeitnah beschaffbar? Ist die Integrationskomplexität begrenzt? Wenn ja → MVP möglich. Wenn teilweise → PoC für Daten/Integration (z. B. AI PoC 9.900€) planen.
3. Stufe 3 — Adoption & Governance: Gibt es Stakeholder-Unterstützung und klare KPIs? Falls ja → Start MVP mit Co-Preneur-Team. Falls nein → Stakeholder-Workshops und Change-Plan vor MVP.

Dieser Entscheidungsbaum reduziert subjektive Bewertungen und schafft eine wiederholbare Logik für Portfolioentscheidungen.

Konkrete Beispiele: Maschinenbau, HR, Marketing, Operations

Praxis schlägt Theorie. Hier beschreiben wir, wie konkrete Projekte in wenigen Wochen produktive Module ausgeliefert haben — basierend auf unserer Co-Preneur-Arbeitsweise.

Maschinenbau — STIHL: Simulation & Service-Tools

Bei STIHL arbeiteten wir an mehreren Lösungen, von Sägentraining bis Sägensimulatoren. Der Schlüssel zum schnellen Erfolg war die Kombination aus klarem Business Case und vorhandener Datenbasis (Produktdaten, Nutzungsprofile). Wir priorisierten Use-Cases, die hohe Produktdifferenzierung versprachen und gleichzeitig in überschaubarem Integrationsrahmen realisierbar waren.

Ergebnis: In wenigen Wochen lief ein MVP des Trainingsmoduls mit grundlegender Simulation, das Kundenfeedback sammelte und als Basis für die Produkt-Roadmap diente.

HR — Mercedes Benz: Recruiting-Chatbot

Das Recruiting-Projekt bei Mercedes Benz zeigt, wie ein gut abgegrenzter Use-Case schnell Wirkung entfaltet. Der Chatbot automatisierte die erste Kandidaten-Kommunikation, sammelte Bewerberinformationen und führte eine automatisierte Vorqualifikation durch.

Die Erfolgsfaktoren waren klar definierte KPIs (Time-to-Response, qualifizierte Leads) und die vorhandene Datenbasis (Bewerberdialoge). Innerhalb weniger Wochen war ein produktiver Bot live und reduzierte Time-to-Hire messbar.

Marketing & E-Commerce — Internetstores

Für Internetstores arbeiteten wir an Use-Cases rund um Personalisierung und Produkt-Modelle wie MEETSE. Durch gezielte Priorisierung identifizierten wir personalisierte Empfehlungen und A/B-Tests als schnelle Hebel mit klaren KPIs (Conversion, Warenkorbwert).

Die Module wurden in iterativen Releases eingeführt: MVP mit einfachen Regeln und Embeddings-basierter Produktempfehlung, später erweitert zu einem skalierbaren Service.

Operations — Eberspächer & FMG

In der Fertigung haben wir mit Eberspächer an AI-gestützter Geräuschreduktion gearbeitet — ein klassisches Beispiel für starken operativen Impact. Durch Sensorik-Daten und ML-Modelle konnten wir präventive Maßnahmen empfehlen und Stillstand reduzieren.

Ähnlich haben wir für FMG ein AI-Tool zur Dokumentenrecherche gebaut: schnelle, präzise Ergebnisse für Beraterteams, die zuvor Stunden in manueller Suche verbrachten.

Umsetzung in Wochen: Roadmap für ein produktives MVP

Unsere Co-Preneur-Mentalität beschleunigt Entscheidungen. Ein typischer 4-Wochen-Plan sieht so aus:

• Woche 0–1: Scoping & Metriken — Use-Case-Workshop, Scoring anhand des Frameworks, Definition der KPIs und Daten-Mapping.
• Woche 1–2: Proof of Concept — Minimaler Prototyp mit echten Daten, erste Validierung von Modellansätzen. (Bei Unsicherheit: unser AI PoC-Angebot als Standardpaket)
• Woche 2–3: Nutzerintegration — Einbindung in einen kleinen Nutzerkreis, Feedback-Loops, Metriken messen.
• Woche 3–4: Produktionsplanung — Architektur, Sicherheits- und Compliance-Checks, Skalierungsplan und Rollout-Roadmap.

In dieser Zeit ist Geschwindigkeit entscheidend, aber nicht auf Kosten von Robustheit. Wir liefern funktionierende Module, dokumentieren die Entscheidungen und liefern einen klaren Produktionsplan.

Governance, KPIs und Skalierung

Ein MVP ist nur der Anfang. Für nachhaltigen Erfolg braucht es Governance, MLOps und klare KPIs. Wir empfehlen:

• KPI-Board: wenige, klare Kennzahlen (z. B. ROI, Genauigkeit, Adoption-Rate)
• Responsible Owner: Produktverantwortung statt „Projektverantwortung“
• MLOps-Pipeline: Automatisierte Deployments, Monitoring und Re-Training-Pläne
• Security & Compliance: Datenschutzprüfung und klare SLA-Verträge

Reruption begleitet Teams nicht nur beim Prototyping, sondern auch bei Aufbau und Übergabe an Betriebsteams — genau dort, wo viele Projekte sonst scheitern.

Praxis-Tipps für Führungskräfte

Zum Abschluss drei konkrete Empfehlungen, die Sie sofort umsetzen können:

1. Einmal pro Quartal ein Use-Case-Scoring durchführen: Nutzen Sie das 5-Achsen-Framework, um Portfolioentscheidungen datenbasiert zu treffen.
2. Starten Sie mit 1–2 Top-Right-Use-Cases: Quick Wins liefern Glaubwürdigkeit und Kapital für größere Initiativen.
3. Nutzen Sie Co-Preneur-Teams für Geschwindigkeit: Wir empfehlen, externe AI-Engineering-Kapazität wie die Co-Preneur-Methodik zu nutzen, um Know-how schnell ins Unternehmen zu bringen und Ergebnisse in Wochen statt Monaten zu sehen.

Fazit & Call to Action

2025 wird das Jahr, in dem Priorisierung den Unterschied macht. Ein klares, praxisorientiertes Framework — basierend auf Business Impact, Datenverfügbarkeit, politischer Machbarkeit, Integrationskomplexität und Änderungsverhalten — ermöglicht, AI-Initiativen systematisch zu bewerten und MVPs schnell produktiv zu bringen.

Wenn Sie prüfen wollen, welche Ihrer Ideen in den nächsten Wochen echten Wert liefern, unterstützen wir Sie gerne: mit unserer Co-Preneur-Arbeitsweise, konkreten Heatmaps und einem standardisierten AI PoC-Programm (9.900€) für technische Machbarkeitsnachweise. Kontaktieren Sie uns — wir helfen, Ihre AI-Strategie 2025 von der Roadmap zur Realität zu machen.