Use Cases für Vision-AI identifizieren

Der Einstieg in Vision AI kann für viele Unternehmen einschüchternd wirken – vor allem, wenn man kein Data Scientist ist. Doch gerade als Manager in der digitalen Transformation ist es gar nicht nötig, tief in die technischen Details einzutauchen. Ihre Stärke liegt darin, die relevanten Anwendungsfelder aus der Praxis zu identifizieren und den Brückenschlag zwischen Fachabteilungen, IT und externen KI-Partnern zu schaffen.

Im Kern ist die Frage ganz einfach: Wo erkennen Menschen heute manuell etwas? Überall dort, wo Mitarbeitende vor Ort regelmäßig kontrollieren, bewerten, protokollieren oder dokumentieren, liegt Potenzial für Vision AI.

Der erste Schritt, den Sie als Manager gehen sollten, ist daher, aktiv den Dialog mit den Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern im Feld zu suchen. Gehen Sie hinaus zu Baustellen, Anlagen oder Wartungsbereichen und fragen Sie gezielt nach: Wo verbringen Sie viel Zeit mit Kontrollroutinen? Wo müssen Sie wiederholt visuelle Prüfungen durchführen, etwa um Schäden zu erkennen, Fortschritte zu dokumentieren oder Sicherheitsrisiken zu bewerten?

Diese Gespräche sind Gold wert, denn oft sind es die Menschen vor Ort, die die wichtigsten Herausforderungen und lästigsten Routinearbeiten am besten kennen. Sie protokollieren eventuell jeden Tag manuell Checklisten oder dokumentieren Sichtprüfungen, die sich gut automatisieren lassen.

Als Manager in der digitalen Transformation oder Innovation liegt es an Ihnen, diese Informationen zu sammeln und daraus ein Bild zu formen: Welche Tätigkeiten wiederholen sich häufig? Welche davon sind fehleranfällig, zeitintensiv oder könnten durch automatisierte Bilderkennung deutlich effizienter gestaltet werden?

Sie müssen nicht wissen, wie genau eine KI funktioniert oder wie man Algorithmen trainiert. Viel wichtiger ist Ihr Blick für den Business Impact: Wo kann eine Automatisierung wirklich Zeit und Kosten sparen? Wo können Fehlerquellen durch KI minimiert werden? Wo hilft eine digitale Lösung, dass Ihre Teams schneller und sicherer arbeiten können?

Sobald Sie einen oder mehrere vielversprechende Anwendungsfälle erkannt haben, fungieren Sie als zentraler Ansprechpartner, der diese Use Cases priorisiert, die internen Stakeholder zusammenbringt und den Kontakt zu einem erfahrenen Vision AI Partner herstellt. Sie sorgen dafür, dass Ihre IT-Abteilung und die Fachbereiche die richtigen Rahmenbedingungen schaffen, damit das Projekt erfolgreich wird.

Dabei ist es essenziell, dass Sie die Mitarbeiter vor Ort weiterhin eng in den Prozess einbinden – sie kennen die Abläufe am besten und können wertvolles Feedback geben, etwa beim Labeln der Bilddaten oder bei der Gestaltung der Nutzeroberflächen.

Kurz gesagt: Die Fähigkeit, einen Vision AI Use Case zu identifizieren, beruht auf gutem Zuhören, Verständnis für die Arbeitsprozesse vor Ort und der Frage „Wo sehen wir heute visuelle Arbeit, die repetitive und manuell erledigt wird?“

Sie müssen kein Data Scientist sein, sondern ein Gestalter, der die Potenziale der KI an der Schnittstelle zwischen Mensch, Prozess und Technologie erkennt. So legen Sie den Grundstein für erfolgreiche Vision AI Projekte, die nicht nur technisch beeindruckend sind, sondern echten Mehrwert für Ihr Unternehmen bringen.

Wenn Sie mehr über die Anforderungen an Ihre Rolle im AI Prozess sprechen wollen, vereinbaren Sie gern einen Termin: https://calendly.com/damian-heimel-aeranta