Was ist ein Use Case?
Definition im Kontext von Data Analytics und KI.

Im Zusammenhang mit Daten und KI beschreibt ein Anwendungsfall die gezielte Nutzung von Daten und KI zur Lösung eines bestimmten Geschäftsproblems für eine definierte Benutzergruppe und zur Schaffung eines messbaren Mehrwerts.
Er zeigt nicht nur, was das System liefert – beispielsweise eine Vorhersage, eine Empfehlung oder eine generierte Ausgabe –, sondern auch, warum dies relevant ist (Geschäftsergebnis) und wie Benutzer damit interagieren (Prozesskontext).
Ein Daten- und KI-Anwendungsfall schafft Klarheit darüber, welchen Wert KI liefern soll, wie dieser Wert generiert wird und wo er innerhalb des Prozesses wirksam wird.
Er entwickelt sich zu einem lebendigen Artefakt, das während des gesamten Lebenszyklus kontinuierlich verfeinert wird – von der Idee über die Festlegung des Umfangs, den PoC, den Pilotversuch bis hin zur Produktion und Skalierung.
Als solches dient er sowohl als gemeinsamer Bezugspunkt zwischen Geschäft, IT, Datenwissenschaft und Compliance als auch als zentrales Steuerungsinstrument zwischen Strategie, Ausführung und Betrieb.

Use Cases sind das Fundament erfolgreicher AI-Initiativen, denn sie:

• verankern jede Idee in Business Value und klaren KPIs,

• machen Nutzen, Risiken und Machbarkeit vergleichbar,

• schaffen eine gemeinsame Sprache über Teams hinweg,

• verhindern technische Experimente ohne Auswirkung auf den Betrieb,

• reduzieren Reibung und Missverständnisse zwischen Fachbereich, IT und Data Science.

Ein Use Case ist immer ein Team-Artefakt – er richtet sich an alle, die gemeinsam für den Erfolg einer KI-Initiative verantwortlich sind:

In der Praxis wird zwischen zwei Perspektiven und – innerhalb der Black Box – zwei Ebenen unterschieden. Diese Struktur hilft dabei, das Ziel, den Nutzen und die Umsetzung klar miteinander zu verknüpfen.

Black Box vs. White Box

• Black Box Use Case (geschäftsorientiert):
  Beschreibt, was das System leisten soll und warum dies einen Mehrwert schafft (Ergebnis, KPI, Nutzerperspektive), ohne dabei die interne Funktionsweise offenzulegen. Diese werden häufig durch geschäftliche Anwendungsfälle und KPIs (Geschäftsziele auf Prozessebene) ergänzt.
• White-Box Use Case (Ergänzung zu Technologie/Governance):
  Dokumentiert, wie die Leistung erzeugt wird: Datenflüsse, Modelle/Prompts, Komponenten, Schnittstellen, Guardrails, MLOps.

Beispiele für KI-spezifische Use Cases

• Analytik/BI: KPI-Berichte, Ursachenanalyse, Überwachung.
• Prädiktiv/präskriptiv: Prognosen, Bewertungen, Empfehlungen.
• GenAI/LLM: Wissensunterstützung, Text-/Code-Generierung, RAG.
• Automatisierung: Dokumentenextraktion, Klassifizierung, Entscheidungsworkflows.

Casebase vereint diese Sichtweisen in einem einheitlichen Modell

Eine Black-Box-Spezifikation für Portfolio und Stakeholder wird durch White-Box-Details für Technologie und Governance ergänzt – konsistent über den gesamten Lebenszyklus hinweg (Idee → Scoping → Discovery → PoC → Pilot → Produktion → Skalierung).
Ziele, Daten, Modelle/Prompts, KPIs, Risiken und Abläufe bleiben somit konsistent miteinander verknüpft.

Ein Use Case ist ein strategisches, lebenszyklusorientiertes Artefakt, das sich von der ersten Idee bis zur operativen Nutzung und Skalierung erstreckt.

Er dient als konzeptionelle und funktionale Referenz während des gesamten Prozesses und verbindet Geschäftsziele, Datengrundlagen, technische Umsetzung und Governance miteinander.

User Stories hingegen sind operative Arbeitsaufgaben, die innerhalb einzelner Phasen – beispielsweise während eines PoC – erstellt werden, um konkrete Entwicklungs- oder Integrationsaufgaben zu beschreiben.

Sie sind zeitgebunden, werden innerhalb von Aufgaben- oder Sprint-Frameworks verwaltet und sind nach ihrer Lieferung abgeschlossen.

ℹ️ Kurz gesagt: Der Use Case bietet einen kontinuierlichen Steuerungsrahmen für den gesamten Lebenszyklus einer KI-Initiative mit einem Gesamtüberblick, während User Stories die taktischen Ausführungsschritte darstellen, die ihn zum Leben erwecken.