Was ist ein Use Case?
Definition im Kontext von Data Analytics und KI.
Die Entwicklung von KI in einem Unternehmen beginnt oft mit einer Flut von Ideen – aber ohne Klarheit darüber, was tatsächlich Wert schafft. Business-Teams sprechen über Probleme, Data-Teams über Modelle, die IT über Systeme. Jeder verwendet eine andere Sprache, und die Prioritäten sind unklar.
Hier kommen Datenanalyse- und KI-Anwendungsfälle ins Spiel. Sie schaffen das gemeinsame Verständnis, die Struktur und den Fokus, die erforderlich sind, um KI von verstreuten Initiativen in messbare Ergebnisse umzuwandeln.
In diesem Artikel erfährtst du, was ein Anwendungsfall ist, wie er funktioniert und warum er eines der effektivsten Werkzeuge für erfolgreiche Daten- und KI-Initiativen ist.
Lesedauer: 6-7 min.
🗒️Inhalte
Definition
Was ist ein Use Case? (Allgemeine Definition)
Ein Use Case beschreibt, was ein System tun soll, für wen es das tut und warum es relevant ist – noch bevor die technische Umsetzung beginnt.
Er beschreibt:
-
ein Nutzerziel,
-
die Interaktionsabfolge zwischen Nutzer und System,
-
und das gewünschte Ergebnis.
Der Begriff entstand Ende der 1980er-Jahre, als Ivar Jacobson Use Cases als nutzerzentriertere Form der Anforderungsbeschreibung einführte. Seine bekannte Definition lautet:
„A use case is a specific sequence of interactions between a user and a system.“
Der Kern des Ansatzes:
Nicht mit der Technologie beginnen, sondern mit dem Nutzer und seinem Ziel.
Diese Outside-In-Perspektive ist heute noch relevanter – insbesondere im Kontext von Data & AI.
Definitions-Update?!
Warum die klassische Definition für AI nicht ausreicht
Traditionelle Use Cases fokussieren Interaktionen: Nutzer → System → Ergebnis.
AI Use Cases müssen jedoch deutlich mehr beschreiben:
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wie Wert entsteht,
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welche Datenbasis notwendig ist,
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welches Modell oder welche Logik angewendet wird,
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wie sich Ergebnisse in Prozesse integrieren,
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wie Risiken, Governance & Compliance adressiert werden,
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wie sich die Initiative über den gesamten Lifecycle entwickelt.
AI-Systeme arbeiten probabilistisch – nicht deterministisch.
Das macht zusätzliche Anforderungen notwendig, die klassische Use Cases nicht abbilden.
Deshalb braucht es für Data & AI eine erweiterte, modernisierte Use-Case-Definition.
Definition im Kontext von Daten & KI
Was ist ein KI Use Case?
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 Business Owner, IT, Daten & KI Experten und Compliance Teams als auch als zentrales Steuerungsinstrument zwischen Strategie, Ausführung und Betrieb.
ℹ️ Use-Case-Definition im Kontext von Data & KI:
Ein Data Analytics & KI Use Case klärt das Warum, Was und Wie der Anwendung von Daten und KI zur messbaren Schaffung von geschäftlichem Mehrwert bei der Lösung eines konkreten Geschäftsproblems.
Er dient als lebendes Governance-Instrument und als zentraler Referenzpunkt für alle Stakeholder – von Strategie über Umsetzung bis Betrieb.
Nutzen Eines Use Case
Warum AI Use Cases so wichtig sind (Kurzüberblick)
Use Cases sind das Rückgrat erfolgreicher KI-Initiativen, da sie:
- Klare Ziel-, Nutzen- und Einsatzklarheit für KI schaffen
- Eine fundierte Priorisierung und Governance über den gesamten Lebenszyklus ermöglichen
- Den Abstimmungsaufwand und Missverständnisse zwischen allen Stakeholdern reduzieren
- Risiken und Fehlinvestitionen durch frühzeitige Transparenz über Wert und Machbarkeit senken
Ein gemeinsames Artefakt
Rollen, die von KI-Use Cases profitieren
Ein Use Case ist immer ein Team-Artefakt – er richtet sich an alle, die gemeinsam für den Erfolg einer KI-Initiative verantwortlich sind:
👩🚀Produkt- oder Geschäftsinhaber ... die die technischen Ziele und den erwarteten Mehrwert definieren.
👩🚀 IT- und Architekturteams ... die Infrastruktur, Datenplattformen und Integrationspfade bereitstellen.
👩🚀Compliance- und Datenschutzmanager ... die dafür sorgen, dass rechtliche und ethische Rahmenbedingungen gegeben sind.
👩🚀 Data Scientists und ML-Ingenieure ..., die Methoden, Modelle und technische Machbarkeit entwerfen.
👩🚀Manager und Entscheidungsträger ..., die Prioritäten setzen und die Auswirkungen auf das Geschäft bewerten.
Use Case Kategorien
Arten von Use Cases
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.
Unterschiede
Use Case vs. User Story:
Was ist der Unterschied?
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.
Erlebe Use Cases live in Aktion.
Entdecken Sie, wie Casebase Teams dabei hilft, Strategie und Umsetzung über den gesamten KI-Lebenszyklus hinweg zu verbinden.
Data Analytics & KI Use Cases
Fazit
KI- Use Cases bilden die wesentliche Grundlage für die Entwicklung von KI-Lösungen, die tatsächlich funktionieren – und messbaren geschäftlichen Mehrwert schaffen. Durch die Kombination von Geschäftsergebnissen, Datenanforderungen, Prozesskontext, Machbarkeit und Governance in einem kohärenten Artefakt stellen sie sicher, dass KI-Initiativen mit den strategischen Zielen in Einklang bleiben und gleichzeitig operativ realistisch sind.
Mit zunehmender Reife von Unternehmen werden Use Cases zum zentralen Steuerungsinstrument, das folgende Bereiche miteinander verbindet:
- Strategie
- Portfoliomanagement
- Lieferung
- Compliance
- und laufende Geschäftstätigkeit
Free Trial & Quick Onboarding
Training & Support inclusive
