KI Roadmaps erstellt man kollaborativ

Erstellung von KI-Roadmaps

Wir leben in Extremen und in einem spürbaren Hype rund um KI. Die Erwartungshaltung schwankt dabei häufig zwischen „LLMs sind die neuen Wahrheitsmaschinen“ und „die taugen gar nichts“.  In der Erstellung von Roadmaps ist es entscheidend, diese Extreme auszublenden.

Stattdessen muss der Fokus konsequent auf Business und Use Cases liegen: Womit wird Geld verdient, welcher Prozess wird unterstützt, welches konkrete Problem wird gelöst und kann man Kundinnen und Kunden damit wirklich begeistern?  Es geht nicht darum, KI einzusetzen, sondern das Geschäft mit KI messbar zu unterstützen und – weitergedacht – vielleicht auch neu zu erfinden.

Natürlich kann KI auch zu neuen Produkten und Prozessen führen. Doch dann stellt sich sofort die Frage: Welchen Mehrwert hat mein Kunde davon, und kann mein Kunde diesen Markt glaubwürdig besetzen?   Technologischer Fortschritt lässt sich in einer Roadmap ebenso berücksichtigen, aber niemals als garantiert voraussetzen.

Rolle von LLMs in der Roadmap

LLMs sind besonders stark bei Datenextraktion, Zusammenhangsanalyse und bei der Erstellung von Zusammenfassungen.  In einer Graph-RAG-Lösung bilden sie das zentrale Sprachinterface, und ihre multimodalen Fähigkeiten eröffnen weitere Potenziale.  Das Generieren hochwertiger Texte oder Inhalte ist anspruchsvoller, aber mit klaren Anforderungen, guten Prompts und menschlichem Review sehr gut umsetzbar.

Aus diesen Fähigkeiten ergibt sich ein wiederkehrendes Lösungsmuster: Informationen erfassen, strukturieren, bewerten und dann in Entscheidungen und Prozesse überführen. Genau dieses Muster gehört explizit in eine KI-Roadmap.

Vom Use Case zur KI-Roadmap

Eine tragfähige KI-Roadmap oder eine KI-Strategie wird immer vom Geschäft und vom Prozess hergedacht – nicht von der Technologie.  Als Lösungsanbieter liefern wir dafür den zentralen Input: Welche Anwendungsfälle sind realistisch, was ist heute möglich, was erfordert zusätzliche Daten oder Infrastruktur und wo liegen die Grenzen der Architekturen?

Unsere Aufgabe ist es, Klarheit zu schaffen: Wo entsteht ein „neuartiger“ Produktivitätsgewinn, und was lässt sich damit ganz konkret umsetzen – etwa in Form von automatisierten Analysen, Assistenzsystemen oder neuen Self-Service-Angeboten?  Die finale Ausgestaltung und Priorisierung kann jedoch nur der Owner des jeweiligen Prozesses übernehmen, weil dort die Verantwortung für Business Impact und Umsetzung liegt.

Diese Einordnung ist für sol4data selbstverständlich – und sie ist die Grundlage, damit aus KI-Hype eine belastbare Roadmap mit echtem Geschäftsnutzen wird.