KI-Use-Cases richtig verstehen: Bedarfsanalyse und Priorisierung am Beispiel einer Arztpraxis

Viele KI-Initiativen starten mit einem Werkzeug statt mit einer Analyse. Ein Tool wird eingeführt, ein Chatbot pilotiert, und niemand hat vorher geprüft, an welcher Stelle im Arbeitsalltag der Nutzer die Zeit tatsächlich verloren geht. Das Ergebnis sind Lösungen ohne Anschluss an reale Abläufe.

Der Vortrag zeigt, wie sich die Phase VERSTEHEN für KI-Vorhaben strukturieren lässt. Am Beispiel einer anonymisierten Hausarztpraxis in Baden, umgesetzt mit einem regionalen IT-Partner, wird das Vorgehen konkret: Abläufe beobachten, Bedarfe getrennt nach Nutzergruppen erheben (medizinische Fachangestellte, Ärzte, Praxismanagement), Datenlage und technische Ausgangslage prüfen, daraus Use Cases ableiten und nach Wirkung, Aufwand und Abhängigkeiten priorisieren.
Ergebnis: 16 Use Cases über drei Phasen à drei Monate, vom E-Mail-Assistenten am Empfang über die Integration ins Praxisverwaltungssystem bis zum Pilotprojekt für Ambient Documentation. Die Entlastung verteilt sich sehr ungleich über die Nutzergruppen, ein Befund, der ohne getrennte Erhebung unsichtbar geblieben wäre: von rund 130 Stunden Zeitersparnis pro Monat entfallen etwa 116 auf die Fachangestellten. Konservativ gerechnet ergibt das einen Break-even bei Monat 18 und einen 3-Jahres-Nettobenefit von rund 77.400 €.

Der Wert liegt in der Methodik, nicht im Praxiskontext. Produktteams können dasselbe Vorgehen auf eine Abteilung oder ein Produkt anwenden, um KI-Bedarfe zu erheben, statt sie zu vermuten. Teilnehmende nehmen einen Leitfaden mit: welche Fragen in der Erhebung gestellt werden, wie Use Cases priorisiert werden und wie sich der Nutzen transparent modellieren lässt.
 

Vincent Riegelsberger

Vincent Riegelsberger ist Co-Founder von Synara Solutions und verantwortet Business Development und Kundenbeziehungen. Er hält einen M.Sc. in Digital Management & Transformation und bringt Erfahrung aus Stationen mit Fokus digitale Transformation mit, unter anderem bei m Institute for Deep Tech Innovation(ESMT Berlin), Food Tech Campus (EDEKA Digital), ResQ Club (Food Tech Startup). Aktuell begleitet er mehrere Mittelstands- und Familienbetriebe beim strukturierten Einstieg in ihre KI-Adoption.

Synara Solutions ist eine KI-Adoption-Beratung für KMUs in Deutschland und begleitet Unternehmen von der Bedarfsanalyse bis zur Implementation konkreter Use Cases. Technische Co-Founderin ist Neha Goel, zuvor Senior AI Engineer bei Microsoft mit Fokus auf Healthcare-KI, verantwortlich für KI-Strategie und Use-Case-Engineering. Neha Goel, bringt über 17 Jahre internationale Erfahrung an der Schnittstelle von KI, Healthcare und Innovation mit. Bis Ende 2025 war sie Senior AI Engineer bei Microsoft, wo sie Azure-OpenAI-Lösungen für Healthcare-Kunden aus dem Fortune-500-Umfeld architektierte und Microsofts „AI for Good"-Initiative zu Healthcare Equity leitete. Sie hält einen MBA der Kellogg School of Management sowie einen M.Sc. in Informatik und verantwortet bei Synara KI-Strategie, Use-Case-Engineering und internationalen Marktzugang.

Termin: 09.12.2026
Uhrzeit: 17 Uhr
Ort: virtuell (Zoom)
Tickets: kostenfrei (Anmeldung erforderlich)

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