An appropriate problem-solution-fit is essential to develop purposeful artificial intelligence (AI) applications. However, in domains with an unintuitive problem-solution-fit, such as project management (PM), organizations require methodological guidance. Hence, we propose a five-step method to develop organization-specific AI use cases: First, companies must consider the context factors technology, organization (in particular data and application domain), and environment. Second, companies must identify existing domain problems and AI solutions. Third, our method facilitates abstraction to understand the underlying nature of the identified problems and AI solutions. Fourth, our problem-solutionmatrix assists companies to match AI functions with the domain context. Fifth, companies derive necessary implications for the subsequent use case implementation. To construct and evaluate our method, we followed the design science research paradigm complemented by situational method engineering and based on 14 interviews. Our method addresses a relevant practical problem and contributes to identifying purposeful AI use cases in unintuitive application domains.

KI-Anwendungsfälle zielgerichtet identifizieren Die Identifizierung von wertstiftenden Anwendungsfällen der künstlichen Intelligenz (KI) steht auf der Agenda vieler Unternehmen. Als Beweggründe gelten sowohl das Potenzial der KI, Wettbewerbsvorteile zu erlangen, als auch die Angst, hinter die Konkurrenz zurückzufallen. So scheinen umfangreiche Rechenressourcen, die Verfügbarkeit von Daten, aber auch technologische Durchbrüche beim maschinellen Lernen die Schleusen für die Anwendung von KI in Unternehmen geöffnet zu haben. Die neuen Möglichkeiten, Wettbewerbsvorteile zu erlangen, gehen jedoch mit der Gefahr einher, innovative KI-Anwendungsfälle zu übersehen oder sich auf weniger wertstiftende KI-Anwendungsfälle zu konzentrieren. Daher haben wir eine Methode entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützt, wertstiftende KI-Anwendungsfälle zu identifizieren. Die Praxistauglichkeit und den Nutzen unserer Methode illustrieren wir anhand ihrer Durchführung im Kontext der EnBW AG.