Drei vollständig durchmodellierte Szenarien zeigen, wie strukturiertes Risikomanagement Digitalisierungs-Projekte mit KI-Komponenten erfolgreich macht: Prozessdigitalisierung (Mittelstand), Cloud-Migration (Enterprise), KI-System (Healthcare) – mit messbaren Risiko-Reduktionen.
Hinweis: Die folgenden Szenarien dienen der Demonstration systematischer Governance-Ansätze und basieren auf realistischen Projekt-Parametern und vollständigen FMEA-Analysen mit 32 Risiken und 48 Maßnahmen.
Ein mittelständisches Produktionsunternehmen (800 MA) digitalisiert Beschaffungsprozess (Papier → E-Procurement). Systematisches Risikomanagement identifizierte Mitarbeiter-Widerstand als größtes Risiko (RPZ 192) – bei klassischen Projekten wird dies oft erst bei Go-Live erkannt. (Narratives Szenario)
Ablösung papierbasierter Beschaffung durch digitales E-Procurement-System mit: Automatische Freigabe-Workflows (basierend auf Kostenstellen-Budget), Lieferanten-Self-Service-Portal, Integration mit SAP-ERP, elektronische Rechnungsverarbeitung.
Ziel: Bestellzeit von 7 Tagen auf 24 Stunden reduzieren, Prozess-Transparenz, automatische Budgetprüfung, Compliance mit IKS.
Ein Maschinenbau-Unternehmen (1.200 MA, 180 Mio.€ Umsatz) migriert SAP in AWS-Cloud + Data-Lake. Risikoabschätzung deckte DSGVO-Compliance-Lücke auf (RPZ 300) – klassische IT-Projekte übersehen oft regulatorische Risiken. Systematische Governance-Leitlinien verhinderten potenzielle Bußgelder. (Narratives Szenario)
Migration des On-Premise SAP ERP (500GB Daten, 800 User) in AWS-Cloud mit: SAP auf AWS EC2 (HANA-DB auf RDS), Lift-and-Shift-Strategie (Phase 1), parallel Aufbau Data-Lake (AWS S3) mit AWS Glue ETL-Pipelines, Self-Service BI mit Tableau.
Ziel: 30% IT-Kosten-Reduktion, Skalierbarkeit, Self-Service-Analytics für Fachabteilungen (aktuell: 2 Wochen Wartezeit für Reports).
Ein mittelgroßes Krankenhaus (450 Betten) plant Hochrisiko-KI-System für automatische Klassifizierung medizinischer Dokumente. Systematische Risikoanalyse deckte Bias-Problem auf – ohne strukturiertes Management wäre ein AI Act-Verstoß unentdeckt geblieben. (Narratives Szenario)
Implementierung eines KI-gestützten Systems zur automatischen Klassifizierung medizinischer Dokumente mit OCR + NLP. Das System extrahiert ICD-10-Codes aus Freitext, erkennt Fachabteilungen und routet Dokumente intelligent.
Ziel: Reduzierung der manuellen Klassifizierungszeit von 15 Min./Dokument auf <1 Min., Vermeidung von Fehlroutings (aktuell: 12% der Dokumente landen in falscher Abteilung).
Was Sie aus diesen drei Szenarien lernen können
Healthcare-Szenario: Bias-Risiko (RPZ 448) war wichtiger als technische Ausfälle (RPZ 90). Ohne messbare Bewertung hätten beide gleich behandelt werden können – strukturierte Methodik schafft objektive Priorisierung.
Healthcare-Szenario: Bias-Mitigation reduzierte RPZ um 68% (448 → 168). Investition von 45.000€ wurde quantifiziert gerechtfertigt. Management versteht den Wert sofort.
Procurement-Szenario: Mitarbeiter-Akzeptanz (RPZ 192) war größer als IT-Integration. Klassische Projektplanung übersieht dies – systematische Methodik macht es sichtbar.
Cloud-Szenario: DSGVO-Risiko (RPZ 300) erhielt höchste Priorität. Strukturierte Bewertung zeigt nicht nur dass etwas wichtig ist, sondern WIE wichtig.
Alle 3 Szenarien: Kritische Risiken wurden frühzeitig erkannt und adressiert. Typisch ohne systematisches Management: Probleme werden erst sichtbar, wenn es zu spät ist.
Durchschnittlich: -73% RPZ-Reduktion durch systematische Maßnahmen. Governance-Leitlinien etabliert, Dokumentation strukturiert, Risiken nachvollziehbar gemanagt.
Testen Sie MitigateX kostenlos mit vollständigem Beispielprojekt (KI-Vorhersagesystem mit 5 Risikoanalysen, 7 Maßnahmen, vollständiger AI-Governance-Dokumentation). Erleben Sie selbst, wie strukturiertes Risikomanagement funktioniert.