Die meisten KI-Projekte bleiben im Pilot stecken. Ein Grund ist, dass der Wert nie gemessen wurde: Niemand kann entscheiden, ob zu stoppen oder fortzufahren ist.
01. Zuerst der Ausgangswert
Messen Sie vor dem Start den Ist-Zustand: wie lange der Prozess dauert, wie viele Menschen daran arbeiten, wie hoch die Fehlerquote ist. Ohne diese Zahl lässt sich später keine Verbesserung belegen.
02. Die richtige Kennzahl
Die Nutzungszahl ist kein Wertmaß. Zeit je Vorgang, Anteil beim ersten Mal richtig, Zahl der Rückläufer und Arbeitsvolumen je Person sind die echten Kennzahlen.
03. Die Kostenseite
Modellaufrufe, Infrastruktur, Entwicklung und Wartung. Die Wartung wird meist vergessen; Eingaben pflegen, bewerten und Modelle wechseln kostet fortlaufend Aufwand.
04. Die Grenze gesparter Zeit
"Spart zwei Stunden pro Woche" verbucht sich nur als Wert, wenn diese zwei Stunden zu anderer Arbeit werden. Verfolgen Sie auch, wohin die gesparte Zeit fließt.
05. Qualitätswirkung
Manche Projekte liefern Wert nicht in Geschwindigkeit, sondern in Qualität. Sinkende Fehlerquote, weniger Kundenbeschwerden und geringeres Compliance-Risiko sind messbar.
06. Die Entscheidung zu stoppen
Stoppen Sie ein Projekt, das die Schwelle in einer gesetzten Frist nicht erreicht. Pilotprojekte ohne Ergebnis mitzuschleppen verbraucht Budget und Glaubwürdigkeit der erfolgreichen.