Den Erfolg von KI messen: So bewerten Unternehmen den tatsächlichen Nutzen
Laut einer aktuellen Umfrage des Digitalverbands Bitkom setzt bereits jedes dritte Unternehmen KI in unterschiedlichen Bereichen ein. Doch erzielen die Betriebe damit tatsächlich die erwarteten Ergebnisse, etwa in Form einer Kosten- oder Zeitersparnis? Diese Frage lässt sich mit einer systematischen Vorher-Nachher-Analyse beantworten.
Inhalt
Statt Bauchgefühl: belastbare Daten
Ein berühmtes Zitat des Ökonomen Peter F. Drucker lautet: „Was man nicht messen kann, kann man nicht lenken.“ Dieses Prinzip gilt auch für die Effizienz von KI. Oft wirken bestimmte Prozesse mit KI-Unterstützung deutlich schneller, etwa wenn Rechnungsdaten automatisiert erfasst und in eine Buchhaltungslösung übertragen werden, statt sie händisch abzutippen. Allerdings bedeutet Schnelligkeit nicht automatisch einen Effizienzgewinn. Wenn die von der KI ausgelesenen Rechnungsinformationen eine hohe Fehlerrate aufweisen, müssen Mitarbeitende die Daten nachträglich manuell korrigieren und der ursprüngliche Zeitgewinn ist dahin.
Bestehende Prozesse analysieren und priorisieren
Um den Nutzen von KI objektiv zu bewerten, sollten Unternehmen zunächst ihre bestehenden Prozesse analysieren. Relevant sind dabei Kennzahlen wie Durchlaufzeiten, Prozesskosten oder Fehlerquoten.
Die zentralen Fragen lauten etwa:
- Wo entstehen die größten Zeitverluste?
- Welche manuellen Routinetätigkeiten lassen sich sinnvoll automatisieren?
- Bei welchen Prozessen ist der wirtschaftliche Nutzen einer KI besonders hoch?
Auf dieser Grundlage werden die Prozesse danach sortiert, wo bei überschaubarem Implementierungsaufwand der KI besonders schnelle Verbesserungen erzielt werden (Quick Wins). Dadurch lassen sich früh messbare Erfolge erzielen und gleichzeitig Erfahrungen sammeln, die später bei komplexeren Projekten hilfreich sind.
Im nächsten Schritt werden konkrete Zielwerte formuliert (KPIs), etwa die Reduzierung der Durchlaufzeiten oder der Prozesskosten um einen bestimmten Prozentsatz. Damit legen Unternehmen bereits vor der Einführung von KI fest, woran deren Erfolg gemessen wird. Sie können dann mit belastbaren Zahlen prüfen, wie sich der Einsatz von KI auf ihre Ziele auswirkt.
KI sukzessive einführen, optimieren und skalieren
Nach der Analyse wird zunächst für den am höchsten priorisierten Prozess ein geeignetes KI-Modell ausgewählt und implementiert. Anschließend werden die relevanten Kennzahlen erneut erhoben und mit den Ausgangswerten verglichen. So lässt sich überprüfen, ob die zuvor definierten Zielwerte erreicht wurden.
Nicht immer treten die gewünschten Ergebnisse sofort ein. In diesem Fall sollte das KI-Modell gezielt nachjustiert werden. Dies kann beispielsweise durch zusätzliches Training mit weiteren Daten erfolgen oder durch systematische Rückmeldungen der Mitarbeitenden, in deren Folge die Ergebnisqualität des KI-Modells kontinuierlich steigt (Human in the Loop). Diese Nachjustierung ist in der Regel kostengünstiger, als ein neues KI-Modell einzuführen.
Entsprechen die Ergebnisse nach dieser Anpassung den Zielwerten, kann der nächste Prozess in Angriff genommen werden. Ist dies aber nicht der Fall, lohnt sich ein kritischer Blick auf den Prozess selbst. Wenn dieser schlecht strukturiert ist, kann ihn selbst das beste KI-Modell nicht nachhaltig verbessern.
Weichen die Ergebnisse trotz Prozessoptimierung deutlich von den Leistungsversprechen des KI-Anbieters ab, sollten Unternehmen diese transparent einfordern und Nachbesserungen verlangen. Das gilt insbesondere dann, wenn im Proof of Concept (PoC) sehr gute Ergebnisse erzielt wurden, die sich im Echtbetrieb nicht bestätigen.
Fazit
Der Erfolg von KI sollte nicht anhand subjektiver Eindrücke bewertet werden, sondern auf Basis klar definierter und messbarer Kennzahlen. Nur so lässt sich nachvollziehen, ob eine Lösung tatsächlich Zeit spart, Kosten senkt oder die Prozessqualität verbessert. Gleichzeitig schaffen Unternehmen so eine belastbare Grundlage, um verschiedene Anbieterversprechen objektiv zu überprüfen.
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