KPI-Framework für AI-Projekte
Ohne die richtigen KPIs fliegen AI-Projekte blind. Dieses Framework hilft Ihnen, die richtigen Metriken auszuwählen, zu messen und zu reporten.
Die 4 KPI-Ebenen
Ebene 1: Technische KPIs
Messen die Performance des AI-Modells selbst:
- Accuracy / F1-Score: Wie genau sind die Vorhersagen?
- Latenz: Wie schnell antwortet das System?
- Throughput: Wie viele Anfragen pro Sekunde?
- Uptime: Wie zuverlässig ist das System?
Ebene 2: Prozess-KPIs
Messen die Auswirkung auf Geschäftsprozesse:
| KPI | Messung | Zielwert (Beispiel) |
|---|
| Bearbeitungszeit | Vorher/Nachher | -50 % |
| Fehlerquote | Fehler/Gesamtvolumen | -70 % |
| Automatisierungsgrad | Auto/Gesamt | >80 % |
| First-Contact-Resolution | Gelöst beim 1. Kontakt | >75 % |
Ebene 3: Business-KPIs
Messen den finanziellen Impact:
- Cost per Transaction: Kosten pro verarbeiteter Einheit
- Revenue Impact: Zusätzlicher Umsatz durch AI
- Customer Lifetime Value: Veränderung durch besseren Service
- Employee Productivity: Output pro Mitarbeiter
Ebene 4: Strategische KPIs
Messen den langfristigen Wert:
- Time-to-Value: Wie schnell liefert AI messbaren Wert?
- Adoption Rate: Wie viele Mitarbeiter nutzen die AI-Tools aktiv?
- Innovation Index: Wie viele neue Produkte/Features durch AI?
- Competitive Position: Marktanteilsentwicklung
Benchmarks nach Branche
| Branche | Top-KPI | Benchmark |
|---|
| Kundenservice | Lösungsrate | 70–80 % |
| Finance | Forecast-Genauigkeit | ±5 % |
| Produktion | Ungeplante Stillstände | -40 % |
| HR | Time-to-Hire | -35 % |
| Legal | Vertragsprüfungszeit | -60 % |
Messmethodik
- Baseline messen — mindestens 3 Monate vor AI-Einführung
- A/B-Testing — parallel mit und ohne AI messen
- Kontrolle für externe Faktoren — saisonale Schwankungen herausrechnen
- Regelmäßiges Reporting — monatliches Dashboard für Stakeholder
Wichtig: Definieren Sie KPIs vor dem Projektstart. Nachträgliche KPI-Definition führt zu Cherry-Picking und Glaubwürdigkeitsverlust.