KKC_0196 | KI-KPIs, die wirklich steuern

Wenn KI in Prozesse und Produkte wandert, reichen klassische Projektkennzahlen nicht mehr aus. Sie brauchen Metriken, die Wirkung zeigen, Fehlanreize verhindern und gleichzeitig Betrieb, Kosten und Risiko abdecken. In diesem Seminar entwickeln Sie ein KPI-System für KI, das Sie direkt in Ihr Unternehmen anwenden können.

Sie starten mit einer Messlogik, die Output, Outcome und Impact trennt und Ihnen hilft, die richtigen Leading Indicators zu definieren, statt erst am Quartalsende überrascht zu werden. Danach übersetzen Sie „Produktivität“ in belastbare Zahlen: Durchlaufzeiten, Rework, Work-in-Progress, Automatisierungsgrad und Adoption. Für Qualität lernen Sie, wie Sie bei Machine Learning passende Metriken auswählen und bei generativer KI mit Rubrics, Pairwise Ranking und Goldensets zu reproduzierbaren Bewertungen kommen, inklusive Umgang mit Halluzinationen, Grounding und Zitierqualität.

Für Geschwindigkeit betrachten Sie Delivery- und Betriebsmetriken wie Time-to-Value, Release-Frequenz, Latenz, Token-Kosten sowie SLOs, Error Budgets und Incident-Kennzahlen. Der Risikoteil verbindet Datenschutz, IP, Security und Bias mit konkreten Kontrollen wie Red Teaming, Guardrails, Logging und Versionierung. Abschließend bauen Sie aus allem ein Steuerungsmodell: KPI-Baum, OKRs, Governance-Rollen, Review-Routinen und ein Dashboard-Design, das Entscheidungen erleichtert.

• Output, Outcome und Impact in einer konsistenten Messlogik trennen
• Leading und Lagging Indicators für KI-Initiativen definieren
• Produktivität über Durchlaufzeit, Rework, WIP und Adoption messen
• Qualitätsmetriken für Machine Learning passend auswählen
• Generative KI mit Rubrics, Pairwise Ranking und Goldensets bewerten
• Halluzinationen, Grounding und Zitierqualität erfassen
• Time-to-Value, Kosten, Betrieb und Risiko in ein KPI-System integrieren

Das Seminar richtet sich an KI-Programmleiter/innen, Controller/innen, Product Owner/innen, Data Scientists sowie Fach- und Führungskräfte aus Strategie, Transformation und Risikomanagement.

Grundkenntnisse im Controlling, Produktmanagement oder in KI-Projekten sind hilfreich. Erfahrungen mit Kennzahlensystemen erleichtern den Praxistransfer.

• Messlogik für KI statt Bauchgefühl
  • Output, Outcome, Impact: was Du wirklich messen willst
  • Leading vs. Lagging Indicators für KI-Produkte
  • Baseline, Kontrollgruppe, Counterfactuals im Alltag
  • Messfehler, Goodhart’s Law und KPI-Gaming
• Produktivität: von „Zeit gespart“ zu belastbaren Zahlen
  • Task-basierte Messung: Durchlaufzeit, WIP, Rework
  • Human-in-the-loop: Anteil Automatisierung vs. Assistenz
  • Adoption, Nutzungsintensität, Skill-Uplift
  • ROI-Logik: Nutzen, Kosten, Opportunitätskosten
• Qualität: richtige Metriken für generative KI
  • Accuracy, Precision/Recall, Calibration: wann passt was
  • LLM-Evaluation: Rubrics, Pairwise Ranking, Goldensets
  • Halluzinationen, Grounding, Quellen- und Zitierqualität
  • Qualität im Prozess: Review-Quoten und Fehlerklassen
• Geschwindigkeit: Delivery- und Betriebsmetriken
  • Time-to-Value, Release-Frequenz, Experiment-Tempo
  • Latency, Token-Kosten, Caching und SLOs
  • Incident-Metriken: MTTD, MTTR, Error Budgets
  • Prompt- und Model-Change-Management
• Risiko & Compliance: Steuerung ohne Innovationsbremse
  • Risikoregister: Datenschutz, IP, Security, Bias
  • EU AI Act: Risikoklassen, Pflichten, Nachweise
  • Kontrollen: Red Teaming, Abuse-Tests, Guardrails
  • Auditierbarkeit: Logs, Versionierung, Freigaben
• Steuerungsmodelle: vom KPI-Set zum Operating Model
  • North Star Metric, KPI-Baum, OKRs und Zielkonflikte
  • Governance: Rollen, RACI, Entscheidungsgremien
  • Portfolio-Steuerung: Use-Case-Pipeline und Priorisierung
  • Dashboards, Review-Routinen, Eskalationspfade