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KI-Nutzung messen reicht nicht: Entscheidend ist der Wert pro Arbeitsablauf
OpenAI schlägt vor, KI-Nutzung stärker mit Geschäftsergebnissen zu verbinden. Für Unternehmen ist das ein nützlicher Anlass, von Seats und Prompts auf Durchlaufzeit, Qualität und Nacharbeit umzusteigen.
KI-Nutzung messen reicht nicht: Entscheidend ist der Wert pro Arbeitsablauf
OpenAI schlägt vor, KI-Nutzung stärker mit Geschäftsergebnissen zu verbinden. Für Unternehmen ist das ein nützlicher Anlass, von Seats und Prompts auf Durchlaufzeit, Qualität und Nacharbeit umzusteigen.
Viele Unternehmen können inzwischen sagen, wie viele Mitarbeitende ein KI-Werkzeug nutzen. Weniger klar ist, ob dadurch tatsächlich ein besseres Geschäftsergebnis entsteht.
OpenAI beschreibt in einem neuen Leitfaden, wie Nutzungsdaten stärker mit Geschäftswert verbunden werden können. Der Grundgedanke ist sinnvoll, auch wenn die Beispiele und Empfehlungen naturgemäß aus Sicht eines KI-Anbieters stammen: Aktivität ist kein Ergebnis.
Seats, Prompts und Tokens sind nur Vorstufen
Eine hohe Nutzungsrate kann gut sein. Sie kann aber ebenso bedeuten, dass Beschäftigte viele Versuche brauchen, Ergebnisse nacharbeiten oder KI für Aufgaben einsetzen, die vorher schon schnell erledigt waren.
Für einen belastbaren Vergleich braucht jeder Anwendungsfall eine Ausgangsbasis. Bei einem Rechnungsprozess könnten das beispielsweise sein:
durchschnittliche Bearbeitungszeit,
Zahl manueller Übergaben,
Fehler- und Rückfragequote,
Kosten pro Fall,
Anteil der Fälle mit menschlicher Entscheidung.
Erst danach lässt sich prüfen, was sich durch KI tatsächlich verändert.
Das Messmodell sollte am Prozess hängen
OpenAI unterscheidet in seinen Materialien zwischen Nutzung, Arbeitsmustern und Geschäftswert. Für die Praxis lässt sich daraus eine einfache Kette bauen:
Nutzung → veränderte Arbeit → messbares Ergebnis.
Beispiel: Ein Team nutzt ein KI-System häufiger. Das ist nur Nutzung. Wenn dadurch ein dokumentierter Arbeitsschritt entfällt, ist es eine Prozessveränderung. Wenn die Durchlaufzeit sinkt, ohne dass Fehler oder Nacharbeit steigen, entsteht ein messbarer Nutzen.
Genau hier liegt der Unterschied zwischen KI-Einführung und KI-Wirkung.
Vier Zahlen reichen oft für den Start
Für jeden ernsthaften Anwendungsfall sollten Unternehmen mindestens vor und nach der Einführung messen:
Zeit pro Fall
Fehler beziehungsweise Nacharbeit
menschliche Prüfzeit
erfolgreich abgeschlossene Fälle
Damit werden auch versteckte Kosten sichtbar. Eine Automatisierung, die 20 Minuten spart, aber anschließend 15 Minuten zusätzliche Kontrolle erzeugt, hat einen anderen Wert als die reine Nutzungsstatistik suggeriert.
Das Ziel ist deshalb nicht maximaler KI-Einsatz. Das Ziel ist weniger Aufwand oder bessere Ergebnisse in einem klar definierten Ablauf.
Seats, Prompts und Tokens zeigen Aktivität, aber keinen Geschäftswert. Sinnvoller ist eine Messung direkt am Prozess: Zeit pro Fall, Fehler, Nacharbeit, menschliche Prüfzeit und erfolgreich abgeschlossene Fälle. So wird sichtbar, ob KI wirklich Aufwand senkt oder nur zusätzliche Aktivität erzeugt. Das Ziel ist nicht maximaler KI-Einsatz, sondern messbar bessere Arbeit.
Viele Unternehmen können inzwischen sagen, wie viele Mitarbeitende ein KI-Werkzeug nutzen. Weniger klar ist, ob dadurch tatsächlich ein besseres Geschäftsergebnis entsteht.
OpenAI beschreibt in einem neuen Leitfaden, wie Nutzungsdaten stärker mit Geschäftswert verbunden werden können. Der Grundgedanke ist sinnvoll, auch wenn die Beispiele und Empfehlungen naturgemäß aus Sicht eines KI-Anbieters stammen: Aktivität ist kein Ergebnis.
Seats, Prompts und Tokens sind nur Vorstufen
Eine hohe Nutzungsrate kann gut sein. Sie kann aber ebenso bedeuten, dass Beschäftigte viele Versuche brauchen, Ergebnisse nacharbeiten oder KI für Aufgaben einsetzen, die vorher schon schnell erledigt waren.
Für einen belastbaren Vergleich braucht jeder Anwendungsfall eine Ausgangsbasis. Bei einem Rechnungsprozess könnten das beispielsweise sein:
durchschnittliche Bearbeitungszeit,
Zahl manueller Übergaben,
Fehler- und Rückfragequote,
Kosten pro Fall,
Anteil der Fälle mit menschlicher Entscheidung.
Erst danach lässt sich prüfen, was sich durch KI tatsächlich verändert.
Das Messmodell sollte am Prozess hängen
OpenAI unterscheidet in seinen Materialien zwischen Nutzung, Arbeitsmustern und Geschäftswert. Für die Praxis lässt sich daraus eine einfache Kette bauen:
Nutzung → veränderte Arbeit → messbares Ergebnis.
Beispiel: Ein Team nutzt ein KI-System häufiger. Das ist nur Nutzung. Wenn dadurch ein dokumentierter Arbeitsschritt entfällt, ist es eine Prozessveränderung. Wenn die Durchlaufzeit sinkt, ohne dass Fehler oder Nacharbeit steigen, entsteht ein messbarer Nutzen.
Genau hier liegt der Unterschied zwischen KI-Einführung und KI-Wirkung.
Vier Zahlen reichen oft für den Start
Für jeden ernsthaften Anwendungsfall sollten Unternehmen mindestens vor und nach der Einführung messen:
Zeit pro Fall
Fehler beziehungsweise Nacharbeit
menschliche Prüfzeit
erfolgreich abgeschlossene Fälle
Damit werden auch versteckte Kosten sichtbar. Eine Automatisierung, die 20 Minuten spart, aber anschließend 15 Minuten zusätzliche Kontrolle erzeugt, hat einen anderen Wert als die reine Nutzungsstatistik suggeriert.
Das Ziel ist deshalb nicht maximaler KI-Einsatz. Das Ziel ist weniger Aufwand oder bessere Ergebnisse in einem klar definierten Ablauf.
Quellen
Transparenz: Konzept, Auswahlkriterien und inhaltliche Vorgaben stammen von Christian Hohlfeld. Recherche und Formulierung wurden nach diesen Vorgaben mit KI-Werkzeugen unterstützt. Redaktionell geprüft und verantwortlich: Christian Hohlfeld.