Wie bewerte ich KI-Anwendungen für mein Unternehmen?

Warum strukturierte Bewertung

Ohne Bewertungsraster werden KI-Investitionen nach Hype getroffen statt nach Wert. Folge: gartner 2023 - 90 % aller KI-Initiativen scheitern, 70 % wegen unklarem Business-Wert.

Fünf Bewertungs-Kriterien

1. Business-Wert: gibt es eine klare Hypothese? Welche KPI würden wir messen? Skala 1 (vage) bis 5 (konkrete Zahl + Zeitrahmen).

2. Daten-Verfügbarkeit: gibt es saubere, gelabelte, ausreichende Daten? Skala 1 (gar nicht) bis 5 (vorhanden + nutzbar).

3. Risiken: Datenschutz (DSGVO), Compliance (EU-AI-Act), Reputation (Bias, Diskriminierung). Skala 1 (hoch) bis 5 (gering).

4. Kosten: Setup (Daten-Vorbereitung, Modell-Auswahl) + Betrieb (Compute, Wartung). Skala 1 (hoch) bis 5 (gering).

5. Skalierbarkeit: vom Pilot zur Produktion realistisch? Skala 1 (Sackgasse) bis 5 (skalierbar).

Gewichteter Score

Empfohlene Gewichtung: Business-Wert 30 %, Daten 25 %, Risiken 20 %, Kosten 15 %, Skalierbarkeit 10 %. Gesamtscore < 3 = nicht starten. 3-3.5 = ggf. starten als Pilot. > 3.5 = guter Kandidat.

Beispiel-Bewertung

Use-Case: Lead-Scoring mit KI im B2B-Sales.

• Business-Wert: 4 (Sales-Cycle-Verkürzung 15 % messbar).

• Daten: 3 (CRM-Daten vorhanden, aber unsauber).

• Risiken: 4 (gering, kein personenbezogenes Profiling).

• Kosten: 3 (mittel - Modell-Setup + monatliche Compute).

• Skalierbarkeit: 4 (von Pilot leicht auf alle Sales-Teams).

Gesamtscore: (4×0.3 + 3×0.25 + 4×0.2 + 3×0.15 + 4×0.1) = 3.6 = guter Kandidat.

Was nicht bewertet werden sollte

• 'Coolness-Faktor': ChatGPT-Integration nur weil Hype.

• 'Wettbewerb macht das auch': Imitation statt Strategie.

• 'CEO will das': ohne Daten-Grundlage scheitert es trotzdem.

Bewertungs-Routine

Quartalsweise: alle aktuellen + neuen Use-Cases scoren. Bottom-Quartile killen, Top-Quartile akzelerieren. Pflegt KI-Portfolio aktiv statt passiv waachsen zu lassen.