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KI-KPIs, die wirklich steuern

Seminar - PROKODA GmbH

KI-KPIs, die wirklich steuern
Termin Ort Preis*
01.06.2026- 02.06.2026 online 1.297,10 €
01.06.2026- 02.06.2026 München 1.297,10 €
24.08.2026- 25.08.2026 München 1.297,10 €
24.08.2026- 25.08.2026 online 1.297,10 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • 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
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundverständnis von KI-Anwendungsfällen im eigenen Umfeld
  • Erfahrung mit KPIs, OKRs oder Projektsteuerung ist hilfreich
Zielgruppe:
  • Product Owner, Produktmanagerinnen und Produktmanager für KI-Features
  • Leitung Data/AI, ML Engineering, Analytics
  • IT- und Digitalverantwortliche mit KPI- und Governance-Auftrag
  • Risk, Compliance, Datenschutz und Informationssicherheit mit KI-Bezug
  • Alle, die KI-Erfolg nicht nur zeigen, sondern über Kennzahlen führen wollen
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