Return on Invest von KI-Projekten: Berechnung und Analyse

Use Case-Auswahl und wirtschaftliche Priorisierung

• Werttreiber Zeit, Qualität und Umsatz
• Risikoreduktion als Nutzenhebel
• Prozessreife und Datenreife
• Scoring-Modelle für KI-Use-Cases
• Opportunity Canvas für Priorisierung

Kostenmodell und TCO für KI-Projekte

• Build, Buy und Customize
• Einmalige Implementierungskosten
• Laufende Betriebs- und Support-Kosten
• Cloud-, GPU- und Inference-Kosten
• Datenpipelines, Storage und Integration
• MLOps, LLMOps und Monitoring

Nutzenmodell, KPIs und Value Tracking

• Produktivität und Durchlaufzeiten
• Automatisierungsgrad und Auslastung
• Qualitätskennzahlen und Fehlerkosten
• Reklamationen und Compliance-Verstöße
• Conversion, Churn und Cross-Sell
• Baseline für Nutzennachweis

LLM-spezifische Kalkulation und Qualität

• Token-Kosten und Kontextfenster
• RAG gegenüber Fine-Tuning
• Guardrails und Human-in-the-Loop
• Halluzinationen und Modellrisiken
• Task-basierte Evaluation
• Inference-Kosten im Betrieb

Risiken, Governance und Regulatorik

• AI Act und Nachweispflichten
• Datenschutz und IP-Risiken
• Security und Prompt Injection
• Model Drift und Retraining
• Vendor Lock-in und Exit-Kosten

Business Case, Szenarien und Entscheidungsvorlage

• ROI, Payback und TCO
• NPV und Break-even
• Base-, Best- und Worst-Case
• Sensitivitätsanalyse kritischer Annahmen
• Audit-Trail für Entscheidungslogik
• Portfolio-Logik für Skalierung

• Grundverständnis von Geschäftsprozessen, Kosten, Qualität und Durchlaufzeiten
• Erste Berührung mit KI-, Daten- oder Digitalisierungsprojekten hilfreich
• Keine Programmierkenntnisse oder Data-Science-Vorkenntnisse erforderlich
• Für Grundlagen vorab geeignet: Data Science und Machine Learning Einführung

• Product Owner, Produktverantwortliche und Fachbereichsleitungen mit KI-Use-Cases
• IT-Leads, Data-Leads und Projektverantwortliche mit Budget- und Betriebsverantwortung
• Controller, Finance-Teams und Business Analysten mit KI-Investitionsbewertung
• Führungskräfte und Entscheider, die KI-Projekte priorisieren, freigeben oder steuern