Systematische Vorbereitung und Bewertung von KI-Initiativen
Ziel: Diese Präsentation bietet eine strukturierte Checkliste, um KI-Projekte erfolgreich zu planen, zu bewerten und zu starten.
Fachliche Bewertung
Use Case, Zielsetzung und Erfolgskriterien definieren
Technische Bewertung
Infrastruktur, Sicherheit und Datenverfügbarkeit prüfen
Entscheidungsgrundlage
Objektive Scorecard für Go/No-Go Entscheidung
Die Checkliste ist in vier Hauptbereiche unterteilt:
2. Wissensbasis
Wissensquellen identifizieren
4. Erfolgsmessung
Erfolgskriterien definieren
Klare Definition des Projektumfangs ist entscheidend für den Erfolg.
Checkliste Use Case Definition
Problem klar beschrieben: Welches konkrete Problem soll gelöst werden?
Zielgruppe definiert: Wer sind die Endnutzer?
Wertbeitrag quantifiziert: Welchen messbaren Nutzen bringt die KI?
Abgrenzung zum bestehenden Prozess: Was ändert sich konkret?
Zeitrahmen festgelegt: Wann soll das Projekt starten und abgeschlossen sein?
Beispiel Use Case
Problem: Mitarbeiter verbringen durchschnittlich 5 Stunden pro Woche mit der Suche nach relevanten Dokumenten.
Lösung: KI-gestützte Dokumentensuche mit natürlicher Sprache.
Erwarteter Nutzen: Zeitersparnis von 80%, schnellere Entscheidungsfindung.
Wer nutzt das System und welche Aufgaben übernimmt die KI?
Persona definieren
Rolle: Welche Position/Funktion hat der Nutzer?
Erfahrung: Wie KI-erfahren ist die Zielgruppe?
Anzahl: Wie viele Nutzer werden erwartet?
Nutzungshäufigkeit: Täglich, wöchentlich, monatlich?
KI-Aufgaben spezifizieren
Primäre Aufgabe: Was ist die Hauptfunktion der KI?
Unterstützende Funktionen: Welche Zusatzfunktionen werden benötigt?
Entscheidungsautonomie: Treffen oder nur Empfehlungen?
Human-in-the-Loop: Wo ist menschliche Prüfung erforderlich?
Wichtig: Je spezifischer die Persona und Aufgabe definiert sind, desto besser lässt sich die Lösung designen und evaluieren.
Klarer Datenfluss von der Eingabe bis zum Ergebnis.
Input-Quellen
Dokumententypen: PDF, Word, Excel, E-Mails, etc.
Texteingaben: Natürlichsprachliche Queries?
Dateiformate: Welche Formate werden unterstützt?
Datenvolumen: Wie viele Dokumente/Queries pro Tag?
Output-Formate
Ergebnistyp: Text, Tabelle, Zusammenfassung, Code?
Formatierung: Welche Struktur wird benötigt?
Quellenangaben: Sollen Referenzen angezeigt werden?
Exportmöglichkeiten: In welche Systeme soll exportiert werden?
Achtung: Undefinierte Inputs führen zu unzuverlässigen Outputs. Dokumentieren Sie alle erwarteten Eingabeformate und -grenzen.
Woher kommt das Wissen, auf dem die KI basiert?
Wissensquellen identifizieren
Interne Dokumente: Richtlinien, Prozesse, Handbücher
Datenbanken: CRM, ERP, Dokumentenmanagementsysteme
Wissensbasen: FAQ, Support-Tickets, Best Practices
Externe Quellen: Gesetze, Normen, Marktinformationen
Datenqualität prüfen
Aktualität: Sind die Daten aktuell?
Vollständigkeit: Fehlende Informationen?
Konsistenz: Widersprüchliche Inhalte?
Format: Maschinenlesbar oder manuell aufzubereiten?
Zugriffsrechte
Berechtigungen: Wer darf auf welche Daten zugreifen?
Datenschutz: Personenbezogene Daten vorhanden?
Lizenzierung: Externe Inhalte lizenziert?
Compliance: Branchenspezifische Vorschriften?
Wo wird die KI eingesetzt und wie wird sie geschützt?
Applikationsumgebung
Plattform: Cloud, On-Premise, Hybrid?
Integration: An bestehende Systeme angebunden?
Benutzeroberfläche: Web, Desktop, Mobile?
API-Schnittstellen: Für externe Systeme?
Sicherheitsanforderungen
Verschlüsselung: Daten in Ruhe und Transit?
Authentifizierung: SSO, MFA erforderlich?
Audit-Logging: Wer hat wann was gemacht?
Backup & Recovery: Disaster Recovery Plan?
Kritisch: Sicherheitsanforderungen müssen vor Projektstart mit der IT-Sicherheit abgeklärt werden. Nachträgliche Anpassungen sind kostspielig.
Wie messen Sie den Erfolg des KI-Projekts?
Erfolgskriterien definieren
Zeitersparnis: Reduktion der Bearbeitungszeit um X%
Qualitätssteigerung: Fehlerreduktion um X%
Nutzerakzeptanz: X% der Zielgruppe nutzt das System regelmässig
Kostenreduktion: Einsparung von CHF X pro Jahr
Genauigkeit: KI-Ergebnisse zu X% korrekt
Tipp: Definieren Sie messbare KPIs vor Projektstart. Ohne klare Erfolgskriterien ist eine Erfolgsmessung nicht möglich.
Beantworten Sie diese 7 kritischen Fragen, um die fachliche Eignung zu bewerten.
1
Problemklarheit: Ist das zu lösende Problem klar und spezifisch definiert?
2
Wertbeitrag: Kann der geschaffte Wert quantifiziert werden (Zeit, Kosten, Qualität)?
3
Datenverfügbarkeit: Sind ausreichende und qualitativ hochwertige Daten vorhanden?
4
Prozesseinbindung: Ist der KI-Einsatz in bestehende Prozesse integrierbar?
5
Nutzerakzeptanz: Ist die Zielgruppe bereit, die KI-Lösung zu nutzen?
6
Ressourcen: Sind Fachressourcen für Implementierung und Betrieb verfügbar?
7
Risikomanagement: Sind potenzielle Risiken identifiziert und bewältigbar?
Bewertung: Jede Frage wird mit Ja (1 Punkt) oder Nein (0 Punkte) bewertet. Mindestens 5 von 7 Punkten erforderlich für Go-Entscheidung.
Beantworten Sie diese 7 kritischen Fragen, um die technische Umsetzbarkeit zu bewerten.
1
Infrastruktur: Ist die notwendige technische Infrastruktur vorhanden oder beschaffbar?
2
Integration: Kann die Lösung mit bestehenden Systemen integriert werden?
3
Sicherheit: Erfüllt die Lösung alle Sicherheits- und Compliance-Anforderungen?
4
Skalierbarkeit: Kann die Lösung bei wachsender Nutzung skaliert werden?
5
Wartbarkeit: Ist die Lösung langfristig wartbar und erweiterbar?
6
Performance: Erfüllt die Lösung die erwarteten Performance-Anforderungen?
7
Vendor Lock-in: Ist die Lösung unabhängig von einzelnen Anbietern?
Bewertung: Jede Frage wird mit Ja (1 Punkt) oder Nein (0 Punkte) bewertet. Mindestens 5 von 7 Punkten erforderlich für Go-Entscheidung.
Basierend auf den Scorecard-Ergebnissen treffen Sie eine fundierte Go/No-Go Entscheidung.
Go / No-Go Entscheidung
5-7
Punkte: GO
Projekt starten
3-4
Punkte: REVIEW
Nachbesserung erforderlich
0-2
Punkte: NO-GO
Projekt nicht empfehlen
Nächstes Vorgehen bei GO
Projektplan erstellen mit Meilensteinen
Ressourcen zuweisen (Fach & IT)
Stakeholder kommunizieren
Erfolgsmessung einrichten
Diese Checkliste hilft Ihnen, KI-Projekte systematisch vorzubereiten und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Wichtige Hinweise:
- Dokumentieren Sie alle Checklisten-Ergebnisse
- Führen Sie die Scorecards mit allen Stakeholdern durch
- Regelmässige Reviews während der Projektlaufzeit
- Lessons Learned nach Projektabschluss festhalten
Checkliste nutzen
Diese Präsentation kann gedruckt, geteilt oder als Vorlage für Ihre eigenen KI-Projekte verwendet werden. Passen Sie die Inhalte an Ihre organisationsspezifischen Anforderungen an.
