4) Wie messe ich ROI ohne Hype?

  • Definieren Sie „vorher/nachher“ entlang der Zielentscheidung: Durchlaufzeit, Erstlösungsquote, Fehlerkosten, Eskalationsrate, Nacharbeitsminuten. Setzen Sie harte Baselines ohne KI, messen Sie in der Canary-Phase und schalten Sie nur frei, wenn die akzeptierten Schwellenwerte erfüllt sind. Rechnen Sie Betriebskosten (GPU, Wartung, Eval-Aufwand) gegen den realen Nutzen.

5) Wir haben „Datenchaos“. Wie fangen wir an?

  • Wählen Sie einen Domänen-Slice mit hohem Nutzen und begrenzter Systemvielfalt (z. B. eine Werkstattlinie oder ein Wartungsteam). Definieren Sie 1-2 Datenprodukte mit klaren Verträgen und Eigentümern. Bauen Sie einen minimalen RAG-/ML-Pfad auf produktionsnaher Architektur, inklusive Observability und Guardrails. Skalieren Sie danach domänenweise, nicht systemweise.

Wenn Sie KI bauen wollen, die morgen noch tragfähig ist: Starten Sie beim Problem, bauen Sie Ihre Datenprodukte, entwerfen Sie für Souveränität – und erst dann wählen Sie das Modell. Alles andere ist Experiment, kein System.