Erfolg messen und skalieren: KPIs, ROI und Roadmap für 12 Monate
Jonas Weidtke
Ohne KPIs kein ROI. Wir zeigen, welche Metriken zählen, wie Sie den Nutzen transparent machen und eine 12-Monats-Roadmap für nachhaltige Skalierung aufbauen.
Ohne belastbare Messung bleibt KI-Automatisierung eine Sammlung von Einzelfällen. Mit den richtigen KPIs belegen Sie Wertbeitrag, priorisieren Investitionen und steuern die Skalierung.
Kernmetriken
Effizienz: Bearbeitungszeit, Wartezeit, Durchlaufzeit
Automatisierungsgrad: Anteil automatisch abgeschlossener Fälle
Qualität: Fehlerquote, Nacharbeit, First-Contact-Resolution
Kundenerlebnis: NPS/CSAT, Antwortzeit
Mitarbeitererlebnis: Zufriedenheit, Zeit für wertschöpfende Aufgaben
Wirtschaftlichkeit: Cost per Transaction, TCO, ROI
ROI berechnen (pragmatisch)
Nutzen: eingesparte Stunden x Vollkosten + vermiedene Fehlerkosten + Umsatzhebel
Kosten: Lizenzen, Implementierung, Betrieb, Schulung
Payback-Ziel: 6–12 Monate für Piloten, 12–24 Monate für größere Programme
Sichtbares Reporting
Dashboard je Use Case mit Baseline vs. Ist
Monatliche Reviews mit Fachbereich und IT
Ampellogik für Qualität, Kosten, Risiken
12-Monats-Roadmap (Beispiel)
Quartal 1: 2–3 Quick Wins live, Governance minimal, Tool-Setup
Quartal 2: Wiederverwendbare Bausteine, Schulungen, erste CoE-Struktur
Quartal 3: Ausbau in weitere Bereiche, Automatisierungsgrad erhöhen
Quartal 4: Plattform stabilisieren, Kosten optimieren, Portfolio-Review
Skalierungshebel
Standardisierte Konnektoren und Prompt-Bibliotheken
Modularität in Workflows und Policies
FinOps für KI: Model-Kosten überwachen, Right-Sizing
Kontinuierliche Ideation aus den Fachbereichen
Fazit
Was Sie messen, können Sie steuern. Mit fokussierten KPIs und einer klaren Roadmap wird KI-Automatisierung vom Experiment zur tragenden Säule Ihrer Wertschöpfung.
