Wie ich den Erfolg von GenAI-Projekten messe
Wenn wir ehrlich sind, messen viele Organisationen ihre GenAI-Initiativen noch immer an den falschen Dingen.
An der Zahl der Prompts. Den gesparten Minuten. Den generierten Tokens.
Doch das sind keine Erfolgsmetriken – das sind Aktivitätsindikatoren.
Nur weil etwas messbar ist, heißt das nicht, dass es wichtig ist.
Warum klassische Metriken scheitern
Am Anfang habe ich meine Projekte genauso bewertet wie viele andere:
Wie schnell antwortet das Modell? Wie viele Stunden sparen wir? Wie viel kostet eine Anfrage?
Diese Zahlen waren leicht zu erheben – aber sie sagten nichts darüber aus, ob GenAI wirklich Nutzen stiftete.
Das Modell konnte perfekt „funktionieren“ und trotzdem niemandem helfen.
Mein Framework für sinnvolle GenAI-Messung
Ich nutze ein Vier-Ebenen-Modell, das sich in der Praxis bewährt hat.
Es hilft, technische Leistungsfähigkeit, Nutzerakzeptanz, Business Impact und Governance in Balance zu halten.
1. Operative & technische Qualität
Frage: Funktioniert das System wie beabsichtigt?
Ich schaue auf Dinge wie:
Faktizität und Halluzinationsrate
Bias-Checks und Sicherheit
Latenz, Stabilität und Kosten pro Ausgabe
Das sind Hygiene-Metriken – notwendig, aber nicht hinreichend.
2. Human-in-the-loop & Nutzung
Frage: Wird die KI wirklich genutzt – und wie stark muss korrigiert werden?
Ich messe:
Anteil unbearbeiteter Outputs
Edit-Distance (wie viel überarbeitet wird)
Nutzungsrate und Zufriedenheit der Anwender
Hier zeigt sich, ob Vertrauen entstanden ist – oder ob Menschen lieber wieder selbst schreiben.
3. Geschäftlicher & Entscheidungs-Impact
Frage: Hat sich dadurch etwas im Ergebnis verbessert?
Ich schaue auf:
Zeitersparnis, Qualität der Entscheidungen
Fehlerreduktion, Umsatzsteigerung, ROI
Hier wird GenAI vom Tool zum Werttreiber.
Wenn ein Team durch KI schneller, klüger oder kreativer wird, ist das der echte Gewinn.
4. Ethik, Verantwortung & Governance
Frage: Ist das System fair, sicher und nachvollziehbar?*
Ich überprüfe:
Bias-Lücken zwischen Gruppen
Policy-Verstöße und Audit-Quoten
Transparenz und Nachvollziehbarkeit der Entscheidungen
Diese Metriken schützen nicht nur Reputation, sie schaffen Vertrauen – intern wie extern.
Automatisierte Bildbearbeitung für die Immobilienbranche
Einfache Recherchearbeiten, die laut den neuesten Veröffentlichungen von OpenAI neben der Textverbesserung den Hauptanwendungsfall darstellen, sind mittlerweile ein sehr leichtes Unterfangen geworden.
Deutlich komplexer wird es jedoch bei der Erstellung von Bildern – hier beobachten wir in Marketingabteilungen, abhängig vom jeweiligen KI-Know-how, immer wieder große Unterschiede.
Je nach Anwendungsfall ergeben sich spannende Automatisierungspotenziale im Bereich der KI-basierten Bilderstellung. Ein praktisches Beispiel dafür ist unser Bildbearbeitungs-KI-Agent, entwickelt für einen Immobilienmakler.
Dieser kann nun innerhalb weniger Sekunden automatisch einzelne Immobilienfotos virtuell stagen.
Wie das funktioniert?
Die Fotos werden einfach in einen definierten Ordner hochgeladen – das dient der KI als Auslöser, um die Bilder automatisch zu bearbeiten und zu stagen. Das zugrunde liegende KI-Modell wurde speziell auf die Anforderungen des Immobilienmaklers abgestimmt. Anschließend legt die KI die fertig eingerichteten Bilder in einem separaten Ordner ab.
