Return on Artificial Intelligence (ROAI)

Was ist ROAI?

ROAI misst die Auswirkungen von KI-Investitionen auf die Abläufe, Produktivität und Rentabilität eines Unternehmens. Da Unternehmen zunehmend KI-gestützte Lösungen zur Automatisierung von Aufgaben, zur Verbesserung des Kundenerlebnisses und zum Erlangen von Wettbewerbsvorteilen einsetzen, wird die Bewertung des ROAI entscheidend, um zu verstehen, ob diese Investitionen greifbare Vorteile bringen.

Während der ROI die Gesamtprofitabilität einer Investition bewertet, konzentriert sich der ROAI auf die Renditen aus KI-spezifischen Initiativen. Er berücksichtigt dabei die besonderen Herausforderungen und Chancen von KI-Technologien, einschließlich immaterieller Vorteile, die vielleicht nicht sofort finanziell messbar sind, aber zum langfristigen Erfolg beitragen.

Wie wird ROAI verwendet?

ROAI wird von Organisationen genutzt, um:

• KI-Investitionen bewerten: Feststellen, ob KI-Projekte einen Wert liefern, der den Kosten entspricht.
• Strategische Entscheidungen treffen: Entscheidungen über die Fortführung, Skalierung oder Einstellung von KI-Initiativen auf Basis ihrer Leistung treffen.
• Benchmarking: Die Effektivität verschiedener KI-Lösungen oder Projekte innerhalb oder zwischen Organisationen vergleichen.
• Ressourcen optimieren: Sicherstellen, dass die für KI bereitgestellten Ressourcen die gewünschten Ergebnisse erzielen, sei es in Form von Kosteneinsparungen, Umsatzsteigerungen oder Effizienzverbesserungen.

ROAI messen

Herausforderungen bei der ROAI-Messung

Die Messung des ROAI bringt einige Herausforderungen mit sich:

• Immaterielle Vorteile: Viele Vorteile der KI, wie verbesserte Kundenzufriedenheit oder eine bessere Entscheidungsfindung, sind schwer in Geldwerten zu quantifizieren.
• Verzögerte Erträge: KI-Investitionen führen oft nicht sofort zu finanziellen Gewinnen. Die Vorteile stellen sich meist erst im Laufe der Zeit ein, was die direkte Zuordnung zum KI-Projekt erschwert.
• Komplexität der Projekte: KI-Projekte sind oft komplex und vielschichtig, von Datenqualitätsproblemen über Integrationsherausforderungen bis zu kulturellen oder organisatorischen Veränderungen.
• Mangel an klaren KPIs: Ohne klar definierte Key Performance Indicators (KPIs) wird es schwierig, den Erfolg von KI-Initiativen präzise zu bewerten.

Strategien zur ROAI-Messung

Um ROAI effektiv zu messen, können Organisationen:

1. Konkrete Anwendungsfälle und Ziele identifizieren

Definieren Sie vor der Investition in KI klar die zu lösenden Probleme und die angestrebten Ziele. Dies kann die Automatisierung routinemäßiger Aufgaben, die Senkung von Betriebskosten, die Umsatzsteigerung oder die Verbesserung des Kundenservices umfassen.

2. Messbare KPIs festlegen

Setzen Sie spezifische, quantifizierbare Kennzahlen, die zu Ihren Zielen passen. Zum Beispiel:

• Zeitersparnis: Verringerung der für manuelle Aufgaben aufgewendeten Stunden durch Automatisierung.
• Kostensenkung: Reduktion der Betriebsausgaben durch KI-Effizienz.
• Umsatzwachstum: Umsatzsteigerung, die auf KI-gestützte Marketing- oder Vertriebsstrategien zurückzuführen ist.
• Fehlerreduktion: Rückgang von Fehlern oder Mängeln dank KI-unterstützter Prozesse.

3. Ausgangswert erfassen

Ermitteln Sie einen Ausgangswert, um die Leistung vor und nach der Einführung der KI-Lösung vergleichen zu können. So lässt sich der Einfluss klar beurteilen.

4. Kontinuierliche Überwachung

Überwachen Sie die KI-Initiative im Zeitverlauf, um den Fortschritt anhand der KPIs zu verfolgen. Nutzen Sie Analysetools, um Daten zu sammeln und Strategien bei Bedarf anzupassen.

5. Harte und weiche Erträge berücksichtigen

• Harte Erträge: Direkte finanzielle Vorteile wie Kosteneinsparungen oder Umsatzsteigerungen.
• Weiche Erträge: Indirekte Vorteile wie verbesserte Kundenzufriedenheit, gesteigerte Mitarbeiterbindung oder besseres Entscheidungsmanagement.

Beispiele und Anwendungsfälle für ROAI

Anwaltskanzleien

Anwaltskanzleien setzen zunehmend KI-Technologien ein, um Effizienz und Rentabilität zu steigern. Beispiele sind:

Automatisierung von Routineaufgaben

• Abrechnungsprüfung: KI-gestützte Anwendungen automatisieren die Überprüfung von Abrechnungen und sparen so unzählige Stunden manueller Arbeit.
• Dokumentenanalyse und -erstellung: KI-Tools analysieren juristische Dokumente, identifizieren Schlüsselinformationen und unterstützen sogar beim Verfassen von Verträgen oder Schriftsätzen.

Vorteile

• Zeitersparnis: Anwälte können sich auf höherwertige Aufgaben konzentrieren und mehr abrechenbare Stunden generieren.
• Kostensenkung: Weniger Bedarf an Verwaltungsmitarbeitern oder Überstunden.
• Verbesserte Genauigkeit: KI reduziert das Risiko menschlicher Fehler und sorgt für zuverlässigere Ergebnisse.

ROAI-Messung in Anwaltskanzleien

• Zunahme abrechenbarer Stunden: Zusätzliche Umsätze durch mehr für Mandanten aufgewendete Zeit messen.
• Reduzierte Betriebskosten: Einsparungen durch geringere Verwaltungsausgaben berechnen.
• Mandantenzufriedenheit: Verbesserungen im Kundenfeedback durch schnellere Bearbeitungszeiten bewerten.

Gesundheitswesen

Gesundheitsorganisationen nutzen KI für:

Bildgebung und Diagnostik

• KI-Algorithmen: Analysieren CT-Scans, MRTs und Röntgenbilder, um Anomalien schneller und genauer zu erkennen.

Vorteile

• Verbesserte Patientenergebnisse: Früherkennung von Krankheiten verbessert die Behandlungserfolge.
• Effizienz: Schnellere Analyse verkürzt die Wartezeiten für Patienten.

ROAI-Messung im Gesundheitswesen

• Patientendurchsatz: Steigerung der Anzahl der diagnostizierten und behandelten Patienten.
• Genauigkeitsraten: Rückgang von Fehldiagnosen oder falschen Positiv-/Negativbefunden.
• Kosteneinsparungen: Weniger Wiederholungstests dank höherer Genauigkeit.

Einzelhandel

Einzelhändler nutzen KI für:

Automatisierung des Kundenservice

• Virtuelle Assistenten und Chatbots: Bieten rund um die Uhr Kundensupport, beantworten Anfragen und unterstützen beim Kauf.

Bestandsmanagement

• Predictive Analytics: KI prognostiziert die Nachfrage und optimiert Lagerbestände, um Überbestände oder Engpässe zu vermeiden.

Vorteile

• Verbessertes Kundenerlebnis: Schneller und effizienter Service steigert Zufriedenheit und Loyalität.
• Umsatzwachstum: Personalisierte Empfehlungen erhöhen den Verkauf.

ROAI-Messung im Einzelhandel

• Umsatzsteigerung: Mehrerlöse durch Cross- oder Upselling über KI-Empfehlungen.
• Kostensenkung: Einsparungen durch optimiertes Bestandsmanagement.
• Kundenbindungsraten: Mehr Wiederholungskäufe dank besserem Service.

Schritte zur Erreichung des ROAI

Um den ROAI zu maximieren, sollten Organisationen strategisch vorgehen:

1. Schmerzpunkte identifizieren

• Herausforderungen erfassen: Feedback von Mitarbeitenden einholen, um Schwierigkeiten im Arbeitsalltag zu verstehen.
• Bedürfnisse priorisieren: Bereiche fokussieren, in denen KI den größten Einfluss haben kann.

2. Wertorientierte Lösungen fokussieren

• Vermeidung von Technik um der Technik willen: Nicht in Technologie investieren, nur weil sie neu ist.
• Ausrichtung an Geschäftszielen: Sicherstellen, dass KI-Initiativen die strategischen Ziele der Organisation unterstützen.

3. Suchmaschinen für Recherche nutzen

• Gezielte Suche: Nach KI-Lösungen suchen, die spezifische Probleme adressieren.
• App-Verzeichnisse: Verzeichnisse nutzen, um relevante KI-Anwendungen für Ihre Branche zu finden und zu vergleichen.

4. Auf Details achten

• Detaillierte Funktionalität: Nach Apps suchen, die ihre Funktionen und Vorteile klar beschreiben.
• Nachweis der Wirksamkeit: Bevorzugen Sie Lösungen mit Demovideos oder Fallstudien, die den Nutzen belegen.
• Transparente Preise: Anbieter wählen, die klare Preisangaben machen.

5. Kostenlosen Test verlangen

• Praxiserfahrung: Testen Sie die KI-Lösung in Ihrer realen Umgebung.
• Passgenauigkeit bewerten: Prüfen Sie, ob die App Ihren spezifischen Anforderungen entspricht, bevor Sie sich binden.

6. Einfache Implementierung

• Integrationsfähigkeit: Sicherstellen, dass sich die KI-Lösung problemlos in bestehende Systeme integrieren lässt.
• Nutzerschulung: Prüfen, ob ausreichend Schulungsressourcen verfügbar sind.
• Support: Die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Supports evaluieren.

7. Vergleich mit bestehenden Methoden

• Paralleltest: Die Leistung mit aktuellen Methoden gegenüber der KI-Lösung messen.
• Verbesserungen quantifizieren: Zeitersparnis, Produktivitätssteigerung oder Fehlerreduktion berechnen.

Strategien zur Optimierung und Maximierung von KI-Investitionen

Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen und den maximalen ROAI zu erzielen:

Ergebnisorientierter Ansatz

Verfolgen Sie ein Framework, das sich auf folgende Punkte konzentriert:

• Geschäftsziele: Klar definieren, was mit KI erreicht werden soll.
• Anwendungsfälle und Funktionen: Konkrete KI-Anwendungen identifizieren, die zu den Zielen passen.
• Erfolgskriterien: KPIs und Messgrößen zur Erfolgskontrolle festlegen.

Technologie am Geschäftsbedarf ausrichten

• Ganzheitliche Strategie: KI-Initiativen als Teil einer umfassenden Digitalisierungsstrategie betrachten.
• Bereichsübergreifende Zusammenarbeit: Zusammenarbeit zwischen IT und Fachabteilungen fördern, um Ziele abzustimmen.

Kontinuierliche Bewertung und Anpassung

• Leistung überwachen: KI-Projekte regelmäßig an KPIs messen.
• Strategien anpassen: Bei Bedarf KI-Initiativen anhand der Daten nachjustieren oder neu ausrichten.

Investition in Datenqualität und Infrastruktur

• Hochwertige Daten: Sicherstellen, dass die KI mit relevanten und präzisen Daten versorgt wird.
• Skalierbare Infrastruktur: In Technologien investieren, die mit den Anforderungen des Unternehmens wachsen können.

Make-or-Buy-Entscheidung

Beim Thema KI stehen Organisationen vor der Wahl, eigene Lösungen zu entwickeln oder Produkte zuzukaufen.

Eigenentwicklung

• Vorteile:
  • Individuelle Anpassung: Genaue Ausrichtung auf spezifische Bedürfnisse.
  • Kontrolle: Volle Kontrolle über Entwicklung und Daten.
• Nachteile:
  • Kosten- und zeitintensiv: Hoher Ressourcen- und Know-how-Bedarf.
  • Wartungsaufwand: Laufende Pflege und Support erfordern kontinuierliche Investitionen.

Zukauf von Anbietern

• Vorteile:
  • Schnelle Einführung: Fertige Lösungen beschleunigen die Implementierung.
  • Expertenunterstützung: Zugriff auf Spezialwissen und Support.
• Nachteile:
  • Weniger individuell: Prozesse müssen ggf. an die Software angepasst werden.
  • Abhängigkeit vom Anbieter: Updates und Support sind vom Anbieter abhängig.

Berücksichtigen Sie Kosten, Zeit, Know-how, Ressourcen und strategische Ausrichtung bei der Entscheidungsfindung.

Die Rolle von KI-Copiloten

Ein aufkommendes Konzept zur Maximierung des ROAI ist der Einsatz von KI-Copiloten.

Was ist ein KI-Copilot?

Ein KI-Copilot ist eine konversationelle Schnittstelle, die große Sprachmodelle (LLMs) innerhalb einer Unternehmensumgebung nutzt. Er automatisiert Aufgaben und beschafft Informationen aus verschiedenen Bereichen, Anwendungen und Systemen.

Vierstufiges Framework für KI-Copiloten

Organisationen können ein vierstufiges Framework nutzen, um die Technologien und Investitionen zu verstehen, die für die Integration von LLMs in Produktionsumgebungen erforderlich sind:

Stufe Eins: Einfache LLM-Integration

• Beschreibung: Basisintegration über Standard-API-Aufrufe.
• Anwendungsfälle: Einfache Automatisierungsaufgaben oder Informationsbeschaffung.

Stufe Zwei: Angepasste LLM-Integration

• Beschreibung: Integration auf Basis domänenspezifischer Daten.
• Anwendungsfälle: Individuelle Lösungen für spezifische organisatorische Anforderungen.

Stufe Drei: Verkettete LLMs

• Beschreibung: Mehrere LLMs werden verbunden, um komplexe Abläufe zu ermöglichen.
• Anwendungsfälle: Komplexe, mehrstufige Prozesse mit fortgeschrittener Logik.

Stufe Vier: Enterprise-Grade KI-Copilot

• Beschreibung: Fortgeschrittenes LLM-System für den unternehmensweiten Einsatz.
• Funktionen: Reasoning Engine, Analytics, Konnektoren, Sicherheit und Datenschutz.

Vorteile von KI-Copiloten

• Betriebliche Effizienz: Prozesse optimieren und manuelle Arbeitslast verringern.
• Verbesserte Erlebnisse: Interaktionen mit Kunden und Mitarbeitenden verbessern.
• Beschleunigte Transformation: Schnelle Einführung von KI im gesamten Unternehmen ermöglichen.

Praxisbeispiel: Anwaltskanzlei implementiert eine KI-Lösung

Szenario

Eine Anwaltskanzlei kämpft mit zeitaufwendigen Prozessen bei der Abrechnungsprüfung, was zu sinkender Rentabilität und Überlastung der Anwälte führt.

Vorgehen

1. Schmerzpunkt identifizieren: Feststellung, dass die manuelle Abrechnungsprüfung ineffizient und fehleranfällig ist.
2. Lösungen recherchieren: Über Suchmaschinen KI-gestützte Anwendungen zur Abrechnungsprüfung gefunden.
3. Optionen bewerten: Nach Apps mit klaren Funktionsbeschreibungen, Demovideos und transparenten Preisen gesucht.
4. Kostenlosen Test nutzen: Die App in der eigenen Umgebung auf Passgenauigkeit und Wirksamkeit geprüft.
5. Implementierungsaufwand bewerten: Sicherstellen, dass die App in das bestehende System integrierbar ist und Schulungsressourcen bereitstehen.
6. Vergleichstest: Zeit- und Genauigkeitsvergleich der Abrechnungsprüfung vor und nach der KI-Einführung.

Ergebnisse

• Zeitersparnis: Die Zeit für die Abrechnungsprüfung wurde um 50 % reduziert.
• Kostensenkung: Geringere Verwaltungskosten im Zusammenhang mit Abrechnungen.
• Umsatzsteigerung: Anwälte konnten mehr Zeit für abrechenbare Tätigkeiten aufwenden und so die Rentabilität der Kanzlei steigern.
• Höhere Genauigkeit: Weniger Abrechnungsfehler führten zu höherer Mandantenzufriedenheit.

ROAI-Messung

• Renditeberechnung:
  • Nettoertrag: Umsatzsteigerung + Kosteneinsparungen.
  • Investitionskosten: Preis der KI-Lösung + Implementierungskosten.
• ROAI: (Nettoertrag / Investitionskosten) × 100 %

Forschung zum Return on Artificial Intelligence (ROAI)

Der Return on Artificial Intelligence (ROAI) ist eine Messgröße für die Rendite von KI-spezifischen Initiativen. Da Unternehmen immer häufiger KI-Technologien einführen, wird das Verständnis und die Optimierung des ROAI immer wichtiger. Nachfolgend einige bedeutende Forschungsarbeiten, die verschiedene Aspekte des ROAI untersuchen:

1. Learning to Mix n-Step Returns: Generalizing lambda-Returns for Deep Reinforcement Learning
   Dieses Paper von Sahil Sharma et al. behandelt den Einsatz von Reinforcement Learning (RL) zur Modellierung komplexer Verhaltensrichtlinien für Entscheidungsaufgaben. Es fokussiert auf Lambda-Returns, die über 1-Schritt-Renditen hinausgehen, und schlägt Confidence-based Autodidactic Returns (CAR) vor, damit RL-Agenten die Gewichtung von n-Schritt-Renditen selbst lernen können. Die Studie zeigt, dass diese gewichteten Mischungen RL-Algorithmen wie Asynchronous Advantage Actor Critic (A3C) im Atari-2600-Bereich verbessern. Mehr erfahren .

2. Predicting Abnormal Returns From News Using Text Classification
   Ronny Luss und Alexandre d’Aspremont untersuchen, wie Nachrichtenartikeltexte mit Support Vector Machines genutzt werden können, um kurzfristige Kursbewegungen vorherzusagen. Ihre Studie kombiniert Textdaten mit Aktienrenditen als prädiktive Merkmale und erzielt so eine deutlich bessere Klassifizierung als historische Renditen alleine. Dieses Paper unterstreicht das Potenzial von Textdaten bei der Prognose von Finanzmarkt-Renditen. Mehr erfahren .

3. Variance Penalized On-Policy and Off-Policy Actor-Critic
   In diesem Paper von Arushi Jain et al. werden RL-Algorithmen vorgestellt, die sowohl Mittelwert als auch Varianz der Rendite optimieren – entscheidend für Anwendungen mit hohen Zuverlässigkeitsanforderungen. Die Algorithmen nutzen einen direkten Varianzschätzer, der die Konvergenz zu optimalen Strategien in Markov-Entscheidungsprozessen sicherstellt, und werden in tabellarischen wie kontinuierlichen Domänen getestet. Mehr erfahren .

4. Returning the Favor: What Wireless Networking Can Offer to AI and Edge Learning
   Diese Forschung von Sameh Sorour et al. beleuchtet die Schnittstelle zwischen drahtloser Vernetzung und KI und untersucht, wie Fortschritte im Networking KI und Edge Learning verbessern können. Das Paper diskutiert verschiedene Anwendungen und Vorteile der Integration dieser Technologien und zeigt Wege zur Verbesserung des ROAI durch Nutzung von Netzwerkkapazitäten auf. Mehr erfahren .