Kursbeschreibung
Viele KI-Initiativen starten mit einem Pilot, aber ohne Plan, wie daraus ein wirtschaftlich tragfähiges Produkt wird. In diesem Seminar lernst Du, wie Du Kosten und Nutzen so kalkulierst, dass Du von Anfang an Skalierung, Betrieb und Risiken mitdenkst. Du beginnst mit einer sauberen Use Case-Definition: Welche Entscheidung oder welcher Prozess wird verbessert, welche Zielgröße zählt, und welche Daten sind dafür nötig? Du nutzt ein Scoring, um Nutzenpotenzial, Umsetzungsaufwand, Abhängigkeiten und Risiken transparent zu machen. Anschließend erstellst Du eine TCO-Betrachtung über den Lebenszyklus. Dazu gehören Entwicklungsaufwände, Datenarbeit, Infrastruktur, Integration, Security, MLOps/LLMOps, Monitoring und organisatorische Kosten. Für LLM-Use-Cases kalkulierst Du realistische Inference-Kosten, berücksichtigst RAG versus Fine-Tuning und planst Qualitätssicherung gegen Halluzinationen, Prompt Injection und Drift. Du lernst außerdem, Governance- und Regulatorik-Themen wie Datenschutz, IP-Fragen und Nachweispflichten als Budgetpositionen zu behandeln, statt sie später „irgendwie“ zu lösen. Auf der Nutzenseite arbeitest Du nicht mit Wunschzahlen, sondern mit Baselines, Messkonzept und Szenarien. Du leitest ROI, Payback und NPV ab und prüfst kritische Annahmen mit Sensitivitätsanalysen. Am Ende hast Du eine Vorlage, mit der Du KI-Projekte priorisierst, finanzielle Freigaben beschleunigst und den Nutzen im Betrieb kontinuierlich nachweist.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- KI-Use-Cases nach ROI-Potenzial priorisieren
- KI-Kostenmodelle für Build, Buy und Betrieb aufsetzen
- Nutzen in Zeit, Qualität, Umsatz und Risiko quantifizieren
- LLM-Kosten, RAG und Fine-Tuning realistisch bewerten
- AI Act, Datenschutz und Security-Risiken einpreisen
- ROI, TCO, NPV und Payback belastbar berechnen
- Szenarien, Break-even und Sensitivitäten analysieren
- KPIs für Value Tracking nach dem Go-live definieren
Zielgruppe
- Produktverantwortliche und Product Owner für KI-Use-Cases
- IT- und Data-Leads, die Aufwand und Betriebskosten vertreten
- Controlling, Finance und Business Analysten mit KI-Bezug
- Führungskräfte, die KI-Investitionen entscheiden oder verantworten
- Für alle, die KI-Projekte wirtschaftlich begründen und messbar steuern wollen.
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Geschäftsprozessen und Kennzahlen (z. B. Kosten, Durchlaufzeit, Qualität).
- Hilfreich: erste Berührung mit KI- oder Datenprojekten, aber keine Programmierung nötig.
Kursinhalte
- Use Case-Auswahl, die sich rechnet
- Werttreiber identifizieren: Zeit, Qualität, Umsatz, Risiko
- Prozess- und Datenreife als ROI-Voraussetzung
- Priorisierung mit Scoring und Opportunity Canvas
- Kostenmodell für KI realistisch aufsetzen
- Einmalige vs. laufende Kosten: Build, Buy, Customize
- Cloud-Kosten, GPU/Inference, Storage, Datenpipelines
- Personal, MLOps/LLMOps, Monitoring, Retraining
- Nutzen sauber quantifizieren
- Produktivität: Durchlaufzeiten, Automatisierungsgrad, Auslastung
- Qualität: Fehlerkosten, Reklamationen, Compliance-Verstöße
- Umsatz: Conversion, Churn, Cross-Sell, Preisgestaltung
- LLM-spezifische Effekte und Fallstricke
- Token-Kosten, Kontextfenster, RAG vs. Fine-Tuning
- Halluzinationen, Guardrails, Human-in-the-Loop
- Evaluation: Accuracy reicht nicht, task-basierte Metriken
- Risiken, Governance und Regulatorik einpreisen
- AI Act, Datenschutz, IP: Kosten für Prüfungen und Nachweise
- Modellrisiko, Drift, Security, Prompt Injection
- Vendor Lock-in und Exit-Kosten
- Business Case, ROI, NPV und Sensitivität
- ROI, Payback, TCO, NPV: wann welche Kennzahl
- Szenarien: Base, Best, Worst und Break-even
- Entscheidungsreife: Annahmen, Quellen, Audit-Trail
- Messbarkeit und Erfolgskontrolle im Betrieb
- KPIs, OKRs und Experimentdesign (A/B, Shadow Mode)
- Value Tracking: Nutzen nach Go-live nachweisen
- Roadmap: von Pilot zu Skalierung mit Portfolio-Logik
