Überblick — KI im Unternehmen — Evaluation & Qualität — Beispiele aus Projekten.
Kernaussage: Eine sorgfältige Evaluation von KI im Unternehmen erfordert den Einsatz fundierter Benchmarks und Rubrics, um ihre Qualität und Leistungsfähigkeit transparent zu bewerten. Dabei ist es entscheidend, systematische Fehler zu vermeiden, um nachhaltige Entscheidungen treffen zu können.
Fehler 1: Fehlende Kontextualisierung von Benchmarks
Ein häufiger Fehler bei der Evaluation von KI-Lösungen ist die Verwendung von Benchmarks, die nicht auf die spezifischen Anforderungen und Rahmenbedingungen des Unternehmens abgestimmt sind. Viele Organisationen greifen auf allgemein verfügbare Benchmarks zurück, ohne zu berücksichtigen, dass deren Ergebnisse möglicherweise nicht auf ihre speziellen Anwendungsfälle übertragbar sind.
*Korrektur*: Unternehmen sollten individuelle Benchmark-Tests entwickeln, die ihre spezifischen Geschäftsanforderungen abbilden. Dies erfordert eine gründliche Analyse der unternehmensinternen Prozesse und Zielsetzungen, um Kriterien festzulegen, die wirklich relevant sind. So kann sichergestellt werden, dass die Bewertung der KI-Modelle tatsächlich die richtigen Leistungsmerkmale widerspiegelt.
Fehler 2: Unklare Rubrics für Bewertungsmassstäbe
Oftmals werden Rubrics, also Bewertungsmassstäbe, unklar definiert oder fehlen sogar vollständig. Das kann zu inkonsistenten oder subjektiven Evaluationsresultaten führen. Ohne standardisierte Rubrics bleibt die Vergleichbarkeit auf der Strecke und Entscheidungen basieren eher auf Vermutungen als auf fundierten Daten.
*Korrektur*: Eine klare Definition und Standardisierung von Rubrics ist unerlässlich. Unternehmen sollten Rubrics entwickeln, die sowohl qualitative als auch quantitative Bewertungsskalen enthalten. Diese sollten von allen Beteiligten einheitlich angewendet werden, um konsistente und objektive Ergebnisse zu garantieren.
Fehler 3: Vernachlässigung der Aktualisierung von Benchmarks und Rubrics
Ein weiterer typischer Fehler ist die statische Anwendung von Benchmarks und Rubrics. Da sich Technologien und Geschäftsanforderungen stetig weiterentwickeln, laufen Unternehmen Gefahr, mit veralteten Evaluationskriterien zu arbeiten. Dies kann zu Fehlbewertungen führen und das Potenzial neuer Lösungen wird möglicherweise nicht erkannt oder falsch eingeschätzt.
*Korrektur*: Eine regelmässige Überprüfung und Aktualisierung der Benchmarks und Rubrics ist notwendig, um den sich ändernden Anforderungen und Technologien gerecht zu werden. Dies sollte in regelmässigen Abständen erfolgen, etwa halbjährlich oder jährlich, und idealerweise integrieren Unternehmen Feedbackschleifen, um die Bewertungskriterien kontinuierlich zu optimieren.
Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage:
Analyse aktueller Benchmarks und Rubrics: In den ersten 7 Tagen sollten die bestehenden Benchmarks und Rubrics auf Aktualität und Relevanz überprüft werden. Dabei sollten alle relevanten Abteilungen einbezogen werden, um ein umfassendes Bild der aktuellen Bewertungskriterien zu erhalten.
Entwicklung und Anpassung: Anschliessend, von Tag 8 bis 21, sollten neue oder angepasste Benchmarks und Rubrics entwickelt werden. Diese sollten die spezifischen Bedürfnisse und Ziele des Unternehmens reflektieren. Ein Workshop mit den zuständigen Teams kann hilfreich sein, um konsensfähige Kriterien zu erarbeiten.
Pilotphase und Feedbackrunde: Zwischen Tag 22 und 30 erfolgt eine Pilotphase, in der die neuen Benchmarks und Rubrics getestet und einer kritischen Evaluierung unterzogen werden. Eine abschliessende Feedbackrunde hilft, weitere Anpassungen vorzunehmen und sicherzustellen, dass die neuen Kriterien effektiv und praktikabel sind.
Durch die strukturierte und kontinuierliche Anpassung der Evaluationsmethoden stellen Unternehmen sicher, dass sie stets auf der Höhe ihrer Anforderungen bleiben und die besten Entscheidungen bei der Implementierung von KI-Technologien treffen.