Begleitvideos

KI-ROI und Reifegrad: Begleitvideos zur Erfolgsmessung

Der Artikel lehnt oberflächliche Erfolgskennzahlen ab und misst die KI-Einführung auf Workflowebene: Ausgangswert, Zeit, Qualität, Risiko, dauerhafte Nutzung und Reifegrad. Das Begleitvideo liefert die passende Fallstudie aus Sicht einer Finanzchefin. Sie misst agentische KI so, wie es der Artikel empfiehlt: je Workflow, mit Qualitätsprüfungen und klaren Abbruchentscheidungen.

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KI-Agenten im Finanzwesen mit dem Finanzvorstand (CFO) von HPE

CXOTalk

HPE-CFO Marie Myers beschreibt die Einführung agentischer KI über die Plattform „Alfred“ in einer Finanzorganisation mit 3,600 Beschäftigten. Dabei folgt sie genau der vom Artikel geforderten Disziplin: ein Rahmen für direkten und indirekten ROI, Entscheidungsschleusen zur Fortsetzung oder Beendigung einzelner Anwendungsfälle, verpflichtende Qualitätskontrollen mit Menschen in der Prüfschleife und Workflowkennzahlen, etwa für einen wöchentlichen Prüfprozess, dessen manueller Aufwand um ungefähr 90% sank. Gemessen wird veränderte Arbeit, nicht die Zahl der Tool-Anmeldungen.

Was Sie aus diesem Video mitnehmen sollten: Einen ROI-Nachweis für einen KI-Workflow mit Ausgangswert, direkten und indirekten Vorteilen, Qualitätsprüfungen und einer expliziten Abbruchentscheidung entwickeln.

Das sollten Sie zuerst ansehen oder wissen: Erfahrung mit KI-Pilotprojekten auf Teamebene, Geschäftskennzahlen oder ausreichend großen Finanz- beziehungsweise Betriebsprozessen.

Hinweis von AI Expert: Das Interview ist anbieterneutral, bleibt aber die von der eigenen Finanzchefin erzählte Erfolgsgeschichte eines einzelnen Unternehmens. Erfolge stehen daher erwartbar im Vordergrund. Übernehmen Sie den Messrahmen und die Disziplin der Entscheidungsschleusen, prüfen Sie Prozentangaben jedoch anhand eigener Ausgangswerte.

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