Value Gap Analyse in Unternehmen und ein praxisorientierter Lösungsansatz
Der heutige Newsletter behandelt die KI-Wertlücke Analyse (Value Gap) in Unternehmen und bedient sich des pragmatischen und praxisorientierten Lösungsansatzes FCE™ Framework von Alex Velinov (CTO @ Tag Digital).
Dear Alex Velinov , thank you very much for the pleasant and constructive exchange.
Im Kontext von KI-Projekten existiert ein strukturelles Problem, das häufig als «Value Gap» bzw. Wertlücke oder Erwartungslücke beschrieben wird. Dieser Begriff bezeichnet die Differenz zwischen den ambitionierten Erwartungen an KI-Initiativen und dem tatsächlich realisierten Geschäftswert in der Praxis.
Die Wertlücke beschreibt die Situation, dass viele Unternehmen erhebliche Investitionen und Erwartungen in KI-Technologien setzen, aber der konkrete Business-Impact und der reale Nutzen oft weit hinter den Erwartungen zurückbleiben. Studien zeigen, dass bis zu 70 % aller KI-Initiativen ihre Ziele verfehlen oder hinter dem erwarteten ROI zurückbleiben.
Typische Ursachen «KI-Wertlücke»
Technologie- statt Problemorientierung: Start mit Technologie-Features („Was kann KI?“), nicht mit konkreten Geschäftsproblemen.
Unzureichende Datenfundamente: Überschätzung der eigenen Datenreife oder fehlende Datenstrategie.
Isolierte Add-ons: KI-Systeme werden nicht nahtlos in Prozesse integriert und bleiben ungenutzt.
Fehlendes Change Management: Die Organisation ist nicht ausreichend auf Wandel und KI-Integration vorbereitet.
Fehlende Übersetzung von KI-Potenzial in Geschäftswerte steht dabei im Mittelpunkt zahlreicher Praxisberichte und Framework-Empfehlungen.
Zusammenfassend
Erfolgreiche KI-Implementierung muss eng an strategische Geschäftsziele und messbare Erfolgskriterien gekoppelt werden.
Kontinuierliches Monitoring von Business-Impact, Change-Management und die Integration in bestehende Prozesse sind gefordert.
Wertlücken-Analyse bzw. Gap-Analyse hilft dabei, Diskrepanzen systematisch zu identifizieren und zu schließen.
Die Problematik der Wertlücke ist ein zentrales Thema im Bereich der KI-Projekte und wird als eine der Hauptursachen für das Scheitern oder den suboptimalen Nutzen entsprechender Initiativen gesehen.
Immer mehr Firmen integrieren künstliche Intelligenz, um produktiver zu werden, neue Ideen umzusetzen und ihr Geschäft auszubauen. Fehlt jedoch ein klares Vorgehen, um den Nutzen solcher Initiativen nachvollziehbar zu bewerten, drohen Verzögerungen, überhöhte Kosten, sinkendes Vertrauen bei Entscheidern und Abbruch. Das FCE™ Framework ist eins der möglichen Modelle, das die Wirkung und den Fortschritt von KI-Initiativen transparent und leicht verständlich macht.
FCE™ Framework
FCE Framework
Finanzielle Rendite (F = financial): Messung der direkten wirtschaftlichen Auswirkung der künstlichen Intelligenz (KI) in ROI % (Return on Investment).
Kundenerfahrung (C = customer): Durch die Messung der NPS-Änderung (Net Promoter Score), wird der Einfluss von KI auf die Kundentreue erfasst.
Mitarbeiterförderung (E = employee): Dieses Kriterium quantifiziert die Produktivitätssteigerung durch KI für Mitarbeiter anhand einer eingesparten Stunde pro Mitarbeiter und Monat.
Das Framework löst die Kernproblemstellung: «Wie können wir den Wert von KI-Projekten schnell, verständlich und ganzheitlich messen, um bessere und schnellere Investitionsentscheidungen zu treffen, ohne uns in Komplexität zu verlieren?»
Dieses Hauptproblem lässt sich in mehrere Teilprobleme zerlegen, die das Framework direkt adressiert:
Die «Black Box» des KI-ROI: Viele Führungskräfte sehen KI als eine teure «Black Box». Sie investieren Geld, aber der tatsächliche Nutzen bleibt unklar. Das FCE™ Framework macht den Wert explizit und messbar, insbesondere durch die Finanz-Säule (F).
Fokus auf reine Kostensenkung: Oft werden KI-Projekte nur unter dem Aspekt der Effizienz und Kostensenkung bewertet. Dabei werden negative Auswirkungen auf Kunden (schlechterer Service durch einen Chatbot) oder Mitarbeiter (frustrierende Tools) ignoriert. Das Framework erzwingt durch die Säulen C und E eine ausgewogene Sicht.
Analyse-Paralyse: Unternehmen ertrinken in Daten und komplexen Bewertungsmodellen. Es dauert Monate, den Erfolg eines Projekts zu bewerten, was die Agilität lähmt. Das FCE™ Framework reduziert die Komplexität radikal auf drei Kennzahlen und ermöglicht eine schnelle, fast sofortige Bewertung.
Ihr standardisiertes Vorgehen stellt sicher, dass alle KI-Projekte nach der gleichen Logik bewertet werden und die Entscheidungen transparent und datengestützt sind.
Ziel: Ein standardisierter Prozess zur Bewertung und Steuerung aller KI-Initiativen.
Phase 1: Vorbereitung (Einmalig pro Projekt)
Schritt 1: Projekt definieren & Metriken festlegen
Schritt 2: Baseline messen (Vor dem Start)
Phase 2: Durchführung & Bewertung (Wiederholt, z.B. vierteljährlich)
Schritt 3: KI einsetzen & Daten sammeln
Schritt 4: FCE™ Score berechnen
Phase 3: Analyse & Entscheidung (Wiederholt, z.B. vierteljährlich)
Schritt 5: Analyse & Gate Check
Schritt 6: Entscheidung treffen & Maßnahmen definieren
Letzten Worte
Frameworks wie FCE™ sind das Werkzeug, ein Kompass, der uns hilft, nicht nur technologisch fortschrittliche, sondern vor allem wertschaffende KI zu bauen. Beginnen Sie noch heute damit, den wahren Wert Ihrer Investitionen zu messen. Denn was man nicht misst, kann man nicht steuern.
Herzlichst
Peter Duliba
