KI-KPIs, die wirklich steuern
KI-Erfolg mit belastbaren Kennzahlen, LLM-Evaluation, SLOs und Governance sicher steuern
Die wichtigsten Themen
KPI-Baum bis zur North Star
Goldensets für LLM-Qualität
SLOs und Error Budgets
KI-Produktivität messbar machen
Risikosteuerung mit Kontrollen
EU AI Act Nachweise planen
Überblick In diesem Seminar entwickelst du ein KPI- und Steuerungsmodell für KI-Initiativen, das nicht nur in Präsentationen überzeugt, sondern im Tagesgeschäft trägt. Produktivität, Qualität, Geschwindigkeit und Risiko werden...
In diesem Seminar entwickelst du ein KPI- und Steuerungsmodell für KI-Initiativen, das nicht nur in Präsentationen überzeugt, sondern im Tagesgeschäft trägt. Produktivität, Qualität, Geschwindigkeit und Risiko werden messbar, vergleichbar und steuerbar. Die KPI Schulung verbindet Management-Perspektive, Produktsteuerung, technische Metriken und Governance zu einem praxistauglichen Operating Model für klassische ML-Modelle und generative KI.
Du arbeitest mit Baselines, Kontrollgruppen, Goldensets, Rubrics, SLOs und Error Budgets und lernst, Zielkonflikte zwischen Time-to-Value, Kosten, Sicherheit und Compliance sauber zu bewerten. Aus einzelnen Kennzahlen entsteht ein KPI-Baum bis zur North Star Metric, ergänzt um Dashboard-Struktur, Review-Rhythmus, Risikoregister und EU AI Act Nachweise. Wer zunächst Grundlagen und Einsatzfelder von KI strukturieren möchte, findet ergänzend die Einführung in die Künstliche Intelligenz. Für vertiefende Governance-Fragen passen zusätzlich die ITIL® 5 Schulung: AI Governance, die EU AI Act Schulung und das Seminar Datenqualität & Governance.
Die KPIs Weiterbildung richtet sich an alle, die KI-Erfolg nicht nur nachträglich berichten, sondern aktiv führen wollen: mit klaren Messpunkten, belastbaren Review-Routinen, nachvollziehbaren Entscheidungen und Kennzahlen, die Produktteams, Management, IT-Betrieb, Risk, Compliance und Datenschutz verbinden.
Die Themen Unterscheidung von Output, Outcome und Impact bei KI-Produkten · Leading und Lagging Indicators für KI-Initiativen · Baseline, Kontrollgruppe und Counterfactuals für belastbare Vergleiche...
Messlogik für KI statt Bauchgefühl
- Unterscheidung von Output, Outcome und Impact bei KI-Produkten
- Leading und Lagging Indicators für KI-Initiativen
- Baseline, Kontrollgruppe und Counterfactuals für belastbare Vergleiche
- Messfehler, Goodhart’s Law und KPI-Gaming in KI-Programmen
- Abgrenzung von Projektkennzahlen, Produktkennzahlen und Betriebskennzahlen
Produktivität und Wirtschaftlichkeit belastbar messen
- Task-basierte Messung mit Durchlaufzeit, WIP, Rework und Fehlerkosten
- Human-in-the-loop-Metriken für Automatisierung, Assistenz und manuelle Prüfung
- Adoption, Nutzungsintensität, Skill-Uplift und nachhaltige Nutzung
- ROI-Logik mit Nutzen, Kosten, Opportunitätskosten und Skalierungseffekten
- Bewertung von Token-Kosten, Modellkosten und Betriebskosten im KPI-Modell
Qualität für klassische ML-Modelle und generative KI
- Auswahl passender Metriken wie Accuracy, Precision, Recall und Calibration
- LLM-Evaluation mit Rubrics, Pairwise Ranking und Goldensets
- Bewertung von Halluzinationen, Grounding, Quellenqualität und Zitierqualität
- Qualität im Prozess mit Review-Quoten, Fehlerklassen und Freigabekriterien
- Aufbau von Evaluationssets für wiederholbare Qualitätsmessung
Geschwindigkeit, Betrieb und Zuverlässigkeit
- Time-to-Value, Release-Frequenz und Experiment-Tempo als Delivery-Metriken
- Latency, Verfügbarkeit, Token-Verbrauch, Caching und technische SLOs
- Incident-Metriken mit MTTD, MTTR, Fehlerquoten und Error Budgets
- Prompt-, Modell- und Datenänderungen im Change-Management
- Verbindung von Produktmetriken und Betriebsmetriken für stabile KI-Services
Risiko, Compliance und EU AI Act Nachweise
- Risikoregister für Datenschutz, IP, Security, Bias und Fehlentscheidungen
- Einordnung von Use Cases in Risikoklassen und Ableitung praktischer Pflichten
- Kontrollen mit Red Teaming, Abuse-Tests, Guardrails und Freigabeprozessen
- Auditierbarkeit durch Logs, Versionierung, Verantwortlichkeiten und Nachweise
- Integration von Kontrollen in Governance, Betrieb und regelmäßige Reviews
Steuerungsmodell und Operating Model
- North Star Metric, KPI-Baum, OKR-Anbindung und Zielkonflikt-Logik
- Rollen, RACI, Entscheidungsgremien und Eskalationspfade
- Portfolio-Steuerung mit Use-Case-Pipeline, Priorisierung und Reifegradbewertung
- Dashboard-Blueprint für Management, Produktteams, Betrieb und Compliance
- Review-Routinen für Entscheidungen, Anpassungen und kontinuierliche Steuerung
Wer hier richtig ist
- Product Owner, Produktmanagerinnen und Produktmanager, die KI-Features über belastbare Produkt-, Qualitäts- und Betriebskennzahlen steuern
- Leitung Data/AI, ML Engineering, Analytics und IT-Betrieb mit Verantwortung für Evaluationsmetriken, SLOs, Dashboards und KI-Operating-Modelle
- IT-, Digital- und Transformationsverantwortliche, die KI-Initiativen priorisieren, wirtschaftlich bewerten und in OKRs oder Portfolios integrieren
- Fachleute aus Risk, Compliance, Datenschutz und Informationssicherheit, die KI-Risiken, Kontrollen und EU AI Act Nachweise nachvollziehbar verankern
Das lernst du
- Belastbares KPI-Set für Produktivität, Qualität, Geschwindigkeit und Risiko definieren
- KPI-Baum inklusive North Star Metric, Zielkonflikt-Logik und OKR-Anbindung aufbauen
- Evaluationsmetriken für ML und generative KI mit Rubrics, Goldensets und Fehlerklassen strukturieren
- Betriebssteuerung mit SLOs, Error Budgets, Incident-Kennzahlen und Change-Metriken entwerfen
- Governance, Kontrollen und EU AI Act Nachweise in ein praxistaugliches Operating Model integrieren
- Dashboard-Struktur und Review-Rhythmus für Management, Produktteams, Betrieb und Compliance gestalten
So arbeiten wir
- Kurze fachliche Inputs mit Beispielen aus KI-Produkten, KI-Betrieb und Governance
- Workshop-Arbeit an KPI-Baum, North Star Metric, Dashboard-Blueprint und Risikoregister
- Praxisübungen zur LLM-Evaluation mit Rubrics, Goldensets und Fehlerklassen
- Fallarbeit zu Zielkonflikten zwischen Time-to-Value, Kosten, Qualität, Sicherheit und Compliance
- Diskussion von Entscheidungsfällen, Review-Routinen und Eskalationspfaden
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von KI-Anwendungsfällen im eigenen Unternehmens- oder Behördenumfeld
- Erste Erfahrung mit KPIs, OKRs, Produktsteuerung, Projektsteuerung oder Reporting
- Keine Programmierkenntnisse erforderlich
- Eigene KI-Use-Cases sind hilfreich, aber nicht notwendig
Dein Fahrplan
Der erste Seminartag legt die Grundlage für belastbare KI-Kennzahlen. Messziele, Vergleichslogiken und typische Fehlerquellen werden systematisch eingeordnet. Anschließend werden Produktivitäts-, Wirtschaftlichkeits- und Qualitätsmetriken für klassische ML-Systeme und generative KI aufgebaut.
- Output, Outcome und Impact bei KI-Initiativen unterscheiden
- Leading und Lagging Indicators für KI-Produkte auswählen
- Baselines, Kontrollgruppen und Counterfactuals für belastbare Vergleiche nutzen
- Messfehler, Goodhart’s Law und KPI-Gaming vermeiden
- Task- und Prozessmetriken für Produktivität und Wirtschaftlichkeit definieren
- Adoption, Nutzungsintensität, Human-in-the-loop-Anteile und ROI-Logik bewerten
- Qualitätsmetriken für ML-Modelle und generative KI auswählen
- LLM-Evaluation mit Rubrics, Pairwise Ranking, Goldensets und Fehlerklassen strukturieren
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu KI-KPIs, die wirklich steuern
Was unterscheidet diese KPI Schulung von einem allgemeinen Reporting-Seminar?
Die Schulung behandelt Kennzahlen speziell für KI-Initiativen. Es geht nicht nur um Reporting, sondern um Steuerung: Produktivität, Qualität, Geschwindigkeit, Betrieb, Risiko und Compliance werden in einem KPI-Baum, Dashboard-Blueprint und Review-Rhythmus zusammengeführt.
Ist das Seminar eher für Management oder für technische Rollen geeignet?
Beides. Du arbeitest an Steuerungslogik, Governance, KPI-Design und Entscheidungsprozessen, gehst aber auch so tief in LLM-Evaluation, SLOs, Error Budgets und Betriebsmetriken, dass technische Entscheidungen fundiert bewertet werden.
Brauche ich eigene Daten oder einen konkreten KI-Use-Case?
Nein. Das Seminar funktioniert mit bereitgestellten Beispielen. Wenn du einen eigenen Use Case mitbringst, lassen sich KPI-Baum, Risikoregister, Qualitätsmetriken und Dashboard-Entwurf direkt auf deine Situation zuschneiden.
Geht es nur um generative KI und LLMs?
Nein. Das Seminar behandelt Kennzahlen für klassische ML-Systeme und vertieft zusätzlich die Besonderheiten generativer KI. Dazu gehören Halluzinationen, Grounding, Rubrics, Pairwise Ranking, Goldensets und Review-Prozesse.
Welche Rolle spielt der EU AI Act im Seminar?
Du ordnest KI-Use-Cases in Risikoklassen ein und leitest daraus praktische Nachweise, Kontrollen und Verantwortlichkeiten ab. Diese Elemente werden in Governance, Logging, Versionierung, Freigaben und regelmäßige Reviews integriert.
Welche Ergebnisse nehme ich aus der KPIs Weiterbildung mit?
Am Ende hast du eine praxistaugliche Struktur für dein KPI-Set, einen KPI-Baum bis zur North Star Metric, Ansätze für LLM-Goldensets, SLOs, Error Budgets, ein Risikoregister und eine Dashboard-Struktur für die Steuerung von KI-Initiativen.
Welche Tools werden im Seminar verwendet?
Das Seminar ist tool-agnostisch. Konzepte wie KPI-Baum, Dashboards, SLOs, Evaluationssets und Risikoregister lassen sich in gängigen BI-, Monitoring- und Governance-Umgebungen umsetzen. Konkrete Beispiele werden im Seminar gezeigt.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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