Ob KI sich rechnet, entscheidet sich nicht in der Freigabefolie, sondern in der Messlogik: Baseline vor dem Start, Wirkungs- statt Aktivitätskennzahlen, ehrliche Attribution und ein Report, der Stopps erlaubt.
Beitrag lesenMehr als 80 Prozent der Unternehmen sehen laut McKinsey (2025) keinen spürbaren EBIT-Effekt aus generativer KI — das Problem liegt meist in Messung und Realisierung, nicht im Modell.
Eine Baseline nach dem Go-live ist keine Baseline. Wer den Nullpunkt nicht kennt, kann jede Zahl behaupten und keine belegen.
Punktprognosen erzeugen bei KI-Vorhaben Scheingenauigkeit. Ein belastbarer Case rechnet Base und Downside getrennt durch und fixiert Abbruchkriterien mit Messgröße und Datum vor der Freigabe.
Jetzt lesenDie Lizenzzeile ist der kleinste ehrliche Teil eines KI-Budgets. Der tatsächliche TCO umfasst 24 Positionen von der Datenarbeit bis zur Abschaltung, und die teuersten…
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