KPI-Framework
Vier KPIs. Keine Buzzwords. Messbar.
Die meisten Unternehmen investieren in KI-Trainings, ohne zu wissen, ob sie wirken. Unser Framework liefert vier konkrete Messgrößen — objektiv, transparent, auditierbar. Kein Bauchgefühl, sondern Daten.
Adoption Rate
Vorher vs. Nachher. Typisch: 10 % → 70 %+.
Was wird gemessen
Anteil der Mitarbeitenden, die KI-Tools aktiv und regelmäßig in ihrem Arbeitsalltag nutzen. Nicht: installiert, sondern: produktiv eingesetzt. Entscheidend ist nicht die Lizenz-Zahl, sondern die tatsächliche wöchentliche Nutzung.
Wie wir messen
Lizenz-Aktivierungsquote + Tool-Usage-Logs (wöchentliche aktive Nutzer). Vorher-Nachher-Vergleich mit Baseline vor dem Training. Monatliche Trend-Reports an die Führung.
Benchmark
Vor strukturiertem Training: typisch 10–15 %. Nach 90-Tage-Programm: 65–75 %+. 72 % aller Unternehmen haben KI in mindestens einer Funktion eingeführt.
— McKinsey Global Survey on AI, 2024
Praxisbeispiel
Ein IT-Dienstleister mit 200 Entwicklern steigerte die aktive Copilot-Nutzung von 12 % auf 71 % in 10 Wochen — der Schlüssel war strukturiertes Prompting-Training, nicht bloße Tool-Bereitstellung.
Produktivitäts-Gewinn
Ticket-Velocity pro Entwickler. Wissenschaftlich: bis zu 1,5× Uplift.
Was wird gemessen
Messbarer Output-Uplift pro Mitarbeiter: Ticket-Velocity, Durchlaufzeit, Code-Output oder vergleichbare rollenspezifische Metriken. Der Produktivitäts-Gewinn ist der härteste ROI-Nachweis für die Geschäftsführung.
Wie wir messen
Jira/Azure-DevOps-Velocity (Story Points/Sprint), mittlere Durchlaufzeit pro Ticket, Code-Qualität (Review-Runden). Vor und nach Training über 2–3 Sprints gemessen. Kontrollgruppe bei >50 Mitarbeitenden.
Benchmark
Wissenschaftliche Studien zeigen bis zu 1,5× Uplift bei erfahrenen Entwicklern mit Copilot. Durchschnitt im Feld: 20–40 % Produktivitätssteigerung. Junior-Entwickler profitieren oft noch stärker.
— Peng et al. 2023, GitHub/Microsoft Research 2024
Praxisbeispiel
Sprint-Velocity eines 8-köpfigen Teams stieg von Ø 34 auf Ø 48 Story Points (+41 %) nach 6 Wochen strukturiertem Prompting-Training — bei gleichbleibender Code-Qualität.
Ability & Willingness
Individueller Score pro Mitarbeiter. Grundlage für gezielte Entwicklung.
Was wird gemessen
Individueller Score pro Mitarbeiter: Wie kompetent ist die Person im Umgang mit KI (Ability) und wie hoch ist ihre Bereitschaft, KI einzusetzen (Willingness)? Die Kombination beider Dimensionen zeigt, wo Training den größten Hebel hat.
Wie wir messen
Strukturiertes Assessment: 12 Fragen (Self-Report + Hands-On-Aufgabe). Ergebnis: 2D-Score-Matrix (Ability 0–100, Willingness 0–100). Baseline vor dem Training + Re-Assessment in Woche 13.
Benchmark
Vor Training: Ability Ø 28, Willingness Ø 62. Nach Training: Ability Ø 71, Willingness Ø 84. Die „High Willingness / Low Ability“-Gruppe (38 % der Belegschaft) brachte den größten ROI.
— BCG × Harvard, AI at Work 2024
Praxisbeispiel
Gezieltes Training der motivierten, aber unerfahrenen Mitarbeitenden (38 % der Belegschaft) statt Gießkannenprinzip: 3× bessere Ergebnisse bei halben Schulungskosten.
Workforce-Segmentierung
High Performer | Adopter | Non-Adopter. Datenbasis für HR-Entscheidungen.
Was wird gemessen
Einteilung der Belegschaft in drei Cluster: High Performer, Adopter, Non-Adopter. Datenbasierte Grundlage für gezielte Personalentwicklung, Mentoring-Programme und Team-Zusammensetzung. Personalentscheidungen bleiben zu 100 % bei Ihnen.
Wie wir messen
Kombination aus Adoption Rate + Ability-Score + Produktivitäts-Daten. Automatische Cluster-Zuweisung via Score-Schwellen, manuell validiert durch Führungskraft. Quartalsweise Aktualisierung.
Benchmark
Typische Verteilung nach 90 Tagen: 25 % High Performer, 55 % Adopter, 20 % Non-Adopter. Ziel: Non-Adopter-Rate unter 10 % nach 6 Monaten.
— Sentient Dynamics, Kundendaten 2025–2026
Praxisbeispiel
Führungskräfte nutzen die Segmentierung für: gezielte Weiterbildung der Adopter, Mentoring-Programme (High Performer → Non-Adopter), datenbasierte Team-Zusammensetzung bei neuen Projekten.
Mess-Methodik: So erheben wir die Daten.
Kein zusätzlicher Tool-Aufwand. Wir nutzen Ihre bestehende Infrastruktur und liefern auditierbare Ergebnisse.
Schritt 1 — Baseline-Assessment (Woche 0)
12-Fragen-Assessment pro Mitarbeiter (Ability & Willingness). Tool-Usage-Audit über alle aktiven KI-Lizenzen. Produktivitäts-Snapshot aus Jira/Azure DevOps (letzte 4 Sprints).
Schritt 2 — Kontinuierliches Tracking (Woche 1–12)
Wöchentliche Usage-Metriken (aktive Nutzer, Session-Dauer, Feature-Nutzung). Sprint-Velocity-Tracking. Monatliche Kurz-Assessments (5 Minuten, automatisiert). Trends per Dashboard für die Führung.
Schritt 3 — Abschluss-Evaluation (Woche 13)
Vollständiges Re-Assessment. Vorher-Nachher-Vergleich aller 4 KPIs. Workforce-Segmentierung mit Cluster-Zuweisung. Management-Report mit konkreten Empfehlungen und 12-Monats-Roadmap.
Schritt 4 — Cadence & Tools
Daten kommen aus bestehenden Tools (Jira, Azure DevOps, GitHub, Copilot-Dashboard) — kein zusätzlicher Tool-Aufwand. Alle Erhebungen DSGVO-konform, keine personenbezogene Weitergabe an Dritte.
Das Ergebnis: klare Identifikation Ihrer High Performer, messbarer Produktivitäts-Boost, datenbasierte Empfehlungen zur Workforce-Optimierung. Personalentscheidungen bleiben zu 100 % bei Ihnen.
Häufige Fragen.
Wie lange dauert es, bis belastbare KPI-Daten vorliegen?
Nach dem Baseline-Assessment (Woche 0) und einem vollen Sprint-Zyklus (2–3 Wochen) haben Sie erste belastbare Vorher-Nachher-Daten für Adoption und Produktivität. Das vollständige Bild mit Workforce-Segmentierung liegt nach 13 Wochen vor.
#kpi-faq-1Brauchen wir spezielle Tools für das Tracking?
Nein. Wir ziehen die Daten aus Ihren bestehenden Tools: Jira, Azure DevOps, GitHub, Copilot-Dashboard. Kein zusätzlicher Tool-Aufwand, keine zusätzlichen Lizenzen.
#kpi-faq-2Sind die Daten DSGVO-konform?
Ja. Alle Erhebungen sind DSGVO-konform. Personenbezogene Scores werden nur intern verarbeitet und nie an Dritte weitergegeben. Betriebsrat-Abstimmung wird im Prozess unterstützt.
#kpi-faq-3Was kostet das KPI-Framework?
Das KPI-Framework ist Teil unseres Success-Based-Pricing-Modells. Sie zahlen nur, wenn messbare Einsparungen entstehen — 60 % der identifizierten Jahres-Einsparungen, der Rest bleibt bei Ihnen.
#kpi-faq-4KPI-Framework herunterladen.
Vier KPIs, Benchmarks, Mess-Methodik — alles auf 4 Seiten. Tragen Sie sich ein und wir senden Ihnen das Framework per E-Mail.
KPI-Framework One-Pager (PDF)
4 Seiten. 4 KPIs. Konkret.
- Adoption Rate, Produktivität, Ability & Willingness, Segmentierung
- Benchmarks (McKinsey, BCG/Harvard, GitHub Research)
- Direkt als PDF per E-Mail — fertig zum Weiterleiten.
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