Kriterien und Berechnung der Auswertung "Scoring nach KI-Potenzial"
In Bpanda stehen Dir verschiedene Auswertungen für Architekturelemente zur Verfügung. Eine dieser Auswertungen ist "Scoring nach KI-Potenzial". Dieses Hilfe-Thema beschreibt die Kriterien und die Berechnung dieses Scorings.
Die Auswertung "Scoring nach KI-Potenzial" bewertet Prozesse anhand mehrerer Kriterien, um deren Eignung für den Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) systematisch zu bestimmen.
Jedes Kriterium wird über definierte Ausprägungen bewertet, denen jeweils ein numerischer Wert zugeordnet ist. Aus der Summe dieser Werte ergibt sich ein Gesamtscore, der zur Priorisierung potenzieller KI-Anwendungsfälle verwendet wird.
Je höher der Score eines Prozesses ist, desto größer ist das erwartete Potenzial für eine erfolgreiche KI-Unterstützung.
Bewertete Kriterien
Für das Scoring werden vier Kriterien herangezogen:
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KI-Potenzial
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Häufigkeit der Prozessdurchführung
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Prozessstruktur
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Compliance-Relevanz
Die einzelnen Kriterien und ihre Ausprägungen werden im Folgenden beschrieben.
KI-Potenzial
Dieses Kriterium bewertet, in welchem Umfang der Prozess grundsätzlich für den Einsatz von KI geeignet ist oder bereits entsprechende Unterstützung nutzt.
| Ausprägung | Beschreibung | Score |
| Kein KI-Einsatz | Der Prozess nutzt aktuell keine KI-Unterstützung. | 75 |
| KI unterstützt | KI kann einzelne Prozessschritte unterstützen. | 45 |
| KI eingebunden | KI ist bereits integraler Bestandteil des Prozesses. | 5 |
| Kein Handlungsbedarf | Der Prozess ist für den Einsatz von KI nicht geeignet oder benötigt keine Unterstützung. | 0 |
Hohe Werte entstehen insbesondere bei Prozessen, bei denen noch kein KI-Einsatz erfolgt, aber ein großes Potenzial für eine zukünftige Nutzung besteht.
Häufigkeit der Prozessdurchführung
Dieses Kriterium bewertet, wie oft ein Prozess durchgeführt wird.
Prozesse mit hoher Ausführungsfrequenz bieten häufig ein größeres Automatisierungs- und Effizienzpotenzial.
| Ausprägung | Beschreibung | Score |
| ≤ 10 / Jahr | Der Prozess wird selten durchgeführt. | 15 |
| ≤ 10 / Monat | Der Prozess wird regelmäßig, aber relativ selten ausgeführt. | 30 |
| ≤ 10 / Tag | Der Prozess wird häufig durchgeführt. | 45 |
| ≤ 100 / Tag | Der Prozess wird sehr häufig ausgeführt. | 60 |
| > 100 / Tag | Der Prozess wird extrem häufig durchgeführt. | 75 |
Je höher die Häufigkeit, desto größer ist in der Regel der potenzielle Effizienzgewinn durch KI-Unterstützung.
Prozessstruktur
Dieses Kriterium bewertet den Grad der Strukturierung eines Prozesses. Stark strukturierte Prozesse lassen sich in der Regel leichter durch KI unterstützen oder automatisieren.
| Ausprägung | Beschreibung | Score |
| Flexibilität notwendig | Der Prozess erfordert häufig individuelle Entscheidungen oder Anpassungen. | 40 |
| Eher flexibel | Der Prozess weist teilweise flexible Abläufe auf. | 30 |
| Eher klare Struktur | Der Prozess folgt überwiegend klar definierten Abläufen. | 20 |
| Klare Struktur ohne Abweichungsmöglichkeit | Der Prozess ist vollständig standardisiert. | 10 |
Compliance-Relevanz
Dieses Kriterium bewertet, welche regulatorischen oder organisatorischen Anforderungen bei der Durchführung des Prozesses berücksichtigt werden müssen.
| Ausprägung | Beschreibung | Score |
| Extern | Der Prozess unterliegt externen regulatorischen Vorgaben oder gesetzlichen Anforderungen. | 0 |
| Intern | Der Prozess unterliegt internen Richtlinien oder Compliance-Vorgaben. | 15 |
| Nicht relevant | Es bestehen keine besonderen Compliance-Anforderungen. | 30 |
Prozesse ohne oder mit geringer Compliance-Relevanz eignen sich häufig besser für KI-gestützte Optimierungen.
Berechnung des Gesamtscores
Der Gesamtscore eines Prozesses ergibt sich aus der Summe der einzelnen Bewertungswerte.
Formel
Score = KI-Potenzial + Häufigkeit + Struktur + Compliance
Die Bewertung erfolgt automatisch anhand der für den Prozess hinterlegten Feldwerte.
Priorisierung der Prozesse
Die Priorisierung innerhalb der Auswertung erfolgt anhand des berechneten Scores.
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Prozesse werden nach absteigendem Score sortiert.
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Prozesse mit hohen Scores weisen ein besonders hohes Potenzial für den Einsatz von KI auf.
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Diese Prozesse können gezielt als prioritäre Kandidaten für KI-Initiativen oder Automatisierungsprojekte betrachtet werden.