Das „To AI or not to AI Canvas“ ist ein einseitiges Entscheidungs-Canvas, das Teams dabei hilft, schnell zu beurteilen, ob es tatsächlich sinnvoll ist, KI auf ein bestimmtes Problem anzuwenden. Es führt dich von der Klärung des Problems über die Quantifizierung von Wert und Risiko bis hin zur Einschätzung des Daten- und Trainingsaufwands, sodass du entscheiden kannst, ob eine KI-Lösung gerechtfertigt ist oder ob ein einfacherer Ansatz besser wäre.
Das Canvas ist in acht Abschnitte unterteilt:
Problem, das wir mit KI lösen wollen – Beschreibe das reale Problem klar, bevor du überhaupt KI erwähnst.
Aktion – Erfasse, was die KI tun soll (welche Entscheidung oder Handlung sie treffen soll) und ob dies auch ohne KI gelöst werden könnte.
Wert des Erfolgs – Beschreibe, wie Erfolg aussieht, wie sich die Ergebnisse verbessern und wie viel Wert dadurch entsteht (Ersparnisse, Einnahmen, Risikominderung).
Kosten des Scheiterns – Skizziere, was passiert, wenn die KI falsch liegt oder unterperformt und wie das Menschen, Abläufe und Kosten beeinflusst.
Organisationsvorteile – Erkenne breitere Vorteile für die Organisation, wie Differenzierung, Lernen oder strategische Fähigkeiten.
Eingaben – Liste die Daten und Signale auf, die die KI benötigt, deren Qualität und Verfügbarkeit sowie die erwarteten Kosten für den Zugriff und die Integration.
Training – Skizziere, was erforderlich ist, um das Modell zu trainieren (Datenvolumen, Labeling, Expertise, Infrastruktur) und schätze den Aufwand und die Kosten ein.
Feedback & Ergebnis – Definiere, wie Feedback aus der realen Nutzung gesammelt wird, wie das Modell im Laufe der Zeit verbessert wird, welche Erfolgskennzahlen verfolgt werden und welche laufenden Kosten für die Wartung und Verfeinerung des Systems anfallen.
Teams können diesen Canvas in Workshops oder Entdeckungssitzungen nutzen, um Stakeholder auszurichten, mehrere KI-Ideen zu vergleichen und transparente, evidenzbasierte Entscheidungen darüber zu treffen, wo in KI investiert werden soll und wo nicht.
