KPI-basierte KI-Validierung in technischen Projekten: Leistung, Abnahme, Vertragsgestaltung

KI-Projekte stellen Ingenieurinnen und Ingenieure vor neue Herausforderungen: Wie bewertet man die Leistungsfähigkeit externer KI-Lösungen objektiv? Wie lässt sich sicherstellen dass Dienstleister zugesagte Qualitätsstandards tatsächlich erfüllen und wie werden diese Anforderungen vertraglich so verankert, dass Risiken minimiert und wirtschaftliche Vorteile realisiert werden.

Dieses zweitägige Seminar vermittelt einen systematischen, KPI-orientierten Ansatz (Key Performance Indicator) zur Validierung, Abnahme und Qualitätssicherung KI-basierter Technologien. Der Fokus liegt auf Effizienz, messbarer Performance und robustem Projektmanagement. Teilnehmende erhalten praxisnahe Methoden, Auditverfahren und Vorlagen, um externe und interne KI-Projekte sicher zu steuern und abzunehmen, bevor diese in kritische Prozesse integriert werden.

Nach dem Seminar sind die Teilnehmenden in der Lage:

• externe KI-Projekte sicher, KPI-basiert und wirtschaftlich fundiert zu bewerten
• technische Abnahmeverfahren professionell durchzuführen
• Leistungskennzahlen so zu definieren, dass sie für beide Seiten verbindlich und überprüfbar sind
• Verträge so zu gestalten, dass technische KPIs rechtssicher verankert sind
• Risiken zu minimieren und maximale Transparenz in KI-Projekten zu schaffen

1. Datenbasis definieren: Aufbau eines Test-Standards
Um KI-Projekte verlässlich validieren zu können, ist eine solide Datenbasis unverzichtbar. Darauf aufbauend ermöglichen exakt definierte Kennzahlen (KPIs) ein effizientes Projektcontrolling sowie eine objektive Leistungsbewertung.
Behandelte Inhalte:

• Vorgehensweise zur Erstellung eines unabhängigen, domänenspezifischen Testdatensatzes („Ground Truth“)
• Methoden zur sicheren Anonymisierung sensibler Daten
• Maßnahmen zur strikten Zugriffssperre des Dienstleisters auf die Testdaten
• Qualitätskriterien für robuste Evaluationsdaten
• Konzeption der KPIs

2. Das technische KPI-Lastenheft: Messgrößen jenseits der Standardstatistik
Für eine belastbare Leistungsprüfung braucht es präzise, projektbezogene Kennzahlen.
Im Seminar werden u.?a. entwickelt:

• Technische KPIs, die über Accuracy & Co. hinausgehen
• Prozessnahe wirtschaftliche KPIs zur quantifizierbaren ROI-Bewertung
• Methoden zur KPI-Definition für verschiedene Branchen und Use Cases
• Struktur und Aufbau eines belastbaren KPI-Lastenhefts für Dienstleister

Beispielhafte Rahmen:

Technische Anforderung	KI-Metrik	Wirtschaftlicher KPI
Fehlererkennung in der Produktion	Recall	Reduktion von Ausschusskosten
Diagnose-Sicherheit (MedTech)	False Negative Rate	Minimierung von Haftungsrisiken
Prozess-Stabilität (Chemie)	Statistische Kennzahlen zur Modellgüte (R², MSE, MAE)	Einsparung von Rohstoffen

3. Audit und Abnahme: Der technische Blind-Test
Teilnehmende lernen eine objektive, industrieerprobte Abnahmeprozedur kennen:

• Validierung durch unabhängige Hold-out-Tests und Stichprobenprüfungen.
• Schritt-für-Schritt-Audit: Vergleich zwischen zugesicherter und tatsächlicher Modellleistung
• Umgang mit Abweichungen, Grenzwerten und Fehlertoleranzen
• Dokumentation der Abnahme im technischen Qualitätsbericht

4. Vertragliche Verankerung technischer Garantien
Damit Leistungsversprechen verbindlich werden, braucht es klare Formulierungen:

• Formale Einbindung von KPIs und Mindeststandards in Dienstleistungsverträge
• Festlegung von Sanktionen, Eskalationsstufen und Nachbesserungsrechten bei Nichterreichen der Zielvorgaben.
• Behandlung von „Model Drift“ und Langzeitstabilität:
  • Vertragliche Definition von Schwellenwerten für Performance-Abfälle im laufenden Betrieb.
  • Regelungen zur Nachjustierung (Retraining) und Verantwortlichkeiten bei Veränderungen der Datenverteilung.
  • Festlegung von Monitoring-Intervallen zur Sicherung der Validität über den Abnahmezeitpunkt hinaus.
• Beispiele für Formulierungen technischer Qualitätsgarantien.
• Integration in bestehende Einkaufs-, IT- oder Entwicklungsprozesse.

Das Seminar richtet sich an Fach- und Führungskräfte, die externe KI-Projekte verantworten, bewerten oder abnehmen müssen. Insbesondere angesprochen sind:

• Ingenieurinnen und Ingenieure
  • aus Bereichen wie Maschinenbau, Produktion und Fertigung, Chemische Verfahrenstechnik, Medizintechnik, Qualitätsmanagement etc.,
  • die KI-Lösungen in bestehende Prozesse integrieren oder deren Leistungsfähigkeit prüfen.
• Technische Projekt- und Produktmanager
• Qualitäts- und Prozessverantwortliche
• Einkauf, Vertragsmanagement und technische Beschaffung
• IT und Data Science Verantwortliche

Voraussetzungen:

• Technisches Grundverständnis im jeweiligen Fachgebiet
• Keine tiefgehenden Data Science Kenntnisse erforderlich
• Erfahrungen in Projektmanagement oder Qualitätssicherung von Vorteil