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Playbook: KI-Anbieter-Evaluierung
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Playbook: KI-Anbieter-Evaluierung

Eine nützliche Evaluierung fragt nicht, wie viele Modelle der Anbieter nutzt. Sie fragt, welches Problem gelöst wird, wie integriert wird, wer betreibt und was bei Ausfall passiert.

In diesem Artikel

Problem und Entscheidung vor dem Pitch definieren

Kommt das Team ohne Use-Hypothese und Kaufkriterium zur Evaluierung, setzt der Anbieter die Agenda. Der Startpunkt muss intern sein: welcher Workflow verbessert werden soll, welche Evidenz nötig ist und wie viel Lock-in toleriert wird.

Architektur vergleichen, nicht nur Interface

Eine überzeugende Demo kann Fragilität bei Integration, Sicherheit oder Datengovernance verbergen. Fragen Sie nach Anbindung, Drittanbieter-Abhängigkeiten, gelieferten Logs und welcher Systemteil wirklich beim Kunden bleibt.

  • Integrationsdiagramm und externe Abhängigkeiten anfordern.
  • Details zu Berechtigungen, Traces und Exportierbarkeit verlangen.
  • Klarstellen, was Roadmap versus bereits live ist.

Mit realem Fall und unbequemen Daten testen

Der Werttest soll echten Workflow, unvollkommene Dokumente und echte Constraints nutzen. Glänzt der Anbieter nur mit sauberen Daten und kuratierten Fragen, ist Implementierungsfähigkeit noch nicht bewiesen.

Betriebsmodell evaluieren, nicht nur Erstlieferung

Fragen Sie, wer Änderungen begleitet, wie Vorfälle behandelt werden, welche Metriken geliefert werden und welche Fähigkeiten intern bleiben müssen. Viele Probleme erscheinen nicht beim Go-Live, sondern drei Monate später.

Mit Scorecard abschließen, nicht mit Gefühl

Die Entscheidung soll vergleichbare Punkte pro Kriterium hinterlassen: Fit, Integration, Sicherheit, Geschwindigkeit, Wechselkosten und Support. Ohne Scorecard belohnt der Prozess die beste Präsentation, nicht den besten Betreiber.

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