OpenAI: CFO Sarah Friar schlägt AI Scorecard mit vier Kennzahlen zur Messung des ROI von KI-Investitionen vor

Warum messen traditionelle Kennzahlen nicht den wahren Wert von KI?

Traditionelle Kennzahlen wie die Anzahl der Anfragen oder verbrauchten Token messen die Nutzung, nicht den tatsächlichen geschäftlichen Wert. OpenAIs Finanzvorständin (CFO) Sarah Friar schlägt deshalb ein Rahmenwerk namens „AI Scorecard” vor, das den Return on Investment (ROI) anhand eines konkreten Geschäftsergebnisses misst, statt anhand des Umfangs der Aktivität.

Die vier Kennzahlen der Scorecard

Das Rahmenwerk umfasst vier Messgrößen: geleistete nützliche Arbeit, Kosten pro erfolgreich abgeschlossener Aufgabe (wie viel ein einzelnes erfolgreiches Ergebnis das Unternehmen tatsächlich kostet, statt einer einzelnen Anfrage), Systemzuverlässigkeit (Dependability) sowie Rendite auf eingesetzte Rechenleistung, also die für die Erledigung einer Aufgabe verbrauchten Rechenressourcen. Die Kennzahl Kosten pro Aufgabe ist besonders nützlich für Unternehmen, die die Kosten einer KI-Lösung mit den Kosten menschlicher Arbeit für dieselbe Aufgabe vergleichen.

Vergleich mit dem bisherigen Ansatz

Im Gegensatz zu den üblichen Berichten über die Anzahl der Anfragen und verbrauchten Token, die nur die Nutzungsintensität zeigen, zielt die AI Scorecard darauf ab zu messen, ob die Arbeit tatsächlich erledigt wurde und zu welchem Preis. Sarah Friar stellt das Rahmenwerk als Werkzeug vor, mit dem Unternehmen die tatsächliche Wirtschaftlichkeit von KI-Investitionen vergleichen können, statt den reinen Ressourcenverbrauch zu verfolgen. Ziel ist, dass das Management Entscheidungen über weitere KI-Investitionen auf Grundlage messbarer Geschäftsergebnisse trifft, statt sich ausschließlich auf Anbieterberichte über den Nutzungsgrad eines Produkts zu stützen.