Warum das alte ROI-Modell für agentische Automation zu kurz greift
TL;DR
Ein Beitrag im AWS Machine Learning Blog stellt ein erweitertes ROI-Modell für agentische Automation vor. Neben eingesparter Arbeitszeit berücksichtigt es den Umgang mit Ausnahmen, die Qualität von Entscheidungen und den laufenden Wartungsaufwand. Damit sollen AI-Teams den tatsächlichen Wert automatisierter Workflows besser einschätzen und geeignete Prozesse priorisieren können. Für die Praxis entscheidend ist, ob sich diese Größen mit belastbaren Daten aus dem eigenen Betrieb messen lassen.
Nauti's Take
Für einen ersten Test sollte ein Team einen Workflow mit hohem Ausnahmeanteil und klar messbaren Entscheidungen auswählen. Bewertet werden sollten neben der Durchlaufzeit auch Eskalationen, Fehlerkosten und der Pflegeaufwand über mehrere Wochen, damit aus einer schönen Zeitersparnis ein belastbarer Business Case wird.
Quellen
