Seminar HappySignals – Transformationsmessung für KI und Automatisierung

Seminarprofil

Das Seminar zeigt, wie Experience Intelligence die Wirkung von KI- und Automationsvorhaben vor, während und nach der Einführung misst. Baseline, Zielgruppen, Adoption, Happiness, Lost Time, versteckte Nachfrage, Kanalverlagerung, qualitative Rückmeldungen und betriebliche Daten werden zu einem belastbaren Experiment- und Skalierungsmodell verbunden. Auch das Stoppen oder Korrigieren einer technisch erfolgreichen, aber menschlich schädlichen Automation wird methodisch vorbereitet.

Zielgruppe: AI- und Automation-Programmleitung, ITSM-Transformation, Digital Workplace, Service-Owner, Product Management, Finance und Change Management

Voraussetzungen: Kenntnis des geplanten KI-, Chatbot-, Virtual-Agent-, Self-Service- oder Automationsvorhabens sowie seiner Zielgruppen und Prozesskennzahlen

Didaktische Einordnung: Zwei Tage sind erforderlich, weil das Mess- und Experimentdesign am ersten Tag entwickelt und am zweiten Tag mit Segmentanalyse, Business-Impact-Modell, Governance sowie Scale-, Change- oder Stop-Entscheidung praktisch geprüft wird.

Lernziele

• Eine belastbare Baseline vor KI- oder Automationsrollout festlegen
• Zielgruppen, Nutzung und Experience gemeinsam segmentieren
• Happiness, Lost Time und operative Wirkung in einem Experimentdesign verbinden
• Versteckte Nachfrage und negative Kanalverlagerung erkennen
• Skalierung, Korrektur oder Stopp anhand definierter Kriterien entscheiden

Inhaltsverzeichnis

1. Transformationshypothese und Zielpopulation
2. Baseline vor der Einführung
3. Experiment- und Rolloutdesign
4. Experience, Nutzung und Produktivität segmentieren
5. Versteckte Nachfrage und Automation-Fallen
6. Qualitative Analyse und Anpassung
7. Business Impact und Entscheidungsmodell
8. Governance für laufende Optimierung
9. Praxisprojekt und Leistungsnachweis

1. Transformationshypothese und Zielpopulation

Eine Transformation wird als prüfbare Hypothese formuliert: Für welche Population soll welcher Arbeitsschritt schneller, einfacher oder verlässlicher werden?

Schritt-für-Schritt-Vorgehen

1. Technologie und betroffenen Workflow beschreiben.
2. Zielpopulation nach Rolle und Nutzungskontext abgrenzen.
3. Erwartete Experience- und Produktivitätswirkung formulieren.
4. Risiken und unerwünschte Verlagerungen benennen.
5. Messbare Erfolgs- und Stopkriterien festlegen.

Praxisaufgabe

Ein allgemeines KI-Versprechen wird in eine prüfbare Wirkungshypothese überführt.

2. Baseline vor der Einführung

Ohne Baseline lässt sich nicht unterscheiden, ob beobachtete Veränderungen durch das Vorhaben oder durch normale Schwankungen entstehen. Experience und operative Daten werden vor dem Rollout gesichert.

Schritt-für-Schritt-Vorgehen

1. Messbereich und Filterdefinition stabilisieren.
2. Happiness, Lost Time und Volumen erfassen.
3. Prozess- und Nutzungskennzahlen ergänzen.
4. Qualitative Ausgangsthemen dokumentieren.
5. Ausreichendes Baseline-Fenster festlegen.

Praxisaufgabe

Ein Baseline-Paket wird für einen Virtual Agent oder KI-Assistenten erstellt.

3. Experiment- und Rolloutdesign

Gestufte Einführung, Vergleichsgruppen und definierte Beobachtungsfenster erhöhen die Aussagekraft. Datenschutz und faire Behandlung der Gruppen werden berücksichtigt.

Schritt-für-Schritt-Vorgehen

1. Pilot- und Vergleichsgruppe bestimmen.
2. Einführungszeitpunkt und Messfenster festlegen.
3. Messfrequenz und Überbefragungsschutz planen.
4. Änderungen während des Tests kontrollieren.
5. Entscheidungstore für Fortführung oder Korrektur terminieren.

Praxisaufgabe

Ein dreistufiger Rollout wird mit Vergleichslogik und Stop-Go-Kriterien geplant.

4. Experience, Nutzung und Produktivität segmentieren

Gesamtdurchschnitte können Gewinner und Verlierer einer Transformation verdecken. Rolle, Funktion, Team, Standort, Supportprofil und Nutzungsintensität werden kontrolliert verglichen.

Schritt-für-Schritt-Vorgehen

1. Nutzungs- und Kontextsegmente definieren.
2. Volumen und Vergleichbarkeit prüfen.
3. Happiness und Lost Time je Segment auswerten.
4. Nutzungserfolg und Nichtnutzung gegenüberstellen.
5. Benachteiligte Gruppen und Unterstützungsbedarf identifizieren.

Praxisaufgabe

Eine Segmentmatrix zeigt, für wen das Vorhaben Nutzen, Neutralität oder Schaden erzeugt.

5. Versteckte Nachfrage und Automation-Fallen

Weniger Tickets bedeuten nicht automatisch bessere Experience. Nachfrage kann in Self-Service, Chatbot-Abbrüche, Schattenunterstützung oder verlorene Arbeitszeit verlagert werden.

Schritt-für-Schritt-Vorgehen

1. Ticket- und Kanalvolumen vor und nach Einführung vergleichen.
2. Abbruch, Wiederkontakt und Reassignment prüfen.
3. Lost Time und negative Rückmeldungen auswerten.
4. Nicht erfasste Hilfswege durch Zusatzfrage untersuchen.
5. Verlagerung von echter Verbesserung unterscheiden.

Praxisaufgabe

Ein scheinbar erfolgreicher Ticketabbau wird auf versteckte Nachfrage geprüft.

6. Qualitative Analyse und Anpassung

Freitext, Experience-Indikatoren und AI-Zusammenfassungen zeigen, warum eine KI- oder Automationslösung akzeptiert oder abgelehnt wird. Erkenntnisse werden in konkrete Produkt- und Prozessänderungen übersetzt.

Schritt-für-Schritt-Vorgehen

1. Feedback nach Nutzersegment und Bewertung filtern.
2. Häufige Themen und Experience-Indikatoren erfassen.
3. Stichproben und Gegenbeispiele prüfen.
4. Produkt-, Prozess- und Kommunikationsursachen trennen.
5. Änderungsbacklog mit Nachmessung priorisieren.

Praxisaufgabe

Aus Feedback entsteht ein priorisiertes Backlog für UX, Inhalt, Routing und Change-Kommunikation.

7. Business Impact und Entscheidungsmodell

Die Entscheidung verbindet Produktivitätswirkung, Experience, Adoption, Qualität, Risiko und Kosten. Ein positiver Business Case darf negative Wirkung auf einzelne kritische Gruppen nicht verdecken.

Schritt-für-Schritt-Vorgehen

1. Workdays-Saved- oder Lost-Time-Veränderung modellieren.
2. Adoption und Prozessqualität ergänzen.
3. Kosten und Betriebsaufwand gegenüberstellen.
4. Risiken und Segmentunterschiede bewerten.
5. Scale-, Change- oder Stop-Entscheidung begründen.

Praxisaufgabe

Ein Entscheidungsgremium erhält eine transparente Wirkungs- und Sensitivitätsanalyse.

8. Governance für laufende Optimierung

Nach Skalierung bleibt kontinuierliche Messung erforderlich. Modell-, Inhalts-, Prozess- und Zieländerungen werden versioniert und gegen Experience-Ziele geprüft.

Schritt-für-Schritt-Vorgehen

1. Owner für Technologie, Experience und Daten benennen.
2. Änderungsklassen und Freigaben definieren.
3. Targets und Review-Rhythmus festlegen.
4. Drift und neue Nutzergruppen überwachen.
5. Regelmäßige Revalidierung und Rückfalloption einplanen.

Praxisaufgabe

Ein Governance-Kalender für die ersten zwölf Monate wird erstellt.

9. Praxisprojekt und Leistungsnachweis

Ein KI- oder Automationsvorhaben wird als vollständiges Mess- und Entscheidungsprogramm bearbeitet: Wirkungshypothese, Baseline, Experiment, Segmentierung, versteckte Nachfrage, qualitative Analyse, Business Impact und Governance. Abschluss ist eine begründete Scale-, Change- oder Stop-Entscheidung.

Prüfkriterien

• Nachvollziehbare Verbindung von Fragestellung, Datenbasis, Analyse und Entscheidung
• Dokumentierte Filter, Annahmen, Gegenproben und offene Unsicherheiten
• Klare Verantwortlichkeiten, Zielwerte und terminierte Nachprüfung
• Praktisch nutzbare Arbeitsunterlagen für den anschließenden Einsatz