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Modul · Prüft irgendjemand, ob es funktioniert hat?

The Outcome Loop Check

Die meisten Unternehmen produzieren Empfehlungen und erfahren nie, ob sie funktioniert haben. Eine geschlossene Schleife läuft von der Empfehlung über die Handlung zu einem gemessenen Ergebnis und wieder zurück, und sie ist der einzige Mechanismus, der KI besser werden lässt, statt sich nur zu wiederholen. Dieses Modul prüft, ob auch nur eine solche Schleife existiert, und wo Ihre Ketten reißen.

Frage 1 von 5 · Eine geschlossene Schleife existiert

Können Sie eine Empfehlung nennen, deren reales Ergebnis Sie tatsächlich gemessen und zurückgespielt haben?

Kein Dashboard, keine Prognose: eine vollständige Schleife. Jemand hat empfohlen, jemand hat gehandelt, das Ergebnis wurde gemessen, und dieses Ergebnis hat die nächste Empfehlung verändert. Wenn Sie keine nennen können, haben Sie noch keine Schleife.

Frage 2 von 5 · Ergebnisse, nicht Outputs

Messen Sie die Ergebnisse Ihrer Entscheidungen, oder nur, dass sie stattgefunden haben?

Eine Empfehlung auszuliefern ist ein Output. Ob sie die Kennzahl bewegt hat, die sie zu bewegen versprach, ist das Ergebnis. Das meiste Reporting endet beim Output, weil das Ergebnis schwerer zu messen und manchmal peinlich ist.

Frage 3 von 5 · Empfehlungen erreichen die Handlung

Werden Ihre Empfehlungen zu Handlungen, oder sterben sie in einem Foliensatz?

Eine Empfehlung, auf die niemand handelt, kann kein messbares Ergebnis haben. Der häufigste Bruch in der Kette ist der früheste: Die Erkenntnis wird produziert, bewundert und nie umgesetzt.

Frage 4 von 5 · Sie wissen, wo es reißt

Wissen Sie genau, an welcher Stelle Ihre Ketten von Empfehlung zu Ergebnis reißen?

Jede offene Schleife reißt an einem bestimmten Glied: Die Empfehlung wird ignoriert, die Handlung nicht erfasst, oder das Ergebnis nie gemessen. Zu wissen, welches Glied es ist, macht den Unterschied zwischen Reparieren und dem Modell die Schuld geben.

Frage 5 von 5 · Jemand schließt die Schleife

Gibt es eine benannte Person, die für das Schließen der Schleife verantwortlich ist, nicht nur für den Betrieb des Modells?

Schleifen bleiben offen, weil ihr Schließen niemandes Job ist. Das Modell hat ein Team, das Dashboard hat ein Team, aber die volle Kette von der Empfehlung zum gemessenen Ergebnis hat meist überhaupt keine Verantwortung.

Für die Statistik · je ein Klick

Drei Fragen für das Gesamtbild

Diese Fragen beeinflussen Ihr Ergebnis nicht. Sie fließen in die anonymisierten, aggregierten Statistiken ein; Gruppen unter 8 Teilnehmern werden nie ausgewiesen.

Können Sie auf eine Empfehlung zeigen, deren reales Ergebnis Sie gemessen haben?

Ja, mehrere
Ja, eine
Nicht sicher
Nein

Was passiert üblicherweise mit einer Empfehlung in Ihrem Unternehmen?

Umgesetzt und überprüft
Umgesetzt, nie überprüft
Manchmal umgesetzt
Stirbt in einem Foliensatz
Wir verfolgen es nicht

Wie erfahren Sie üblicherweise, ob eine vergangene Entscheidung funktioniert hat?

Gemessen gegen ein Ziel
Anekdote und Erinnerung
Bauchgefühl
Wir prüfen selten

Ihr Kontext

Kalibriert den Report. Unternehmensgröße und Sektor bleiben im anonymisierten Datensatz; Ihre E-Mail-Adresse nicht.

So sehen die fünf Stufen aus

Jede Dimension von The Outcome Loop Check wird von 1 bis 5 bewertet. Das bedeuten die Stufen, Dimension für Dimension. Der benotete Report diagnostiziert, wo Ihre eigenen Antworten landen und was daraus folgt.

Eine geschlossene Schleife existiert

  1. 1Keine existiert
  2. 2Kann keine nennen
  3. 3Eine, informell
  4. 4Einige Schleifen
  5. 5Schleifen überall

Am unteren Ende: Ohne eine einzige geschlossene Schleife kann Ihre KI nicht aus Konsequenzen lernen, nur aus Eingaben. Bauen Sie eine komplett durch, an einer risikoarmen Entscheidung, bevor Sie irgendetwas skalieren. So sieht gut aus: Mehrere geschlossene Schleifen bedeuten: Ihr System lernt aus der Realität, nicht nur aus Daten. Schützen Sie den Messschritt; er ist das Erste, was still gestrichen wird.

Ergebnisse, nicht Outputs

  1. 1Nur Outputs
  2. 2Aktivitätsmetriken
  3. 3Einige Ergebnisse
  4. 4Ergebnisse verfolgt
  5. 5Ergebnisse steuern den nächsten Schritt

Am unteren Ende: Aktivität statt Resultaten zu messen zeigt Ihnen Aufwand, nicht Wirkung. Wählen Sie eine wiederkehrende Entscheidung und definieren Sie das eine Ergebnis, das beweisen würde, dass sie funktioniert hat. So sieht gut aus: Ergebnisse, die die nächste Entscheidung steuern, sind die Definition einer lernenden Organisation. Halten Sie die Ergebnisdefinitionen ehrlich; Vanity-Metriken öffnen die Schleife still wieder.

Empfehlungen erreichen die Handlung

  1. 1Sterben in Foliensätzen
  2. 2Selten umgesetzt
  3. 3Manchmal umgesetzt
  4. 4Meist umgesetzt
  5. 5Umsetzung ist Standard

Am unteren Ende: Empfehlungen, die nie zu Handlungen werden, machen die gesamte nachgelagerte Schleife unmöglich. Messen Sie zuerst die Umsetzungsquote; vielleicht stellen Sie fest, dass gar nicht Ihre Modelle das Problem sind. So sieht gut aus: Wenn Umsetzung der Standard ist, lohnt es sich, den Rest der Schleife zu bauen. Achten Sie auf stille Vetos, bei denen die Handlung protokolliert wird, sich aber nichts wirklich ändert.

Sie wissen, wo es reißt

  1. 1Keine Ahnung
  2. 2Vages Gefühl
  3. 3Eine Kette kartiert
  4. 4Ketten kartiert
  5. 5Bruchstellen überwacht

Am unteren Ende: Wenn Sie nicht sehen, wo die Kette reißt, ist jede Reparatur ein Ratespiel. Kartieren Sie eine Kette Glied für Glied und markieren Sie den exakten Schritt, an dem sich die Spur verliert. So sieht gut aus: Ihre Bruchstellen zu kennen heißt: Sie reparieren Schleifen, statt Algorithmen zu beschuldigen. Überwachen Sie sie, denn Bruchstellen wandern, wenn sich Prozesse ändern.

Jemand schließt die Schleife

  1. 1Niemand verantwortet es
  2. 2Nur das Modellteam
  3. 3Verantwortung unklar
  4. 4Benannte Verantwortung
  5. 5Verantwortung mit Autorität

Am unteren Ende: Eine Schleife ohne Verantwortung schließt sich nicht von selbst; der Messschritt hat keinen natürlichen Fürsprecher. Benennen Sie eine Person, die für die ganze Kette verantwortlich ist, nicht nur für das Modell. So sieht gut aus: Eine verantwortliche Person mit Autorität ist das, was die Kette unter Druck geschlossen hält. Stellen Sie sicher, dass diese Person die Empfehlung ändern kann, nicht nur darüber berichten.