Acceptance Rate

Ausführliche Erklärung

Die Acceptance Rate – zu Deutsch Akzeptanzrate oder Annahmequote – misst das Verhältnis zwischen den akzeptierten und den insgesamt erzeugten Vorschlägen eines KI-Systems und wird als Prozentsatz angegeben. Der Begriff wird vor allem in zwei Zusammenhängen verwendet: bei KI-gestützten Code-Assistenten wie GitHub Copilot und bei technischen Beschleunigungsverfahren für Large Language Models, etwa dem Speculative Decoding. Nicht gemeint ist der Anteil genehmigter Förderanträge – dafür ist im deutschsprachigen Förderwesen „Bewilligungsquote“ der korrekte Begriff.

Bei KI-gestützten Programmierwerkzeugen beschreibt die Acceptance Rate, wie viele der automatisch erzeugten Code-Vorschläge Entwicklerinnen und Entwickler in ihre Codebasis übernehmen. GitHub nennt für Copilot eine Größenordnung von rund 30 Prozent; eine veröffentlichte Feldstudie bei ZoomInfo kam auf etwa ein Drittel, und mehrere Erhebungen zeigen einen Anstieg mit der Nutzungsdauer – von knapp 29 Prozent in den ersten drei Monaten auf rund 34 Prozent im sechsten Monat (Stand: Oktober 2026). Die Werte unterscheiden sich deutlich nach Programmiersprache und Aufgabentyp: Standardcode, Tests und wiederkehrende Datenbankzugriffe heben die Quote, neue Algorithmen und komplexe Zustandslogik senken sie. Ein Vergleich von Zahlen aus verschiedenen Quellen ist nur dann sinnvoll, wenn dieselbe Zählweise zugrunde liegt – manche Messungen zählen nur unverändert übernommene Vorschläge, andere auch nachträglich bearbeitete.

Für Unternehmen ist die Acceptance Rate ein Indikator dafür, ob ein KI-System die Anforderungen der Anwenderinnen und Anwender trifft. Sie darf aber nicht als Produktivitätsmaß gelesen werden: Eine niedrige Quote kann auf unpassende Vorschläge ebenso hindeuten wie auf besonders anspruchsvolle Aufgaben, und eine sehr hohe Quote kann bedeuten, dass Vorschläge unkritisch übernommen werden – mit entsprechenden Qualitäts- und Sicherheitsrisiken. Aussagekräftig wird die Kennzahl erst gemeinsam mit Größen wie Review-Aufwand, Fehlerdichte und Testabdeckung.

Arbeitsrechtlich ist in Österreich Vorsicht geboten, wenn die Acceptance Rate einzelnen Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern zugeordnet wird. Eine personenbezogene Auswertung ist eine Kontrollmaßnahme im Sinn des § 96 Abs 1 Z 3 ArbVG: Berührt sie die Menschenwürde, ist sie nur mit Zustimmung des Betriebsrats in Form einer Betriebsvereinbarung zulässig. In Betrieben ohne Betriebsrat greift § 10 Abs 1 AVRAG, der die Zustimmung der betroffenen Personen verlangt. Unbedenklich und in der Praxis aussagekräftiger ist die Auswertung auf Team- oder Projektebene.

In technischen Verfahren wie dem Speculative Decoding bezeichnet die Acceptance Rate etwas anderes: Dort gibt sie an, wie viele der von einem kleinen, schnellen Entwurfsmodell vorhergesagten Token von einem größeren Prüfmodell bestätigt werden. Je höher dieser Anteil, desto mehr Token kann das System pro Prüfschritt übernehmen und desto schneller antwortet es bei gleicher Ausgabequalität.

Code-Beispiel

```python
# Acceptance Rate: Anteil der übernommenen Vorschläge
vorschlaege_gesamt = 1000
sofort_uebernommen = 280            # unverändert übernommen
nach_bearbeitung_uebernommen = 60   # bearbeitet und dann übernommen
verworfen = 660                     # 280 + 60 + 660 = 1000

acceptance_rate = sofort_uebernommen / vorschlaege_gesamt * 100
print(f"Acceptance Rate (unverändert): {acceptance_rate:.1f} %")
# Ausgabe: Acceptance Rate (unverändert): 28.0 %

gesamtnutzung = (sofort_uebernommen + nach_bearbeitung_uebernommen) / vorschlaege_gesamt * 100
print(f"Gesamtnutzung (inkl. bearbeitet): {gesamtnutzung:.1f} %")
# Ausgabe: Gesamtnutzung (inkl. bearbeitet): 34.0 %
```