Illustration Absmeier foto freepik

Künstliche Intelligenz wird zunehmend zu einem strategischen Faktor in der Wirtschaft. Unternehmen setzen KI ein, um Prozesse zu optimieren, Kosten zu senken und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Der erwartete Nutzen ist hoch – doch der tatsächliche wirtschaftliche Effekt bleibt oft schwer greifbar. Entscheidend für den nachhaltigen Erfolg ist daher der Nachweis eines klaren Returns on Investment (ROI). Die zentrale Frage lautet: Wie lässt sich dieser bei KI-Projekten zuverlässig messen?

ABBYY, Experte für automatisiertes und KI-basiertes Dokumentenmanagement (IDP, Intelligent Document Processing) erläutert, wie sich der wirtschaftliche Nutzen von KI messen lässt.

Der wirksamste Ansatz ist die direkte Verknüpfung von KI-Maßnahmen mit geschäftskritischen Leistungskennzahlen. Dazu gehören messbare Fortschritte wie gesteigerte Prozesseffizienz, verkürzte Durchlaufzeiten, höhere Genauigkeit oder unmittelbare Kosteneinsparungen. Auch qualitative Effekte wie verbesserte Kundenerfahrungen oder zufriedenere Mitarbeiter sollten berücksichtigt werden. Diese wirken sich langfristig auf Wettbewerbsfähigkeit und Wachstum aus, auch wenn sie sich schwerer quantifizieren lassen.

Der ROI von KI-Projekten zeigt sich jedoch nicht nur in kurzfristigen Einsparungen. Ebenso wichtig ist die Frage, wie gut sich eine Lösung in bestehende Digitalstrategien einfügt. Langfristige Skalierbarkeit, Anpassungsfähigkeit und rechtliche Absicherung gehören zu den Faktoren, die in die wirtschaftliche Bewertung einfließen.

Praxisbeispiel mit messbarem Mehrwert

Ein Projekt zeigt den wirtschaftlichen Nutzen intelligenter Automatisierung. Gemeinsam mit einem Partner unterstützte ABBYY ein großes britisches Backwarenunternehmen bei der Automatisierung der Zollabwicklung zwischen dem Vereinigten Königreich und der EU nach dem Brexit. Dabei sollten die Prozesse beschleunigt und die Fehleranfälligkeit deutlich verringert werden.

Die Ergebnisse sprechen für sich. Die Lösung erreichte 100 Prozent Datenrichtigkeit sowie eine Dunkelverarbeitungsquote von 99 Prozent. Fehlerhafte manuelle Eingaben wurden praktisch eliminiert. Der Verarbeitungsaufwand reduzierte sich um 80 Prozent. Die Zollabwicklung dauerte weniger als fünf Minuten, wodurch die Produkte 95 Prozent schneller in den Handel gelangten. Gleichzeitig reduzierten sich rechtliche Risiken im grenzüberschreitenden Handel spürbar. Das Unternehmen konnte seine Effizienz steigern, Lieferzeiten verkürzen und seine Marktposition stärken – ganz ohne zusätzliches Personal.

Wie Startups den ROI überzeugend vermitteln

Für B2B-orientierte KI-Startups ist der wirtschaftliche Nutzen ihrer Lösungen das zentrale Argument im Kundengespräch. Im Pitch sollten sie daher weniger auf technische Features setzen, sondern auf die konkreten Auswirkungen auf Geschäftsziele. Entscheidend ist, wie die Lösung Zeit spart, Abläufe verbessert oder zur Verbesserung der Compliance beiträgt.

Startups sollten dazu Ergebnisse aus Pilotprojekten oder Fallstudien nutzen, um den geschäftlichen Mehrwert ihrer Lösung nachzuweisen. Greifbare Zahlen schaffen Vertrauen und erleichtern die Entscheidung. Langfristig sollte die Lösung als Motor für Wachstum und Belastbarkeit positioniert werden. Der ROI wird dann nicht nur über Einsparungen, sondern auch über strategische Vorteile und Risikominimierung vermittelt.

Wirtschaftlichkeit messbar machen

Der wirtschaftliche Erfolg von künstlicher Intelligenz zeigt sich dann, wenn Technologie mit konkreten Geschäftszielen verknüpft wird. Ein klar definierter ROI, der sowohl Effizienz als auch strategische Wirkung berücksichtigt, schafft eine verlässliche Grundlage für Investitionen. So wird aus KI ein realer Faktor für unternehmerischen Erfolg.

ROI von KI messen

Die Messung des Return on Investment (ROI) bei künstlicher Intelligenz (KI) ist essenziell, um Investitionsentscheidungen faktenbasiert zu treffen und den Erfolg von Projekten nachhaltig sicherzustellen. Während KI gewaltige Potenziale birgt, sind die Kosten und der Nutzen oft schwer vergleichbar. Ein systematischer Ansatz hilft, Transparenz zu schaffen, Risiken zu managen und die Wirtschaftlichkeit über den gesamten Lebenszyklus einer Lösung nachzuweisen.

Grundlagen der ROI-Berechnung bei KI

Der ROI stellt das Verhältnis von Nettonutzen zu den Gesamtkosten dar und wird wie folgt berechnet:

ROI = (Nettonutzen / Gesamtkosten) × 100 %

KI-Projekte zeichnen sich durch besondere Herausforderungen aus, darunter hohe Unsicherheit in Nutzenprognosen, schwer quantifizierbare (intangible) Vorteile und fortlaufende Betriebskosten für Datenpflege und Modellpflege.

Laut einer Deloitte-Studie planen bereits 76 % der Unternehmen, ihre KI-Investitionen in den kommenden Jahren zu erhöhen, was den Bedarf an belastbaren ROI-Analysen unterstreicht.

Schritte zur ROI-Ermittlung

Kostenanalyse
- Ermitteln Sie alle direkten Ausgaben (Hardware, Software, Lizenzen, Personal) und indirekten Aufwände (Datenbereinigung, Schulungen, Change Management).
Nutzenquantifizierung
- Identifizieren Sie messbare Effekte (Kosteneinsparungen, Umsatzsteigerungen, Prozesszeiten) und schätzen Sie intangible Effekte (Kundenzufriedenheit, Markenwert).
Zeithorizont und Diskontierung
- Legen Sie einen Analysezeitraum fest und berücksichtigen Sie Abzinsung, um zukünftige Nutzenströme vergleichbar zu machen.
Risikobewertung
- Führen Sie Szenarioanalysen durch (zum Beispiel Monte-Carlo), bewerten Sie Eintrittswahrscheinlichkeiten und planen Sie Puffer für Unwägbarkeiten ein.
Kontinuierliches Monitoring
- Überwachen Sie KPIs fortlaufend, passen Sie Annahmen an und justieren Sie Budgets, um Abweichungen frühzeitig zu korrigieren.

Praxisbeispiele und Kennzahlen

Use Case	Nutzen	Kosten	ROI/ Ergebnis	Quelle
Bestands-optimierung im Einzelhandel	Einsparung durch Lagerabbau	50 000 € Investition	380 % innerhalb von 3 Jahren	[1]
Fraud Detection im Finanzdienst	Vermeidung von Betrugskosten	80 000 € Setup	250 % innerhalb von 1 Jahr	[1]
Chatbot im Kundenservice	Reduktion von Support-stunden um 60 %	10 000 € Lizenzkosten	700 % im ersten Jahr	[1]
Automatisierte Zollabwicklung	80 % weniger manueller Aufwand, 99 % Dunkel-verarbeitung	–	Prozess < 5 Minuten, 95 % schnellere Markteinführung	[2]

Fast die Hälfte aller deutschen Unternehmen, die KI einsetzen, bewertet das Kosten-Nutzen-Verhältnis als günstig.

Best Practices für nachhaltige Erfolgsmessung

Integrieren Sie ROI-Kennzahlen in ein unternehmensweites Performance-Management (Balanced Scorecard, BI-Dashboards).
Definieren Sie zu Projektstart klare Baselines (Ist-Daten) und stellen Sie eine saubere Daten-Governance sicher.
Arbeiten Sie agil: Validieren Sie Nutzenannahmen in kurzen Sprints und passen Sie Investitionspläne zeitnah an.
Berücksichtigen Sie neben harten KPIs (Kosten, Zeit) auch weiche Faktoren (Mitarbeiterzufriedenheit, Innovationskraft).
Verankern Sie ein Governance-Modell mit klaren Verantwortlichkeiten für Controlling, Datenschutz und ethische Aspekte.

Genki Absmeier

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[1] www.ao-itc.de

[2] www.cmm360.ch

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