Denkfehler bei der Bewertung von KI Warum die klassische ROI-Logik bei KI versagt

Künstliche Intelligenz folgt bei der wirtschaftlichen Bewertung grundlegend anderen Prinzipien als klassische IT-Projekte. HtecTEC räumt mit weit verbreiteten Annahmen zur ROI-Berechnung auf.

Ob Dokumente innerhalb von Sekunden zusammenfassen, große Datenmassen analysieren oder generell Prozesse beschleunigen – die großen Vorteile der KI sind im Geschäftsalltag vor allem auf individueller Ebene unmittelbar spürbar.

Während die Nutzung steigt, schlägt sich der wirtschaftliche Beitrag allerdings oftmals nicht im Gesamtergebnis nieder. Der Grund dafür liegt aber nicht an der Messung allein. Individuelle Zeitgewinne verpuffen, solange niemand sie in Output, Kapazität oder Umsatz überführt. Was nicht überführt wird, kommt im Ergebnis nicht an, egal, wie gut gemessen wird.

Htec stellt fünf verbreitete Mythen in Sachen ROI-Berechnung von KI-Projekten der Realität gegenüber:

1. Mythos: Mit dem Go-live sind die größten Kosten erledigt.

Realität: Erst im produktiven Einsatz entstehen viele der entscheidenden Aufwände – etwa für Modellnutzung, Rechenleistung, Monitoring oder kontinuierliche Optimierung. Auch organisatorische Anpassungen schlagen oft erst nach der Einführung zu Buche.

2. Mythos: Ein erfolgreicher Proof of Concept belegt den Business Case.

Realität: Ein Pilotprojekt zeigt, dass eine KI technisch funktioniert. Ob sie wirtschaftlich tragfähig ist, entscheidet sich erst bei der Integration in bestehende Systeme, Prozesse und Compliance-Strukturen.

3. Mythos: Der ROI lässt sich einmalig berechnen.

Realität: KI entwickelt sich kontinuierlich weiter. Modelle, Daten und Nutzungsmuster verändern sich, sodass Unternehmen Kosten, Nutzung und Geschäftsergebnisse laufend bewerten und nachsteuern müssen.

4. Mythos: Der Wert von KI steckt allein in der Technologie.

Realität: Der größte wirtschaftliche Nutzen entsteht in den Geschäftsprozessen – durch schnellere Abläufe, bessere Entscheidungen und höhere Produktivität. Wer nur die Technologie bewertet, übersieht den eigentlichen Wertbeitrag.

5. Mythos: KI rechnet sich vor allem durch Kosteneinsparungen.

Realität: In vielen Unternehmen entsteht der größte Mehrwert nicht durch geringere Kosten, sondern durch mehr Output mit bestehenden Teams und effizientere Arbeitsabläufe. Entsprechend sind auch die Erfolgskriterien neu zu definieren.

Diese Kennzahlen sollten Unternehmen im Blick behalten

Um den wirtschaftlichen Erfolg von KI realistisch zu bewerten, empfiehlt sich eine Kombination aus finanziellen und operativen Kennzahlen:

• Kosten: Entwicklung, Integration, Betrieb, Modellnutzung und Wartung

• Produktivität: Zeitersparnis, Automatisierungsgrad, Durchlaufzeiten

• Qualität: Fehlerquote, Genauigkeit, Kundenzufriedenheit

• Geschäftswirkung: Umsatzbeitrag, Conversion, Bearbeitungszeiten oder Time-to-Market

Erst das Zusammenspiel dieser Kennzahlen liefert ein belastbares Bild über den tatsächlichen wirtschaftlichen Beitrag einer KI-Anwendung.

„Viele Unternehmen behandeln den ROI von KI wie den eines Softwareprojekts: einmal rechnen, dann umsetzen. Das funktioniert nicht. Ein Business Case lässt sich immer argumentieren, ein Gate kann man nur bestehen oder reißen“, verdeutlicht Ronny Fehling, Chief AI Transformation Officer bei Htec. „Deshalb ersetzen wir statische ROI-Modelle durch überprüfbare Kriterien: Was muss bis wann in Produktion messbar sein, und wann stoppen wir? Die entscheidende Messgröße ist nicht der Preis pro Token, sondern die Kosten pro akzeptiertem Ergebnis.“

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