heise-Angebot: KI-ROI messen: Was bringt der KI-Einsatz wirtschaftlich wirklich?

Die Herausforderung der Erfolgsmessung bei KI-Investitionen

Künstliche Intelligenz hat sich in vielen Unternehmen zu einem zentralen Investitionsbereich entwickelt. Doch während Führungskräfte in der Praxis häufig von spürbaren Produktivitätsgewinnen berichten, fällt es vielen Organisationen schwer, diese Fortschritte in belastbare betriebswirtschaftliche Kennzahlen zu übersetzen. Oftmals stecken Pilotprojekte in einer Sackgasse fest, weil der interne Nachweis über den tatsächlichen Mehrwert fehlt.

Historisch betrachtet ist dieses Phänomen nicht neu. Bereits bei der Einführung früherer technologischer Innovationen wie dem klassischen Personal Computer, dem Internet oder Cloud-Computing-Lösungen klaffte eine Lücke zwischen dem subjektiven Empfinden einer effizienteren Arbeitsweise und der tatsächlichen Sichtbarkeit in der Bilanz. Bei der aktuellen Welle der KI-Integration wiederholt sich dieses Muster nun auf eine neue Art und Weise.

Warum klassische Metriken oft an ihre Grenzen stoßen

Die Messung des Return on Investment (ROI) ist ein bewährtes Instrument der Betriebswirtschaft. Grundsätzlich lässt sich diese Logik auch auf KI-Projekte übertragen. Dennoch gibt es signifikante Unterschiede, die eine direkte Anwendung erschweren. In klassischen Produktionsumgebungen lassen sich Kennzahlen wie Stückzahlen oder Durchlaufzeiten an einem Förderband präzise erfassen. In der modernen Wissensarbeit hingegen fehlen solche greifbaren Indikatoren.

Ein beschleunigter Prozess – etwa die Erstellung eines Entwurfs durch eine KI – bedeutet nicht zwingend eine direkte Wertschöpfung. Oftmals wird der gewonnene Zeitvorteil durch nachgelagerte Prozesse wie manuelle Prüfungen, notwendige Korrekturen oder zusätzliche Abstimmungsrunden wieder neutralisiert. Die Herausforderung besteht darin, zwischen der bloßen Aktivität und der tatsächlichen Wirkung zu unterscheiden.

Strategische Ansätze zur Bewertung

Um den wirtschaftlichen Nutzen von KI-Anwendungen greifbar zu machen, ist ein Umdenken erforderlich. Anstatt sich ausschließlich auf abstrakte Produktivitätsversprechen zu verlassen, sollten Unternehmen einen strukturierten Denkrahmen etablieren. Ziel ist es, den Nutzen durch einfache, aber aussagekräftige Messgrößen zu erfassen, die auch ohne tiefgreifendes betriebswirtschaftliches Vorwissen anwendbar sind.

Ein systematischer Ansatz zur Erfolgsmessung umfasst dabei folgende Aspekte:

* **Analyse der Ausgangslage:** Identifikation der klassischen Kennzahlen, die für das jeweilige Unternehmen relevant sind.

* **Transfer der ROI-Logik:** Anpassung der betriebswirtschaftlichen Bewertungsmethoden auf die spezifischen Anforderungen von KI-Systemen.

* **Differenzierung:** Unterscheidung zwischen sichtbarer Aktivität und echtem betriebswirtschaftlichem Mehrwert.

* **Implementierung:** Entwicklung eines Rahmens, der eine kontinuierliche Überprüfung der KI-Projekte ermöglicht.

Praxisnahe Unterstützung bei der Evaluierung

Um Unternehmen bei dieser komplexen Aufgabe zu unterstützen, bietet der Fachdienst heise KI PRO ein Webinar an, das am 4. August 2026 stattfindet. Die Veranstaltung richtet sich an Entscheidungsträger und Interessierte, die den wirtschaftlichen Nutzen von KI im eigenen Unternehmen fundiert belegen möchten.

Die Referenten Kim M. Scheurenbrand, Applied AI & Strategy Manager bei heise KI PRO und Mitautor der Deutschen Normungsroadmap KI, sowie Maximilian Schreiner, leitender Redakteur bei THE DECODER, vermitteln hierbei praxisnahe Ansätze. Das Webinar soll Teilnehmern dabei helfen, die Lücke zwischen technologischer Implementierung und betriebswirtschaftlichem Nachweis zu schließen. Fachliche Vorkenntnisse sind für die Teilnahme nicht zwingend erforderlich, da der Fokus auf einer verständlichen Vermittlung der Methoden liegt.