KI-ROI

Der Begriff KI-ROI überträgt die klassische Kennzahl Return on Investment auf KI-Projekte: Nutzen (Zeitersparnis, weniger Fehler, höherer Umsatz) wird den Kosten für Lizenzen, Einrichtung, Schulung und laufenden Betrieb gegenübergestellt. Anders als bei einer neuen Maschine lässt sich der Nutzen einer KI-Anwendung oft nicht sofort in Euro ausdrücken – vor allem, wenn sie Qualität oder Entscheidungsgeschwindigkeit verbessert, statt direkt Kosten zu senken.

Wie schwer sich Betriebe mit der Messung tun, zeigt eine aktuelle Studie von Telekom MMS und mind digital: 41 % der Unternehmen ab 20 Mitarbeitenden nutzen KI aktiv, während im Vorjahr nur 17 % dazu zählten – gleichzeitig sanken die KI-Investitionen im Mittelstand von 0,41 % auf 0,35 % des Umsatzes. Auffällig: 37 % des KI-Investment-Ertrags entstehen laut Studie durch Fortschritte in der digitalen Reife, nicht durch zusätzliches Kapital. Wer also mehr Budget investiert, ohne Prozesse und Datenbasis zu verbessern, verbessert seinen ROI kaum.

Auf internationaler Ebene sorgte eine vielzitierte Untersuchung von MIT-Projekt NANDA für Aufsehen: Ein vorläufiger Bericht aus dem Jahr 2025 fand heraus, dass rund 95 Prozent der untersuchten integrierten Unternehmens-KI-Pilotprojekte keinen messbaren Effekt auf Gewinn und Verlust zeigten. Die Autoren weisen selbst darauf hin, dass es sich um einen einzelnen, noch nicht fachlich geprüften Bericht handelt und nicht um gesicherte Erkenntnis. Für den Alltag heißt das: ROI entsteht selten im Pilotversuch selbst, sondern erst, wenn eine Anwendung fest in Arbeitsabläufe eingebettet ist.

Ein sauberer ROI-Blick hilft eurem Betrieb vor allem, KI-Ausgaben zu priorisieren: Statt jedes Tool auszuprobieren, das gerade Aufmerksamkeit bekommt, vergleicht ihr Prozesse nach Volumen (wie oft läuft die Aufgabe pro Woche?) und Aufwand pro Durchlauf. Das senkt das Risiko, in ein Pilotprojekt zu investieren, das nie über die Testphase hinauskommt.

Konkret sinkt dadurch die Zeit, die Führungskräfte in Bewertungsrunden verbringen, weil klare Kennzahlen vorliegen – etwa eingesparte Minuten pro Angebot oder reduzierte Rückfragen im Kundenservice. Wichtiger noch: Ihr erkennt früh, wenn eine Anwendung zwar spannend wirkt, aber euren Kernprozess nicht wirklich entlastet, und könnt Budget rechtzeitig umschichten, statt es in Testphasen versickern zu lassen.

Die Kosten für ein KI-Projekt setzen sich aus Einrichtung (Anbindung an eure Daten und Systeme), laufenden Lizenz- oder API-Kosten und Zeit für Schulung und Anpassung zusammen – wie hoch das ausfällt, hängt stark davon ab, ob ihr ein bestehendes Tool anpasst oder eine individuelle Lösung bauen lasst.

Bei AI READY startet euer erstes KI-System zum Festpreis ab 3.500 € – das schafft zumindest für den ersten Baustein Planungssicherheit, bevor ihr über größere Rollouts entscheidet. Entscheidender für den ROI ist aber selten der reine Einführungspreis, sondern der Zeitaufwand, den euer Team braucht, um die Anwendung in bestehende Abläufe einzubauen und tatsächlich zu nutzen – dieser interne Aufwand wird in Kalkulationen häufig unterschätzt.

Ein Elektrogroßhändler mit 55 Mitarbeitenden lässt Angebote bislang manuell aus Preislisten und Kundenanfragen zusammenstellen – rund 25 Minuten pro Angebot, bei 40 Angeboten pro Woche. Nach Einführung eines KI-gestützten Angebotsassistenten sinkt die Zeit auf rund 10 Minuten je Angebot. Der Betrieb bemisst den ROI schlicht: eingesparte Stunden mal Stundensatz im Innendienst, abzüglich Lizenzkosten und der Einarbeitungszeit. Nach rund vier Monaten war die Investition amortisiert – vorausgesetzt, das Tool wird tatsächlich in den täglichen Ablauf integriert und nicht nur in Ausnahmefällen genutzt.