ROI bei KI: Warum die Renditen hinter den Erwartungen zurückbleiben und wie man sie verbessern kann

Derzeit werden überall Investitionen in KI getätigt. Beweise dafür, dass sich diese Investitionen auszahlen, sind jedoch viel schwerer zu finden. Die meisten Unternehmen führen Pilotprojekte durch, kaufen Tools und führen KI-Agenten teamübergreifend ein, in der Hoffnung, dass sich der Nutzen irgendwann einstellt. Viele Führungskräfte erwarten, dass sich KI schnell amortisiert, und viele Unternehmen sind noch dabei herauszufinden, wie sie dies nachweisen können.

Der KI-ROI misst den Wert, den eine KI-Investition im Verhältnis zu ihren Gesamtkosten generiert, und dieser Wert hängt von weit mehr ab als nur davon, welches Modell oder welcher Anbieter ausgewählt wird. Die Auswahl der Anwendungsfälle, die Datenqualität, die Integration in Arbeitsabläufe, die Akzeptanz sowie die laufenden Kosten, die sich nach der Einführung anhäufen, stellen für viele Unternehmen eine Hürde dar, bevor sie überhaupt eine Rendite erzielen können. Dieser Artikel behandelt, was der KI-ROI eigentlich ist, warum er oft hinter den Erwartungen zurückbleibt, wie man ihn misst und wo er in der Regel messbaren Mehrwert in den Bereichen Kunden-, Handels-, Content- und Mitarbeitererfahrung schafft.

Was ist der KI-ROI?

Der KI-ROI (Return on Investment für künstliche Intelligenz) ist der Ertrag, den ein Unternehmen aus einer KI-Investition erzielt, gemessen an den Gesamtkosten für deren Implementierung und Betrieb. Am deutlichsten zeigt sich dies in finanzieller Form (als „harter“ ROI), der sich als zusätzlicher Gewinn durch höhere Umsätze oder geringere Kosten in einem Geschäftsbereich aufgrund der KI-Implementierung darstellt.

Doch finanzielle Erträge sind nicht die einzigen Ergebnisse, die zählen. Auch die Zufriedenheit von Kunden und Mitarbeitern wirkt sich auf das Unternehmen aus. Es dauert jedoch in der Regel länger, bis sich diese in geschäftlichen Mehrwert umsetzt, als dies bei direkten Kostensenkungen der Fall ist.

Das bedeutet jedoch nicht, dass jedes positive Anzeichen als Beweis gilt. Der Einsatz von KI, eine schnellere Erledigung von Aufgaben und ein erfolgreiches Pilotprojekt sind zwar allesamt nützliche Signale, aber keines davon begründet für sich allein einen finanziellen ROI. Ein Team kann ein Tool ständig nutzen und dennoch nicht nachweisen können, dass es das Unternehmen vorangebracht hat.

Warum bleiben KI-Investitionen hinter den erwarteten Erträgen zurück?

KI-Anwender erwarten oft, dass sich ihre Initiativen schnell und vorhersehbar auszahlen, so wie es bei einer neuen Maschine oder einem neuen Gebäude der Fall sein könnte. KI funktioniert jedoch anders als es traditionelle ROI-Modelle vorsehen. Produktivitätssteigerungen durch KI können sich beispielsweise in einem Arbeitsablauf schnell zeigen, in einem anderen hingegen Monate länger dauern – abhängig vom Geschäftsmodell, vom Betriebsmodell und davon, wie zentral der Anwendungsfall für die Unternehmensstrategie ist.

Sowohl Führungskräfte als auch KI-Verantwortliche stoßen häufig auf dieselben wenigen Probleme, von denen jedes einen direkten Einfluss auf Kosten, Akzeptanz oder Geschäftsergebnisse hat.

Anwendungsfällen fehlt ein definiertes Geschäftsergebnis

Zahlreiche KI-Initiativen werden vorangetrieben, ohne dass man sich darauf geeinigt hat, welches Problem gelöst werden soll, wer dafür verantwortlich ist, wie die Ausgangsbasis aussieht oder was überhaupt als Erfolg gelten würde. Ohne diese Grundlagen gibt es später nichts, an dem sich der ROI messen lässt, sodass die Ergebnisse bestenfalls anekdotischer Natur sind. Dies ist zudem kein seltenes Problem. Laut der Umfrage „2026 State of the CIO“ von CIO.com nennen 32 % der CIOs unklar definierte ROI-Kennzahlen als Hürde für die Skalierung von KI, und dies lässt sich in der Regel genau auf diese Lücke zurückführen.

KI hat keinen Zugriff auf zuverlässige Daten oder lässt sich nicht in bestehende Arbeitsabläufe integrieren

Informationen sind oft über Systeme verstreut, die nicht miteinander kommunizieren, und die hochwertigen Daten, die KI-Systeme benötigen, sind schwerer zu beschaffen, als die meisten Teams erwarten. Selbst wenn KI-Tools nützliche Ergebnisse liefern, müssen Mitarbeiter oder Kunden diese häufig an anderer Stelle kopieren, neu formatieren oder doppelt überprüfen, bevor sie darauf reagieren können – was die Effizienzgewinne, die das Projekt eigentlich bringen sollte, still und leise untergräbt.

Kosten und personeller Aufwand werden unterschätzt

Der Listenpreis der meisten KI-Lösungen spiegelt selten wider, was ihr Betrieb tatsächlich kostet. Integrationsarbeiten, Datenaufbereitung und -analyse, Training, manuelle Überprüfung, laufende Wartung sowie die Nutzungskosten, die mit der Einführung steigen, summieren sich. Auch die Einstellung von KI-Spezialisten zur Verwaltung all dieser Aufgaben ist nicht kostenlos. Das meiste davon wird im ursprünglichen Business Case außer Acht gelassen, insbesondere die Kosten für die Skalierung der KI über das erste Pilotprojekt hinaus.

Verzögerungen bei der Einführung und der Ausgabequalität

Eine begrenzte KI-Einführung, unzuverlässige Ergebnisse und der Zeitaufwand für die Überprüfung oder Korrektur von KI-generierten Ergebnissen können den Wert, den ein Anwendungsfall eigentlich liefern sollte, still und leise zunichte machen. Change Management spielt hier eine größere Rolle, als die meisten Teams erwarten. Ein Tool, dem niemand genug vertraut, um es zu nutzen, oder eines, das ständige menschliche Eingriffe erfordert, um Fehler zu erkennen, spart eigentlich niemandem Zeit.

Wie misst man den KI-ROI?

Die Messung des KI-ROI beginnt bereits, bevor KI überhaupt ins Spiel kommt, und um sie richtig durchzuführen, muss man beide Seiten der Gleichung genau messen können – nicht nur die Vorteile, auf die alle hoffen. Die Methode bleibt dabei konsistent, auch wenn sich die Einzelheiten mit jedem Anwendungsfall ändern.

1. Legen Sie eine Ausgangsbasis fest

Wählen Sie einen konkreten Anwendungsfall aus und erfassen Sie, wie dieser Geschäftsprozess derzeit abläuft, bevor sich etwas ändert. Definieren Sie das Ergebnis, das der Anwendungsfall tatsächlich verbessern soll – etwas Konkretes wie die Kosten pro Service-Lösung oder die Konversionsrate im E-Commerce, nicht nur das vage Gefühl, dass alles schneller läuft.

2. Vorteile und Kosten ermitteln

Identifizieren Sie messbare finanzielle Vorteile, eine tatsächliche Senkung der Servicekosten oder einen zusätzlichen Gewinn durch höhere Umsätze. Erfassen Sie alles Wertvolle, dem noch kein separat begründbarer Geldwert zugeordnet werden kann, anstatt es in derselben Zahl zusammenzufassen. Die Kosten sollten die Implementierungs- und laufenden Betriebskosten über denselben Messzeitraum wie die Vorteile umfassen, nicht nur die Anfangsinvestition.

3. Berechnen Sie den ROI

Die ROI-Berechnung wird einfach, sobald die Eingabewerte fundiert sind:

• Ziehen Sie die Gesamtkosten für KI von den messbaren finanziellen Vorteilen ab.
• Teilen Sie das Ergebnis durch die Gesamtkosten für KI.
• Multiplizieren Sie das Ergebnis mit 100.

So sieht das in der Praxis aus. Wenn ein KI-gestützter Service-Workflow die tatsächlichen Supportkosten über sechs Monate um 12.000 Dollar senkt und die Implementierung sowie der Betrieb in diesem Zeitraum 8.000 Dollar kosten, beträgt der ROI 50 %. Diese Zahlen weisen zudem auf eine Amortisationszeit hin, die für sich genommen beachtenswert ist – nicht nur der einzelne Prozentsatz.

4. Ergebnisse sorgfältig zuordnen

Wie hoch der ROI ausfällt, hängt von den Besonderheiten des Anwendungsfalls ab, doch die Methode zur Messung des ROI bleibt konsistent. Finanzielle Ergebnisse sind nur ein Teil des Gesamtbildes, auch wenn sie den deutlichsten Bezug zur allgemeinen Geschäftsleistung darstellen. Vergleichen Sie KI-gestützte Ergebnisse nach Möglichkeit mit einer geeigneten Kontrollgruppe, da ein einfacher Vorher-Nachher-Vergleich den Beitrag der KI überbewerten kann, wenn sich gleichzeitig auch andere Prozesse, Teams oder Technologien ändern.

5. Überprüfen Sie die Zahlen regelmäßig

Überprüfen Sie die Berechnung erneut, wenn sich Nutzung und Kosten verändern, und verfolgen Sie neben den finanziellen Ergebnissen auch die Akzeptanz, die Qualität der Ergebnisse sowie das Feedback von Kunden oder Mitarbeitern. Eingesparte Stunden, Zeitersparnis und Zeiteinsparungen sind zwar real, zählen aber erst dann zum ROI der KI, wenn sie sich in einem tatsächlichen Ergebnis niederschlagen – sei es in Form von weniger Fehlern, geringeren Kosten oder Kapazitäten, die auf Bereiche umgeleitet werden, die Umsatz generieren. Widerstehen Sie der Versuchung, jede eingesparte Stunde als direkte Kosteneinsparung zu betrachten, es sei denn, sie führt zu einem messbaren finanziellen Nutzen.

Wo kann KI in digitalen Erlebnissen messbaren Mehrwert schaffen?

KI schafft in der Regel den größten Mehrwert in einer Handvoll wiederkehrender digitaler Erlebnisse, wobei sich die genauen Kennzahlen, die es zu verfolgen gilt, von Fall zu Fall unterscheiden und die Wertschöpfungskette, in der das jeweilige Erlebnis angesiedelt ist, darüber entscheidet, was tatsächlich zählt.

Die richtige Kennzahl richtet sich stets nach dem Geschäftsergebnis, das eine bestimmte KI-Funktion tatsächlich verbessern soll. Ein Kundenservice-Team, das bereits KI einsetzt, um Kosten zu senken und Anfragen schneller zu bearbeiten, sollte neben der Geschwindigkeit auch die Zufriedenheit im Blick behalten, denn eine schnellere falsche Antwort ist kein strategischer Vorteil – es ist einfach nur eine schnellere falsche Antwort. Die gleiche Logik gilt unabhängig davon, ob ein Einzelhändler im Nahen Osten versucht, neue Märkte zu erschließen, oder ob ein Hersteller lediglich eine höhere Entscheidungsqualität in der Fertigung anstrebt. Messbare Auswirkungen, nicht die Aktivität selbst, unterscheiden den Erfolg von KI von einem teuren Experiment.

Wie können Unternehmen den KI-ROI verbessern?

Das meiste, was den KI-ROI schwächt, lässt sich beheben, sobald klar ist, wo die Probleme tatsächlich liegen. Diese Lücke sollte man ebenfalls ernst nehmen. Laut PwC erzielen die besten 20 % der Unternehmen 74 % aller KI-getriebenen Erträge – diese Lücke zu schließen, ist also keine Glückssache. Das Ziel besteht nicht darin, KI sofort auf jeden Prozess loszulassen, sondern den Mehrwert Schritt für Schritt, einen Arbeitsablauf nach dem anderen, nachzuweisen. KI liefert in der Regel die schnellsten Erfolge, wenn sie zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben eingesetzt wird und so den Mitarbeitern Zeit für Ermessensentscheidungen verschafft, die ein System nicht eigenständig treffen kann. Einige praktische Maßnahmen machen oft den größten Unterschied:

• Priorisieren Sie Anwendungsfälle mit einem klaren geschäftlichen Bedarf. Weisen Sie jedem Anwendungsfall von Anfang an – und nicht erst im Nachhinein – einen Verantwortlichen und ein messbares Ergebnis zu.
• Gewähren Sie der KI Zugriff auf genaue, relevante Informationen. Binden Sie sie in die Systeme ein, die bereits Teil des Arbeitsablaufs sind, anstatt die Mitarbeiter zu bitten, Umwege zu gehen. Die direkte Einbettung der KI in ein bestehendes Tool fördert die Akzeptanz in der Regel weitaus besser als es ein eigenständiger Assistent jemals könnte.
• Platzieren Sie KI-Ergebnisse dort, wo die Mitarbeiter bereits arbeiten. Stellen Sie sie innerhalb bestehender Tools zur Verfügung, anstatt ein weiteres isoliertes Tool hinzuzufügen, das niemand öffnen möchte.
• Legen Sie angemessene Berechtigungen, Punkte für die Überprüfung durch Menschen und Qualitätskontrollen fest. Das sind keine Hindernisse; sie sorgen dafür, dass menschliches Urteilsvermögen und KI-Ergebnisse zusammenwirken, anstatt sich gegenseitig zu behindern.
• Schulen Sie die Nutzer und sammeln Sie Feedback. Verbessern Sie den Arbeitsablauf im Zuge der zunehmenden Akzeptanz, anstatt den Tag der Einführung als Ziellinie zu betrachten.
• Nutzen Sie gemessene Ergebnisse, um zu entscheiden, wie es weitergeht. Verfeinern, erweitern oder beenden Sie einen Anwendungsfall auf der Grundlage von Belegen und überwachen Sie dessen Kosten und Ergebnisse auch dann weiter, wenn er bereits als Erfolg gilt.

Nichts davon erfordert, dass Unternehmen KI als eine Art Allheilmittel betrachten. KI sinnvoll einzusetzen bedeutet, jeden Anwendungsfall wie jede andere Unternehmensinvestition als Teil einer umfassenderen KI-Strategie zu behandeln – einer Strategie, die sich bezahlt machen muss.

KI mit digitalen Erlebnissen verbinden – mit Liferay DXP

Liferay DXP verbindet die Inhalte, Daten, Systeme und digitalen Erlebnisse, in denen Unternehmen KI tatsächlich einsetzen – sei es ein Kundenportal, ein Online-Shop, ein Content-Betrieb oder ein mitarbeiterorientiertes Tool für die Personalabteilung oder andere interne Teams. Die Bereitstellung KI-gestützter Funktionen und agentenbasierter KI in Verbindung mit den richtigen Systemen und Berechtigungen ist oft der entscheidende Faktor, der ein vielversprechendes Pilotprojekt von einer Lösung unterscheidet, die tatsächlich echte Geschäftsziele unterstützt.

Mit Liferay DXP können Teams:

• KI-generierte Antworten und Empfehlungen direkt in Kundenportalen und Self-Service-Erlebnissen anzeigen
• KI-Modelle mit E-Commerce-Daten verknüpfen, damit Empfehlungen und Inhalte das tatsächliche Angebot im Katalog widerspiegeln
• KI-gestützte Inhalte neben allen anderen Inhalten, die über denselben Content-Betrieb laufen, verwalten und steuern
• Berechtigungen und Prüfpunkte zur Risikominderung festlegen, damit KI-Ergebnisse die richtigen Personen zum richtigen Zeitpunkt erreichen
• Mitarbeiterorientierte Tools und Informationen über dieselbe Benutzeroberfläche bereitstellen, die die Mitarbeiter bereits nutzen

Nichts davon ersetzt die zuvor behandelte Messarbeit, und nichts davon ist für sich genommen eine Abkürzung zum Wettbewerbsvorteil. Was auch immer entwickelt wird, muss weiterhin an dem ursprünglichen Geschäftsziel gemessen werden, das es verbessern sollte, und eine bessere Entscheidungsfindung unterstützen, anstatt nur ein weiteres Dashboard hinzuzufügen, das niemand überprüft.

KI-Investitionen nutzbar machen

Die Verbesserung des KI-ROI hängt von einem lösungswürdigen Anwendungsfall, einem praktikablen Weg in den täglichen Betrieb und einer Möglichkeit ab, das Ergebnis tatsächlich zu messen. Nichts davon erfordert, alles auf einmal zu lösen.

Beginnen Sie mit einem definierten Arbeitsablauf, bewerten Sie dessen Leistung und bauen Sie darauf auf – basierend auf Fakten statt auf Momentum. Entdecken Sie die KI-Funktionen von Liferay DXP, um zu sehen, wie KI mit den Inhalten, Systemen und Erlebnissen verknüpft werden kann, bei denen sie einen Mehrwert schaffen soll.

Häufig gestellte Fragen zum ROI von KI

Wie lange dauert es, bis sich der ROI von KI zeigt?

Das hängt stark vom Anwendungsfall, dem damit verbundenen Implementierungsaufwand, der Geschwindigkeit, mit der die Mitarbeiter die Technologie tatsächlich annehmen, und davon ab, welche Ergebnisse überhaupt gemessen werden. Ein eng gefasster, klar abgegrenzter Arbeitsablauf kann bereits innerhalb weniger Monate Ergebnisse liefern, während eine umfassendere Initiative, die mehrere Systeme und Teams betrifft, oft deutlich länger braucht, um sich zu bewähren.

Welche Kosten sollten bei der Berechnung des KI-ROI berücksichtigt werden?

Nutzungsgebühren für Software oder KI-Modelle, Integrationsarbeiten, Datenaufbereitung, Schulungen, menschliche Überwachung und laufende Wartung gehören alle in die Berechnung ein. Werden diese Punkte nicht berücksichtigt, sehen die anfänglichen ROI-Zahlen oft besser aus, als sie sich später tatsächlich erweisen werden.

Mit welchen Kennzahlen können Unternehmen den KI-ROI messen?

Finanzielle Ergebnisse wie Kostensenkungen oder zusätzliche Umsätze sind die deutlichsten Indikatoren, aber auch anwendungsspezifische Kennzahlen spielen eine Rolle. Kosten pro Lösung, Konversionsrate und Bearbeitungszeit sind gängige Beispiele. Die richtige Kombination hängt davon ab, wofür der Anwendungsfall ursprünglich entwickelt wurde.

Warum könnte ein KI-Pilotprojekt erfolgreich sein, ohne einen geschäftlichen ROI zu erzielen?

Ein Pilotprojekt kann zeigen, dass die Technologie funktioniert, ohne jedoch zu beweisen, dass die Mitarbeiter sie tatsächlich annehmen, dass sie echten finanziellen Mehrwert schafft oder dass sie sich in einem komplexen, unübersichtlichen Geschäftsablauf bewährt. Technischer Erfolg und geschäftlicher ROI hängen zwar zusammen, sind aber nicht dasselbe.