Viele Unternehmen tappen in die ROI-Falle: Sie messen KI-Investitionen mit veralteten Kriterien – und unterschätzen den eigentlichen Werttreiber ihrer KI-Strategie.
Die größte Herausforderung bei der Bewertung von KI-Investitionen ist selten die Technologie selbst. Vielmehr scheitert sie am Mangel an präzisen Messkriterien für den Business Impact. Herkömmliche Kennzahlen wie der prozentuale ROI greifen zu kurz, wenn KI gleichzeitig Prozesse verändert, Fehlerquoten senkt und neue Vertriebs-Chancen eröffnet.
Aus meiner Erfahrung haben sich folgenden entscheidende KPIs herauskristallisiert:
1️⃣ Kostenreduktion pro Einheit
Direkte Effizienzgewinne sichtbar machen – der erste harte Hebel für die Akzeptanz bei CFOs. (Beispiel: -40% Bearbeitungszeit im Claim Management durch NLP)
2️⃣ Time-to-Value
Wie schnell fließen erste Ergebnisse? Kritisch für Akzeptanz bei Stakeholdern und Budgetfreigaben!
3️⃣ Prozessqualität
Der unterschätzte Champion. Ein Beispiel: KI-gestützte Qualitätskontrolle reduziert die Recall-Kosten um 62%.
4️⃣ Umsatzeffekt pro Anwendungsfall
Konkrete Zahlen als Dealbreaker: +18% Cross-Sales durch Next-Best-Action-Modelle.
5️⃣ Strategische Beweglichkeit
Wie schnell können KI-Modelle umtrainiert werden, um auf Marktveränderungen zu reagieren?
Mein Tipp: Beginnen Sie mit einer kritischen KI-Inventur: Welche Ihrer 10 wichtigsten Geschäftsprozesse liefern bereits harte Zahlen – und wo operieren Sie noch im Blindflug?
ALSO! Zeit für ein neues KI-Dashboard. Welcher dieser 5 KPIs wird beim nächsten Quartalsreview zum Entscheidungstreiber für Ihre KI-Strategie?