So maximieren Sie den ROI von KI im Jahr 2026

Warum haben die meisten Unternehmen also Schwierigkeiten, mit KI-Lösungen Gewinne zu erzielen? Und wie können sie den Hype durchbrechen, um 2026 Geschäftsziele zu erreichen?

Es stellt sich heraus, dass technologische KI-Fähigkeiten bei Weitem nicht ausreichen. Einige Führungskräfte sprangen in einem FOMO-gesteuerten, kurzfristigen Impuls auf den KI-Zug auf, um ihrer Konkurrenz immer einen Schritt voraus zu sein. Andere stellten sich Unternehmens-KI als Geschäftsstrategie für jedes Problem vor. Um einen positiven ROI bei einer KI-Transformation zu erzielen, ist ein durchdachterer Ansatz erforderlich.

Seit Beginn des Booms der generativen KI Ende 2022 sind Unternehmen massiv darum bemüht, KI-Initiativen umzusetzen. Führungskräfte sind auf der Suche nach skalierbaren KI-Strategien, die Abläufe rationalisieren, datengesteuerte Entscheidungsfindungen ermöglichen, Kosten senken und die Produktentwicklung beschleunigen. Jetzt sind KI-Agenten das heiße Thema. Doch der finanzielle Nutzen solcher Lösungen bleibt weiterhin unklar. Hier ist der Grund dafür:

Laut Diskussionen im Rahmen des Q4 2025 Think Circle von IBM ist die primäre Herausforderung kein technologisches Problem, sondern ein organisatorisches. Kultur, Governance, Workflow-Design und Datenstrategie sind die Hauptbeschränkungen für die Realisierung eines ROI, und Führungskräfte waren sich einig, dass KI-Ambitionen oft mit internen Realitäten kollidieren, lange bevor technische Einschränkungen dies tun.

Der Think Circle-Bericht hebt hervor, dass zwar viele Führungskräfte in KI investieren, aber nur wenige den ROI heute zuverlässig messen können – lediglich etwa 29 % geben an, den ROI sicher messen zu können. Inzwischen sehen 79 % Produktivitätssteigerungen, was bedeutet, dass ein operativer Wert vorhanden ist, aber die kurzfristige Produktivitätssteigerung in finanzielle Auswirkungen umzuwandeln, ist nach wie vor schwierig.

Eine CEO-Studie von IBM ergab, dass nur etwa 25 % der KI-Initiativen den erwarteten ROI erzielen, nur 16 % unternehmensweit skaliert haben und CEOs den Druck auf kurzfristige ROI mit langfristigen Innovationszielen ausbalancieren. Dies untermauert die allgemeine Auffassung, dass KI oft zuerst als Experiment und erst in zweiter Linie als Wertschöpfung beginnt. Dies ist typisch für die Einführungszyklen neuer Technologien.

Wir stehen noch am Anfang und viele KI-Einsätze sind nach wie vor experimentell oder stellen nur eingeschränkte Lösungen dar. Das ist in Ordnung, denn frühe Experimente sollten eng gefasst sein, aber es ist weniger wahrscheinlich, dass es sich dabei um Anwendungen von KI handelt, die in naher Zukunft einen massiven ROI bringen werden. Der eigentliche Wert liegt jedoch in der tieferen Integration in die Kernprozesse der gesamten Organisation, nicht nur in einzelnen Projekten.

Untersuchungen von IBM zeigen, dass der Abbau von technischen Schulden durch Altsysteme den ROI von KI um bis zu 29 % verbessern kann, weil dadurch Reibungsverluste und Nacharbeit reduziert werden. Viele Organisationen sind jedoch noch nicht da, wo sie in ihrer digitalen Transformation sein müssten, um den vollen Nutzen der KI-Integration zu realisieren. Technische Schulden bleiben eine Hürde, aber KI kann auch in dieser Hinsicht helfen.

ROI-Berechnungen können schwierig sein, da viele der positiven Auswirkungen von KI abstrakt und indirekt sind und nicht kurzfristig eintreten. Wenn ein Unternehmen beispielsweise KI nutzt, um Datenanalysen und Datenvisualisierung zu optimieren, sodass Führungskräfte fundiertere Entscheidungen treffen können, werden diese Ergebnisse möglicherweise erst nach Jahren spürbar sein. 

Der Echtzeit-ROI der KI-Einführung ist oft schwer zu erkennen. Und alle unmittelbaren Gewinne könnten trügerisch sein. Ein Unternehmen, das Pläne zur Automatisierung von Workflows und zur Reduzierung seiner Belegschaft mit KI ankündigt, könnte einen schnellen Anstieg der Aktienkurse verzeichnen, aber das ist keine Garantie dafür, wie Kunden und Mitarbeiter letztendlich reagieren werden.

Finanzanalysten unterteilen ROI in zwei Kategorien: hart und weich. 

• Der harte ROI umfasst greifbare Effekte, die in direktem Zusammenhang mit der Rentabilität stehen. So kann der Einsatz von KI zur IT-Automatisierung beispielsweise zu weniger Ausfällen und schnelleren Reaktionszeiten führen, was die betriebliche Effizienz steigert und die Kundenzufriedenheit und damit potenziell auch die Benutzerbindung erhöht.

• Der weiche ROI umfasst andere Vorteile, die zwar nicht unmittelbar mit Gewinnen verbunden sind, aber dennoch gut für das Unternehmen sind. Hierzu können eine Steigerung der Mitarbeitermoral und eine verbesserte Customer Experience gehören. Beispielsweise empfinden Mitarbeiter möglicherweise eine größere Zufriedenheit, wenn Unternehmen bei der Einführung von KI einen ethischen Ansatz verfolgen.

Da es sich beim ROI um eine Messung handelt, sind zur Berechnung numerische Daten zu den Geschäftsergebnissen erforderlich. Die wichtigsten Metriken für den ROI von KI – sowohl hart als auch weich – umfassen zahlreiche wichtige KPI, die gemessen und quantifiziert werden können. Wählen Sie die richtigen KPIs, um den ROI von KI in Bezug auf Initiativen für Cybersicherheit, Content-Marketing, Forecasting und mehr am genauesten zu berechnen.

Harte ROI-KPIs beziehen sich auf konkrete Finanzdaten: eingesparte Kosten oder erzielte Gewinne.

Zu den KPIs, die für Kosteneinsparungen relevant sind, gehören: 

• Senkung der Arbeitskosten, wie z. B. eingesparte Stunden durch Unternehmensautomatisierung und erhöhte Produktivität beim Einsatz von KI-Tools. 

• Steigerung der betrieblichen Effizienz, beispielsweise durch eine Reduzierung des Ressourcenverbrauchs aufgrund optimierter KI-Workflows. 

Zu den KPIs, die für höhere Gewinne relevant sind, gehören: 

• Erhöhung von Traffic, Lead-Generierung und Konversionsraten aufgrund verbesserter Kundenbindung, datengestützter Marketing-Personalisierung und KI-gestützter Module zur Produktempfehlung.

• Umsatzwachstum und neue Einnahmequellen durch neue KI-gestützte Anwendungen, schnellere Entwicklungszyklen und neue Geschäftsmöglichkeiten.

Weiche ROI-KPIs lassen sich weniger einfach anhand der kurzfristigen Unternehmensleistung messen, sondern wirken sich eher auf den langfristigen Zustand des Unternehmens aus. Solche KPIs werden häufig mit Umfragen und qualitativen Forschungsinitiativen gemessen und können Folgendes umfassen: 

• Mitarbeiterzufriedenheit und -bindung im Zusammenhang mit KI-Projekten, z. B. bei Unternehmen, die interne Herausforderungen bei der Einführung von KI erfolgreich überwinden oder ihr Engagement für Nachhaltigkeit im Bereich KI unter Beweis stellen. 

• Verbesserte Entscheidungsfindung, da Führungskräfte und Teamleiter dank KI-gestützter Datenanalyse genauere Entscheidungen in kürzerer Zeit treffen können. 

• Verbesserte Kundenzufriedenheit, z. B. wenn KI-gestützte Personalisierungskampagnen die Abwanderung reduzieren oder ein KI-Chatbot für die Customer Experience zur Bearbeitung von Anfragen an den Kundenservice eingesetzt wird.

Das IBM Institute for Business Value hat eine Reihe von Studien durchgeführt, um zu untersuchen, wie Organisationen und Teams optimale finanzielle Renditen aus ihren KI-Initiativen erzielen können. Obwohl Fallstudien branchenspezifisch sind, können Teams in jedem Sektor die Erkenntnisse verallgemeinern, um ihren jeweiligen Bedürfnissen gerecht zu werden. 

Produktentwicklungsteams, die die vier wichtigsten Best Practices im Bereich KI in „extrem signifikantem“ Umfang befolgten, berichteten von einem durchschnittlichen ROI der generativen KI von 55 %. Teams, die ihre Ergebnisse replizieren möchten, sollten die folgenden Best Practices in ihre Workflows integrieren: 

1. Zelebrieren Sie Feedback: Eine KI-Transformation ist ein laufendes Projekt. Die Ermutigung zu Stakeholder-Feedback gibt den Mitarbeitern das Gefühl, sich gerne zu äußern, und reduziert gleichzeitig die Zeit- und Ressourcenverschwendung durch ineffektive Prozesse. 
   
   
2. Arbeiten Sie iterativ: Führen Sie KI in kleinen Schritten in den Produktentwicklungszyklus ein, um Ermüdungserscheinungen vorzubeugen und Risiken zu verringern. Optimieren Sie die KI-Implementierung nach und nach, damit die Teams erkennen, was funktioniert und was weniger effektiv ist. KI-Skalierung erfolgt am besten in kleinen Schritten, anstatt alles auf einmal. 
   
   
3. Lernen Sie aus Benutzerdaten: Durch die Auswertung und Analyse von Benutzerdaten lassen sich Möglichkeiten identifizieren, bei denen generative KI-Technologien den größten Nutzen bringen können. Die Datenqualität ist genauso wichtig wie die Datenmenge. Anstatt aktiv das Nutzerverhalten zu beeinflussen, sollten Projekt-Roadmaps an die Bedürfnisse der Nutzer angepasst werden.
   
   
4. Aufbau multidisziplinärer Teams: Nutzen Sie unterschiedliche Fähigkeiten und Fachgebiete, um Engpässe zu reduzieren. Funktionsübergreifende Teams unterstützen sich gegenseitig, während Isolierungen zu Kommunikationsblockaden und Projektverlangsamungen führen. 

Unternehmen, die eine ganzheitliche Gesamtsicht für KI und Inhalte einnehmen, berichten von einem um 22 % höheren ROI für die CSC-Entwicklung und 30 % für die Integration von generativer KI.⁸ Drei Säulen treiben den ROI-Erfolg mit KI und CSC an: 

1. Betrachten Sie die Entwicklung ganzheitlich, um effektiv Prioritäten zu setzen: Untersuchen Sie alle Aspekte des Einflusses des maschinellen Lernens auf das CSC, einschließlich strategischer Planung, Budgetierung, Personalwesen und proaktivem Change Management. Beachten Sie die gegenseitigen Abhängigkeiten zwischen Teams und Abteilungen und konzentrieren Sie sich auf KI-Anwendungsfälle mit dem größten ROI-Potenzial. 
   
   
2. Vernachlässigen Sie das Change Management nicht: Die Einführung neuer Prozesse und Technologien ist nie einfach, vor allem, wenn sie so polarisieren wie KI. Die Akzeptanz der Mitarbeiter ist entscheidend für den Erfolg einer neuen KI-Initiative. Eine funktionsübergreifende Strategie, die sich auf die wichtigsten Befürworter des Wandels konzentriert, kann die Begeisterung während der gesamten KI-Transformation aufrecht erhalten. 
   
   
3. Minimieren Sie Risiken, um Kreativität freizusetzen: Das KI-Risikomanagement sorgt für kreative Freiheit, wenn die Teams sich keine Sorgen darüber machen müssen, dass die KI etwas falsch macht. Überlassen Sie KI-Systemen Routineaufgaben mit geringem Risiko, damit sich kreative Mitarbeiter auf das konzentrieren können, was sie am besten können: beeindruckende Inhalte erstellen.

Auch wenn die Innovationsrate im KI-Bereich so hoch ist, stehen wir noch ganz am Anfang, und es könnte für Unternehmen vorteilhafter sein, diese Phase eher als eine Zeit für unstrukturierte Experimente zu betrachten, anstatt mit Blick auf ROI. Nvidia-CEO Jensen Huang argumentierte im Februar auf dem Cisco AI Summit ähnlich. Er verglich die Forderung, dass Ingenieure KI-Arbeit im Voraus mit einem harten ROI rechtfertigen müssen, damit, von einem Kind zu verlangen, einen Geschäftsplan für sein Hobby zu erstellen.²

„Wenn deine Kinder dir sagen, dass sie etwas ausprobieren möchten, solltest du ja sagen. Wir stellen zu Hause nie Fragen wie: Wie hoch ist der ROI hiervon?“

Dieser Ansatz erfordert von den Führungskräften, dass sie eine breite Zustimmung im gesamten Unternehmen erhalten, und zwar im Bewusstsein, dass der ROI möglicherweise erst in einigen Jahren eintreten wird. Der Versuch, Kontrolle durch kurzfristige ROI-Bewertungen zu erzwingen, birgt die Gefahr, transformative Chancen zu verpassen.

Darüber hinaus riet Huang Unternehmen, sich ein eigenes Verständnis von KI-Infrastruktur anzueignen, anstatt sich ausschließlich auf Drittanbieter zu verlassen, damit sie wirklich verstehen können, was funktioniert und was nicht.

„Lassen Sie tausend Blumen blühen“, sagte Huang und ermutigte damit zu einem Geist des breiten, explorativen Experimentierens, anstatt Ideen auf der Grundlage früher ROI-Metriken starr zu filtern. Es mag nicht einfach sein, Finanzinvestoren zu überzeugen, aber wie kann man einem Mann widersprechen, der ein KI-Innovationsunternehmen leitet, das mittlerweile 4 Billionen US-Dollar wert ist?