So maximieren Sie den ROI von KI im Jahr 2025

Aber obwohl der Hype rund um die KI-Implementierung fortbesteht, stellen viele Unternehmen fest, dass die ROI ihrer KI-Lösungen nicht ausreicht. Ein Bericht des IBM Institute for Business Value aus dem Jahr 2023 ergab, dass unternehmensweite KI-Initiativen einen ROI von nur 5,9 % erzielten. Gleichzeitig generierten dieselben KI-Projekte eine Kapitalinvestition von 10 %¹. 

Warum haben die meisten Unternehmen also Schwierigkeiten, mit KI-gestützten Lösungen Gewinne zu erzielen? Und wie können sie im Jahr 2025 einen besseren ROI erzielen? Es stellt sich heraus, dass die KI bei weitem nicht ausreicht. 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. Beide Gruppen vergaßen die Bedeutung von Nuancen und Planung. 

„Viele sagten sich: ‚Schritt eins: Wir werden LLMs (Large Language Models) verwenden. Schritt zwei: Wofür sollen wir sie verwenden?'“ merkt Marina Danilevsky, Senior Research Scientist, Language Technologies bei IBM an. Ihr Kommentar ist eine Warnung an Unternehmen, die 2025 möglicherweise in dieselbe Kurzsichtigkeitsfalle mit KI-Agenten tappen könnten.  

Um einen positiven ROI bei einer KI-Transformation zu erzielen, ist der umgekehrte Ansatz erforderlich. Glücklicherweise zeichnet sich für Unternehmen und künstliche Intelligenz ein Hoffnungsstreifen am Horizont ab. Es ist nicht nur möglich, sondern wahrscheinlich, messbare ROI-Gewinne zu erzielen, wenn KI-Systeme korrekt implementiert werden – wenn Unternehmen eine starke Datenqualität und KI-Strategie in die Hand nehmen.

Für eine erfolgreiche KI-Transformation ist es unerlässlich, den ROI von KI-Initiativen zu verstehen. Der ROI informiert Geschäftsführer darüber, wie die KI sowohl zu den Geschäftszielen als auch zum allgemeinen Wohlstand des Unternehmens beiträgt. 

Der KI-ROI unterstützt: 

• Zustimmung der Führung: Wenn in eine KI-gestützte digitale Transformation investiert werden soll, sind nur wenige Argumente so überzeugend wie konkrete numerische Daten. Neue Forschungsergebnisse zeigen, wie sich KI-Agenten und Agenten-Workflows finanziell lohnen können². Führungskräfte und Stakeholder investieren eher, wenn ihnen starke KI-Anwendungsfälle für Unternehmen und die Zahlen, die diese belegen, präsentiert werden. 

• Change Management: Mitarbeiter könnten sich gegen KI-Initiativen wehren, weil sie Bedenken in Bezug auf den Verlust des Arbeitsplatzes oder die Qualität der KI-Ergebnisse haben. Der ROI umfasst jedoch auch Faktoren wie Mitarbeiterproduktivität, Zufriedenheit am Arbeitsplatz und Mitarbeiterbindung.

  Diese „weichen ROI“-Metriken können Bedenken am Arbeitsplatz zerstreuen, insbesondere in Kombination mit konkreten Anwendungsfällen für KI-Agenten oder anderen Arten von KI-Modellen. Der ROI kann auch zu kulturellen Veränderungen beitragen, da Mitarbeiter mehr in den ROI erfolgreicher KI-Projekte investieren.

• Priorisierung von Investitionen: Die Anwendungsfälle für generative KI (genAI) sind zahlreich, aber nicht alle sind für jedes Unternehmen von gleichem Wert. Eine ROI-Analyse, insbesondere wenn Fallstudien verwendet werden, kann Aufschluss darüber geben, welche KI-Implementierungen das Potenzial haben, im Verhältnis zu den Kosten den größten Nutzen zu bieten. 

• Langfristiger Erfolg: Die Abstimmung von KI-Investitionen auf langfristige Geschäftsziele kann zum Wachstum beitragen und gleichzeitig ineffiziente Ausgaben und Zeitverschwendung minimieren. Sowohl für Start-ups als auch für große Unternehmen bildet eine KI-ROI-Analyse das Rückgrat einer Roadmap für den anhaltenden Erfolg mit neuen KI-Technologien in diesem Bereich. 

• Auswahl des Anbieters: Da der KI-Marktplatz so vielfältig ist, sollte die Auswahl und der Aufbau der solidesten KI-Lieferkette von ROI-Kalkulationen beeinflusst werden, indem Unternehmen Faktoren wie die Preisgestaltung und Preissysteme eines Anbieters gegen ihre eigenen Ressourcen und Budgetüberlegungen abwägen.

Sobald Teams KI in ihre Workflows integriert haben, können sie von einer Reihe von Vorteilen profitieren. Anwendungsentwicklungsteams können beispielsweise:

• Den Entwicklungsprozess mit automatischer Codegenerierung, schnelleren Fixes, automatisierten Tests und rationalisiertem Projektmanagement beschleunigen.

• Die Anwendungsqualität verbessern, zum Beispiel durch verbesserte Fehlererkennung und vorausschauende Wartung.

• Kosten reduzieren, indem sich wiederholende Aufgaben während des gesamten Entwicklungslebenszyklus automatisiert und Ausfallzeiten reduziert werden.

• Den Unternehmenswert steigern, unter anderem mit schnelleren Innovationen, verbesserter Produktivität, besserer Customer Experience und strategischer Entscheidungsfindung.

Der KI-ROI kann schwierig zu quantifizieren sein, da viele der positiven Auswirkungen der KI indirekt und langfristig sind. 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 durch die KI ankündigt, könnte einen schnellen Anstieg der Aktienkurse verzeichnen, aber das ist keine Garantie dafür, wie Kunden und Mitarbeiter letztendlich reagieren werden.³

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.⁴

• 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.⁵

Da es sich beim ROI um eine Messung handelt, sind zur Berechnung numerische Daten 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 Cybersicherheit, Content-Marketing, Forecasting und andere geschäftliche Aspekte 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 Customer Experience, datengestützter Marketing-Personalisierung und KI-gestützter Module zur Produktempfehlung.

• Höhere Umsätze und neue Einnahmequellen durch moderne 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-Initiativen, 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. Eine Studie vom Mai 2025 ergab, dass Vertriebsteams einen Anstieg der Net Promoter Scores (NPS) von 16 % im Jahr 2024 auf 51 % im Jahr 2026 erwarten, vor allem aufgrund von KI-Initiativen.⁶

Das IBM Institute for Business Value hat eine Reihe von Forschungsstudien zu der Frage durchgeführt, wie Unternehmen und Teams mit ihren KI-Initiativen einen optimalen ROI erzielen können. Obwohl jedes dieser Konzepte branchenspezifisch ist, können Teams in jeder Branche die Erkenntnisse verallgemeinern, um sie an ihre jeweiligen Bedürfnisse anzupassen. 

Eine gemeinsame Studie mit Adobe und AWS ergab drei wichtige Maßnahmen, die den ROI von maschinellen Lerninitiativen in der Lieferkette (CSC) maximieren können. Ein Blick in die Produktentwicklung ergab unterdessen, dass Teams mit hohem ROI dieselben vier Best Practices teilen.

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 %.⁷ Teams, die ihre Ergebnisse replizieren möchten, sollten die folgenden Best Practices in ihre Workflows integrieren: 

1. Feedback feiern: Eine KI-Transformation ist ein laufendes Projekt. Die Ermutigung zu Feedback gibt den Mitarbeitern das Gefühl, sich gerne zu äußern, und reduziert gleichzeitig die Zeit- und Ressourcenverschwendung durch ineffektive Prozesse. 
2. Iteratives Arbeiten: 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. Die KI-Skalierung erfolgt am besten in kleinen Schritten und nicht auf einmal. 
3. Aus Benutzerdaten lernen: Durch die Auswertung und Analyse von Benutzerdaten lassen sich Möglichkeiten identifizieren, bei denen generative KI den größten Nutzen bringen kann. Anstatt zu versuchen, das Benutzerverhalten aktiv zu gestalten, sollten Sie die Projekt-Roadmaps so anpassen, dass sie die Benutzer an ihrem Standpunkt abholen.
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 Prioritäten effektiv zu setzen: Untersuchen Sie alle Aspekte des Einflusses der KI 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 nicht das Change Management: 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.  Risiken minimieren, 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.