Den ROI einer KI-Lösung nachweisen: die Methode, die jedes Budget übersteht
Die meisten KI-Projekte können ihren Nutzen nicht belegen, nicht weil er fehlt, sondern weil nie sauber gemessen wurde. Das Verfahren dafür ist unspektakulär und passt auf eine Seite. Wer es einhält, gewinnt jedes Budget-Gespräch.
Das Verfahren in vier Schritten
- 1. Vorher-Zahl: Eine Kennzahl, klar definiert, vor dem Start gemessen (z. B. Minuten pro Servicefall, Time-to-Quote, Planstabilität).
- 2. Messfenster: Acht Wochen, dieselbe Methode, dieselbe Datenquelle, keine Definitionswechsel unterwegs.
- 3. Nachher-Zahl: identisch erhoben, Differenz mal Fallzahl mal Vollkosten ergibt den Jahreseffekt.
- 4. Gegenrechnung: Jahreseffekt gegen Vollkosten der Lösung (Plattform, Einführung, Betrieb), daraus Amortisation in Monaten.
Die drei klassischen Messfehler
Kennzahl nachträglich definiert (dann misst man, was gerade passt), Demo-Fälle statt echter Fälle (schönt das Ergebnis), und Effekte ohne Fallzahl hochgerechnet (macht die Zahl angreifbar). Alle drei vermeidet, wer das Abnahmekriterium VOR dem Piloten schriftlich fixiert.
Belegte Referenzpunkte
So gemessen entstanden unsere Zahlen: 6 Stunden auf 76 Minuten Lösungszeit (TROESTER), plus 12 Prozentpunkte richtige Antworten (Lichtenheldt), Planungsdurchlauf von Wochen auf Stunden. Ihre eigene Zahl entsteht im selben Verfahren, in zwei Pilotwochen.
Häufige Fragen
Welche Kennzahl eignet sich für den ROI-Nachweis?
Eine, die es schon gibt: Ticketzeiten, Angebotsdurchlauf, Planstabilität, Suchminuten. Keine neue Messinfrastruktur erfinden.
Was, wenn die Nachher-Zahl das Kriterium verfehlt?
Dann haben Sie für zwei Wochen Aufwand eine ehrliche Antwort plus die Lückenliste, woran es lag. Das ist billiger als jede schleichend gescheiterte Einführung.
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