KI beschleunigt Arbeitsabläufe, doch daraus entsteht nicht automatisch wirtschaftlicher Nutzen. Sechs Kennzahlen helfen bei der Bewertung: Zeitersparnis, Kosten, Fehlerquoten, Qualität, zusätzliche Erträge und Mitarbeiterzufriedenheit. Unternehmen sollten die Werte vor der Einführung erfassen und danach regelmässig vergleichen. Beispiele aus dem Mittelstand zeigen hohe Einsparungen und mehr Kapazität. Entscheidend ist, ob die Verbesserungen tatsächlich zum Geschäftserfolg beitragen.
KI-Anwendungen laufen, Mitarbeitende nutzen sie – doch ihr wirtschaftlicher Nutzen bleibt oft unklar. Das erlebt die KI-Beratung Neurawork, die bereits rund 100 KI-Projekte im Mittelstand begleitet hat, immer wieder. Häufig wurden vor der Einführung keine Erfolgskriterien festgelegt. Neurawork zeigt, welche sechs Kennzahlen den KI-Nutzen messbar machen.
KI erstellt Angebote, beantwortet Kundenanfragen und übernimmt Routineaufgaben. Doch schnelleres Arbeiten bedeutet nicht automatisch geringere Kosten oder höhere Gewinne. Unternehmen müssen deshalb prüfen, ob KI Ausgaben senkt, Fehler reduziert, Qualität, Kundenbindung und Mitarbeiterzufriedenheit verbessert oder zusätzliche Erträge ermöglicht.
Ohne Ausgangswert kein Nachweis
Die Erfolgsmessung beginnt idealerweise vor der KI-Einführung. Neurawork empfiehlt, zunächst beispielsweise Bearbeitungszeiten, Fehlerquoten und Zufriedenheit der Mitarbeitenden zu dokumentieren. Nach der Einführung sollten dieselben Werte laufend erhoben werden. Erst der Vergleich zeigt, ob KI dauerhaft wirtschaftliche Vorteile bringt oder lediglich Arbeitsschritte beschleunigt.
Sechs Kennzahlen zeigen, ob sich KI wirklich lohnt
Neurawork empfiehlt, sechs Kriterien zu überprüfen:
- Zeitersparnis: Wie viele Arbeitsstunden spart KI? Lässt sich die gewonnene Zeit produktiv nutzen? Unternehmen sollten dafür Bearbeitungszeiten vor und nach der Einführung vergleichen.
- Kosten: Welche Ausgaben lassen sich durch KI reduzieren? Dazu zählen etwa geringere Kosten für externe Dienstleistungen, weniger Überstunden oder niedrigere Prozesskosten pro Vorgang. Die tatsächliche Ersparnis lässt sich anhand von Rechnungen und Buchhaltungsdaten ermitteln. Gegenzurechnen sind Lizenzen, Schulungen sowie laufende Kosten für Betrieb und Wartung.
- Fehlerquoten: Verursacht KI weniger Fehler oder zusätzlichen Korrekturaufwand? Auch Qualitätskontrollen kosten Zeit. Messbar wird der Effekt beispielsweise anhand der Fehlerzahl pro 100 Vorgänge.
- Qualität: Verbessert KI-Angebote, Kundenservice oder interne Auswertungen? Auch kürzere Reaktionszeiten, höhere Kundenzufriedenheit und stärkere Kundenbindung können auf Erfolge hinweisen. Kundenbefragungen und Reklamationsquoten liefern dafür wichtige Anhaltspunkte.
- Zusätzliche Erträge: Lassen sich mehr Anfragen bearbeiten, zusätzliche Aufträge gewinnen, Kapazitäten besser auslasten oder neue Geschäftsmodelle entwickeln? Auftragszahlen, neue Einnahmequellen und der wirtschaftliche Ertrag pro Auftrag ermöglichen einen Vergleich.
- Mitarbeiterzufriedenheit: Entlastet KI die Mitarbeitenden von monotonen Aufgaben und schafft mehr Raum für anspruchsvollere Tätigkeiten? Ob sich dadurch die Arbeitszufriedenheit verbessert, lässt sich beispielsweise durch kurze Mitarbeiterbefragungen vor und nach der Einführung messen.
Beispiele aus der Praxis: Wenn KI messbaren Nutzen bringt
Die Projekte von Neurawork zeigen, wie sich KI-Erfolg in Zahlen niederschlägt. Bei einem mittelständischen Verpackungshersteller sparte die automatisierte Belegverarbeitung jährlich 450.000 Euro. KI-gestützte Wartung erhöhte zudem die Maschinenlaufzeit um fünf Prozent.
Bei einem Immobilienunternehmen stieg die Zahl täglich geprüfter Objekte von 30 auf mehr als 2.500 – ohne zusätzliches Personal. Die Investition amortisierte sich nach fünf Monaten.
«Am Ende entscheidet der messbare Beitrag von KI zum Geschäftserfolg. Wer vorab klare Messgrössen definiert, verwandelt KI-Projekte von einer reinen Kostenstelle in einen sichtbaren Renditebringer», sagt Christoph Knöll, Gründer von Neurawork.
