Ein Vorstand liest im Handelsblatt, dass der Wettbewerber gerade KI-Chatbots ausgerollt hat. Am selben Tag gibt er den Auftrag: „Ich will Bots."
Nora ist als externe Beraterin in seinem Unternehmen für die KI-Transformation verantwortlich, und sie versucht, mit ihm über den ROI zu sprechen. Welches Thema lösen wir damit eigentlich? Woran würden wir merken, dass es sich lohnt? Er winkt energisch ab: „Sch**ß auf den Wert, sch**ß auf die Struktur. Gib mir Bots."
Also rollt Nora mehrere Chat-Bots aus.
Drei Monate später kommt er auf sie zu, diesmal mit der Frage: „Und was bringt uns das jetzt eigentlich?" Nora hat darauf keine gute Antwort.
Und genau diese Reihenfolge ist uns in den Gesprächen immer wieder begegnet: erst wird ausgerollt, und dann wird gefragt, was es bringt. Experimentierfreude steckt eher selten dahinter, viel häufiger ist es die Angst, hinter seinem Wettbewerb zurückzubleiben.
Platz 1: Bauchgefühl
Wir haben in über hundert Gesprächen mit Führungskräften und KI-Verantwortlichen genau das gefragt: Woran macht ihr fest, ob KI sich lohnt? Wie messt ihr den Return on Investment, kurz ROI?
Die häufigste Antwort war keine Kennzahl. Es war ein Achselzucken.
„Da gibt es keine KPIs. Das ist viel Bauchgefühl."
So bringt es ein Geschäftsführer auf den Punkt, und er ist damit in bester Gesellschaft. Mehr Führungskräfte erzählen uns, dass sie den Wert von KI gar nicht erfassen, als irgendeine harte Zahl zu nennen. Eingeführt wird trotzdem, oft aus demselben Reflex wie bei Nora: Der Wettbewerber macht etwas, also machen wir auch etwas.
Die, die tatsächlich messen, schauen meist auf eine einzige Sache: Wird das Tool benutzt? Logins, Lizenznutzung, wie oft jemand auf den Button klickt. Ein KI-Verantwortlicher aus einem Tech-Konzern sagt dazu ehrlich:
„Wir gucken uns an, wie stark das Tool wöchentlich genutzt wird. Aber was du eigentlich willst, ist outcome-basiert."
Nutzungszahlen sagen dir, dass jemand das Werkzeug in der Hand hält. Sie sagen dir nichts darüber, ob am Ende der Woche mehr, Besseres oder Schnelleres herauskommt. Genau diese Lücke kennst du vielleicht schon aus dem Lizenz-Thema: warum 500 Lizenzen und 5 Nutzer noch keine Adoption sind.
Und wo doch eine Zahl auftaucht, ist es fast immer dieselbe: Zeitersparnis. Klingt vernünftig. Im Alltag zerbröselt es trotzdem. Ein Berater rechnet vor:
„Wenn mir die KI 25 Minuten im Monat spart, wer misst denn 25 Minuten im Monat?"
Kein Wunder, dass die großen Studien ernüchternd ausfallen. Harvard Business Review und PwC sprechen von bis zu 90 bis 95 Prozent der Unternehmen, die mit KI bisher keinen messbaren Return erwirtschaftet haben. Und das liegt selten daran, dass die Technologie nicht gut genug ist. KI-Modelle haben sich rasant weiterentwickelt. Woran KI in der Praxis wirklich scheitert, haben wir aus 101 Gesprächen zusammengetragen.
Miss die Wirkung, nicht die Klicks
Jetzt die gute Nachricht. Bei einer ganz konkreten Aufgabe in der Sachbearbeitung eines anderen Unternehmens konnte Nora später sehr genau sagen, was die KI gebracht hat. Die saubere Durchlaufquote lag dort vorher unter 20 Prozent, danach bei 98.
„Datenqualität, Übertragungsfehler, Durchlaufzeiten. Das kann ich sehr gut messen."
Der Unterschied zu den Chat-Bots: Diesmal gab es von Anfang an ein Thema, das wehtat, und eine Zahl, die schon vorher dastand. Auch die nüchternen Daten von Microsoft zeigen, warum das so entscheidend ist. Chatbots einfach auszurollen hebt 5 bis maximal 10 Prozent. Wer das Wissen um seine Prozesse dazunimmt, kommt auf 35 bis 50.
Wenn du gerade selbst vor einer KI-Einführung stehst oder mitten drin steckst, frag dich vor dem nächsten Rollout drei Dinge:
1️⃣ Welches Thema lösen wir hier eigentlich?
Such dir eine konkrete Stelle, die heute hakt. „Wir brauchen auch Bots" reicht als Ausgangspunkt nicht, daran misst du später ins Leere.
2️⃣ Woran sehen wir vorher und nachher den Unterschied?
Eine Zahl, die schon existiert, bevor die KI kommt: Durchlaufzeit, Fehlerquote, Bearbeitungsdauer. Wer erst hinterher nach einer Kennzahl sucht, findet keine.
3️⃣ Wer ist unser neutraler Zeuge?
Hol dir früh jemanden aus dem Controlling dazu. Wenn das Controlling am Ende bestätigt, dass die Zahlen sich bewegt haben, brauchst du keine Verkaufsshow mehr.
Am Anfang darf KI ruhig erst einmal etwas zum Ausprobieren und Lernen sein, bei dem sich der Return noch nicht rechnet. Diese Phase sollte jedoch ein Verfallsdatum haben. Spätestens wenn der Vorstand zurückkommt und fragt, was es bringt, willst du etwas Besseres in der Hand haben als ein Achselzucken.
Wir haben alle Muster, Zahlen und echten Geschichten dazu in unserer Praxisstudie zur KI-Adoption gebündelt. 51 Seiten aus 101 Gesprächen, kostenlos zum Download. Wenn du gerade überlegst, woran du euren KI-Erfolg festmachst, ist das ein guter Startpunkt.
Die Waage ins Gleichgewicht bringen
Das Richtige zu wiegen statt immer mehr draufzulegen, ist Arbeit, die im Tagesgeschäft schnell liegen bleibt, zwischen Tickets, Terminen und dem nächsten Tool. Das kennen wir gut. Und genau an dieser Stelle sind wir gern deine Verstärkung.
Wenn bei euch gerade KI im Haus ist und die leise Frage mitläuft, was sie eigentlich bewegt, dann lass uns sprechen. Wir schauen gemeinsam, wo ihr wirklich steht und woran ihr in den nächsten Monaten merkt, ob sich etwas verändert. Hier kannst du dir einen Termin aussuchen.
