ROI von KI-Investitionen messen
Wie CFOs den ROI von Enterprise AI bewerten. Prozesskosten, Fehlerquoten, Audit-Aufwand als messbare KPIs statt vager Produktivitätsversprechen.
Das Problem mit dem KI-ROI
Die meisten ROI-Berechnungen für KI-Investitionen scheitern an Unschärfe. „30% produktiver” klingt überzeugend in einer Präsentation, ist aber nicht belegbar wenn niemand definiert hat, was „produktiver” in einem konkreten Prozess bedeutet.
CFOs kennen dieses Problem. Sie sehen Pilotprojekte, die beeindruckende Demos liefern, aber keine belastbaren Zahlen für die Geschäftsleitung. Sie sehen KI-Budgets, die als Innovationsprojekte freigegeben werden, aber keinen nachvollziehbaren Business Case haben.
Das liegt nicht daran, dass KI keinen ROI hat. Es liegt daran, dass KI am falschen Punkt gemessen wird.
Wo der ROI tatsächlich entsteht
Der ROI von Enterprise AI entsteht nicht bei der Produktivität einzelner Mitarbeiter. Er entsteht bei der Prozesseffizienz ganzer Abläufe.
Ein Beispiel: In einer HR-Shared-Services-Organisation verarbeitet ein Team von 8 Sachbearbeitern monatlich 1.200 Krankmeldungen. Jeder Vorgang dauert durchschnittlich 12 Minuten: Dokument öffnen, Daten prüfen, Fristen berechnen, in SAP buchen, Vorgesetzten informieren. Das sind 240 Stunden pro Monat für einen einzigen Dokumenttyp.
Ein Document Agent reduziert die manuelle Bearbeitungszeit pro Vorgang auf unter 2 Minuten – bei Standardfällen auf null, weil der Agent den gesamten Prozess bis zur Freigabe-Vorlage automatisiert. Die Sachbearbeiter prüfen nur noch Ausnahmen und Eskalationen.
Das ist kein vages Produktivitätsversprechen. Das ist eine messbare Reduktion von 240 auf 40 Stunden pro Monat – für einen einzigen Prozess. Multipliziert über 5–10 Prozesse ergibt sich ein Business Case, den jeder CFO versteht.
Die richtigen KPIs
Fünf KPIs machen den ROI von AI-Agenten messbar und intern kommunizierbar.
Erstens: Prozesskosten pro Vorgang. Was kostet die Verarbeitung einer Krankmeldung, einer Rechnung, eines Vertrags heute? Was kostet sie nach Agent-Einführung? Die Differenz ist der direkte ROI.
Zweitens: Fehlerquote. Manuelle Prozesse haben typischerweise Fehlerquoten von 2–5%. Ein regelbasierter Agent macht Fehler nur bei Regelfehlern – die wiederum versioniert und korrigierbar sind. Jeder vermiedene Fehler hat einen bezifferbaren Folgekosten-Wert.
Drittens: Durchlaufzeit. Wie lange dauert ein Vorgang von Eingang bis Abschluss? Agenten reduzieren die Liegezeit auf nahe null – der Vorgang wird verarbeitet, sobald er eingeht, nicht wenn ein Sachbearbeiter ihn aufruft.
Viertens: Audit-Aufwand. In regulierten Prozessen (Lohnsteuer, Betriebsprüfung, SOX) entsteht erheblicher Aufwand durch manuelle Dokumentation und Nachweisführung. Ein Agent mit Decision Layer dokumentiert automatisch: Welche Regel wurde angewandt, welche Daten lagen vor, welche Entscheidung wurde getroffen, wer hat freigegeben. Der Audit-Trail entsteht als Nebenprodukt des Prozesses.
Fünftens: Skalierungskosten. Was kostet es, das aktuelle Volumen um 50% zu steigern? Mit manuellen Prozessen: mehr Personal. Mit Agent-Infrastruktur: mehr Rechenkapazität. Die Kostenkurven divergieren radikal.
Der Decision Layer als ROI-Hebel
Der Decision Layer ist der Punkt, an dem ROI messbar wird. Er trennt die KI-Analyse von der Geschäftsentscheidung und dokumentiert beides als prüfbare Akte.
Das bedeutet: Für jeden Vorgang existiert ein vollständiger Datensatz – Eingabe, angewandte Regel, Empfehlung des Agents, Entscheidung des Menschen, Zeitstempel. Aus diesen Datensätzen lassen sich ROI-Kennzahlen automatisch ableiten, ohne manuelle Erhebung.
Daraus folgt auch: Der ROI verbessert sich über die Zeit. Weil Regelanpassungen versioniert werden und ihre Auswirkung auf Fehlerquoten und Durchlaufzeiten messbar ist, entsteht ein kontinuierlicher Optimierungszyklus – dokumentiert und nachvollziehbar.
Wie Unternehmen starten sollten
Nicht mit einer KI-Strategie. Sondern mit einem konkreten Prozess.
Den Prozess identifizieren, der das höchste Volumen und die höchsten manuellen Kosten hat. Die Baseline messen: aktuelle Prozesskosten, Fehlerquote, Durchlaufzeit. Einen Agent darauf bauen und nach 4–6 Wochen die gleichen KPIs messen.
Die Differenz ist der ROI. Keine PowerPoint, keine Schätzung – harte Zahlen aus einem produktiven Prozess.
Bei Gosign bauen wir AI-Agenten mit genau diesem Ansatz: ein Prozess, ein Agent, messbare KPIs nach 4–6 Wochen. Der Decision Layer liefert die Datenbasis für den Business Case automatisch mit.