# KI-Investitionen ohne Plan: Wo Budgets im ersten Hype-Jahr versickern

Autor: Marin Niehues, Niehues Consulting · Veröffentlicht: 2024-06-20 · KI-Strategie & Business Case
Quelle: https://www.niehuesconsulting.de/blog/ki-investitionen-plan/

KI-Budgets versickern, wenn vor der Ausgabe weder ein messbares Geschäftsergebnis noch ein Eigentümer noch ein Betriebsplan feststehen. Das Geld fließt dann in Lizenzen und Piloten, die zwar genutzt werden, aber keine Kennzahl im Unternehmen verändern. Dieser Beitrag zeigt die fünf Stellen, an denen das geschieht, einen Rechenweg für die Wirtschaftlichkeit und eine Prüfliste, mit der Sie Freigaben an Ergebnisse binden.

Seit ChatGPT im November 2022 erschien, steht fast jede Geschäftsführung vor derselben Lage: Das Interesse in den Fachbereichen ist groß, die Angebote der Anbieter sind zahlreich, und der Wettbewerb scheint schneller zu handeln. Wer in dieser Lage Geld freigibt, handelt nachvollziehbar. Wer es ohne Plan freigibt, erlebt nach zwölf Monaten, dass die Rechnung vorliegt und die Wirkung nicht.

**Eine KI-Investition ist gut angelegt, wenn vor der Freigabe feststehen: welche Kennzahl sich um welchen Betrag verändert, wer dafür verantwortlich ist und wer die Lösung ab dem ersten Tag betreibt.**

## Wie verbreitet ist KI im Unternehmen, und warum wirkt sie selten sofort?

Nach einer Erhebung des Statistikamtes der Europäischen Union nutzten 2023 acht Prozent der Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI-Technologien in ihrem Geschäft. Die Verbreitung ist also noch gering, und doch spüren viele Geschäftsführungen einen hohen Wettbewerbsdruck. Aus dieser Spannung entsteht der Impuls, schnell zu kaufen und später zu klären, wofür.

Die Forschung zeigt zugleich, dass der Nutzen real ist, aber an Bedingungen hängt. Eine Feldstudie mit mehr als 5.000 Servicekräften eines Softwareunternehmens ergab, dass ein KI-Assistent die Zahl gelöster Anfragen je Stunde im Durchschnitt um 14 Prozent erhöhte, bei Berufsanfängern deutlich stärker als bei erfahrenen Kräften. Ein Experiment mit 453 Fachleuten aus Berufen mit Schreibaufgaben fand, dass die Bearbeitungszeit um rund 40 Prozent sank und die bewertete Qualität um 18 Prozent stieg. Beide Studien messen Wirkung auf der Ebene einzelner Aufgaben oder eines klar umrissenen Arbeitsplatzes.

Zwischen der Wirkung auf einer Aufgabe und der Wirkung in der Gewinn- und Verlustrechnung liegt ein Weg, den die Organisation gehen muss. Der Ökonom Robert Solow beschrieb 1987 den Befund, dass man das Computerzeitalter überall sehe, nur nicht in den Produktivitätsstatistiken. Der Befund gilt für KI erneut: Eine Zeitersparnis von zwanzig Minuten am Tag wird erst zu einem Ergebnis, wenn jemand entscheidet, wofür die Zeit verwendet wird.

## An welchen fünf Stellen versickern KI-Budgets?

KI-Budgets versickern an fünf typischen Stellen: bei der Lizenzbeschaffung ohne Anwendungsfall, bei Piloten ohne Betriebsweg, bei der Datenarbeit ohne Eigentümer, bei fehlender Befähigung der Nutzer und bei Ausgaben ohne Kennzahl.

Die erste Stelle ist die Lizenz auf Vorrat. Ein Unternehmen schafft Zugänge für alle Beschäftigten an, weil die Anbieter Pakete schnüren und weil niemand als Letzter dastehen will. Zeigt die Nutzungsstatistik nach drei Monaten, dass nur ein Viertel der Zugänge regelmäßig genutzt wird, kann niemand sagen, welche Arbeit sich dadurch verändert hat. Die Lizenzkosten laufen weiter, die Entscheidung über Verlängerung oder Rückbau fällt ohne Maßstab.

Die zweite Stelle ist der Pilot ohne Betriebsweg. Ein Prototyp lässt sich in wenigen Wochen bauen und in einer Präsentation überzeugend vorführen. Ob er im Alltag besteht, zeigt sich erst, wenn echte Daten, echte Systemanbindungen und echte Nutzer hinzukommen. Wer den Piloten finanziert, ohne den Betrieb zu planen, bezahlt eine Demonstration. Der Aufsatz von Sculley und Kollegen zu versteckten technischen Schulden in Systemen des maschinellen Lernens beschreibt seit 2015, dass der Modellcode nur einen kleinen Teil des Gesamtsystems ausmacht und der Großteil der Arbeit in der Datenpflege und im Betrieb liegt.

Die dritte Stelle ist die Datenarbeit ohne Eigentümer. Fast jede Anwendung braucht Daten, die in der Form noch nicht vorliegen. Wenn niemand im Fachbereich für Qualität und Pflege verantwortlich ist, verbraucht ein Datenprojekt Budget und hinterlässt Bestände, die nach einem Jahr veraltet sind.

Die vierte Stelle ist die fehlende Befähigung. Ein Werkzeug, dessen Möglichkeiten die Nutzer nicht kennen, wird für Aufgaben eingesetzt, für die es wenig taugt, oder gar nicht. Die Feldstudie zu den Servicekräften zeigt, dass der Effekt je nach Erfahrung der Nutzer stark schwankt. Das spricht dafür, Befähigung als Teil der Investition zu budgetieren.

Die fünfte Stelle ist die Ausgabe ohne Kennzahl. Wenn Nutzen nur als Zufriedenheit oder als gefühlte Zeitersparnis erhoben wird, lässt sich keine Rechnung aufmachen, und in der nächsten Budgetrunde konkurriert die KI-Ausgabe mit Vorhaben, deren Wirkung belegt ist.

**Die fünf Leckstellen im Überblick**
Leckstelle | Woran Sie sie erkennen | Gegenmaßnahme vor der Freigabe
Lizenz auf Vorrat | Nutzungsquote unter 50 Prozent, kein benannter Anwendungsfall | Freigabe je Anwendungsfall und Nutzergruppe, Ausweitung nach Nachweis
Pilot ohne Betriebsweg | Prototyp läuft auf Beispieldaten, niemand verantwortet den Betrieb | Betriebsverantwortlichen vor dem Start benennen
Datenarbeit ohne Eigentümer | Datenqualität wird in der Präsentation nicht beziffert | Dateneigentümer im Fachbereich, Stichprobe vor dem Start
Fehlende Befähigung | Zugänge vorhanden, Nutzung auf wenige Personen konzentriert | Befähigung und Anpassung der Abläufe im Budget
Ausgabe ohne Kennzahl | Nutzen als Stimmungsbild berichtet | Kennzahl, Ausgangswert und Zielwert vor der Freigabe

## Wie rechnet sich eine KI-Investition?

Eine KI-Investition rechnet sich, wenn der realisierte Jahresnutzen die Gesamtkosten für Lizenz, Integration, Betrieb und Befähigung übersteigt. Der Rechenweg hat vier Schritte, und der dritte entscheidet über das Ergebnis.

Im ersten Schritt wird der theoretische Nutzen bestimmt: Zahl der Nutzer mal eingesparte Stunden je Woche mal Arbeitswochen mal Kostensatz je Stunde. Im zweiten Schritt werden die Gesamtkosten über zwölf Monate zusammengestellt. Im dritten Schritt wird der Nutzen mit einer Realisierungsquote multipliziert, die angibt, welcher Anteil der gesparten Zeit tatsächlich in Mehrleistung, Qualität oder vermiedene Kosten übergeht. Im vierten Schritt wird die Differenz gebildet und dem Fachbereich zur Bestätigung vorgelegt.

Das folgende Beispiel ist illustrativ gewählt und zeigt die Rechenlogik für einen Assistenten in einer Abteilung mit 200 Nutzern.

**Beispielrechnung für 200 Nutzer**
Position | Annahme | Betrag je Jahr
Theoretischer Nutzen | 200 Nutzer, 1 Stunde je Woche, 46 Wochen, 60 Euro je Stunde | 552.000 Euro
Realisierungsquote | 20 Prozent der gesparten Zeit wird zu Mehrleistung | 110.400 Euro
Lizenzen | 30 Euro je Nutzer und Monat | 72.000 Euro
Integration, Betrieb, Befähigung | Annahme der IT und des Fachbereichs | 30.000 Euro
Ergebnis | Realisierter Nutzen minus Gesamtkosten | plus 8.400 Euro

Die Rechnung zeigt, dass die Investition beim theoretischen Nutzen glänzend und bei einer Realisierungsquote von 20 Prozent knapp positiv aussieht. Bei 15 Prozent wäre sie negativ. Genau diese Empfindlichkeit macht die Realisierungsquote zur wichtigsten Annahme, und sie lässt sich nur im Fachbereich belegen: Wer die freie Zeit einplant und neu verwendet, erreicht höhere Werte als eine Abteilung, in der nichts Neues für die Zeit vorgesehen ist. Warum Erwartungen an neue Technik zunächst überschießen und Budgetentscheidungen verzerren, beschreibt der Beitrag zum [KI-Hype-Zyklus](/blog/ki-hype-zyklus/).

## Welche Fragen sollte eine Freigabe beantworten?

Eine Freigabe sollte sechs Fragen beantworten, bevor das Geld fließt. Die Prüfliste eignet sich für jede Investition ab einer Schwelle, die die Geschäftsführung festlegt.

1. Welche Kennzahl verändert sich, um welchen Betrag, und wer im Fachbereich verantwortet sie?
2. Welchen Ausgangswert hat die Kennzahl heute, und wer hat ihn erhoben?
3. Welche Daten braucht die Anwendung, in welcher Qualität liegen sie vor, und wer pflegt sie im Betrieb?
4. Wer verantwortet den Betrieb ab dem ersten Tag, und welche Kapazität ist dafür vorgesehen?
5. Wie werden die Nutzer befähigt, und welche Abläufe ändern sich?
6. Nach welchem Zeitraum und bei welchem Ergebnis wird das Vorhaben verlängert, verändert oder beendet?

Fällt die Antwort auf eine Frage aus, wird die Freigabe in Stufen erteilt: zuerst ein Budget für die Klärung der offenen Punkte, danach das Budget für den Prototyp, danach das Budget für den Betrieb. Dieses Vorgehen kostet wenig Zeit und verhindert, dass Geld für Annahmen ausgegeben wird, die noch niemand geprüft hat. Wie Entscheider aus dem Druck einen Plan machen, beschreibt der Beitrag zum [KI-Aktionismus im Vorstand](/blog/ki-aktionismus-vorstaende-druck-belastbaren-plan/).

## Wie erkennen Sie, ob Erfolgsmeldungen belastbar sind?

Erfolgsmeldungen zu KI sind belastbar, wenn sie eine Kennzahl, einen Ausgangswert, einen Zeitraum und den Betriebsstand benennen. Meldungen, die nur Teilnehmerzahlen, Nutzungsquoten oder Zufriedenheit berichten, zeigen Aktivität, aber kein Ergebnis. Diese Unterscheidung hilft in der Budgetrunde ebenso wie bei der Bewertung von Anbieteraussagen. Ein Beitrag zur [Prüfung von Erfolgsgeschichten](/blog/ki-erfolgsgeschichten-pruefen/) vertieft die Kriterien.

Für interne Berichte genügt eine feste Vorlage mit vier Zeilen je Vorhaben: Kennzahl, Ausgangswert, aktueller Wert, Stand des Betriebs. Sie macht Vorhaben vergleichbar und zeigt der Geschäftsführung früh, welche Ausgaben Wirkung zeigen und welche nur Kosten verursachen.

## Investitionsplanung mit Niehues Consulting

[Niehues Consulting](/) ist eine Beratung für KI-Management und Organisationsdesign aus der Lieferperspektive mit Sitz in Düsseldorf. Gründer Marin Niehues bringt KI in den Betrieb, in Projekten von VC-finanzierten Scaleups bis zu DAX-40-Konzernen und in über 20 Ländern auf sechs Kontinenten. Im Leistungsfeld KI-Management gehören Business Analysis, Anforderungen, Business Case sowie Auswahl und Reihenfolge der Anwendungen zur Arbeit, ebenso die Steuerung des Portfolios.

Das Vorgehen folgt dem Niehues Delivery Model mit drei Phasen. Für die Investitionsentscheidung zählen drei Prüffragen besonders: Welches Geschäftsergebnis soll sich messbar verändern? Ist der Business Case mit realen Werten bestätigt? Welche Kennzahl zeigt nach 90 Tagen, dass die Lösung ankommt? Umfang und Konditionen eines Vorhabens werden in der kostenfreien Erstberatung besprochen, die Sie über den [Kontakt](/#kontakt) in 30 Minuten vereinbaren.

**Fazit**
KI-Budgets versickern an fünf Stellen: bei Lizenzen ohne Anwendungsfall, Piloten ohne Betriebsweg, Daten ohne Eigentümer, fehlender Befähigung und Ausgaben ohne Kennzahl. Die Gegenmaßnahme ist eine gestufte Freigabe mit sechs Fragen und einem Rechenweg, dessen Realisierungsquote der Fachbereich bestätigt. So wird aus dem Druck, schnell zu handeln, ein Plan, den die Geschäftsführung in der nächsten Budgetrunde belegen kann.

**Grundlage**
- Eurostat: 8% of EU enterprises used AI technologies in 2023, Eurostat News, 2024
- Brynjolfsson, Li, Raymond: Generative AI at Work, NBER Working Paper, 2023
- Noy, Zhang: Experimental evidence on the productivity effects of generative artificial intelligence, Science, 2023
- Sculley et al.: Hidden Technical Debt in Machine Learning Systems, NeurIPS-Konferenzbeitrag, 2015
- Solow, Robert: We'd better watch out, New York Times Book Review, 1987

## Häufige Fragen

### Wie viel sollte ein Unternehmen in KI investieren?

Die Höhe der Investition richtet sich nach dem Nutzen der priorisierten Anwendungen und liegt zu Beginn bei den Kosten für ein bis drei Vorhaben. Eine feste Quote vom Umsatz begründet keine Entscheidung, ein Budget je Vorhaben dagegen schon. Geben Sie es in Stufen frei und erhöhen Sie es nach nachgewiesener Wirkung.

### Warum bringen viele KI-Projekte keinen messbaren Nutzen?

Viele KI-Projekte bringen keinen messbaren Nutzen, weil vor dem Start weder Kennzahl noch Eigentümer noch Betrieb festgelegt wurden. Der Prototyp zeigt dann, was technisch möglich ist, und niemand ist dafür verantwortlich, dass es im Alltag genutzt wird. Eine Zeitersparnis wird außerdem erst zum Ergebnis, wenn der Fachbereich die freie Zeit neu einplant.

### Wie berechnet man den Return on Investment einer KI-Lösung?

Der Return on Investment ergibt sich aus dem realisierten Jahresnutzen abzüglich der Gesamtkosten, geteilt durch die Gesamtkosten. Die Gesamtkosten umfassen die Lizenz sowie Integration, Betrieb und Befähigung. Der Nutzen wird mit einer Realisierungsquote multipliziert, die der Fachbereich bestätigt.

### Wie erkennt man, dass KI-Lizenzen ungenutzt bleiben?

Ungenutzte Lizenzen erkennen Sie an der Nutzungsquote je Zugang, die der Anbieter in der Verwaltung ausweist. Liegt sie nach drei Monaten unter 50 Prozent, fehlt meist ein benannter Anwendungsfall oder die Befähigung. Der Rückbau der Zugänge und die Konzentration auf Nutzergruppen mit Anwendungsfall senken die Kosten schnell.

### Sollte ein Unternehmen zuerst Daten aufbauen oder Anwendungen testen?

Beides läuft parallel, und der Anwendungsfall bestimmt, welche Daten aufgebaut werden. Eine Datenarbeit ohne benannten Anwendungsfall bindet Budget ohne Nutzen. Prüfen Sie je Vorhaben per Stichprobe, ob die Daten für den Anwendungsfall ausreichen, bevor Sie ein Datenprojekt starten.

### Wer entscheidet in der Geschäftsführung über KI-Budgets?

Die Geschäftsführung entscheidet über Kriterien und Gesamtbudget, der Fachbereich verantwortet die Kennzahl, und die IT verantwortet die Machbarkeit. Eine gemeinsame Freigabesitzung mit protokollierter Entscheidung verhindert, dass Vorhaben ohne Eigentümer starten.

### Wann lohnt sich ein Pilotprojekt?

Ein Pilotprojekt lohnt sich, wenn es eine Annahme des Business Case im echten Ablauf mit echten Daten prüft und ein Abbruchkriterium besitzt. Ein Pilot ohne Frage, die er beantworten soll, liefert nur eine Demonstration. Legen Sie vor dem Start fest, welches Ergebnis zur Fortsetzung und welches zum Abbruch führt.