Viel KI-Budget wird auf Vertrauen ausgegeben und bringt nichts Messbares. Ein schlankes ROI-Modell behebt das, und dient zugleich als scharfer Qualifizierer dafür, welche Use Cases zuerst zu finanzieren sind. So bauen Sie es, bevor Sie jemanden einstellen.
Das einfache Modell
- 1Einen Use Case und eine primäre Kennzahl wählen (z. B. abgelenkte Support-Tickets).
- 2Wirkung konservativ schätzen: betroffene Einheiten × Wert pro Einheit × realistische Adoption.
- 3Kosten schätzen: Bau (Team oder Embed) + Betrieb (Compute, Tooling, Wartung).
- 4Payback = Kosten ÷ monatliche Wirkung. Unter ~12 Monaten ist ein starkes Signal.
- 5Mit einem kleinen Piloten prüfen, bevor Sie skalieren.
Ein durchgerechnetes Beispiel
KI-Support-Ablenkung: 10.000 Tickets/Monat, 40 % abgelenkt, 4 € Bearbeitungskosten je Ticket = ~16 Tsd. €/Monat Wirkung. Kostet ein eingebettetes Spezialisten-Paar ~30 Tsd. €/Monat über drei Monate für den Bau (~90 Tsd. €) plus moderate Betriebskosten, liegt der Payback klar innerhalb eines Jahres, danach ist es Marge.
