Millionen verschwenden? Beginnen Sie, den KI-Erfolg anhand von 7 Kennzahlen zu messen

KI bringt viel Geld ein: genau 46,4 % der Risikokapitalfinanzierung des vergangenen Jahres. Doch selbst wenn das Geld fließt, fällt es der Führungsebene schwer zu erkennen, wie KI die Unternehmenstransformation vorantreibt.

Mehr als die Hälfte der IT-Führungskräfte gibt an, dass der Nachweis des ROI ihre größte Herausforderung darstellt, insbesondere da die RAND Corporation prognostiziert, dass 80 % der KI-Projekte scheitern werden und dabei Milliarden verbrannt werden.

Stephen Mann, leitender Analyst und Content-Direktor bei ITSM.tools, weist auf ein größeres Problem hin: Vertrauen. „Teams, die KI nicht vertrauen, sind diejenigen, die einen negativen ROI aus ihren KI-Investitionen melden. Es scheint eine Kette zu geben, in der sich die Einführung von KI und das Vertrauen (oder dessen Fehlen) gegenseitig verstärken“, sagt er. Stephen ist nicht der Einzige, der dies bemerkt.

Auch das KI-Team von Google hat darauf hingewiesen, dass generative KI anders ist als frühere Technologien. Sie ist zugänglicher, und sowohl technische als auch nichttechnische Teams können sie nutzen. Deshalb müssen wir überdenken, wie wir die KI-Leistung messen, da traditionelle ROI-Rahmenwerke häufig nicht ausreichen. 

Betrachten wir genauer, warum alte Ansätze nicht funktionieren, und besprechen wir die sieben Kennzahlen, die bei der Bewertung des KI-ROI wichtig sind.

Herausforderungen bei der Messung des KI-ROI

Unternehmen starten durchschnittlich 37 KI-Machbarkeitsnachweise, doch mehr als 30 % der CIOs räumen ein, keine klare Vorstellung davon zu haben, welche davon erfolgreich sind. Sie agieren im Dunkeln, weil ihnen belastbare Kennzahlen fehlen, die KI-Initiativen mit greifbaren Ergebnissen verknüpfen.

Die Auswirkungen von KI zu isolieren, kann schwierig sein, da sie häufig zusammen mit anderen technologischen oder prozessbezogenen Änderungen eingesetzt wird, beispielsweise wenn ein KI-gesteuertes Inventarsystem zusammen mit einem neuen Ladenlayout eingeführt wird. Herkömmliche A/B-Tests haben Schwierigkeiten, wenn mehrere Faktoren (KI, Marketing, Neugestaltungen) gleichzeitig die Ergebnisse beeinflussen.

Organisationen kämpfen außerdem mit dem „weichen ROI“, also Dingen wie einer Innovationskultur, der Mitarbeiterbindung, einem Wettbewerbsvorteil und einem besseren Risikomanagement – wertvoll, aber schwer zu quantifizieren. Berücksichtigt man die Zeit für das Training, die Optimierung und die Wartung von KI, wird klar, warum CTOs zögern, ein ROI-Rahmenwerk zu entwickeln. Die Angst vor kurzfristig negativen Erträgen unter dem Druck von Investoren verschärft die Herausforderung zusätzlich.

7 Kennzahlen zur Messung des Erfolgs von KI-Investitionen 

Michael Porter von der Harvard-Universität stellte eine strategische Triage vor, mit der Unternehmen den Wettbewerbsvorteil ihrer KI-Projekte bewerten können. Sein Modell basiert auf Kostenführerschaft, Differenzierung und Fokussierung, die Organisationen dabei helfen, hochspezialisierte Produkte und Dienstleistungen in Nischenmärkten anzubieten. 

Für CTOs ist es entscheidend zu verstehen, wie ihre KI-Projekte auf diese Hebel ausgerichtet sind, um Investitionen zu rechtfertigen und messbare Ergebnisse zu erzielen. Hier sind sieben Kennzahlen und OKRs, mit denen sich KI-Erfolg definieren lässt:

1. Schnellere Markteinführungszeit (TTM)

Bei der Markteinführungszeit geht es darum, ein Produkt oder eine Dienstleistung mithilfe von KI schneller auf den Markt zu bringen – vom ersten Konzept bis zur endgültigen Bereitstellung –, indem jeder Schritt beschleunigt wird. Je schneller Sie ein Produkt einführen, desto früher beginnen Sie mit der Umsatzgenerierung: Wenn KI dabei hilft, die Entwicklungszeit von 18 auf 12 Monate zu verkürzen, ergeben sich 6 zusätzliche Monate potenzieller Umsätze. Und das ist ein großer Gewinn, wenn es darum geht, die finanzielle Leistung zu steigern und Marktanteile zu gewinnen. 

So messen Sie die TTM 

• Dauer vom Konzept bis zur Markteinführung: Erfassen Sie, wie lange es von der Genehmigung einer Idee bis zur Markteinführung dauert.
• Iterationszykluszeit: Messen Sie die Geschwindigkeit von Design, Tests und Optimierung.
• Verhältnis von Zeit zu Wert: Vergleichen Sie, wie schnell ein Produkt oder eine Funktion beginnt, Erträge zu generieren.
• Ressourceneffizienzindex (REI): Bewerten Sie eingesparte oder anderweitig eingesetzte Personenstunden.

2. Prozessdurchsatz 

Die Verfolgung des Prozessdurchsatzes ist entscheidend, um zu messen, wie effizient Aufgaben innerhalb eines bestimmten Zeitraums verarbeitet werden. Sie spiegelt die Fähigkeit Ihres Systems wider, Arbeitslasten zu bewältigen, und wirkt sich auf die Gesamtkapazität und Effizienz aus.

So messen Sie den Prozessdurchsatz

• Volumen pro Zeiteinheit (VPTU): Erfassen Sie abgeschlossene Aufgaben oder Transaktionen vor und nach der KI-Einführung.
• Kosten pro Transaktion: Analysieren Sie, wie sich KI bei höheren Volumina auf den Ressourcenaufwand auswirkt.
• Nachhaltigkeit der Spitzenleistung: Überwachen Sie, wie lange das System den maximalen Durchsatz aufrechterhält.
• Wiederherstellungszeit: Bewerten Sie, wie schnell sich Prozesse nach Störungen erholen.

3. Mitarbeiter- & Kundenerfahrung 

Jede KI-Initiative dient letztlich einer von zwei Gruppen: Mitarbeitern oder Kunden. Ihre Bindung, Produktivität, Zufriedenheit und ihr Engagement sind die tatsächlichen Erfolgsindikatoren und entscheiden darüber, ob die KI von Vorstand und Unternehmensleitung genehmigt wird. 

Für Mitarbeiter sollte KI repetitive Aufgaben automatisieren und Arbeitsabläufe optimieren, sodass ihnen mehr Zeit bleibt, sich auf strategische und wertschöpfende Tätigkeiten zu konzentrieren. KI kann auch die Arbeitsverteilung optimieren – etwa wenn ein KI-gestütztes Management-Tool feststellt, dass Mitarbeiter zu viel Zeit in Besprechungen und zu wenig mit konzentrierter Arbeit verbringen.

Auf der Kundenseite von Projekten müssen sich KI-Projekte auf die Schaffung einer reibungslosen Erfahrung konzentrieren. Der Nutzen zeigt sich in höherer Loyalität, längeren Kundenbeziehungen und einem stetigen Strom von Empfehlungen – alles entscheidende Komponenten für langfristiges Unternehmenswachstum. Wenn diese Elemente zusammenkommen, ergibt sich ein positiver ROI mit einer agilen, kundenorientierten Organisation, die alle beteiligten Stakeholder befähigen kann. 

So messen Sie die Mitarbeitererfahrung (EX), um den KI-Erfolg zu bestimmen 

• Vergleichen Sie die Bindungsraten vor und nach der KI-Einführung
• Erfassen Sie die Bindung in KI-unterstützten und nicht KI-unterstützten Rollen
• Überwachen Sie die Gründe für freiwillige Abgänge
• Net-Promoter-Scores der Mitarbeiter (eNPS) 
• Zeit bis zur Produktivität bei neuen Mitarbeitern 

So messen Sie die Kundenerfahrung (CX) 

• NPS- und CSAT-Werte 
• Lösung beim Erstkontakt (FCR) und Antwortzeit gegenüber Kunden 
• Stimmungs- und Emotionsanalyse in sozialen Medien 
• Kundenbindungs- und Abwanderungsraten 
• Schrittweise Veränderungen des Kundenlebenszeitwerts vor und nach der KI-Einführung 

4. Auswirkungen technischer Schulden (TDI)

Die Auswirkungen technischer Schulden (TDI) messen, wie sich angesammelte Abkürzungen und Ineffizienzen auf die Leistung, Wartbarkeit und Skalierbarkeit eines KI-Systems auswirken oder umgekehrt, wie KI selbst zu den zunehmenden technischen Schulden eines Unternehmens beiträgt. 

Dies ist eine kritische Kennzahl, da technische Schulden bereits 30 % der IT-Budgets und 20 % der personellen Ressourcen binden und sich die Situation durch KI weiter verschärft. 

Im Jahr 2025 erwarten über 50 % der Technologieführungskräfte, dass ihre technischen Schulden ein mittleres bis schwerwiegendes Ausmaß erreichen werden, wobei KI zu den bedeutendsten Verursachern gehört. Die Messung der TDI ermöglicht es CTOs, diese verborgenen Kosten zu senken, indem sie die Überarbeitung von Modellen begründen, die Ressourcenverteilung optimieren und das richtige Gleichgewicht zwischen der Wartung von Altsystemen und der Bereitstellung neuer KI-gestützter Funktionen finden.

So messen Sie die Auswirkungen technischer Schulden  

• Latenz der Datenpipeline: Bewerten Sie Verzögerungen bei der Datenerfassung und -vorverarbeitung.
• Zeit bis zur Produktivsetzung von Modellaktualisierungen: Prüfen Sie, wie schnell sich Modelle an neue Daten anpassen.
• Inferenzkosten pro Vorhersage: Berechnen Sie die Kosten der Rechenressourcen für jede KI-Inferenz.
• Fehlerbehebungsrate: Überwachen Sie, wie häufig Daten- oder Modellprobleme auftreten und behoben werden müssen.

5. Nutzung von Datenbeständen

KI ist nur so gut wie die Daten, auf denen sie basiert. Unabhängig davon, ob Sie an prädiktiver Intelligenz oder autonomen Systemen arbeiten: Die Nutzung von Datenbeständen zeigt Ihnen, wie effektiv KI verfügbare Daten verwendet. 

Je besser die Nutzung, desto größer die Reichweite der KI, da sie Datensilos auflöst, Verzerrungen in Datensätzen abmildert und mit Datenintegration unternehmensweite Intelligenz bereitstellt. 

Wenn Modelle hochwertige Datensätze nicht vollständig nutzen oder – noch schlimmer – sich zu stark an redundante Datensätze anpassen, wirkt sich dies direkt auf Genauigkeit, strategische Relevanz und letztlich den Erfolg Ihres KI-Projekts aus. 

So messen Sie die Nutzung von Datenbeständen  

• Häufigkeit des Datenzugriffs: Messen Sie, wie oft KI-Modelle auf die einzelnen Datensätze zugreifen.
• Latenz der Datenverarbeitung: Erfassen Sie Abruf- und Verarbeitungszeiten in KI-Workflows.
• Verhältnis von Speicherung zu aktiver Nutzung: Vergleichen Sie gespeicherte Daten mit aktiv genutzten Daten.
• Merkmalsnutzungsrate & Datenherkunft: Ermitteln Sie, welche Merkmale die Leistung bestimmen, und stellen Sie die Datenqualität sicher.

6. Verringerung der Fehlerquote (ERR)

Die Daten korrekt aufzubereiten, ist nur die halbe Miete. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass die Daten sauber und strukturiert sind und präzise, aktuelle und unverzerrte Ergebnisse in großem Maßstab liefern. Die Verringerung der Fehlerquote ist ein zentraler Bestandteil dieses Prozesses. Sie zeigt, wie gut sich KI durch die Reduzierung von Fehlern und Qualitätsproblemen weiterentwickelt, und gibt Aufschluss über die Fähigkeit des Modells, im Laufe der Zeit zu lernen und sich anzupassen. 

Weniger Fehler in KI-Modellen bedeuten, dass IT-Teams seltener eingreifen müssen. Dadurch lässt sich KI leichter abteilungsübergreifend skalieren, während sie domänenspezifische Anforderungen erfüllt. Der Einsatz von Tools zur Modellüberwachung zur Verfolgung dieser Entwicklung trägt dazu bei, sicherzustellen, dass sich die KI mit zunehmendem Wachstum nicht verschlechtert. Das gibt CTOs die Gewissheit, dass die KI zukunftssicher und an den Geschäftszielen ausgerichtet ist und dauerhaft Kundenzufriedenheit sowie betriebliche Effizienz liefern kann.

So messen Sie die Verringerung der Fehlerquote 

• Ausgangsfehlerquote im Vergleich zur aktuellen Fehlerquote: Vergleichen Sie die ursprünglichen mit den aktuellen Ungenauigkeitswerten.
• Rate falsch positiver Ergebnisse: Ermitteln Sie fälschlicherweise als positiv klassifizierte Ergebnisse.
• Fehlerverteilung: Identifizieren Sie Verzerrungen oder Schwachstellen in den verschiedenen Datensegmenten.
• Veränderung der Fehlerquote: Stellen Sie sicher, dass sich Modelle nach der Bereitstellung nicht verschlechtern.
• Effizienz korrigierender Iterationen: Messen Sie, wie schnell ein erneutes Training Fehler reduziert.

7. Skalierbarkeitskoeffizient

Der Skalierbarkeitskoeffizient entscheidet darüber, ob eine KI-Initiative erfolgreich ist oder unter ihrer eigenen Last zusammenbricht und zu einem finanziellen Verlustgeschäft wird. Er misst, wie gut sich eine KI-Lösung innerhalb eines Unternehmens ausweiten lässt, ohne dass Kosten oder Komplexität sprunghaft ansteigen. 

KI-Modelle beginnen möglicherweise im kleinen Maßstab, doch mit zunehmender Verbreitung steigen auch die Anforderungen an Netzwerk, Speicher und Rechenleistung. Was als Hybrid-Cloud-Setup beginnt, kann schnell zu einer kostspieligen Überholung werden – etwa durch die Erweiterung der Kaltlagerung, Upgrades der lokalen Hardware und steigende Kosten pro Bereitstellung. Ehe man sich versieht, wird der potenzielle ROI der KI durch eine ausufernde Infrastruktur aufgezehrt.

So messen Sie den Skalierbarkeitskoeffizienten 

Skalierbarkeit muss sowohl anhand technischer als auch geschäftlicher Dimensionen gemessen werden. Darauf sollten CTOs achten:

• Recheneffizienz (FLOPS/Watt) und Skalierbarkeit der Trainingszeit
• Inferenzlatenz und Kosten pro Inferenz
• Infrastruktur-Overhead und Zeit bis zur Wertschöpfung bei Bereitstellungen
• Wenn sichergestellt wird, dass Wachstum die Kosten nicht sprunghaft ansteigen lässt, bleibt KI ein Wachstumstreiber und wird nicht zu einem Kostenfaktor.

Wachstum ohne eine skalierbare Grundlage führt zu Ineffizienzen und macht KI eher zu einem Kostenfaktor als zu einem Wachstumstreiber.

Machen Sie Ihre KI-Investitionen zukunftssicher 

Die durch KI ausgelöste Disruption verlangsamt sich nicht, und CTOs müssen Agilität priorisieren, um einen überzeugenden Business Case für KI zu schaffen. Das bedeutet, von Pilotprojekten zu einer unternehmensweiten Einführung überzugehen, bei der agentische KI funktionsübergreifende Wirkung erzielt.

Sichern Sie die Unterstützung, indem Sie strategische Ziele durch skalierbare Infrastruktur, diszipliniertes MLOps und Governance-Frameworks mit der Umsetzung in Einklang bringen, die Wachstum ohne Kontrollverlust ermöglichen.

Verwenden Sie diese sieben wichtigen Kennzahlen als strukturierten Fahrplan, um Investitionen in KI zu rechtfertigen, die Akzeptanz zu überwachen und die Leistung zu optimieren, wodurch potenziell bis zu 3,5-fache Renditen erzielt werden können.

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