Warum die meisten ROI-Rechnungen vor dem Piloten wertlos sind
Typisches Muster: Ein Anbieter präsentiert eine Hochrechnung – 40 % Zeitersparnis, Amortisation in neun Monaten. Die Zahl klingt gut. Sie basiert auf Annahmen, die niemand im Raum geprüft hat.
Das Problem ist nicht Böswilligkeit. Das Problem ist, dass die relevanten Ausgangsdaten in den meisten KMU schlicht nicht vorliegen. Wer nicht weiß, wie lange ein Mitarbeiter heute für einen bestimmten Prozess braucht, kann keine seriöse Einsparung ausrechnen. Punkt.
Dennoch müssen Sie eine Entscheidung treffen – ob ein Pilotprojekt überhaupt sinnvoll ist und welches Budget gerechtfertigt ist. Dafür brauchen Sie keinen präzisen ROI. Sie brauchen ein Urteil über die Größenordnung.
Die drei Fragen vor jeder Rechnung
Bevor Sie eine Zahl auf Papier schreiben, klären Sie drei Dinge:
Erstens: Ist der Prozess überhaupt messbar? Wenn Sie nicht in der Lage sind, den heutigen Aufwand in Stunden oder Stückkosten auszudrücken, wird jede Einsparungsrechnung Spekulation bleiben. Das ist kein KI-Problem – das ist ein Controlling-Problem, das vorher existiert hat.
Zweitens: Wer trägt den Aufwand heute? Häufiges Muster: Die Zeitersparnis entsteht bei einer Vollzeitkraft, die danach nicht freigestellt, sondern anders eingesetzt wird. Eine Einsparung in Personalkosten entsteht nur, wenn tatsächlich eine Stelle wegfällt oder Überstunden sinken. Produktivitätsgewinn und Kostenreduktion sind nicht dasselbe.
Drittens: Was kostet der Fehlerfall? KI-Systeme produzieren Fehler. Wer das in der ROI-Rechnung nicht berücksichtigt, rechnet an der Realität vorbei. Fragen Sie konkret: Was passiert, wenn das System in 5 % der Fälle falsch liegt? Wer prüft nach, und wie lange dauert das?
Welche Kennzahlen vor dem Piloten belastbar sind
Es gibt eine kurze Liste von Kennzahlen, die Sie tatsächlich erheben können – bevor ein Pilotprojekt startet.
Prozessvolumen und Durchlaufzeit Wie viele Vorgänge eines bestimmten Typs fallen pro Woche an? Wie lange dauert ein Vorgang durchschnittlich? Diese Zahlen sind oft leichter zu erheben als gedacht – eine Woche Strichliste genügt für eine erste Schätzung. Mit Volumen und Durchlaufzeit haben Sie die Basis für jede weitere Rechnung.
Fehlerquote im Ist-Zustand Wieviele Nachbearbeitungen, Rücksendungen oder Korrekturen fallen heute an? Typisches Beispiel: Ein Unternehmen mit 200 Eingangsrechnungen pro Woche und einer manuellen Fehlerquote von 8 % verbringt 16 Vorgänge pro Woche mit Nacharbeit. Das ist ein konkreter Ausgangspunkt.
Personalkosten des betroffenen Prozesses Nicht das Jahresgehalt – sondern der Stundensatz inklusive Lohnnebenkosten. In Österreich rechne ich für kaufmännische Angestellte mit einem internen Kostensatz zwischen 35 und 55 Euro pro Stunde, je nach Qualifikation und Betrieb. Multipliziert mit dem gemessenen Zeitaufwand ergibt das die heutige Prozesskostenbasis.
Einmalkosten des Projekts Implementierung, Lizenz für das erste Jahr, interner Aufwand für Einführung und Schulung. Dieser Wert sollte vor dem Piloten als feste Obergrenze vereinbart sein – nicht als Schätzung mit Spielraum nach oben.
Was Sie nicht wissen können – und wie Sie damit umgehen
Zwei Größen sind vor dem Piloten strukturell unbekannt: die tatsächlich erreichbare Automatisierungsquote und der laufende Betreuungsaufwand.
Anbieter nennen Automatisierungsquoten von 70, 80, manchmal 95 %. Diese Zahlen stammen aus Referenzprojekten unter anderen Bedingungen. Für Ihre Datenqualität, Ihre Ausnahmefälle, Ihre Systemlandschaft gilt das nicht zwingend.
Mein Rat: Rechnen Sie konservativ mit 50 % der vom Anbieter genannten Quote. Wenn das Projekt bei 50 % Automatisierung noch einen positiven Deckungsbeitrag ergibt, ist es einen Piloten wert. Wenn es nur bei 90 % rentabel ist, ist das Risiko zu hoch.
Beim Betreuungsaufwand gilt: Jedes KI-System braucht laufende Pflege – Datennachführung, Modellkorrekturen, Ausnahmebehandlung. Rechnen Sie pauschal 10 bis 15 % der eingesparten Zeit als laufenden internen Aufwand gegen. Wer das nicht einplant, erlebt es spätestens nach sechs Monaten.
Eine einfache Beispielrechnung
Angenommen, ein Betrieb verarbeitet 150 Kundenanfragen pro Woche. Jede Anfrage nimmt heute im Schnitt 12 Minuten in Anspruch – Erfassung, Kategorisierung, Weiterleitung. Das sind 30 Stunden pro Woche, bei einem internen Kostensatz von 40 Euro macht das 1.200 Euro pro Woche oder rund 57.600 Euro pro Jahr.
Ein KI-gestütztes Klassifizierungssystem soll laut Anbieter 80 % der Anfragen automatisch bearbeiten. Konservativ gerechnet mit 50 % ergibt das 15 eingesparte Stunden pro Woche – also 600 Euro pro Woche oder 28.800 Euro pro Jahr.
Die Projektkosten: 18.000 Euro Implementierung, 6.000 Euro Jahreslizenz, 4.000 Euro interner Aufwand für Einführung. Gesamt: 28.000 Euro im ersten Jahr.
Laufender Betreuungsaufwand: 10 % der eingesparten Zeit, also 1,5 Stunden pro Woche, rund 3.000 Euro pro Jahr.
Netto im ersten Jahr: 28.800 minus 28.000 minus 3.000 ergibt minus 2.200 Euro. Ab dem zweiten Jahr, ohne Implementierungskosten: plus 19.800 Euro.
Das ist keine Hochrechnung für den Businessplan. Das ist eine Plausibilitätsprüfung. Sie zeigt: Das Projekt amortisiert sich nicht im ersten Jahr, aber klar im zweiten. Wenn das Budget vorhanden ist und der Prozess strategisch relevant bleibt – sinnvoll. Wenn nicht – kein Pilotprojekt.
Was der Pilot leisten soll – und was nicht
Ein Pilotprojekt ist kein Beweis. Es ist ein Lernformat. Legen Sie vor dem Start fest, welche Kennzahl nach acht bis zwölf Wochen eine Entscheidung erlaubt: Automatisierungsquote, Fehlerrate, tatsächlicher Zeitaufwand pro Vorgang.
Häufiges Muster: Der Pilot endet ohne klares Ergebnis, weil kein Zielwert definiert war. Dann folgt eine Verlängerung, dann eine zweite. Am Ende hat das Projekt mehr Ressourcen verbraucht als geplant, ohne eine Entscheidung herbeigeführt zu haben.
Definieren Sie einen Abbruchpunkt. Wenn die Automatisierungsquote nach zehn Wochen unter 40 % liegt, wird das Projekt beendet – nicht verlängert, nicht nachgebessert. Diese Entscheidung fällt sich leichter, wenn sie vor dem Start getroffen wurde.
Fazit: Größenordnung statt Präzision
Eine belastbare ROI-Rechnung für ein KI-Projekt ist vor dem Piloten nicht möglich. Das ist keine Schwäche – das ist die Natur von Projekten mit unbekannten Parametern.
Was möglich ist: eine Plausibilitätsprüfung auf Basis gemessener Ist-Werte, konservativer Annahmen und einer klar definierten Kostenobergrenze. Wenn diese Prüfung einen positiven Deckungsbeitrag ab dem zweiten Jahr zeigt, ist der Pilotversuch vertretbar.
Wer mehr Gewissheit verlangt, bevor er startet, wird nie starten. Wer ohne jede Rechnung startet, lernt nur, wie teuer Unwissenheit ist.