ROI von KI

Künstliche Intelligenz dominiert Schlagzeilen, Konferenzagenden und Entwicklerforen mit ihrem Versprechen smarterer Systeme, automatisierter Entscheidungsfindung und Tools, die selbstständig Code schreiben, Inhalte generieren und Ergebnisse vorhersagen können. Doch hinter der Begeisterung verbirgt sich eine wachsende Unruhe unter Führungskräften. Unternehmen investieren zwar massiv in KI, aber die Renditen entsprechen nicht immer den Erwartungen. Laut Bain & Company geben 95 Prozent der US-Unternehmen an, generative KI in irgendeiner Form zu nutzen, doch nur fünf Prozent berichten von einem signifikanten Mehrwert durch diese Investitionen. Das zeigt deutlich, dass zwischen der Kompetenz und der Bereitschaft, KI einzusetzen, eine große Lücke klafft. Unternehmen weltweit wissen, wozu KI in der Lage ist, aber sie haben es noch nicht geschafft, sie sinnvoll für ihre täglichen Abläufe zu nutzen. Stattdessen werden die als epochale Werkzeuge angepriesenen Technologien schnell zu finanziellen Belastungen.

Für Entwickler stellt sich die Frage, warum die weit verbreitete Einführung von KI nicht längst zu einem Mehrwert geführt hat. Oft sind Entscheidungen rund um KI-Tools eher ambitioniert als logisch. Viele glauben, dass sie so viel KI wie möglich einsetzen müssen und dass die Langsameren Gefahr laufen, hinter ihre Konkurrenten zurückzufallen. Diese Denkweise untergräbt durchdachte, bewusste Ansätze zur KI-Implementierung. Stattdessen zahlen Unternehmen hohe Summen für KI-Tools, obwohl ihnen noch die ausgereifte Infrastruktur für einen erfolgreichen Einsatz fehlt. So wird KI von ambitionierten Führungskräften eingesetzt, um Zukunftssicherheit zu signalisieren, ohne diese jemals erreichen zu können.

Warum sich Investitionen in KI nur schwer auszahlen

KI-Projekte sind nicht billig. Die Kosten reichen von 50.000 US-Dollar für kleine Pilotprojekte bis zu weit über einer Million US-Dollar für unternehmensweite Implementierungen. Angesichts dieser hohen Kosten müssen sich Finanzvorstände zwangsläufig die schwierige Frage stellen: Ist das nachhaltig? Werden sich diese Investitionen auszahlen? Die Ursache für scheiternde Projekte liegt selten in der Technologie selbst, sondern im Kontext, in dem sie eingesetzt wird. KI funktioniert nicht in einem Vakuum, sondern basiert auf strukturierten Prozessen, Datenflüssen und Organisationsstrukturen. Wenn diese Grundlagen schwach sind, wird KI eher zu einem teuren Notbehelf als zu einer praktischen Lösung.

Eine aktuelle Studie von Nintex, an der 500 Führungskräfte aus Großbritannien, den USA, Kanada, Australien, Neuseeland und Saudi-Arabien teilnahmen, beleuchtet dieses Thema. Während die meisten Unternehmen angeben, KI-Tools zu verwenden, haben nur 15 Prozent diese vollständig in ihre Abläufe integriert. Das bedeutet, dass die Mehrheit isolierte Pilotprojekte oder fragmentierte Implementierungen durchführt, die niemals skaliert werden. Fast ein Viertel der Führungskräfte bedauert, die erforderlichen grundlegenden Vorbereitungen unterschätzt zu haben, und 21 Prozent bedauern, Projekte ohne Governance überstürzt angegangen zu sein. Dieses Bedauern sollte Entwicklern bekannt vorkommen, da es die Schwachstellen jeder groß angelegten Technologieinitiative widerspiegelt: technische Schulden, unklare Anforderungen und instabile Architekturen, die unter realen Bedingungen zusammenbrechen.

Automatisierung als fehlende Voraussetzung

Die wichtigste Erkenntnis aus der Studie ist, dass KI allein nicht ausreicht. 84 Prozent der Befragten stimmen zu, dass Automatisierung ein notwendiger erster Schritt vor der Einführung von KI ist. Die Automatisierung muss zuerst das Gerüst schaffen, welches KI benötigt, um effektiv zu funktionieren, und sie muss die technische Infrastruktur bereitstellen, mit der die Systeme kommunizieren, koordinieren und skalieren können. Außerdem liefert sie saubere und konsistente Daten, die für jedes KI-Modell unerlässlich sind. Ohne Automatisierung verbringt KI den größten Teil ihrer Zeit damit, fehlerhafte Prozesse zu kompensieren.

Bevor ein KI-Modell (egal wie ausgefeilt es auch sein mag) überhaupt zum Einsatz kommt, müssen Unternehmen ihre Prozesse und Daten optimieren. Workflows sollten rationalisiert und standardisiert werden, und Daten sollten sauber, strukturiert und kontrolliert sein. Sobald diese Grundlagen geschaffen sind, kann KI zuverlässig arbeiten. Wenn dies nicht der Fall ist und Unternehmen eine Vielzahl von Softwareprogrammen und Modellen darüberlegen, treten Probleme auf. Daten von Nintex zeigen, dass 38 Prozent der IT-Führungskräfte infolgedessen einen Anstieg der manuellen Dateneingabe und Verzögerungen im Workflow melden.

Die Rolle des Entwicklers bei der Umsetzung von KI

Für Entwickler sieht das so aus: Die Aufgabe ist, ein Machine-Learning-Modell in ein Altsystem zu integrieren. Das Modell ist in Ordnung und der Algorithmus funktioniert, aber die Umgebung ist ein Chaos: Die Daten kommen in inkonsistenten Formaten an, Prozesse hängen an unvorhersehbaren Stellen von menschlichen Eingriffen ab und die Governance erfolgt ad hoc. In diesem Szenario wäre es unmöglich, dass KI effektiv funktioniert. Um die Grundlagen zu verbessern, ist Automatisierung erforderlich. Sie standardisiert Eingaben, setzt Regeln durch und beseitigt alle Reibungsverluste, die die KI behindern.

Daraus ergeben sich für Entwickler praktische Leitlinien. Bevor man Code für eine KI-Funktion schreibt, sollten die damit verbundenen Arbeitsabläufe abgebildet, Engpässe identifiziert und automatisiert und Governance als Code behandelt werden. Mit Policy-as-Code-Frameworks kann Compliance in das System integriert werden, anstatt sie später hinzuzufügen. Entwickler sollten strikt auf Datenhygiene achten und Validierung, Bereinigung sowie Nachverfolgung automatisieren, damit die KI mit qualitativ hochwertigen Daten arbeiten kann. Letztendlich sollte man über das Modell hinausdenken; KI ist eher ein Ökosystem als ein Algorithmus. Der Erfolg hängt davon ab, wie Modelle mit Diensten, APIs und menschlichen Prozessen interagieren (Bild 1). Deshalb ist die Orchestrierung genauso wichtig wie die Optimierung.

ROI effektiv messen

Die Diskussion über die Kapitalrendite mag wie ein Thema klingen, das nur für Finanzteams von Bedeutung ist, aber tatsächlich ist sie auch für Entwickler von großer Relevanz. Ein System, das in der Produktion versagt oder aufgrund schlechter Integration nicht die gewünschte Effizienz erreicht, ist ebenso ein technischer wie ein geschäftlicher Misserfolg. Wenn CFOs den finanziellen Wert von KI in Frage stellen, stellen sie indirekt auch die Robustheit der von Entwicklern erstellten Systeme infrage. Aus diesem Grund müssen Entwickler sich für Automatisierungsstrategien einsetzen, um den Erfolg sicherzustellen und den Wert zu beweisen.

Tatsächlich spielen Entwickler eine wesentliche Rolle bei der Steigerung des Werts von KI. Denn sie entwerfen Systeme, die die Anforderungen und Wünsche von Unternehmen in automatisierte Prozesse umsetzen, die diese erfüllen. Sie sind die Architekten, die die Fundamente entwerfen und bauen, auf denen KI aufbaut, und ein Gebäude ist immer nur so gut wie sein Fundament.

Wenn Unternehmen künftig den ROI ihrer KI messen, muss die Automatisierung dabei berücksichtigt werden. Die Quantifizierung des Mehrwerts, den KI einem Unternehmen bringt, sollte immer auf automatisierungsorientierten KPIs basieren. Ohne diese KPIs bleiben die ROI-Diskussionen abstrakt und konzentrieren sich oft nur auf Nutzungsmetriken statt auf tatsächliche Ergebnisse. Automatisierungsmetriken übersetzen die KI-Fähigkeiten in wirtschaftliche Auswirkungen. Sie zeigen, welche Arbeiten nicht mehr manuell erledigt werden müssen (eingesparte Stunden, wegfallende Aufgaben), wie konsistent Ergebnisse erzielt werden (Verkürzung der Zykluszeit, Verringerung der Fehlerquote, Durchsatz) und wie Kapazitäten freigesetzt werden (Teams leisten mehr, ohne dass zusätzliche Mitarbeiter eingestellt werden müssen). Kurz gesagt: Automatisierungs-KPIs verankern den ROI der KI in beobachtbaren Veränderungen im Unternehmen. Wenn KI keine Entscheidungen, Maßnahmen oder Arbeitsabläufe automatisiert, liefert sie keine zusammengesetzten Renditen, sondern ist nur ein weiteres Werkzeug im Stack.

Automation und Zukunftssicherheit

Beim Thema ROI ist auch Zukunftssicherheit wichtig. Hochleistungsfähige KI-Initiativen entstehen in der Regel in Unternehmen, die wirklich vorausschauend denken und Experimente innerhalb klarer operativer Grenzen fördern. Automatisierung reduziert die Kosten für Fehlschläge. Wenn Prozesse automatisiert und beobachtbar sind, können Teams KI-gesteuerte Verbesserungen sicher und iterativ testen. Dadurch entsteht eine Feedbackschleife, in der Erkenntnisse aus der Praxis sowohl in die technische Weiterentwicklung als auch in die Geschäftsstrategie einfließen. Außerdem können Unternehmen so erkennen, wo KI wirklich einen Mehrwert schafft. Im Laufe der Zeit summieren sich diese Erkenntnisse und machen KI von einer riskanten Kapitalausgabe zu einer adaptiven Fähigkeit, welche die Entscheidungsfindung im gesamten Unternehmen stärkt.

Ein weiterer, häufig übersehener Faktor ist die Abstimmung der Kompetenzen. Selbst mit einer starken Automatisierung und soliden Datenfundamenten fehlt es vielen Unternehmen an den internen Fähigkeiten, KI langfristig zu operationalisieren. Entwickler mögen sich mit der Erstellung von Modellen, der Integration von APIs, der Verbindung von Tools und Datenquellen und der Nutzung moderner Protokolle wie MCP und A2A bestens auskennen. KI-Systeme erfordern jedoch eine kontinuierliche Überwachung, Nachschulung und Anpassung, wenn sich die Geschäftsbedingungen ändern. Ohne Investitionen in die Weiterbildung, insbesondere in den Bereichen MLOps (Machine Learning Operations), Data Engineering und verantwortungsvolle KI-Praktiken, laufen Unternehmen Gefahr, Lösungen zu entwickeln, die zwar einmal funktionieren, dann aber stillschweigend an Qualität verlieren. Der Aufbau von KI-Kompetenzen in den Bereichen Engineering, Operations und sogar in nichttechnischen Teams stellt sicher, dass KI als lebendiges System und nicht als einmalige Implementierung behandelt wird.

KI hat ein immenses Potenzial und wird zunehmend Teil des Alltags werden, da neue Fähigkeiten und Modelle in die täglichen Arbeitsabläufe und Vorgänge integriert werden. Die Grundlagen werden sich jedoch nicht ändern. Wenn KI ihr Versprechen einlösen soll, müssen zunächst die Grundlagen geschaffen werden. Man muss Prozesse verstehen und den bedingten Arbeitsablauf automatisieren, damit man darauf aufbauen und innovativ sein kann. Dieser Ansatz mag übervorsichtig wirken, ist jedoch ein Konzept für langfristigen Fortschritt und die Sicherstellung einer greifbaren Kapitalrendite. Für Entwickler bedeutet die Umsetzung dieses Prinzips, Systeme zu entwickeln, die nicht nur intelligent, sondern auch widerstandsfähig, kontrolliert und zukunftsfähig sind.