Unternehmens-KI

KI-ROI

KI-ROI (Return on Investment) misst den wirtschaftlichen Ertrag einer KI-Investition im Verhältnis zu den Gesamtkosten. Er berücksichtigt direkte Einsparungen (Arbeitszeit, Fehlerreduktion), indirekte Vorteile (schnellere Entscheidungen, Skalierbarkeit) und Implementierungskosten (Entwicklung, Infrastruktur, Change Management) über einen definierten Zeitraum.

Warum ist das relevant?

Ohne klare ROI-Berechnung bleiben KI-Projekte Vertrauenssache. Geschäftsführer und Vorstände brauchen belastbare Zahlen, um KI-Investitionen gegenüber anderen Projekten zu priorisieren. Eine saubere ROI-Analyse zeigt, welche Use Cases den größten Hebel haben — und welche trotz technischer Machbarkeit wirtschaftlich nicht lohnen.

So setzt IJONIS das ein

Wir erstellen eine transparente ROI-Projektion vor jedem KI-Projekt: Prozesskosten-Analyse des Ist-Zustands, Einsparungspotenzial durch Automatisierung, Implementierungskosten und laufende Betriebskosten. Nach dem Launch messen wir den tatsächlichen ROI gegen die Projektion — für kontinuierliche Optimierung und ehrliche Rechenschaft.

Häufige Fragen

Ab wann amortisiert sich ein KI-Projekt typischerweise?
Für Automatisierungsprojekte mit klarem Prozessbezug liegt die typische Amortisationszeit bei 3-12 Monaten. Quick Wins wie Dokumentenautomatisierung amortisieren sich oft in unter 6 Monaten. Transformative Projekte wie Enterprise-AI-Plattformen haben längere Zeithorizonte von 12-24 Monaten, bieten dafür aber exponentiellen Nutzen.
Wie berechne ich den ROI, wenn der Nutzen schwer quantifizierbar ist?
Neben direkten Einsparungen (Arbeitsstunden x Stundensatz) messen wir Proxy-Metriken: Bearbeitungszeit pro Vorgang, Fehlerquote, Kundenzufriedenheit, Time-to-Decision. Für strategische Vorteile (Skalierbarkeit, Wettbewerbsposition) nutzen wir Szenario-Analysen mit Best-/Worst-Case-Betrachtungen.

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