Wir messen den ROI von KI immer noch falsch – und der Fehler wird teuer
Herausforderungen beim KI-ROI: Viele Organisationen haben Schwierigkeiten, den ROI von KI zu messen, und führen Probleme oft fälschlicherweise auf das Management statt auf die Implementierung zurück.
Fehlausrichtung der Metriken: Aktuelle Metriken konzentrieren sich auf die Leistung der Technologie, blenden aber die grundlegenden Menschen- und Prozessprobleme aus.
Langfristige Auswirkungen: Schlechte KI-Implementierungen können über Jahre hinweg organisatorischen Schaden verursachen und die Effektivität beeinträchtigen.
Organisationale Gesundheit: Investitionsentscheidungen in KI müssen Menschen- und Prozessmetriken neben der Technologie priorisieren, um nachhaltigen Erfolg zu gewährleisten.
Führungslücken: Transformationale Führung bezieht HR typischerweise nicht ein, was zu kurzsichtigen Investitionen ohne langfristige Tragfähigkeit führt.
Das ROI-Deck sieht immer sauber aus. Gesparte Stunden, umverteilter Personalbestand, verkürzte Durchlaufzeiten, Akzeptanzraten steigen gegen die vom Anbieter im Kickoff-Termin genannten Benchmarks. Grüne Pfeile. Diagramme, die nach oben rechts zeigen. Der CFO nickt zustimmend.
Achtzehn Monate später ist etwas nicht in Ordnung. Die Fluktuation steigt in den Abteilungen, die am meisten von der Veränderung profitieren sollten. Die bereichsübergreifende Zusammenarbeit läuft schleppender. Ein Team, das früher wie von selbst zusammenarbeitete, bewegt sich jetzt, als marschiere es durch Treibsand. Niemand kann eine Ursache benennen, also wird es den üblichen Verdächtigen zugeschrieben: Führungsstil, Marktdruck, post-pandemische irgendwas.
Die KI-Einführung, die ein Jahr und sechs Monate zuvor stattgefunden hatte, wird dabei nicht erwähnt.
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Genau das sind die echten Kosten einer falsch gemessenen KI-ROI. Kein Punkt in der Bilanz. Eine schleichende Verschlechterung, deren Ursache fälschlich zugeordnet und mit den falschen Mitteln behandelt wird.
Technikmetriken vs. Personalmessgrößen
Die Kennzahlen, die die KI-Investitionsgespräche dominieren — gesparte Zeit, umverteilte Stellen, verkürzte Durchlaufzeiten und zunehmend auch Nutzung — sind allesamt Frühindikatoren für die Leistungsfähigkeit der Technik. Sie messen die Ebene der Transformation, die sich am leichtesten quantifizieren lässt.
Was sie nicht messen, ist die organisatorische Ebene – dort, wo die eigentlichen Kosten schlechter Umsetzung entstehen und sich bis zur Unübersehbarkeit kumulieren.
Insbesondere Nutzungsdaten verdienen kritische Betrachtung, weil angenommen wird, sie signalisierten die Gesundheit der Organisation, tatsächlich aber nur ein Verhaltensindikator sind. Eine Analyse der BCG von Ende 2025 ergab, dass 60 % der Unternehmen weltweit trotz erheblicher Investitionen keinen nennenswerten Mehrwert durch KI erzielen konnten und identifizierte als einen Hauptgrund die verwendeten Metriken selbst.
Organisationen, die sich auf Logins und verbrachte Zeit als Maßstab für Akzeptanz verlassen haben, mussten schmerzhaft lernen, dass diese Werte nicht erfassen, ob KI tatsächlich zum Kernstück ihrer Arbeitsweise geworden ist.
Hohe Adoptionsraten zeigen, dass Menschen das Tool nutzen. Sie sagen jedoch nichts darüber aus, ob die Arbeit gut läuft, ob Teams funktionieren oder ob das implizite Wissen, das früher Teams bei kollaborativen Aufgaben miteinander verbunden hat, noch weitergegeben wird. Ein Unternehmen kann sämtliche Nutzungsbenchmarks erfüllen, während das verbindende Gefüge seines tatsächlichen Betriebs leise zerfällt.
BCGs Bericht vom Oktober 2024, „Where's the Value in AI?“ — basierend auf einer Umfrage unter 1.000 CxOs aus 59 Ländern — stellte fest, dass rund 70 % der Probleme bei der KI-Einführung auf menschen- und prozessbezogene Ursachen zurückzuführen sind.
Die Budgetverteilung bei den meisten Implementierungen ist genau gegenteilig: Der Löwenanteil fließt in die Technik, Veränderungsmanagement und Organisationsentwicklung werden als eigene Posten behandelt, statt als tragende Säulen der Investition.
Wenn die Kennzahlen, mit denen Sie eine Transformation bewerten, sich nur auf die technische Ebene beschränken, messen Sie absichtlich den Teil der Gleichung, der am wenigsten entscheidet, ob das Vorhaben gelingt.
ROI neu definieren
Die Perspektive des CFO ist für sich genommen nicht falsch. Sie bringt strenge Disziplin in eine zentrale Frage: Erzielt diese Investition eine Rendite?
Das Problem ist, dass auf ein organisatorisches Veränderungsthema eine Logik der Kapitalallokation angewandt wird – und die Zeithorizonte passen nicht zusammen.
Software-ROI-Zyklen betragen 12 bis 18 Monate. Organisatorische Schäden einer schlecht gesteuerten Implementierung häufen sich über zwei bis drei Jahre an und treten dann unter ganz anderer Erscheinung in Erscheinung.
Wie es überhaupt dazu kommt, dass der CFO am Ende dieses Gespräch führen muss, ist einen genauen Blick wert. Anthony Onesto, der seine Karriere im HR-Tech verbracht hat und jetzt KI-Transformationsprojekte für den Mittelstand gestaltet, beschreibt die Druckkaskade.
Der Vorstand macht Druck auf den CEO, der CEO schaut sich in der Organisation nach einem Verantwortlichen um, und die erste Wahl fällt meist auf den CTO oder CIO. Wenn das nicht reicht, wird der CFO eingebunden.
Das wird immer eine finanzielle Entscheidung sein, die manchmal die richtige Entscheidung ist und manchmal nicht.
Seiner Ansicht nach sollte HR diese Transformationen anführen – nicht als Change-Management-Nachgedanke, sondern als die Funktion, die am besten in der Lage ist, darüber nachzudenken, wie Mensch und Maschine zusammenarbeiten. Dass sie das selten tut, ist seiner Meinung nach strukturell bedingt. Die meisten HR-Führungskräfte haben sich nicht dafür gemeldet, und der Druck landet normalerweise nicht bei ihnen.
Das Ergebnis ist eine ROI-Debatte, die von der Person geprägt ist, die die Verantwortung übernommen hat – und in den meisten Organisationen zielen deren Anreize auf nachweisbare kurzfristige Effizienz, nicht auf die langfristige Gesundheit der Organisation.
Herausforderung beruflicher Identitäten
Alleine die Störung der Identität verdeutlicht die Kluft. Wenn Routinetätigkeiten automatisiert werden, verschwindet oft auch ein Teil der beruflichen Identität. Die Analystin, die durch wenig riskante, sich wiederholende Aufgaben Urteilsvermögen aufgebaut hat, übernimmt nun theoretisch höherwertige Aufgaben.
In der Praxis fehlt jedoch der Kontext, in dem sie sich ursprünglich entwickelt hat – und niemand hat einen Ersatz geschaffen. Die eigentliche Störung wird nicht bei der Ankündigung sichtbar, sondern taucht acht oder zehn Monate später als mangelndes Engagement auf, das als Kulturproblem wahrgenommen und behandelt wird, obwohl die tatsächliche Ursache unbemerkt im Protokoll der vergangenen Implementierung liegt.
Dies ist kein Randthema. Es ist genau der Mechanismus, durch den Automatisierungsinvestitionen schlechtere Ergebnisse liefern als prognostiziert, obwohl sie ihre Effizienzziele erreichen. Die Ziele waren für das falsche System gesetzt.
Was automatisiert wird, ist selten nur eine Aufgabe. Routinetätigkeiten erfüllen oft informelle Funktionen, die auf keinem Prozessdiagramm sichtbar sind: Koordinationsrhythmen zwischen Teams, Mentoring, das in kollaborativen Arbeitsabläufen eingebettet ist, berufliche Kontaktpunkte, die jüngeren Mitarbeitenden regelmäßig Einblick geben, wie erfahrene Kollegen Entscheidungen treffen.
Diese Dinge sind nirgendwo dokumentiert, weil es schlicht nicht notwendig ist – bis sie plötzlich fehlen. Dann erfährt die Organisation auf die harte Tour, wie wertvoll sie waren.
Ein wöchentlicher bereichsübergreifender Bericht, der von drei Teammitgliedern gemeinsam erstellt wurde, war nicht nur ein Bericht. Er sorgte für Abstimmung, Sichtbarkeit und brachte die Teams regelmäßig miteinander in Kontakt. Durch die Automatisierung des Berichts wird die Effizienzsteigerung zwar eingefahren,
aber die Kosten dafür tauchen nicht in den ROI-Präsentationen auf. Sie werden erst später sichtbar – daran, wie die Teams zusammenarbeiten oder eben nicht mehr zusammenarbeiten.
Der Appell, die Betrachtung der Kosten auf weitere Aspekte auszuweiten, ist kein Argument gegen eine ROI-orientierte Steuerung. Es geht vielmehr darum, diese Steuerung auf das vollständige System und nicht nur auf einen bequemen Ausschnitt anzuwenden. Wenn 70 % dessen, was über den Erfolg einer Transformation entscheidet, im Bereich von Menschen und Organisation liegt, ist ein Messrahmen, der diesen Bereich ausblendet, nicht vorsichtig, sondern systematisch zu optimistisch in Bezug auf die falschen Dinge.
Der richtige Ansatz
Was ein umfassenderes Messsystem beinhalten sollte:
- Fluktuationstrends in betroffenen Rollen, mit ausreichend Zeitverzug zur Analyse
- Mustern der bereichsübergreifenden Kommunikation vor und nach wesentlichen Automatisierungsmaßnahmen
- Wissensweitergabe an jüngere Mitarbeitende
- Vertrauenswerte, erhoben durch Umfragen, die auf das tatsächliche Stimmungsbild abzielen, statt auf Zufriedenheits-Ersatzwerte.
Keines davon ist technisch schwierig. Die meisten Organisationen setzen es nicht um, weil sie Automatisierungsentscheidungen nie systematisch mit den Ergebnissen für die Organisation in Verbindung gebracht haben.
Ravin Jesuthasan, dessen Arbeit zur Workforce-Architektur seit Jahrzehnten die Transformation von Unternehmen begleitet, bringt es auf den Punkt:
Ich kenne keine einzige Organisation, die ausschließlich auf die Technologie gesetzt und den menschlichen Faktor außen vor gelassen hat, die jemals ein erfolgreiches Ergebnis erzielt hätte.
Organisationen, die mit der Technologie beginnen, so argumentiert er, entwickeln eine binäre Sichtweise auf das Problem, ersetzen das menschliche Element wo immer möglich und schaffen nie die organisatorische Nachhaltigkeit, die eine Transformation dauerhaft macht.
Das Messproblem zu lösen ist zum Teil eine technische Frage, größtenteils aber eine der Governance. Jemand am Tisch, wenn KI-Investitionsentscheidungen getroffen werden, muss für die organisatorische Gesundheit verantwortlich sein und muss die Autorität haben, diese als gleichwertig mit dem Effizienzdenken zu behandeln – und nicht ihr unterzuordnen.
In den meisten Organisationen sitzt diese Person entweder gar nicht mit am Tisch oder verfügt nicht über die nötige Autorität. Die Personalchefin oder der Personalchef (CHRO) wird häufig nur im Kontext des Change Managements als reine Umsetzungsaufgabe konsultiert, anstatt Change Management als gleichberechtigte Dimension des Erfolgskonzepts zu betrachten.
Jesuthasan fasst das weitergehende Versagen in Begriffen, die über die reine Messung hinausgehen.
Die Veränderungen, die heute von Führungskräften verlangt werden, sind größer als alles, was wir in den letzten 150 Jahren erlebt haben. Und ich glaube nicht, dass viele das wirklich verstehen.
Das ist weniger ein Vorwurf als vielmehr eine strukturelle Feststellung. Die Führungskräfte, die solche KI-Investitionen verantworten, wurden noch in einer Welt ausgebildet, in der Technologie und Organisation voneinander trennbare Herausforderungen waren. Das ist heute nicht mehr so.
Das klassische ROI-Deck, das beide Bereiche voneinander trennt, ist ein Relikt aus einer anderen Zeit und wird auf eine grundlegend andere Ausgangslage angewandt. Der Fehler, der sich in steigender Fluktuationsrate und abnehmender Kollaboration niederschlägt, wird teuer.
