Was kostet KI im Unternehmen wirklich und wann rechnet sie sich?

Bei der Einführung von KI reden wir häufig zuerst über Lizenzpreise.

• Was kostet ChatGPT?
• Was kostet Microsoft Copilot?
• Welche Unternehmenslizenz brauchen wir?
• Und wie viele Mitarbeitende sollen einen Zugang erhalten?

Diese Kosten lassen sich vergleichsweise erst einfach ermitteln. Allerdings reichen sie für eine wirtschaftliche Entscheidung nicht aus. Denn die tatsächlichen Kosten eines KI-Einsatzes entstehen nicht nur durch Software. Einarbeitung, Arbeitszeit, Qualitätskontrolle, Prozessanpassungen, Schulungen und zusätzliche Anwendungen gehören ebenfalls in die Rechnung.

Und eine wichtige Frage, die oft vergessen wird:

Welchen messbaren Nutzen bringt der KI-Einsatz dem Unternehmen?

Erst wenn beide Seiten betrachtet werden, lässt sich beurteilen, ob sich KI in einem konkreten Arbeitsprozess tatsächlich rechnet.

Der Lizenzpreis ist nur ein Teil der KI-Kosten

Nehmen wir ein Unternehmen, in dem 15 Mitarbeitende beginnen, generative KI regelmäßig einzusetzen. Neben den Lizenzkosten entsteht zunächst Einarbeitungsaufwand. Mitarbeitende müssen verstehen, welche Funktionen ihnen zur Verfügung stehen, welche Aufgaben sich eignen und wie sie mit dem jeweiligen System arbeiten. Sie probieren aus, erstellen Prompts, vergleichen Ergebnisse und entwickeln mit der Zeit eigene Routinen. Auch während der späteren Nutzung verschwindet der menschliche Aufwand nicht.

KI-Ergebnisse müssen abhängig vom Anwendungsfall geprüft, korrigiert oder weiterbearbeitet werden. Bei fachlichen Inhalten müssen möglicherweise Quellen kontrolliert werden. Bei sensiblen Prozessen kommen Anforderungen an Datenschutz, Informationssicherheit, Freigaben oder Dokumentation hinzu.

Zur tatsächlichen Kostenrechnung können deshalb unter anderem gehören:

• Lizenzen und nutzungsabhängige Gebühren,
• Einarbeitung und Schulungen,
• Arbeitszeit für die Nutzung,
• Prüfung und Korrektur von Ergebnissen,
• Datenschutz, Governance und Informationssicherheit,
• Anpassung bestehender Prozesse,
• technische Integration,
• Administration und Berechtigungsmanagement,
• zusätzliche Anwendungen und Schnittstellen.

Diese Kosten müssen nicht gegen den Einsatz von KI sprechen. Sie müssen nur bekannt sein, wenn ein Unternehmen seriös beurteilen möchte, ob sich die Investition lohnt.

Ein weiteres KI-Tool ist nicht automatisch die wirtschaftlichste Lösung

Hinzu kommt ein Problem, das in der Diskussion über KI auch besonders wichtig ist, denn jedes Arbeitsproblem ist ein KI-Problem.

Stellen wir uns einen Prozess vor, bei dem Dokumente mehrfach abgelegt werden, Informationen manuell zwischen Systemen übertragen werden, Zuständigkeiten nicht eindeutig sind und Freigaben regelmäßig mehrere Tage dauern.

Hier wäre die erste Reaktion drauf: 

„Diesen Prozess sollten wir mit KI automatisieren.“

Ja, das kann von der KI sinnvoll erledigt werden, aber vorher sollte der bestehende Ablauf organisiert bzw. verbessert werden. 

• Wer macht heute was?
• Warum werden Informationen mehrfach übertragen?
• Warum gibt es mehrere Ablageorte?
• Welche Schritte erzeugen keinen erkennbaren Nutzen?
• Welche Funktionen sind in der vorhandenen Software bereits verfügbar?

Erst wenn der bestehende Prozess verstanden ist, kann KI sinnvoll eingesetzt werden und einen zusätzlichen Wert erzeugen. 

KI kann einen ineffizienten Prozess beschleunigen. Effizient wird er dadurch nicht automatisch.

Auch der Nutzen muss konkret werden

Auf der anderen Seite der Wirtschaftlichkeitsrechnung steht der erwartete Nutzen. „Damit sparen wir Zeit“ ist dafür zu ungenau.

Ein Unternehmen sollte wissen, bei welcher Aufgabe Zeit eingespart wird, wie häufig diese Aufgabe anfällt und wie groß die tatsächliche Einsparung ist. Dabei darf die notwendige Nacharbeit nicht ausgeblendet werden.

Wenn ein Mitarbeitender für eine Aufgabe bisher 40 Minuten benötigt und sie mithilfe von KI einschließlich Prüfung in 20 Minuten erledigt, entsteht ein anderer wirtschaftlicher Effekt als bei einer Aufgabe, bei der die Erstellung zwar fünf Minuten dauert, anschließend aber 25 Minuten für Prüfung und Korrektur erforderlich sind.

Neben der reinen Zeitersparnis können weitere Effekte relevant sein:

• Qualität: Werden Ergebnisse besser oder konsistenter?
• Durchlaufzeit: Können Anfragen oder Vorgänge schneller bearbeitet werden?
• Fehler: Sinkt die Zahl vermeidbarer Fehler und Nacharbeiten?
• Kapazität: Können Mitarbeitende mehr Aufgaben mit den vorhandenen Ressourcen bewältigen?
• Wissen: Werden Informationen schneller gefunden und besser nutzbar?
• Service: Können Kunden schneller oder zuverlässiger bedient werden?

Wirtschaftlichkeit bedeutet deshalb nicht ausschließlich Personalstunden einzusparen. Sie bedeutet, den tatsächlichen betrieblichen Nutzen einer Investition nachvollziehbar zu machen.

Vor dem Kauf sollte der Arbeitsprozess stehen

Für die Bewertung eines konkreten KI-Anwendungsfalls würde ich deshalb nicht mit den Kauf eines Produktes beginnen, sondern mit der Analyse des bestehenden Arbeitsprozesses.

1. Ist-Zustand verstehen

• Wie funktioniert der Prozess heute?
• Welche Personen sind beteiligt?
• Welche Systeme werden verwendet?
• Wie häufig tritt die Aufgabe auf?

2. Aufwand sichtbar machen

• Wie viel Arbeitszeit wird benötigt?
• Wo entstehen Wartezeiten, Fehler, Suchaufwand oder Nacharbeit?

3. Problem bestimmen

Welcher Teil des Prozesses soll überhaupt verbessert werden?
Nicht jede Schwachstelle benötigt KI.

4. Vorhandene Möglichkeiten prüfen

Welche Funktionen sind bereits in vorhandenen Anwendungen wie Microsoft 365, CRM-, ERP- oder Fachsystemen enthalten?

Damit lässt sich vermeiden, zusätzliche Anwendungen für Funktionen einzukaufen, die bereits bezahlt werden.

5. KI-Potenzial bewerten

Welche Arbeitsschritte können sinnvoll durch KI unterstützt oder automatisiert werden? Wo bleibt menschliche Prüfung erforderlich?

6. Gesamtkosten berechnen

Neben Lizenzkosten gehören Implementierung, Schulung, Arbeitszeit, Kontrolle, Administration und gegebenenfalls weitere technische Kosten in die Betrachtung.

7. Erwartbaren Nutzen bestimmen

Welche konkrete Verbesserung soll erreicht werden? Zeitersparnis, Qualität, Geschwindigkeit, geringere Fehlerquote oder zusätzliche Kapazität sollten möglichst messbar beschrieben werden.

Erst danach sollte die Entscheidung für oder gegen eine KI-Lösung fallen.

Was müssen Unternehmen in den kommenden Jahren für KI budgetieren?

Darauf gibt es keine seriöse Pauschalantwort, denn die Kosten hängen stark davon ab, welche Prozesse ein Unternehmen unterstützen möchte, welche Systeme bereits vorhanden sind und wie intensiv KI eingesetzt wird.

Daher ist es eher problematisch, KI lediglich als zusätzlichen Softwareposten zu behandeln.

Bei der Budgetfrage sollte eher nicht lauten:

„Wie viele KI-Lizenzen brauchen wir?“

sonder: 

„Welche betrieblichen Probleme wollen wir in den kommenden Jahren mit KI lösen?“

Daraus ergeben sich anschließend die Investitionen.

• Welche Anwendungen werden benötigt?
• Welche Mitarbeitenden brauchen tatsächlich einen Zugang?
• Welche Kompetenzen müssen aufgebaut werden?
• Welche Prozesse müssen verändert werden?
• Welche technischen oder organisatorischen Voraussetzungen fehlen?
• Und welcher wirtschaftliche Nutzen soll mit diesen Investitionen erreicht werden?

Ein Unternehmen kann viel Geld für KI ausgeben und trotzdem kaum produktiver werden. Ein anderes kann mit wenigen, gut ausgewählten Einsatzfeldern einen erheblichen Nutzen erzielen.

Ein KI-Wirtschaftlichkeits-Check beginnt deshalb nicht bei KI

Aus dieser Betrachtung ergibt sich ein einfacher Ansatz für die Bewertung konkreter Anwendungsfälle:

Ist-Zustand → Aufwand → Problem → KI-Potenzial → Voraussetzungen → Gesamtkosten → erwartbarer Nutzen

Das Ergebnis muss nicht zwangsläufig eine Empfehlung für KI sein. Eine wirtschaftlich sinnvolle Bewertung kann auch zu einem anderen Ergebnis führen:

• Hier lohnt sich KI.
• Hier reicht eine vorhandene Funktion.
• Hier muss zunächst der Prozess verbessert werden.
• Und hier ist der erwartbare Nutzen derzeit geringer als der notwendige Aufwand.

Gerade diese vierte Möglichkeit gehört zu einer seriösen KI-Beratung dazu.

Die entscheidende Frage ist daher nicht: Was kostet Copilot?

Natürlich müssen Unternehmen Preise kennen und Budgets planen, aber für eine unternehmerische Entscheidung ist die reine Lizenzfrage zu klein.

Entscheidend ist:

Was kostet uns dieser konkrete KI-Einsatz insgesamt und welchen messbaren Nutzen bringt er?

Damit verschiebt sich der Blick vom Tool auf die tatsächliche Arbeit. Und genau dort entscheidet sich letztlich, ob KI im Unternehmen nur ein weiterer Softwareposten wird oder tatsächlich zu mehr Produktivität beiträgt.

Wirtschaftlicher KI-Einsatz bedeutet deshalb nicht, möglichst viele Lizenzen möglichst günstig einzukaufen.

Er bedeutet, für die richtigen Aufgaben die richtige Unterstützung einzusetzen und dort auf KI zu verzichten, wo sie keinen ausreichenden Nutzen bringt.