ROI der KI: Wichtige Treiber, KPIs und Herausforderungen

Was ist der ROI von KI?

Der ROI ist eine wichtige Kennzahl, um den Erfolg einer Investition zu bestimmen, auch bei KI.

Um den ROI zu berechnen, teilst du den Gewinn aus einer Investition durch ihre Kosten. Die resultierende Zahl kann als Prozentsatz oder als Verhältnis ausgedrückt werden. Um den ROI zu berechnen, kannst du die folgende Formel verwenden: 

Ein positiver ROI bedeutet, dass die Investition mehr Einnahmen generiert hat als ihre Gesamtkosten. Ein negativer ROI bedeutet hingegen, dass der Ertrag geringer war als die ursprüngliche Investition.

Hier sind einige gängige Kennzahlen, die zur Berechnung des ROI verwendet werden:

• ROI
• Annualisierter ROI
• Nettogegenwartswert (NPV)

Um Zeithorizonte und den sich ändernden Wert des Geldes zu berücksichtigen, integriere den Kapitalwert (NPV) und den internen Zinsfuß (IRR) in deine Analyse. Beim Kapitalwert berechnest du den Gegenwartswert des zukünftigen Nettonutzens (Mittelzuflüsse minus Mittelabflüsse) über einen bestimmten Zeitraum:

Dabei ist t die Zeitspanne und r der Diskontsatz. Der IRR hilft bei der Bestimmung des Abzinsungssatzes, bei dem der Kapitalwert gleich Null ist, und gibt Aufschluss über die Effizienz der KI-Investition im Laufe der Zeit. 

Diese Kennzahlen ergänzen den ROI, indem sie die zeitbereinigte Rentabilität von KI-Projekten aufzeigen und Unternehmen dabei helfen, kurzfristige und langfristige finanzielle Auswirkungen abzuwägen.

Was ist also ein idealer ROI? Nun, jede Organisation ist anders, aber sehen wir uns an, was andere Quellen zu sagen haben.

Laut einer globalen IDC-Studie, die von Microsoft unterstützt wirdwerden im Durchschnitt 3,5 US-Dollar für jeden US-Dollar erwirtschaftet. Darüber hinaus erwirtschaften 5 % der Unternehmen weltweit durchschnittlich 8 USD an Ertrag.

Innerhalb von 12 Monaten werden 92% der KI-Systeme eingesetzt, und 40% der Organisationen implementieren sie innerhalb von 6 Monaten.

Im Durchschnitt erzielen die Unternehmen diese Rendite innerhalb von 14 Monaten nach der Erstinvestition.

Die wichtigsten Faktoren für den ROI von KI im B2B-Bereich

Warum den ROI von KI messen? Hier sind die wichtigsten Gründe, die dir in den Sinn kommen sollten:

1. Kosteneinsparungen durch Automatisierung

KI-gesteuerte Automatisierung bietet ein immenses Potenzial für Kosteneinsparungen, indem sie arbeitsintensive Prozesse vereinfacht und letztlich die betriebliche Effizienz steigert. 

Laut einer McKinsey-Umfrage (siehe oben)zeigten die Befragten, dass die Einführung von analytischer KI zu einem starken Anstieg der Einnahmen und einer deutlichen Senkung der Kosten geführt hat.

Durch die Integration von KI in den Kundenservice, das Beschaffungswesen und das Datenmanagement können Unternehmen zum Beispiel ihre Gemeinkosten senken, manuelle Fehler reduzieren und Ressourcen für höherwertige Aufgaben einsetzen.

Nach Angaben von McKinsey und Harvard-Forschernkönnen die USA durch den Einsatz von KI jährlich bis zu 360 Milliarden Dollar einsparen, wenn sie in größerem Umfang im Gesundheitswesen eingesetzt werden.

Bei der vorausschauenden Wartung in der Fertigung hat sich KI als wirksam erwiesen, um die Betriebskosten zu senken und gleichzeitig die Qualitäts- und Leistungsstandards zu halten.

KI-gestützte maschinelle Lernmodelle können zum Beispiel Kostenstrategien in Logistikunternehmen optimieren.

2. Umsatzwachstum mit KI-gestützter Personalisierung

Um im harten Wettbewerb hervorzustechen, können Unternehmen eine Lösung in Betracht ziehen: Personalisierung.

KI-Personalisierung ist der Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens, um Kundendaten zu analysieren und maßgeschneiderte Inhalte, Produktempfehlungen und Angebote zu liefern.

Dieses Maß an Personalisierung kann zu einer höheren Kundenzufriedenheit und -treue führen, was letztlich den Umsatz steigert. Sie wird für alle Unternehmen (ob B2C oder B2B) immer beliebter, da sie eine gezielte und relevante Ansprache potenzieller Kunden ermöglicht.

Mit Hilfe von KI können Unternehmen in Echtzeit Einblicke in das Verhalten, die Vorlieben und die Bedürfnisse der einzelnen Kunden gewinnen. Das ermöglicht gezielte Botschaften und Angebote, die bei jedem Kunden besser ankommen.

Darüber hinaus kann die KI-gestützte Personalisierung auch den Umsatz steigern, indem sie auf der Grundlage des bisherigen Kaufverhaltens personalisierte Upsell- oder Cross-Sell-Möglichkeiten vorschlägt.

Diese einzigartige Personalisierung kann im Marketing genutzt werden, um:

• Maßgeschneiderte Marketingkampagnen erstellen
• Optimiere die Lead-Generierung
• Konversionsraten steigern

Ein Beispiel, Dell eine 79%ige Steigerung der Konversionen durch die Implementierung von KI-gesteuerter Personalisierung in seinen E-Mail-Kampagnen.

KI hilft auch bei der Bindung hochwertiger Kunden, indem sie maßgeschneiderte Lösungen und Echtzeithilfe durch Chatbots und virtuelle Assistenten bietet. 

Dieser proaktive, personalisierte Ansatz hilft Unternehmen, schnell auf Kundenbedürfnisse zu reagieren, Vertrauen aufzubauen und eine langfristige Loyalität zu schaffen, die sich in nachhaltigen Einnahmen niederschlägt.

3. Effizienz und Time-to-Market

KI kann die Produktentwicklungszyklen erheblich verkürzen, indem sie eine schnellere Datenanalyse ermöglicht und Forschungs- und Entwicklungsteams in die Lage versetzt, schnellere Entscheidungen zu treffen und effizienter zu innovieren.

Mit dieser neu entdeckten Fähigkeit, KI zu nutzen, können Unternehmen Prozesse beschleunigen, die normalerweise Wochen oder Monate in Anspruch nehmen würden, und so einen agileren Ansatz für die Einführung neuer Produkte und Dienstleistungen ermöglichen.

Einige Unternehmen profitieren bereits von KI-gesteuerten Inhalten und Produktinnovationen.

Generative KI-Tools können zum Beispiel Marketinginhalte oder Prototyp-Designs in einem Bruchteil der Zeit erstellen, die herkömmliche Methoden benötigen. Diese Agilität hilft den Unternehmen nicht nur, wettbewerbsfähig zu bleiben, sondern ermöglicht es ihnen auch, zeitnah auf die Anforderungen des Marktes zu reagieren.

Messung des ROI von KI-Investitionen

Um sicherzustellen, dass deine Investitionen in KI erfolgreich sind, musst du die KPIs richtig umsetzen. Hier sind einige, mit denen du anfangen kannst:

Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zum Lernpfad

Der Lernpfad für den ROI von KI erfordert einen strategischen Ansatz mit spezifischen KPIs, die überwacht werden müssen:

• Kosteneinsparungen: Berechne die Einsparungen, die durch reduzierte Arbeit, Automatisierung und optimierte Prozesse erzielt werden.
• Auswirkungen auf die Einnahmen: Messe die Lead-Generierung, die Konversionsraten und das allgemeine Umsatzwachstum in Verbindung mit KI-gesteuerten Kampagnen.
• Engagement und Kundenzufriedenheit: Beobachte Engagement-Kennzahlen wie Klickraten und Kundenzufriedenheit, die Aufschluss über die Wirksamkeit von KI bei der Verbesserung von Geschäftsergebnissen geben können.

Anhand dieser KPIs können B2B-Unternehmen die materiellen und immateriellen Vorteile ihrer KI-Investitionen messen und sich ein klares Bild davon machen, wo KI einen Mehrwert schafft.

Langfristiger vs. kurzfristiger ROI

Eine der Herausforderungen bei der Bewertung des ROI von KI ist die Abwägung zwischen kurzfristigen Kosten und langfristigen Vorteilen. Die Implementierung von KI erfordert oft eine erhebliche Vorabinvestitionen in Technologie und qualifiziertes Personal.

In einem Artikel des Forbes Technology Councilkann die Umsetzung eines erfolgreichen KI-Projekts aufgrund der KI-Infrastruktur 15-mal mehr kosten als erwartet.

Eine häufige Rolle in KI-Teams ist zum Beispiel der KI-Ingenieurder in den USA ein Gehalt von $145.080 pro Jahr in den Vereinigten Staaten. Für ein ganzes Team von Ingenieurinnen und Ingenieuren kann das eine ziemlich große Summe ausmachen.

Auch wenn sich diese Ausgaben zunächst auf den ROI auswirken können, lohnt sich die Investition aufgrund des Potenzials für beträchtliche, langfristige finanzielle Erträge.

Deshalb solltest du KI als strategisches, langfristiges Gut betrachten, das mit zunehmender Reife der Technologie und der Erfahrung deiner Teams im Umgang mit den KI-Funktionen immer mehr Gewinn abwirft.

Über die Messung des finanziellen ROI von KI hinaus kann die Implementierung von KI-Lösungen mehrere Vorteile mit sich bringen.

Bei der Implementierung von KI geht es um mehr als nur darum, ein paar KI-Tools zusammenzustellen - das macht nicht viel aus. 

Um einen größeren ROI zu erzielen, müssen KI-Systeme von Grund auf neu entwickelt werden. Das erfordert eine starke Leistung, um bessere Lösungen zu entwickeln, die einzigartig für dein Unternehmen sind. 

In dem DataCamp State of Data & AI Literacy 2024 Berichtgaben 52% der Führungskräfte an, dass es wichtig sei, KI-Systeme von Grund auf zu entwickeln, was darauf hindeutet, dass die Teams über technische Kenntnisse in der KI-Entwicklung verfügen müssen. Allerdings bietet fast 1 von 4 befragten Führungskräften keine Online-Schulungen an.

Hier ist eine umfassende Plattform zum Erlernen von Daten- und KI-Kenntnissen mit einem robusten Lehrplan und maßgeschneiderten Lernpfaden unerlässlich. Mit DataCamp für Unternehmenkannst du das Lernen deiner Teams skalieren, egal ob du zwei oder zehntausend Mitarbeiter hast.

Herausforderungen bei der Erzielung eines hohen ROI mit KI

KI hat das Potenzial, extrem hohe Renditen zu erzielen, aber jede neue Technologie bringt auch Herausforderungen mit sich.

Hier sind einige, auf die du achten solltest:

1. Anfängliche Kosten und Komplexität der Integration

Die für die Implementierung von KI erforderlichen Anfangsinvestitionen können für viele Unternehmen ein Hindernis darstellen. Neben der Anschaffung von Technologie wird auch qualifiziertes Personal für die Integration und Verwaltung von KI-Systemen benötigt, was den ROI auf kurze Sicht verlangsamen kann.

In einer Deloitte-Umfragegaben viele an, dass sich ihre KI-Implementierungen noch in der Pilot- oder Proof-of-Concept-Phase befinden. 68% der Befragten gaben an, dass ihr Unternehmen nur 30% oder weniger KI-Projekte in die Produktion überführt hat.

Laut dem State of Data & AI Literacy 2024 Berichtgaben 35 % der Führungskräfte an, dass das fehlende Budget für die Kosten der Mitarbeiterschulung die größte Herausforderung darstellt.

Mit sorgfältiger Planung und schrittweiser Einführung können Unternehmen diese Vorlaufkosten jedoch bewältigen und im Laufe der Zeit positive Erträge erzielen. Dies kann durch eine umfassende Plattform, die alle aktuellen Daten und KI-Fähigkeiten abdeckt, leicht erreicht werden. Unser DataCamp für Unternehmen Angebot würde sich perfekt für diesen Schmerzpunkt eignen. Machst du dir Sorgen um die Kosten? Probiere unsere Demo aus, um zu sehen, ob es das Richtige für dich ist.

2. Datenqualität und -verfügbarkeit

Qualitativ hochwertige, gut organisierte Daten sind die Grundlage für eine erfolgreiche KI-Implementierung. Ohne genaue, relevante Daten können KI-Systeme nicht die Einblicke und die Automatisierung liefern, die nötig sind, um den ROI zu steigern.

Viele Unternehmen sammeln täglich große Mengen an Daten, und kluge Führungskräfte wollen sich diese zunutze machen. Aber wie viele dieser Daten sind wirklich sauber genug, um verwendet zu werden?

Bevor sie in ein KI-Modell eingespeist werden, sollten die Unternehmensdaten angemessen bereinigt werden, um falsche und ungenaue Ergebnisse zu vermeiden.

Laut einem McKinsey-Artikelstellen führende Unternehmen der Fertigungsindustrie, die KI-Modelle einführen wollen, fest, dass eine schlechte Datenqualität ein ständiges Hindernis darstellt.

Um diese Herausforderung zu meistern, müssen Unternehmen in Datenmanagementpraktiken und Infrastruktur investieren, um sicherzustellen, dass die Daten zugänglich, organisiert und zuverlässig sind und eine solide Grundlage für KI-gestützte Erkenntnisse bilden.

3. KI-Kompetenztraining

Um den ROI zu maximieren, müssen Unternehmen sicherstellen, dass ihre Teams mit den notwendigen Fähigkeiten ausgestattet sind, um KI-Technologien zu implementieren und zu nutzen.

Diese besondere Herausforderung lässt sich am einfachsten durch Weiterbildungs- und Umschulungsinitiativen zur Förderung der KI-Kenntnisse in bestehenden oder neuen Teams lösen.

In unserem State of Data & AI Literacy 2024 Berichtgeben Führungskräfte an, dass sich die Entscheidungsfindung in ihren Unternehmen durch Daten- und KI-Schulungen verbessert hat, wobei 26% der Unternehmen vollständig umgestellt wurden, wie das Diagramm oben zeigt.

Schlussgedanken

Der Einsatz von KI in Unternehmen bietet zahlreiche Vorteile, von Kosteneinsparungen und Umsatzwachstum bis hin zu schnellerer Innovation und besserer Kundenbindung. Um einen hohen ROI zu erzielen, muss man bei der Umsetzung jedoch sorgfältig vorgehen. Dazu gehört, die richtigen KPIs zu ermitteln, die Vorlaufkosten zu verwalten und die Datenqualität sicherzustellen.

Auch wenn es Herausforderungen gibt, können die langfristigen Vorteile von KI transformativ sein und B2B-Unternehmen in die Lage versetzen, innovativ zu sein und effektiver zu konkurrieren.

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