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KI ROI berechnen: Schritt-für-Schritt mit Formel & Vorlage [2026]
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- Phillip Pham
- @ddppham
KI ROI berechnen: Der vollständige Guide für Ihren Business Case
Warum ROI-Berechnung für KI-Projekte wichtig ist
Ohne klaren Business Case scheitern KI-Projekte oft an der Budgetfreigabe. Eine saubere ROI-Berechnung:
- Überzeugt Geschäftsführung und Controlling
- Priorisiert die richtigen Use Cases
- Definiert messbare Erfolgskriterien
- Schützt vor überzogenen Erwartungen
Die ROI-Formel für KI-Projekte
Basis-Formel
ROI = (Nutzen - Kosten) / Kosten × 100%
Erweiterte KI-spezifische Formel
KI-ROI = (Direkte Einsparungen + Produktivitätsgewinn + Umsatzsteigerung
- Gesamtkosten) / Gesamtkosten × 100%
Kostenkomponenten für KI-Projekte
1. Einmalige Kosten (CapEx)
| Kostenart | Typischer Bereich |
|---|---|
| Beratung & Strategie | €10.000 - €50.000 |
| Entwicklung & Integration | €30.000 - €200.000 |
| Hardware (falls nötig) | €5.000 - €50.000 |
| Datenvorbereitung | €10.000 - €40.000 |
| Schulung | €5.000 - €20.000 |
| Change Management | €5.000 - €15.000 |
2. Laufende Kosten (OpEx)
| Kostenart | Typisch/Monat |
|---|---|
| Cloud/Infrastruktur | €500 - €5.000 |
| Lizenzen (SaaS) | €500 - €3.000 |
| Wartung & Support | €500 - €2.000 |
| Modell-Updates | €500 - €1.500 |
| Interner Aufwand | €1.000 - €3.000 |
3. Versteckte Kosten (nicht vergessen!)
- Opportunitätskosten (Zeit des Teams)
- Datenqualitäts-Verbesserung
- Integration in Legacy-Systeme
- Compliance & Dokumentation
- Skalierungskosten bei Erfolg
Nutzenkomponenten für KI-Projekte
1. Direkte Kosteneinsparungen
Berechenbar:
- Personalkosten reduziert: Stunden × Stundensatz
- Fehlerkosten vermieden: Fehlerquote × Fehlerkosten
- Materialersparnis: Reduzierte Ausschussrate
- Energieeinsparung: kWh × Strompreis
2. Produktivitätsgewinne
Berechenbar:
- Zeitersparnis: Stunden/Woche × Stundensatz × 52
- Durchsatzsteigerung: Mehr Output × Stückmarge
- Schnellere Durchlaufzeit: Frühere Lieferung × Wert
3. Umsatzsteigerung (schwerer zu berechnen)
Abschätzbar:
- Mehr Leads konvertiert: Conversion × Kundenwert
- Cross-Selling erhöht: Rate × durchschn. Warenkorb
- Kundenbindung verbessert: Retention × CLV
4. Qualitative Vorteile (nicht in ROI, aber wichtig)
- Mitarbeiterzufriedenheit
- Wettbewerbsfähigkeit
- Innovationsimage
- Risikoreduktion
Beispielrechnung: KI-Chatbot im Kundenservice
Ausgangssituation
- 5.000 Kundenanfragen/Monat
- 3 Servicemitarbeiter (à €4.500/Monat inkl. NK)
- Durchschnittliche Bearbeitungszeit: 8 Minuten/Anfrage
Kosten
| Position | Einmalig | Monatlich |
|---|---|---|
| Entwicklung & Setup | €35.000 | - |
| Azure Cloud | - | €400 |
| Wartung & Updates | - | €800 |
| Schulung | €5.000 | - |
| Summe | €40.000 | €1.200 |
Jahr 1 Gesamtkosten: €40.000 + (12 × €1.200) = €54.400
Nutzen
| Position | Berechnung | Wert/Jahr |
|---|---|---|
| Automatisierungsrate | 60% der Anfragen | - |
| Zeitersparnis MA | 60% × 5.000 × 8 Min = 2.400h/Monat | - |
| Personalersparnis | 1 FTE reduziert | €54.000/Jahr |
| Überstunden gespart | 200h/Jahr × €35 | €7.000/Jahr |
| 24/7 Verfügbarkeit | Mehr Conversions | €12.000/Jahr (geschätzt) |
| Summe Nutzen | €73.000/Jahr |
ROI-Berechnung
ROI Jahr 1 = (€73.000 - €54.400) / €54.400 × 100% = 34%
ROI Jahr 2 = (€73.000 - €14.400) / €14.400 × 100% = 407%
Amortisation = €40.000 / (€73.000 - €14.400) × 12 = 8,2 Monate
ROI-Benchmarks nach KI-Anwendung
| Anwendung | Typischer ROI | Amortisation |
|---|---|---|
| Dokumentenverarbeitung | 200-400% | 6-12 Monate |
| Kundenservice-Chatbot | 150-300% | 8-14 Monate |
| Predictive Maintenance | 180-350% | 10-18 Monate |
| Qualitätskontrolle | 200-400% | 12-18 Monate |
| Vertriebsoptimierung | 100-200% | 12-18 Monate |
| Prozessautomatisierung | 150-250% | 8-14 Monate |
Typische Fehler bei der ROI-Berechnung
❌ Fehler 1: Zu optimistische Nutzenansätze
Problem: "Wir sparen 80% der Arbeitszeit" Realität: Selten über 50-60% Automatisierung, Rest braucht Mensch
❌ Fehler 2: Versteckte Kosten vergessen
Problem: Nur Software-Kosten gerechnet Realität: Integration, Schulung, Wartung oft 2x so hoch wie Software
❌ Fehler 3: Einführungszeit unterschätzt
Problem: "In 4 Wochen produktiv" Realität: Mit Datenaufbereitung und Tests oft 3-6 Monate
❌ Fehler 4: Skalierung nicht bedacht
Problem: PoC-Kosten auf Produktion hochgerechnet Realität: Produktivsystem oft 3-5x teurer als PoC
Tipps für einen überzeugenden Business Case
1. Konservativ rechnen
- Nutzen: -20% vom Erwarteten
- Kosten: +30% Puffer
- Timeline: +50% Zeit
2. Szenarien darstellen
- Best Case: Alles läuft optimal
- Base Case: Realistische Annahmen
- Worst Case: Mindest-Nutzen
3. Nicht-monetäre Benefits nennen
- Wettbewerbsfähigkeit
- Mitarbeiterzufriedenheit
- Zukunftsfähigkeit
- Risikoreduktion
4. Quick Wins identifizieren
Zeigen Sie frühe Erfolge nach 4-8 Wochen.
Sensitivity-Analyse: Was wenn...?
| Szenario | Auswirkung auf ROI |
|---|---|
| Automatisierungsrate 40% statt 60% | ROI sinkt von 34% auf 8% |
| Kosten +50% | ROI sinkt von 34% auf -10% |
| Einführung 6 statt 3 Monate | ROI Jahr 1 sinkt auf 15% |
| Nutzen erst ab Monat 4 | ROI Jahr 1 sinkt auf 20% |
Fazit: ROI ist mehr als eine Zahl
Ein guter Business Case für KI:
- Ist konservativ - Lieber positiv überraschen
- Ist transparent - Alle Annahmen dokumentiert
- Zeigt Szenarien - Best/Base/Worst Case
- Definiert KPIs - Messbare Erfolgskriterien
- Plant Meilensteine - Regelmäßige Reviews
Tipp: Starten Sie mit einem kleinen Projekt, beweisen Sie den ROI, dann skalieren.
Weiterführende Artikel
FAQ
Wie genau sind ROI-Berechnungen für KI? Typisch ±30% Abweichung. Konservativ rechnen schützt vor Enttäuschung.
Ab welchem ROI lohnt sich KI? Mindestens 100% ROI in 2 Jahren sollte das Ziel sein.
Wer erstellt den Business Case? Idealerweise gemeinsam: Fachbereich (Nutzen) + IT (Kosten) + Controlling (Struktur).
Was wenn der ROI negativ ist? Dann ist der Use Case nicht geeignet. Besser vorher wissen als nach €100.000.
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