Ein erheblicher Teil der Unternehmen tut sich weiterhin schwer, einen klaren Return on Investment (ROI) aus seinen KI-Initiativen nachzuweisen – doch einige Organisationen, von einer Leistungsbearbeiterin über eine kleine Werbeagentur bis hin zu einer großen Universität, haben Bereiche gefunden, in denen die Technologie Produktivitätsgewinne und sogar Umsatzwachstum liefert. Ihre Erfahrungen veranschaulichen, wie KI die ROI-Gleichung verändert und was es braucht, um den daraus entstehenden Wert zu messen.

Ein früher Erfolg im Recruiting

Wie viele Unternehmen sucht auch Alight Solutions, ein Verwalter von Sozialleistungen, nach Wegen, wie KI Betrieb und Ergebnis verbessern kann. Zwar ist die Technologie für das Unternehmen nicht neu, doch im Jahr 2025 begann Alight, eine andere Art von KI-Tool zu prüfen. Im September desselben Jahres wurde Alight Beta-Nutzer eines Fraud-Detection-Recruiting-Agenten von Phenom, einem HR-Technologieanbieter, um zu prüfen, ob der Agent helfen kann, betrügerische Kandidaten früh im Bewerbungsprozess zu identifizieren.

Auf Ergebnisse musste es nicht lange warten. Während der Testphase identifizierte der Agent einen Kandidaten, der sich zweimal auf eine offene Stelle beworben hatte – jedes Mal mit anderem Namen und anderer E-Mail-Adresse.

"Allein die Festnahme dieser einen Person, die wir letztlich nicht eingestellt haben, reichte uns, um zu sagen: 'Das funktioniert für uns'", sagte Julie Eagy, Talent Acquisition Operations Manager bei Alight.

Zeigte der Agent, wo er dem Unternehmen Geld sparen könnte – insbesondere wenn er einen unnötigen Hintergrundcheck verhindert –, so Eagy, sei der größere Wert die Zeitersparnis.

Alight ist ein Beispiel dafür, wie komplex die Messung des Returns auf KI-Investitionen ausfallen kann. Für viele Unternehmen liegt der Ertrag von KI-Tools nicht in monetären Gewinnen, sondern in Produktivitätsgewinnen oder darin, dass ein KI-Agent eine fehlende Komponente in der Organisation ergänzt.

Diese fehlende Klarheit hat einige Unternehmen dazu gebracht, bestimmte Initiativen aufzugeben. So verklagte ein Pizza-Hut-Franchisenehmer die Kette im Mai mit der Behauptung, eine KI-gestützte Liefermanagement-Plattform sei kontraintuitiv gewesen und habe Millionen Dollar gekostet, statt Einsparungen zu bringen.

Trotz der gemischten Ergebnisse bei KI treiben Unternehmen die Technologie weiter voran und setzen dabei häufig auf Produktivität als Kennzahl. Währenddessen konnten einige kleine Unternehmen, darunter KMUs, monetäre Gewinne und Renditen ihrer KI-Projekte nachverfolgen.

Eine komplizierte Situation

Die Realität für Unternehmen ist, dass KI-ROI differenziert und sogar opak sein kann, so Arun Chandrasekaran, Analyst bei Gartner.

"Es ist eine sehr komplexe Diskussion", sagte Chandrasekaran. "Im Allgemeinen würde ich sagen, dass viele Kunden immer noch Schwierigkeiten haben, den klaren Geschäftswert von KI zu artikulieren."

Bereiche wie Softwareentwicklung, Kundenservice und Back-Office-Abläufe in Finanzen oder HR haben Kernaufgaben automatisiert und damit Produktivitätsgewinne erzielt – doch Unternehmen tun sich schwer, dies mit greifbarem Geschäftswert wie Umsatzwachstum oder Kostensenkung zu verknüpfen, so Chandrasekaran.

"Die Verbindung zwischen Produktivitätsgewinn und diesen wertorientierten Kennzahlen, die Unternehmen wichtig sind, ist – das behaupte ich – in vielen Organisationen noch in Arbeit", fügte er hinzu.

Je nach Größe der Organisation kann der Kampf noch schwieriger sein. Bei manchen KMUs hat sich die Herstellung dieser Verbindung als beste Möglichkeit erwiesen, der Konkurrenz voraus zu sein – und dies auch zu bleiben.

Der Geschäftswert bei OBI Creative

Ein solches Unternehmen ist OBI Creative, eine 25 Jahre alte Werbeagentur mit Sitz in Omaha, Nebraska, zu deren Kunden TiVo und HD Radio gehören. OBI Creative hat in den letzten Jahren mit KI-Tools experimentiert, um das Geschäft auszubauen.

"Agentische KI ist für uns eine großartige Effizienzchance, um einige unserer Angebote von einer Branche in eine andere zu skalieren", sagte Mary Ann O'Brien, CEO und Gründerin von OBI Creative.

OBI Creative, das weniger als 50 Mitarbeiter beschäftigt, hat zum Erreichen seiner Ziele mehrere agentische KI-Tools gebaut. Ein Tool überwacht die Gesundheit der Websites, die das digitale Team entwickelt, und stellt sicher, dass diese aktuell sind. Die Agentur nutzte Modelle wie Gemma und Qwen, um Prompts in das Tool zu implementieren, die Berichte über den Zustand der Website erstellen. Zudem wurden OpenAI-GPT-Modelle und Anthropic-Claude-Modelle für die Tools verwendet.

Ein anderes Tool ermöglicht dem Kreativteam zu prüfen, ob die laufende Kampagne dem entspricht, was der Kunde wünscht.

"Wir haben es als Prototyp gebaut, um die Abstimmung zwischen Brand-Strategy-Team und Kreativteam zu unterstützen, und dann wollten es unsere Kunden nutzen, also begannen wir, es an sie zu verkaufen bzw. zu lizenzieren", sagte O'Brien.

Der gewonnene Wert habe sich in höheren Bruttomargen für die Agentur niedergeschlagen.

"Wir müssen nicht fünfmal mit Änderungswünschen zum Kunden zurückkehren", sagte sie.

Zusätzlich werde die Agentur durch den Einsatz agentischer KI-Tools "mindestens 20 % Wachstum gegenüber dem Vorjahr" erzielen, sagte sien
Mit dem Wachstum kommen zusätzliche Kosten. "Wir haben definitiv einen Anstieg unserer Gemeinkosten gesehen, aber er wird schnell durch die Effizienzgewinne ausgeglichen", sagte O'Brien. Sie fügte hinzu, dass die Agentur mit KI-Modellen mit festen Kosten und Abonnementmodellen begann, sodass ihre Mitarbeiter innerhalb eines festen Budgets arbeiten konnten.

Neben der Investition in die Technologie stellte O'Brien den Mitarbeitern klar, dass der Einsatz agentischer und generativer KI-Tools ihre Jobs nicht gefährden würde. In der Tat forderte sie einen Mitarbeiter auf, Botschafter für Effizienz zu werden und die Ergebnisse als Teil seiner Leistung zu liefern.

"Es gibt noch Menschen in meiner Agentur, die große Angst vor den Tools haben. Es geht also darum, Menschen Sicherheit zu geben und ihnen zu vermitteln, dass das zwischen ihren Ohren immer noch das Wertvollste für unsere Kunden ist", sagte O'Brien. "Aber die Tools sind da – warum sollte man sie nicht nutzen?"

Der Cornell-Ansatz

Obwohl die Cornell University kein KMU ist, verfolgt sie einen vielschichtigen Ansatz, um ROI aus ihren KI-Investitionen zu ziehen.

"Wir betrachten diese Technologie als Werkzeug", sagte Ayham Boucher, Leiter KI-Innovationen bei Cornell Information Technologies.

Frühzeitig erlaubte Cornell den Fakultäten den Zugriff auf jedes Frontier-Modell in einer sicheren, privaten Umgebung, verpflichtet sie aber nicht zur Nutzung. Es nutzt Microsoft Azure, wo Nutzer ihre Agenten erstellen, verwalten und bereitstellen können, sowie nutzerfreundliche Tools wie Microsoft Copilot und Claude Desktop.

Das Hauptziel der agentischen KI für Cornell sei die Fähigkeit, menschliche Fähigkeiten zu erweitern, so Boucher.

"Wir sind keine überlegenen Wesen", sagte er mit Blick auf die menschlichen Fähigkeiten. "Wir haben begrenztes Gedächtnis. ... Wir nutzen Technologie seit Langem, um das, was wir als Menschen tun, zu erweitern, und KI ist nur ein weiteres mächtiges Werkzeug, um unsere Fähigkeiten zu erweitern."

Cornell konzentriere sich zudem nicht darauf, den Wert durch Tokenmaxxing zu messen – den jüngeren Trend, die Mitarbeiterleistung teilweise an der Anzahl der konsumierten KI-Modell-Tokens zu messen.

"Unsere Ergebnisse sind mit der Mission der Institution abgestimmt", sagte er. Die Universität misst den Wert also an der Zahl der betreuten Studierenden und der Zahl wissenschaftlicher Entdeckungen. Seine Abteilung misst den Wert daran, diese Bestrebungen zu unterstützen – nicht daran, die Zahl der verbrauchten Tokens zu zählen.

Einige Unternehmen haben begonnen, mit KI zu experimentieren, aber wenig Traktion gefunden oder Schwierigkeiten, ein Pilotprojekt in die Produktion zu überführen. Laut einem Gartner-Bericht von 2026 wurden rund die Hälfte der Generative-AI-Projekte nach dem Proof of Concept abgebrochen, etwa wegen schlechter Datenqualität, steigender Kosten oder unklarem Geschäftswert.

"Weil wir so früh mit KI deployt und angefangen haben zu bauen, sind wir nicht in die FOMO-Falle [Fear of Missing Out] getappt", sagte Boucher. "Wir mussten nicht. Wir sind derve voraus, was uns einen ausgewogenen Ansatz ermöglicht. Wir müssen nicht aufholen."

Ein Wertmaßstab

Wer ausprobiert, experimentiert und dennoch keinen Wert findet, sollte eine andere Metrik als Umsatz oder Produktivität in Betracht ziehen, so Gartner-Analyst Chandrasekaran.

"Wir müssen mehr operative Metriken mit stärker wertorientierten Metriken verknüpfen", sagte er. In der Softwareentwicklung sollte die Metrik beispielsweise nicht die Zeilen Code sein, sondern die Velocity – etwa die neuen Features oder Fähigkeiten, die einer Anwendung hinzugefügt werden.

Kostensenkung oder Umsatzwachstum können das Verständnis eines Unternehmens darüber begrenzen, wie KI Wert liefert, so Chandrasekaran.

In diesen Beispielen hängt das relevante Maß von der Mission der Organisation und dem Anwendungsfall ab: Alight betont eingesparte Zeit, OBI Creative verweist auf Effizienz, Margen und Wachstum, und Cornell blickt auf betreute Studierende und wissenschaftliche Entdeckungen. Das macht die Definition des gewünschten Ergebnisses vor dem Einsatz zu einem wichtigen Teil der Bewertung, ob ein KI-Projekt Wert liefert.

Für Unternehmen, die keinen ROI erzielen konnten, könnte der Schlüssel darin liegen, zunächst festzulegen, welchen Return eine bestimmte Anwendung benötigt, bei der generative oder agentische KI nützlich sein könnte, so Chandrasekaran.

"Wir wollen keine Anwendungsfälle implementieren und dann überlegen, wie wir den Wert messen", sagte er. "Wenn wir keine sehr klare Sichtlinie beim Wert erkennen, verfolgen wir diese Anwendungsfälle gar nicht erst."

Dennoch sollten Unternehmen wissen, dass die Anwendung, die sie testen, bestimmt, wie lange die Pilotierung eines KI-Projekts dauert.

"Die ROI-Periode hängt tatsächlich davon ab, welche Art von Anwendungsfällen man verfolgt", sagte Chandrasekaran. "Ich würde generell sagen: Bei 80 % der Unternehmensanwendungsfälle sollte man innerhalb eines Jahres einen ROI erzielen."

Dass der Geschäftswert weiterhin eine Herausforderung für den KI-Einsatz im Unternehmen darstellt, zeigt zudem, dass Anbieter noch vor ihnen liegen, sagte er.

"Die Anbieter müssen es besser machen, nicht nur Technologie zu verkaufen, sondern Ergebnisse und Wert an Unternehmen zu verkaufen", fuhr er fort. "Unternehmen müssen sich zusammenreißen und es besser machen, bei der Auswahl von Anwendungsfällen den Wert als Metrik in den Vordergrund zu stellen und sich kompromisslos auf die Wertrealisierung ihrer KI-Projekte zu fokussieren."