Wie vergleicht man die finanzielle Leistung verschiedener KI-Anwendungsfälle?

Sie vergleichen die finanzielle Performance verschiedener KI-Anwendungsfälle, indem Sie jeden einzelnen anhand gemeinsamer finanzieller Kennzahlen bewerten: Kosten für Entwicklung und Betrieb, messbarer geschäftlicher Nutzen, Zeit bis zur Wertschöpfung und risikobereinigte Rendite. Dies erfordert einen einheitlichen Vergleichsrahmen und nicht nur einzelne, isoliert erstellte Business Cases. In den folgenden Abschnitten werden die häufigsten Fragen behandelt, mit denen Unternehmen beim Aufbau dieses Rahmens konfrontiert sind.

Mit welchen Kennzahlen lässt sich die finanzielle Leistung von KI-Anwendungsfällen tatsächlich messen?

Die Kennzahlen, die die finanzielle Leistung eines KI-Anwendungsfalls am besten messen, sind die Gesamtbetriebskosten (TCO), der erzielte Nettowert, die Zeit bis zur Wertschöpfung und der Wert pro investiertem Dollar. Diese vier Dimensionen vermitteln Ihnen ein umfassendes Bild davon, was ein KI-Anwendungsfall kostet, welchen Ertrag er bringt, wie schnell er sich amortisiert und wie effizient er die Investition in Ergebnisse umwandelt.

Lassen Sie uns das jeweils konkret aufschlüsseln:

• Gesamtbetriebskosten Umfasst die Modellentwicklung, die Infrastruktur (Rechenleistung, Speicher, APIs), Integrationsarbeiten, die laufende Wartung sowie die personelle Überwachung, die erforderlich ist, um den Anwendungsfall betriebsbereit zu halten.
• Gelieferter Nettowert erfasst die messbaren geschäftlichen Ergebnisse (verkürzte Bearbeitungszeit, geringere Fehlerquoten, höherer Durchsatz oder Auswirkungen auf den Umsatz), die nach Möglichkeit in finanziellen Größen ausgedrückt werden.
• Zeit bis zur Wertschöpfung misst die Zeitspanne zwischen der Erstinvestition und dem Zeitpunkt, ab dem der Anwendungsfall Erträge abwirft. Kürzere Zyklen verringern das Risikokapital.
• Wert pro investiertem Dollar normalisiert die Renditen über Anwendungsfälle unterschiedlicher Größenordnungen hinweg, wodurch ein direkter Vergleich auch dann aussagekräftig ist, wenn sich die absoluten Investitionsbeträge erheblich unterscheiden.

Qualitative Kennzahlen sind ebenfalls wichtig, sollten jedoch die finanziellen Kennzahlen ergänzen und nicht ersetzen. Faktoren wie die Akzeptanzrate bei den Mitarbeitern, die Modellgenauigkeit und die Datenqualität wirken sich direkt darauf aus, ob Finanzprognosen zutreffen. Beobachten Sie diese daher als Frühindikatoren für die finanzielle Leistung und nicht als Ersatz dafür.

Wie schafft man eine einheitliche Grundlage für den Vergleich von KI-Investitionen?

Eine einheitliche Grundlage für den Vergleich von KI-Investitionen erfordert eine standardisierte Kostentaxonomie, eine gemeinsame Definition des Begriffs „Wert“ sowie einen gemeinsamen Zeithorizont, der einheitlich auf alle zu bewertenden Anwendungsfälle angewendet wird. Ohne diese drei Elemente vergleichen Sie Zahlen, die auf unterschiedlichen Annahmen beruhen, wodurch eine Rangfolge sinnlos wird.

Beginnen Sie mit der Kosteneinteilung. Jeder KI-Anwendungsfall sollte Kosten unter denselben Kategorien ausweisen: Entwicklungsaufwand, Infrastruktur, Lizenzen, Integration und laufender Betrieb. Unternehmen, die es jedem Team gestatten, Kosten unterschiedlich zu definieren, erhalten am Ende Zahlen, die zwar vergleichbar erscheinen, es aber nicht sind. Eine Taxonomie, die auf Ihre übergeordnete IT-Finanzmanagementstruktur abgestimmt ist, macht KI-Kosten neben anderen Technologieinvestitionen sichtbar, anstatt sie in einem separaten, undurchsichtigen Topf zu verbuchen.

Legen Sie als Nächstes ein einheitliches Wertverständnis fest. Wenn ein Team vermiedene Kosten als Wert betrachtet und ein anderes nur zusätzliche Einnahmen, ist der Vergleich von vornherein verzerrt. Einigen Sie sich darauf, welche Wertarten berücksichtigt werden, wie diese zu quantifizieren sind und welche Annahmen akzeptabel sind. Dies ist besonders wichtig für KI-Anwendungsfälle, bei denen der Wert indirekter Natur ist, wie beispielsweise eine verbesserte Entscheidungsqualität oder eine Zeitersparnis für Analysten.

Wenden Sie schließlich für alle Anwendungsfälle denselben Zeithorizont an. Ein Zeitraum von drei Jahren ist bei Technologieinvestitionen üblich, entscheidend ist jedoch die Einheitlichkeit. Ein Anwendungsfall, der nach 12 Monaten schwach erscheint, kann nach 36 Monaten stark aussehen und umgekehrt. Einheitliche Zeithorizonte verhindern, dass kurzfristige Verzerrungen die Sicht auf das Portfolio verzerren.

Was ist der Unterschied zwischen dem Nutzen eines KI-Anwendungsfalls und dem ROI eines KI-Anwendungsfalls?

Der Wert eines KI-Anwendungsfalls ist der gesamte geschäftliche Nutzen, der durch einen Anwendungsfall generiert wird, ausgedrückt in finanzieller oder strategischer Hinsicht. Der ROI eines KI-Anwendungsfalls ist das Verhältnis dieses Nettowerts zu den Kosten, die für dessen Erzielung angefallen sind. Der Wert gibt an, was Sie gewonnen haben; der ROI gibt an, wie effizient Sie diesen Gewinn im Verhältnis zu Ihren Ausgaben erzielt haben.

Diese Unterscheidung ist beim Vergleich von Anwendungsfällen von Bedeutung, da ein Anwendungsfall mit hohem Wert nicht automatisch auch einen hohen ROI aufweist. Ein groß angelegter KI-Einsatz kann zwar in absoluten Zahlen erhebliche Einsparungen erzielen, erfordert jedoch möglicherweise so hohe Investitionen, dass der ROI nur bescheiden ausfällt. Ein kleinerer, gezielter Anwendungsfall liefert zwar insgesamt einen geringeren Nutzen, verursacht aber nur einen Bruchteil der Kosten und erzielt somit eine deutlich höhere Rendite.

Für Portfolioentscheidungen benötigen Sie beide Kennzahlen. Der Wert dient als Grundlage für die strategische Priorisierung: Welche Anwendungsfälle haben den größten Einfluss auf die wichtigen Geschäftsergebnisse? Der ROI dient als Grundlage für die Priorisierung der Effizienz: Welche Anwendungsfälle nutzen das begrenzte IT-Budget am besten aus? Sich nur auf eine Kennzahl zu verlassen, führt entweder dazu, dass zu wenig in Initiativen mit großer Wirkung investiert wird oder dass zu viel in teure Initiativen investiert wird, die immer geringere Erträge bringen.

Eine nützliche Ergänzung zu beiden Kennzahlen ist die Gewinnschwelle, also der Zeitpunkt, zu dem der kumulierte Wert die kumulierten Kosten übersteigt. Damit erhalten Entscheidungsträger einen konkreten Zeitrahmen anstelle eines abstrakten Prozentsatzes, was sich gegenüber der Unternehmensleitung und den Akteuren aus dem Finanzbereich oft leichter vermitteln lässt.

Wie berücksichtigen Sie Risiken und Unsicherheiten bei der Einstufung von KI-Anwendungsfällen?

Sie berücksichtigen Risiken und Unsicherheiten bei der Einstufung von KI-Anwendungsfällen, indem Sie wahrscheinlichkeitsgewichtete Wertschätzungen anwenden, KI-spezifische Risikokategorien definieren und die erwarteten Erträge für Anwendungsfälle mit höherer Umsetzungsunsicherheit nach unten korrigieren. Dadurch wird verhindert, dass übertrieben optimistische Prognosen risikoreiche Anwendungsfälle an die Spitze der Investitionsliste befördern.

KI-Projekte bergen verschiedene Risikoarten, die bei der üblichen Bewertung von IT-Projekten häufig zu gering gewichtet werden:

• Datenrisiko: Der Anwendungsfall hängt von Daten ab, die möglicherweise unvollständig, inkonsistent oder in großem Umfang nicht verfügbar sind.
• Modellrisiko: Das KI-Modell zeigt in Tests gute Leistungen, weist jedoch im Produktivbetrieb aufgrund von Verteilungsverschiebungen oder Randfällen Leistungseinbußen auf.
• Risiko bei der Adoption: Die Endnutzer vertrauen den Ergebnissen der KI nicht und nutzen sie auch nicht, wodurch der prognostizierte Nutzen zunichte gemacht wird.
• Regulatorisches Risiko: Compliance-Anforderungen schränken den Einsatz der KI ein oder erfordern kostspielige Prüfmechanismen.
• Integrationsrisiko: Die Anbindung des KI-Systems an bestehende Prozesse und Tools dauert länger oder ist kostspieliger als geplant.

Ein praktischer Ansatz besteht darin, jedem Anwendungsfall auf der Grundlage dieser Risikokategorien ein Konfidenzniveau – hoch, mittel oder niedrig – zuzuweisen und anschließend einen entsprechenden Abschlag auf den prognostizierten Wert anzuwenden. Bei einem Anwendungsfall mit hohem Datenrisiko und geringer Einführungswahrscheinlichkeit könnte der prognostizierte Wert um 40 bis 60 Prozent abgezogen werden, bevor er in den Vergleich einfließt. Dadurch ergibt sich ein risikobereinigter Wert, der die Rangfolge realistischer und gegenüber den Stakeholdern aus dem Finanzbereich und der Geschäftsleitung besser begründbar macht.

Welche Tools oder Frameworks unterstützen den KI-gestützten Finanzvergleich für verschiedene Anwendungsfälle?

Die für einen KI-basierten Finanzvergleich mit mehreren Anwendungsfällen am besten geeigneten Rahmenwerke sind Technology Business Management (TBM), FinOps sowie für KI-Workloads angepasste Portfoliomanagement-Ansätze. Diese Rahmenwerke bieten die Kostentaxonomie, die Governance-Strukturen und die Entscheidungsrhythmen, die erforderlich sind, um KI-Investitionen in großem Maßstab und nicht nur von Fall zu Fall zu vergleichen.

TBM bietet Ihnen eine strukturierte Methode, um KI-Kosten den von ihnen unterstützten Unternehmensdienstleistungen und Ergebnissen zuzuordnen, sodass Sie erkennen können, welche Anwendungsfälle im Verhältnis zu den von ihnen unterstützten Dienstleistungen einen Mehrwert schaffen. Dies ist besonders nützlich, wenn KI in bestehende IT-Dienstleistungen eingebettet ist und nicht als eigenständige Initiative betrieben wird.

FinOps befasst sich mit der Dimension der Cloud-Kosten im Zusammenhang mit KI, die oft den größten und schwankungsintensivsten Kostenfaktor darstellt. Workloads für die Inferenz und das Training von KI-Modellen können erhebliche Cloud-Ressourcen beanspruchen, und ohne angemessene FinOps-Verfahren, lassen sich diese Kosten nur schwer genau den einzelnen Anwendungsfällen zuordnen. Eine genaue Kostenverrechnung ist eine Voraussetzung für einen aussagekräftigen finanziellen Vergleich.

Strategisches Portfoliomanagement stellt die Steuerungsebene bereit: die Prozesse und Entscheidungsbefugnisse, die festlegen, wie Anwendungsfälle bewertet, priorisiert, finanziert und fortlaufend überprüft werden. Ohne diese Ebene wird der finanzielle Vergleich zu einer einmaligen Maßnahme statt zu einer wiederholbaren Managementfunktion.

Wann sollte man aufhören, in einen KI-Anwendungsfall zu investieren, der hinter den Erwartungen zurückbleibt?

Sie sollten die Investitionen in einen unterdurchschnittlich performenden KI-Anwendungsfall einstellen, wenn dieser seine Wertziele in zwei oder mehr Überprüfungszyklen verfehlt hat, die Ursache für die unterdurchschnittliche Performance nicht im Rahmen des bestehenden Budgets behoben werden kann und die Opportunitätskosten einer Fortsetzung die versunkenen Kosten einer Einstellung übersteigen. Die fortgesetzte Finanzierung eines gescheiterten Anwendungsfalls aufgrund früherer Investitionen ist einer der häufigsten und kostspieligsten Fehler im KI-Portfoliomanagement.

Drei Umstände deuten in der Regel darauf hin, dass ein Stopp die richtige Entscheidung ist:

1. Die Wertlücke ist struktureller Natur und nicht operativer Art. Wenn der Anwendungsfall hinter den Erwartungen zurückbleibt, weil das zugrunde liegende Geschäftsproblem nicht so klar definiert ist wie angenommen oder die benötigten Daten nicht in ausreichender Qualität vorliegen, ist es unwahrscheinlich, dass zusätzliche Investitionen diese Lücke schließen können.
2. Es gibt bessere Alternativen. Wenn andere Anwendungsfälle im Portfolio bei vergleichbaren oder geringeren Kosten höhere Renditen erzielen, ist es die vernünftige Entscheidung, Ressourcen umzuschichten, anstatt einen unterdurchschnittlichen Performer weiter zu stützen.
3. Die Kosten für die Fortführung übersteigen den erwarteten zukünftigen Wert. Wenn eine realistische Neubewertung der prognostizierten Renditen – risikobereinigt und zeitlich abgezinst – einen negativen Nettobarwert über die verbleibende Anlagedauer ergibt, spricht dies eindeutig für einen Ausstieg.

Ein Stopp bedeutet nicht immer, das Konzept vollständig aufzugeben. In manchen Fällen kann ein Anwendungsfall pausiert, in seinem Umfang reduziert oder umstrukturiert werden, anstatt ihn vollständig einzustellen. Wichtig ist, diese Entscheidung auf der Grundlage aktueller finanzieller Daten zu treffen und nicht aufgrund ursprünglicher Prognosen oder der Dynamik innerhalb der Organisation.

So helfen wir Ihnen beim Vergleich der finanziellen Ergebnisse von KI-Anwendungsfällen

Der Vergleich von KI-Investitionen innerhalb eines Portfolios erfordert finanzielle Transparenz, eine einheitliche Kostenverrechnung und eine Governance-Struktur, die die laufende Entscheidungsfindung unterstützt. Wir helfen Unternehmen dabei, genau diese Fähigkeiten aufzubauen, indem wir IT-Finanzmanagement, TBM und FinOps zu einem einheitlichen Ansatz für das KI-Portfoliomanagement vereinen. Konkret unterstützen wir Sie bei folgenden Aufgaben:

• Entwicklung einer Taxonomie für gemeinsame Kosten, die die Kosten von KI-Anwendungsfällen sichtbar macht und mit anderen IT-Investitionen vergleichbar macht
• Einführung von Verfahren zur Cloud-Kostenverrechnung, mit denen die Kosten für die KI-Infrastruktur den einzelnen Anwendungsfällen genau zugeordnet werden können
• Entwicklung eines Zeitplans für die Portfolioüberprüfung mit den richtigen Kennzahlen, Schwellenwerten und Entscheidungsbefugnissen, um Anwendungsfälle im Laufe der Zeit einheitlich zu bewerten
• Verknüpfung von KI-basierten Finanzkennzahlen mit einer umfassenderen Berichterstattung über den technologischen Mehrwert für das Unternehmen im Rahmen der Kommunikation auf Führungs- und Vorstandsebene
• Bewertung des aktuellen Reifegrades Ihres IT-Finanzmanagements, um festzustellen, inwieweit Lücken in der Datenqualität oder Governance Ihre Fähigkeit einschränken, Investitionen objektiv zu vergleichen

Wenn Sie von punktuellen KI-Anwendungsfällen zu einem wiederholbaren Rahmen für Finanzvergleiche übergehen möchten, Nehmen Sie Kontakt mit uns auf und wir helfen Ihnen dabei, es aufzubauen.