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Ökonomische Betrachtungen

Wem gehört der Nutzen? KI als Investitionsentscheidung

November 10, 2026
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KI-Vorhaben scheit­ern sel­ten an der Tech­nik. Sie scheit­ern oft daran, dass nie­mand den Nutzen ver­ant­wortet, dass Prozesse nicht umge­baut wer­den und dass der Nutzen später kommt als die Kosten. ERP und das Pro­duk­tiv­itätspara­dox­on zeigen, welche Fra­gen vor dem Kauf eines Werkzeugs zu klären sind.

Ein Werkzeug für die falsche Frage?

Im August 2026 hat IBM seine App­tio-Plat­tform um „AI Val­ue & ROI“ erweit­ert. Sie soll KI-Kosten bis hin­unter zu den Token-Aus­gaben mit Geschäft­sergeb­nis­sen verknüpfen. Ein beglei­t­en­der Beitrag entwirft dazu ein Raster: KI-Ini­tia­tiv­en wer­den ges­tartet, gestoppt, opti­miert oder skaliert, je nach­dem, ob der Nutzen gegen eine Base­line belegt ist und ob die Kosten pro Ergeb­nis unter dem bish­eri­gen Weg liegen. Das ist vernün­ftig. Es set­zt allerd­ings voraus, dass jemand den Nutzen definiert, die Base­line fes­tlegt und die Kon­se­quenz trägt, wenn das Ergeb­nis aus­bleibt. Genau diese Rolle fehlt in vie­len Organ­i­sa­tio­nen.

Der Outcome hat selten einen Besitzer

In ein­er Gart­ner-Umfrage unter mehr als 1.800 Führungskräften kon­nte nur ein Vier­tel benen­nen, wer für KI-Vorhaben und deren Umset­zung hauptver­ant­wortlich ist. Im „State of the CIO“-Survey 2026 von CIO.com gaben 24 Prozent der CIOs an, nicht zu wis­sen, welche Ein­heit für KI-Erträge ger­adeste­hen soll. Thought­works fand unter 3.200 CIOs keinen Kon­sens über ein Own­er­ship-Mod­ell.

Der Grund liegt in der Zer­legung der Funk­tio­nen: Die IT liefert die Fähigkeit, der Fach­bere­ich nutzt sie, Finance gibt das Bud­get frei, und das Ergeb­nis ver­ant­wortet nie­mand. Hinzu kommt ein Anreizprob­lem. Wer den Nutzen meldet, prof­i­tiert von hohen Mel­dun­gen. IBMs eigene Fall­studie zur inter­nen Prax­is nen­nt als früheren Zus­tand Nutzenangaben, die als Schätzun­gen in Präsen­ta­tio­nen und For­mu­la­ren standen. Ein Dash­board macht Kosten sicht­bar. Wer den Nutzen ver­ant­wortet, entschei­det es nicht.

Ein belast­bar­er Test wäre deshalb: Wird ver­sproch­en­er Nutzen schon bei der Freiga­be im Bud­get des Fach­bere­ichs einge­bucht? Dann trägt jemand die Fol­gen, wenn er aus­bleibt.

KI als normale Investitionsentscheidung

Eine Mas­chine, ein IT-Sys­tem oder ein ERP-Mod­ul durch­läuft üblicher­weise einen Investi­tion­santrag mit Spon­sor, Kosten, erwartetem Nutzen und Nachkalku­la­tion. Die Abschrei­bung trifft den Nutzer, nicht den Liefer­an­ten der Tech­nik. Für KI spricht wenig dafür, davon abzuwe­ichen. Es gibt allerd­ings Beson­der­heit­en, die den Antrag schwieriger machen:

  • Laufende Kosten: Ein Teil der Kosten entste­ht pro Nutzung (Token, Rechen­zeit) und wächst mit dem Erfolg.
  • Kom­ple­men­täre Investi­tio­nen: Prozes­sum­bau, Daten­qual­ität und Qual­i­fika­tion kosten oft mehr als die Lizenz.
  • Prob­a­bilis­tis­che Ergeb­nisse: Fehlerquoten und Kon­trol­laufwand gehören in die Rech­nung.
  • Einges­parte Zeit ist kein Geld, solange sie nicht in Kapaz­ität oder Umsatz umschlägt.
  • Nicht jede Investi­tion ist eine Effizien­z­in­vesti­tion. Man kann drei Klassen unter­schei­den: Effizienz (rechen­bar), Fähigkeit­sauf­bau (eher Forschung und Entwick­lung) und defen­sive Investi­tion (man tut es, weil Wet­tbe­wer­ber es tun).

Wer diese Klassen ver­mis­cht, misst Fähigkeit­sauf­bau mit Effizienz­maßstäben und ver­wirft ihn, oder er recht­fer­tigt Effizien­zpro­jek­te mit strate­gis­ch­er Rhetorik.

Was ERP gelehrt hat

Thomas Dav­en­port hat 1998 in der Har­vard Busi­ness Review („Putting the Enter­prise into the Enter­prise Sys­tem“) und in seinem Buch „Mis­sion Crit­i­cal“ argu­men­tiert, dass die Ein­führung unternehmensweit­er Sys­teme eine Geschäft­sentschei­dung sei und keine Tech­nikentschei­dung. Die größten Prob­leme seien geschäftlich­er Natur, und das Top-Man­age­ment dürfe die Umset­zung nicht den Tech­nikern über­lassen. Die spätere Forschung hat das bestätigt: Staehr, Shanks und Sed­don beschreiben den Nutzen aus ERP als Verän­derung­sprozess über Jahre, den sie in vier Fer­ti­gung­sun­ternehmen ver­fol­gt haben. Hieta­la und Päivärin­ta zeigen, dass gewach­sene Prozesse und Umge­hungslö­sun­gen die Nutzen­re­al­isierung nach dem Go-live behin­dern. Die berüchtigten Fehlschläge, etwa Her­shey 1999 mit rund 100 Mil­lio­nen Dol­lar nicht liefer­bar­er Bestel­lun­gen nach einem Go-live vor der Hoch­sai­son, waren Fehler in Prozess, Test und Tim­ing.

Das Produktivitätsparadoxon

Robert Solow, Nobel­preisträger für Wirtschaft, bemerk­te 1987, man sehe das Com­put­erzeital­ter über­all, nur nicht in den Pro­duk­tiv­itätssta­tis­tiken. Erik Bryn­jolf­s­son sortierte die Erk­lärun­gen in vier Grup­pen: Mis­mea­sure­ment, Verzögerun­gen, Umverteilung und Fehlman­age­ment. Für KI nen­nen Bryn­jolf­s­son, Rock und Syver­son Verzögerun­gen als wahrschein­lich größten Beitrag, weil Allzweck­tech­nolo­gien hohe, meist imma­terielle Kom­ple­men­tärin­vesti­tio­nen ver­lan­gen (Prozes­sum­bau, Qual­i­fika­tion, neue Geschäftsmod­elle). Das erk­lärt eine J‑Kurve: Erst sinkt die gemessene Pro­duk­tiv­ität, später steigt sie.

Aktuell passt das Bild. Eine NBER-Befra­gung von rund 6.000 Führungskräften in den USA, Großbri­tan­nien, Deutsch­land und Aus­tralien ergab laut For­tune, dass fast 90 Prozent der Fir­men in den ver­gan­genen drei Jahren keinen Effekt auf Pro­duk­tiv­ität oder Beschäf­ti­gung sahen. Zwei Drit­tel nutzten KI, im Schnitt allerd­ings nur etwa anderthalb Stun­den pro Woche. Das sind Selb­stauskün­fte von Man­agern und keine Mes­sun­gen, und drei Jahre sind für eine Allzweck­tech­nolo­gie kurz. Die St. Louis Fed sieht dage­gen einen kleinen Zuwachs. Die Lage ist offen.

Der Wirtschaft­shis­torik­er Paul David hat 1990 in „The Dynamo and the Com­put­er“ an der Elek­tri­fizierung der USA gezeigt, wie lange so etwas dauern kann. Fab­rikbe­sitzer erset­zten die Dampf­mas­chine zunächst durch einen großen Elek­tro­mo­tor und behiel­ten Wellen und Riemen. Der Gewinn war ger­ing. Die Pro­duk­tiv­ität stieg erst, als jede Mas­chine ihren eige­nen Motor bekam und die Fab­rik neu gebaut wurde, rund vier Jahrzehnte nach der Mark­te­in­führung der Elek­triz­ität. Für KI fol­gt daraus ein Prüf­stein: Wird ein beste­hen­der Prozess nur beschle­u­nigt oder neu gedacht? Wer KI an E‑Mail, Meet­ing und Berichtswe­sen anflan­scht, bekommt ver­mut­lich das­selbe wie die Fab­rikbe­sitzer mit ihrem Riemen.

Zwei Logiken der KI

Für die Investi­tion­s­pla­nung lohnt eine Unter­schei­dung, die sich vor­läu­fig als tragfähig erweist.

Prozess- und Skalen-KI Assis­tenz für Wis­sensar­beit
Nutzen Stück­kosten fall­en mit dem Vol­u­men Qual­ität, Span­nweite, Durch­laufzeit
Kosten hohe Fixkosten (Inte­gra­tion, Dat­en, Prozes­sum­bau) über­wiegend vari­abel (Lizenz, Token pro Kopf)
Rentabil­ität hängt an Menge: extern der Absatz, intern die Zahl gle­ichar­tiger Vorgänge Wert des Qual­itäts­gewinns

Die linke Spalte fol­gt dem alten Satz von Adam Smith, dass die Arbeit­steilung durch die Größe des Mark­tes begren­zt wird. Der „Markt“ kann dabei auch intern sein, etwa die Zahl der Transak­tio­nen in Ser­vice oder Sach­bear­beitung. Und weil ein Teil der KI-Kosten pro Nutzung anfällt, liegt die Min­dest­größe niedriger als bei ein­er Fer­ti­gungslin­ie. Skalierung bleibt aber von der Nach­frage abhängig. Ist der Markt gesät­tigt, führt niedrigere Stück­kosten zu Einsparung statt Wach­s­tum.

Die rechte Spalte ist schw­er­er zu messen, denn Qual­ität lässt sich weniger leicht bez­if­fern als Menge. Peter Druck­er hat betont, dass es bei Wis­sensar­beit zuerst um Qual­ität geht und erst danach um Menge. Eine Gefahr liegt darin, Wis­sensar­beit nach dem Muster der Fließfer­ti­gung zu zer­legen. Sach­bear­beitung und Call­cen­ter zeigen, dass das möglich ist. Die Gegen­logik ist die Erweiterung der Span­nweite des Einzel­nen.

Was daraus für Agenten folgt

KI-Agen­ten ver­schär­fen die Frage. Sie übernehmen Teil­prozesse, han­deln inner­halb von Sys­te­men und erzeu­gen Ergeb­nisse, für die jemand ein­ste­hen muss. Je mehr Schritte ein Agent selb­st­ständig aus­führt, desto wichtiger wird, wer Entschei­dungsrechte, Haf­tung und Ergeb­nis trägt. Als Arbeit­shy­pothese lassen sich vier Kon­se­quen­zen fes­thal­ten:

  1. Jede Ini­tia­tive bekommt einen Besitzer im Fach­bere­ich mit Bud­getver­ant­wor­tung. Plat­tform und Kos­ten­trans­parenz bleiben bei der IT, Base­line und Wert prüft Finance unab­hängig.
  2. Der Umbau gehört in die Kosten, und die Nutzen­re­al­isierung braucht eine eigene Phase nach der Ein­führung.
  3. Vor einem Abbruch ste­ht die Frage, ob der Prozess tat­säch­lich umge­baut wurde. Erst dann spricht aus­bleiben­der Nutzen gegen die Investi­tion.
  4. Für jeden Anwen­dungs­fall ist zu klären, welche Logik gilt: Skala oder Assis­tenz.
Grenzen

„Es dauert eben“ ist ein bequemes Argu­ment. Das J‑Kur­ven-Mod­ell erk­lärt den Ver­lauf, falls der Nutzen kommt, es belegt nicht, dass er kommt. KI braucht keine Net­ze und Kraftwerke, die Dif­fu­sion kann daher schneller gehen als bei der Elek­triz­ität. Und was für den einzel­nen Betrieb vernün­ftig ist, kann sich gesamtwirtschaftlich zu langer Verzögerung addieren. Ein Werkzeug wie App­tio zeigt, wo ein Vorhaben ste­ht. Ob es weit­erge­führt wird, entschei­det jemand mit Namen.

Ralf Keu­per

Quellen

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