Wie Sie den Effekt eines AI-Use-Case vor dem Start berechnen – nicht danach

So sieht ein typischer Business Case für einen AI-Use-Case aus: Ein Mitarbeiter braucht für eine Aufgabe zwei Stunden, das Tool erledigt sie in zwanzig Minuten, die Ersparnis beträgt hundert Minuten, multipliziert mit der Anzahl der Aufgaben und dem Stundensatz. Die Zahl, die dabei herauskommt, wirkt beeindruckend – und ist fast immer falsch.

Falsch ist sie nicht wegen der Rechenoperation, sondern wegen der Maßeinheit. Eine eingesparte Stunde ist keine freigewordene Ressource, die einfach liegen bleibt: Sie füllt sich mit anderer Arbeit, ein Teil fließt in Prüfung und Korrektur des Ergebnisses, und manchmal verschwindet sie einfach in höheren Erwartungen an den Durchsatz, die niemand beziffert hat. In die Wirtschaftlichkeitsrechnung gehört nur, was sich nicht von selbst nachbildet – entfallende Arbeitsschritte und vermiedene Fehlerfälle.

Warum eine eingesparte Stunde kein finanzieller Vorteil ist

Diese Aussage stützt sich auf zwei unabhängige Gründe, und beide lassen sich im eigenen Unternehmen mit einer Woche Beobachtung überprüfen – ganz ohne Pilotprojekt oder Anbieter.

Die Stunde fließt in den Prozess zurück. Freigewordene Zeit wird nicht von selbst zu einer Kostensenkung: Sie füllt sich mit Aufgaben, die vorher zurückgestellt wurden. Das kann durchaus positiv sein – Mitarbeitende kommen zu Dingen, für die vorher keine Zeit war. Es ist aber keine Position in der Gewinn- und Verlustrechnung, und man sollte sie dem Vorstand nicht als solche versprechen.

Ein Teil der Stunde geht in die Prüfung. Ein schnell erzeugtes Ergebnis muss gelesen, abgeglichen und oft umgeschrieben werden. Diese Arbeit ist neu: Vorher gab es sie nicht, weil die Person, die das Ergebnis erstellt hat, es zugleich selbst geprüft hat. In der Demo ist sie unsichtbar, und sie zeigt sich erst in der zweiten Woche des laufenden Betriebs, wenn jemand mit seinem Namen für das Ergebnis geradestehen muss.

Die Einschränkung nenne ich selbst: Die Studie wurde von einem Anbieter für Unternehmenssoftware in Auftrag gegeben, der eigene, integrierte KI-Funktionen verkauft und ein klares Interesse daran hat, „generische" Tools im Vergleich schlechter aussehen zu lassen. Die vollständige Methodik ist nur über ein Formular zugänglich, nicht offen einsehbar. Ich nutze die Zahl als Größenordnung für den Abschlagsfaktor, nicht als verbindlichen Richtwert für die eigene Tabellenkalkulation.

Es handelt sich um eine Selbstauskunft zur Zeit, nicht um eine Zeitmessung, und die Kausalität ist von den Autoren ausdrücklich nicht belegt – das schreiben sie selbst so. Für den Business Case zählt die Tatsache an sich: Die Verteilung des Effekts hat einen deutlichen negativen Ausläufer, und wer mit dem durchschnittlichen Anbieterversprechen rechnet, lässt genau diesen Ausläufer außen vor.

Die drei Größen, auf denen die Rechnung aufbaut

Alles, was für einen ehrlichen Business Case nötig ist, lässt sich in ein bis zwei Tagen direkt aus dem Prozess erheben – ohne Pilotprojekt, ohne Anbieter im Raum.

Anzahl der entfallenden Arbeitsschritte. Nicht „wird schneller", sondern „dieser Schritt entfällt". Ein Arbeitsschritt entfällt, wenn sein Ergebnis nach einer Regel berechnet, automatisch eingesetzt wird oder schlicht nicht mehr gebraucht wird. Jeder entfallende Arbeitsschritt bringt zweierlei zugleich: Zeit und einen wegfallenden Fehlerpunkt.

Aktuelle Fehlerquote der Ergebnisse. Ein Fehlerfall ist kein Tippfehler im Text, sondern ein Ereignis, bei dem die Arbeit nicht weiterläuft: Das Dokument ging unvollständig raus, der Antrag erreichte die zuständige Person nicht, die Zahlung ging an die falsche Adresse. Der Anteil wird anhand der letzten zwanzig bis fünfzig Ergebnisse manuell ermittelt.

Kosten eines einzelnen Fehlerfalls. Sie setzen sich aus den Korrekturkosten und der Verlustwahrscheinlichkeit zusammen. Der zweite Teil ist unbequem, weil er eine Schätzung erfordert und keinen Beleg – aber genau er macht meist den größeren Teil der Kosten aus.

Achten Sie auf die letzte Zeile. Der Prüfaufwand für das Ergebnis ist eine neue Kostenposition, die es im Prozess vor der Einführung nicht gab, und sie wird fast nie in die Rechnung eingepreist. Genau sie macht aus versprochenen Prozentzahlen die Enttäuschung im dritten Monat.

Was diejenigen sagen, die bereits messen

Den Vorbehalt haben die Autoren selbst formuliert, und das ist selten genug, um es hervorzuheben: Sie schlagen vor, die eigenen Zahlen „mit einer gewissen Skepsis" zu betrachten, da die Daten nicht durch Unternehmensberichte verifiziert sind. Der praktische Nutzen dieser Arbeit liegt nicht in der Prozentzahl, sondern darin, dass fast ein Drittel der Unternehmen die Wertschöpfung überhaupt nicht misst – ihnen fehlt damit auch die Grundlage, um den nächsten Use Case zu bewerten.

Wann Abwarten die richtige Entscheidung ist

Das Standardkriterium „Kapitalwert positiv – also starten wir" funktioniert bei Projekten mit hoher Unsicherheit schlecht. Für IT-Investitionen ist das in der akademischen Literatur aufgearbeitet, und das Ergebnis ist kontraintuitiv.

Die Arbeit ist über ein Vierteljahrhundert alt, und der zugrunde liegende Fall aus der Bankinfrastruktur der späten 1980er-Jahre ist eine Einschränkung, die ich offen benenne, statt sie zu übergehen. Der methodische Rahmen überträgt sich dabei präzise: Wenn der Preis eines Werkzeugs schnell fällt und die Unsicherheit hoch ist, hat das Recht zu warten einen messbaren Wert des Aufschubs. Für AI-Use-Cases gilt das besonders, weil sich Rechenkosten und Modellfähigkeiten schneller ändern, als sich eine Integration amortisiert.

Der Ablauf der Rechnung

Der fünfte Knoten enthält eine Option, die meist übersehen wird: die Aufgabe mit Regeln zu lösen. Zeigt die Analyse, dass die entfallenden Arbeitsschritte eindeutig und berechenbar sind, braucht es kein Sprachmodell – diese Entscheidung behandle ich gesondert. Wer die Rechnung nach diesem Schema durchführt, kommt häufiger zu diesem Schluss, als der Auftraggeber erwartet.

Vier Fragen vor der Budgetfreigabe

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