KI-ROI-Analyse

Wir definieren, welche KI-Initiativen die Analyse abdeckt und welche Entscheidung sie stützen muss — finanzieren, verschieben oder stoppen. Gemeinsam mit Ihren Stakeholdern legen wir die Nutzenhypothesen, die zugehörigen Baselines und den Zeithorizont des Business Case fest.

Wir bauen ein Total-Cost-of-Ownership-Modell über Datenaufbereitung, Entwicklung, Lizenzen, Infrastruktur, Inferenz bei Produktionsvolumen, Retraining-Zyklen und das Betriebsteam. Build- und Buy-Alternativen werden nebeneinander kalkuliert, damit der Vergleich ehrlich bleibt.

Jeder behauptete Nutzen — eingesparte Stunden, Conversion-Steigerung, weniger Fehler, vermiedene Abwanderung — wird an eine messbare Baseline aus Ihren eigenen Daten gebunden. Wo noch keine Baseline existiert, definieren wir, wie sie etabliert wird, bevor Geld gebunden wird.

Wir testen den Case gegen die Variablen, die ihn wirklich bewegen: Adoptionsraten, Modellgenauigkeit, Nutzungsvolumen sowie Token- oder Compute-Preise. Das Ergebnis ist eine Bandbreite mit explizitem Best-, Erwartungs- und Worst-Case statt einer einzigen verführerischen Zahl.

Kosten, Nutzen und Risiken werden je Use Case zu Amortisationszeit, NPV und Break-even konsolidiert. Die Initiativen werden gerankt, sodass die Führung nicht nur sieht, ob sich jede einzelne rechnet, sondern auch in welcher Reihenfolge sie finanziert werden sollten.

Wir präsentieren die Ergebnisse in einer entscheidungsorientierten Session und übergeben das Finanzmodell — nicht nur ein PDF. Ihr Team behält ein bearbeitbares Arbeitsdokument, das es bei veränderten Annahmen aktualisieren kann; aus der Einmalanalyse wird ein wiederverwendbares Investitionswerkzeug.