KKC_0212 | Return on Invest von KI-Projekten: Berechnung und Analyse

KI-Projekte scheitern selten an der Idee, sondern an einer Kalkulation, die in der Realität nicht trägt. In diesem Seminar bauen Sie Schritt für Schritt einen belastbaren Business Case für KI auf, der Kosten, Nutzen und Risiken nachvollziehbar verbindet. Sie starten mit der Auswahl von Use Cases, die wirklich Wert liefern, und prüfen dabei Prozess- und Datenreife, Abhängigkeiten und den erwartbaren Hebel.

Anschließend erstellen Sie ein Kostenmodell, das nicht nur die Entwicklung abbildet, sondern auch Datenaufbereitung, Integration, Cloud-Ressourcen, Inference-Kosten, Monitoring, Retraining sowie organisatorische Aufwände wie Freigaben und Schulungen. Auf der Nutzenseite lernen Sie, Produktivität, Qualität und Umsatz in konkrete Kennzahlen zu übersetzen: Durchlaufzeiten, Fehlerkosten, Reklamationen, Conversion oder Churn. Sie arbeiten mit Szenarien, Sensitivitätsanalysen und Break-even-Betrachtungen, damit Unsicherheit sichtbar wird, ohne die Entscheidung zu blockieren.

Ein eigener Abschnitt behandelt LLM-Use-Cases: Token-Kosten, RAG versus Fine-Tuning, Guardrails und Human-in-the-Loop als echte Kosten- und Risikotreiber. Zum Abschluss definieren Sie KPIs und ein Value-Tracking, mit dem Sie den Nutzen nach dem Go-live nachweisen können, statt ihn nur zu versprechen. So können Sie KI-Initiativen priorisieren, sauber argumentieren und dauerhaft wirtschaftlich betreiben.

• KI-Use-Cases nach Wertbeitrag, Datenreife und Prozessreife priorisieren
• Kostenmodelle inklusive Daten, Integration, Cloud, Inference und Betrieb erstellen
• Nutzen über Produktivität, Qualität, Umsatz, Conversion oder Churn quantifizieren
• Szenarien, Sensitivitätsanalysen und Break-even-Betrachtungen anwenden
• LLM-Kostentreiber wie Token, RAG, Fine-Tuning und Human-in-the-Loop einordnen
• KPIs und Value-Tracking für den Nachweis nach dem Go-live definieren

Das Seminar richtet sich an Entscheider/innen, Projektleitungen, Controlling, Innovationsmanagement, IT- und Digitalverantwortliche, die KI-Projekte wirtschaftlich bewerten.

Vorausgesetzt wird ein Grundverständnis für betriebliche Prozesse und Projektkalkulationen. Tiefe technische KI-Kenntnisse sind nicht erforderlich.

• Use Case-Auswahl, die sich rechnet
  • Werttreiber identifizieren: Zeit, Qualität, Umsatz, Risiko
  • Prozess- und Datenreife als ROI-Voraussetzung
  • Priorisierung mit Scoring und Opportunity Canvas
• Kostenmodell für KI realistisch aufsetzen
  • Einmalige vs. laufende Kosten: Build, Buy, Customize
  • Cloud-Kosten, GPU/Inference, Storage, Datenpipelines
  • Personal, MLOps/LLMOps, Monitoring, Retraining
• Nutzen sauber quantifizieren
  • Produktivität: Durchlaufzeiten, Automatisierungsgrad, Auslastung
  • Qualität: Fehlerkosten, Reklamationen, Compliance-Verstöße
  • Umsatz: Conversion, Churn, Cross-Sell, Preisgestaltung
• LLM-spezifische Effekte und Fallstricke
  • Token-Kosten, Kontextfenster, RAG vs. Fine-Tuning
  • Halluzinationen, Guardrails, Human-in-the-Loop
  • Evaluation: Accuracy reicht nicht, task-basierte Metriken
• Risiken, Governance und Regulatorik einpreisen
  • AI Act, Datenschutz, IP: Kosten für Prüfungen und Nachweise
  • Modellrisiko, Drift, Security, Prompt Injection
  • Vendor Lock-in und Exit-Kosten
• Business Case, ROI, NPV und Sensitivität
  • ROI, Payback, TCO, NPV: wann welche Kennzahl
  • Szenarien: Base, Best, Worst und Break-even
  • Entscheidungsreife: Annahmen, Quellen, Audit-Trail
• Messbarkeit und Erfolgskontrolle im Betrieb
  • KPIs, OKRs und Experimentdesign (A/B, Shadow Mode)
  • Value Tracking: Nutzen nach Go-live nachweisen
  • Roadmap: von Pilot zu Skalierung mit Portfolio-Logik