Mehr als nur Produktivität: Was ist der wahre geschäftliche Nutzen von agentenbasierter KI?
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Generative AI hat verändert, wie wir mit Computern interagieren. Agentic AI revolutioniert nun, wie Arbeit erledigt wird. Die entscheidende Frage lautet: Schafft diese neue Arbeitsweise einen messbaren Mehrwert für Unternehmen?
MSI AI Insights Ausgabe #001 hat untersucht, warum sich AI von promptbasierten Assistenten hin zu autonomen AI-Agenten entwickelt. Ausgabe #002 widmete sich der nächsten Frage: Wenn AI Teil des Geschäftsalltags wird, wo sollten die unterschiedlichen AI-Aufgaben ausgeführt werden?
Ausgabe #003 richtet den Blick von Technik und Infrastruktur auf den Mehrwert. Da Agentic AI zunehmend selbst Aufgaben übernimmt, statt nur zu unterstützen, müssen Unternehmen bewerten, welchen tatsächlichen Nutzen diese Fähigkeit bietet.
Dieser Artikel gibt dir einen kurzen Einstieg in die Messung des tatsächlichen Unternehmensnutzens von Agentic AI. Ein umfassendes Bewertungsmodell findest du in MSI AI Insights Ausgabe #003 — Mehr als Produktivität: Den tatsächlichen Unternehmensnutzen von Agentic AI messen.
Produktivität ist der Anfang, nicht das Ziel
In der ersten Welle des AI-Einsatzes in Unternehmen war Produktivität der naheliegendste Erfolgsmaßstab. Im Mittelpunkt standen Kennzahlen wie die eingesparte Zeit oder die Geschwindigkeit, mit der Beschäftigte Dokumente entwerfen, Informationen zusammenfassen, Code erzeugen, Daten analysieren und Routineaufgaben erledigen konnten. Diese Kennzahlen sind nützlich, weil sie sichtbar und messbar sind. Produktivität allein belegt jedoch noch keinen echten Mehrwert für das Unternehmen.
Wenn AI beispielsweise eine Aufgabe von ursprünglich fünf auf drei Stunden verkürzt, entstehen zwei zusätzliche Stunden verfügbarer Kapazität. Entscheidend ist: Was passiert mit diesen zwei Stunden?
Nutzen Beschäftigte diese Kapazität, um mehr Kunden zu betreuen, die Qualität zu verbessern, neue Chancen zu prüfen, eine Produkteinführung zu beschleunigen oder bisher vernachlässigte Probleme zu lösen, kann ein echter Mehrwert entstehen. Wird die gewonnene Zeit dagegen nur mit weiteren Tätigkeiten von geringem Nutzen gefüllt, bleibt der tatsächliche Effekt auf das Unternehmen möglicherweise klein. Deshalb müssen wir unsere Gleichung erweitern:
AI → Kapazität schaffen → Kapazität neu einsetzen → Geschäftsergebnis
Die entscheidende Frage lautet dann nicht mehr nur „Wie viel mehr haben wir produziert?“, sondern: „Welche Verbesserungen haben wir durch die gestiegene Produktivität erreicht?“
Von der Wirtschaftlichkeit einzelner Prompts zur Wirtschaftlichkeit ganzer Arbeitsabläufe
Generative AI begann mit einer vergleichsweise einfachen Interaktion: Prompt → Antwort
AI-Assistenten erweiterten dieses Konzept, indem sie beim Schreiben, Recherchieren, Analysieren, Programmieren und Abrufen von Informationen unterstützten.
Agentic AI entwickelt dieses Zusammenspiel weiter. Innerhalb festgelegter Berechtigungen und Grenzen kann ein AI-Agent ein Ziel über mehrere Schritte verfolgen. Je nach Umsetzung kann er Unternehmenswissen abrufen, mit Anwendungen interagieren, Aufgaben koordinieren, veränderte Bedingungen überwachen und Entscheidungen an Menschen weitergeben, wenn deren Urteil erforderlich ist. Dadurch verändern sich auch die Kennzahlen, mit denen wir den wirtschaftlichen Nutzen messen:
Chatbot → Kosten pro Interaktion
AI-Assistent → Mehrwert pro Aufgabe
AI-Agent → Mehrwert pro Arbeitsablauf
Statt lediglich Prompts, Tokens oder Agenten-Ausführungen zu zählen, können Unternehmen prüfen, ob ein Arbeitsablauf schneller wurde, weniger Übergaben erforderte, Fehler reduzierte, Reaktionszeiten verkürzte oder auch bei eingeschränkter Verfügbarkeit von Mitarbeitenden weiterlief.
Für CIOs, CFOs und Unternehmensleitungen schafft dieser Perspektivwechsel eine aussagekräftigere Diskussionsgrundlage. Zehn Millionen erfasste AI-Interaktionen sagen möglicherweise wenig über den Geschäftserfolg aus. Ein Arbeitsablauf, der Bearbeitungszeiten verkürzt, Servicekapazitäten erweitert, Nacharbeit reduziert oder eine kontinuierliche Überwachung ermöglicht, liefert dagegen eine deutlich klarere wirtschaftliche Begründung.
Agentic AI sollte deshalb nicht danach bewertet werden, wie autonom die Technik wirkt, sondern danach, wie diese Autonomie wichtige Geschäftsabläufe verbessert.
Die tatsächliche Wirtschaftlichkeit von Agentic AI
Ein häufiger Ausgangspunkt für den AI-ROI lautet: Eingesparte Stunden × Arbeitskosten
Diese Formel ist besonders bei wiederkehrenden und häufig anfallenden Aufgaben nützlich. Sie erfasst jedoch nur einen Teil des AI-Nutzens. Eine umfassendere Wirtschaftlichkeitsbetrachtung berücksichtigt vier zentrale Bereiche:
- Direkter Mehrwert: Dazu zählen messbare Verbesserungen wie Zeitersparnis, geringere Bearbeitungskosten, höherer Durchsatz und weniger manueller Aufwand.
- Indirekter betrieblicher Mehrwert: Dazu gehören konsistentere Ergebnisse, weniger Nacharbeit, schnellerer Wissenszugriff, eine höhere Kontinuität im Betrieb und fundiertere Entscheidungen.
- Mehrwert durch neue Möglichkeiten: Dieser entsteht, wenn AI Aufgaben wirtschaftlich umsetzbar macht, die sonst kaum praktikabel wären. Ein Team könnte beispielsweise Hunderte Kundenkommentare statt nur einer kleinen Stichprobe analysieren, mehr Designalternativen untersuchen, Erkenntnisse aus verstreuten Informationen gewinnen oder Daten kontinuierlich überwachen, die Beschäftigte nur in regelmäßigen Abständen prüfen könnten.
- Kosten des Nichtstuns: Auch das Festhalten am bisherigen Betriebsmodell kann wirtschaftliche Folgen haben. Langsamere Entscheidungen, ineffiziente Wissensnutzung, verpasste Chancen, Reibungsverluste im Betrieb und wachsende Lücken bei den verfügbaren Fähigkeiten können den Geschäftserfolg beeinträchtigen – selbst wenn diese Kosten nicht direkt im AI-Budget auftauchen.
Nicht jede AI-Investition erzielt eine positive Rendite, und nicht jedes Unternehmen sollte jede AI-Funktion einführen. Eine wirtschaftliche Bewertung sollte jedoch neben den Kosten auch berücksichtigen, was AI ermöglicht und welche Chancen durch einen Verzicht verloren gehen könnten.
Den Mehrwert von AI im Unternehmen messen
Um über Produktivität hinauszugehen, benötigen Unternehmen ein Bewertungsmodell, das AI-Aktivitäten mit dem Geschäftserfolg verknüpft. MSI AI Insights beschreibt dafür fünf Ebenen:
- Effizienz: Diese Ebene untersucht, ob Aufgaben schneller oder mit weniger Ressourcen erledigt werden können.
- Effektivität: Hier steht im Mittelpunkt, ob die Arbeit besser wird: genauer, konsistenter, nützlicher oder mit weniger Nacharbeit verbunden.
- Fähigkeiten: Diese Ebene betrachtet, was das Unternehmen jetzt leisten kann, das zuvor schwierig oder kaum praktikabel war. Beispiele sind kontinuierliche Überwachung, umfangreiche Wissensanalysen, schnelle Experimente und autonome Arbeitsabläufe über mehrere Schritte.
- Geschäftsergebnisse: Hier werden Verbesserungen mit messbaren Ergebnissen verknüpft, etwa bei Umsatz, Kosten, Risiken, Widerstandsfähigkeit, Markteinführungszeit, Kundenergebnissen und Innovationsfähigkeit.
- Mehrwert für Menschen: Abschließend geht es darum, ob AI Menschen ermöglicht, einen wertvolleren Beitrag zu leisten. AI kann repetitive Aufgaben reduzieren, den Zugang zu Wissen verbessern, Fachkräften mehr Raum für komplexe Entscheidungen geben oder kleineren Teams Chancen eröffnen, die zuvor deutlich mehr Ressourcen erfordert hätten.
Je weiter Unternehmen diese Ebenen durchlaufen, desto weniger reichen einfache Produktivitätskennzahlen aus. Der Fokus verschiebt sich vom bloßen Messen der AI-Nutzung hin zur Frage, wie AI die Ergebnisse verbessert.
AI with L.O.V.E.
In Unternehmen drehen sich Diskussionen über AI häufig um Effizienz, Automatisierung, Sicherheit und Kosten. Je stärker AI jedoch in unsere Arbeit integriert wird, desto wichtiger wird eine weitere Frage: Worin soll AI Menschen besser machen?
Im Mandarin klingt „AI“ wie das Wort für „Liebe“. Diese Idee inspirierte MSI AI Insights zu „AI with L.O.V.E.“ – einem menschenzentrierten Ansatz, der über reine Produktivität hinausdenkt:
- L — Listen (Zuhören): Menschen, Zusammenhänge, Absichten und die Probleme verstehen, die sie lösen möchten.
- O — Open (Zugang öffnen): Den Zugang zu Wissen, Fachkompetenz und Fähigkeiten erweitern.
- V — Value (Mehrwert schaffen): Menschliche Arbeit von repetitiven Aufgaben auf Bereiche verlagern, die Urteilsvermögen, Kreativität und anspruchsvollere Tätigkeiten erfordern.
- E — Empower (Befähigen): Menschen und Teams ermöglichen, mit ihrer verfügbaren Zeit, ihrem Wissen und ihren Ressourcen mehr zu erreichen.
Zusammen bilden diese Prinzipien die Abfolge: Zuhören → Zugang öffnen → Mehrwert schaffen → Befähigen
„AI with L.O.V.E.“ ergänzt den klassischen ROI um die menschliche Dimension des Unternehmensnutzens. Ziel ist es, Arbeit effizienter zu machen und Menschen zugleich zu befähigen, einen wertvolleren Beitrag zu leisten und bisher schwierige oder kaum praktikable Aufgaben zu bewältigen.
Beginne beim Arbeitsablauf, nicht bei der Technik
Unternehmen sollten die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung für Agentic AI beim Arbeitsablauf beginnen – noch bevor sie ein Modell, eine Plattform oder eine Infrastruktur auswählen.
Wähle zunächst einen konkreten Arbeitsablauf aus und erfasse seine aktuelle Leistung. Miss anschließend, was AI daran verändert. Verknüpfe diese Verbesserungen dann mit konkreten Geschäftsergebnissen und dem Mehrwert für Menschen. Der Prozess lässt sich so zusammenfassen:
Arbeitsablauf → Nachweise → Mehrwert → Verantwortlichkeit
Das Ziel ist nicht nur, die Funktionsfähigkeit von AI nachzuweisen. Es geht darum, herauszufinden, wo AI genügend messbaren Mehrwert schafft, um weitere Investitionen zu rechtfertigen.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Produktivität ist der Ausgangspunkt, aber nicht der abschließende Maßstab für den AI-Nutzen.
- Geschaffene Kapazität wird erst dann zum Mehrwert, wenn sie zu besseren Ergebnissen führt.
- Agentic AI verschiebt die Bewertung von den Kosten pro Interaktion zum Mehrwert pro Arbeitsablauf.
- Der AI-ROI umfasst direkten Mehrwert, indirekten betrieblichen Mehrwert, den Mehrwert neuer Möglichkeiten und die Kosten des Nichtstuns.
- Der AI-Nutzen entwickelt sich über fünf Ebenen: Effizienz → Effektivität → Fähigkeiten → Geschäftsergebnisse → Mehrwert für Menschen.
- AI with L.O.V.E. ergänzt eine menschenzentrierte Perspektive: Zuhören → Zugang öffnen → Mehrwert schaffen → Befähigen.
- Entscheidend ist nicht, wie viel AI ein Unternehmen nutzt, sondern welchen messbaren Mehrwert sie schafft.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der tatsächliche Unternehmensnutzen von Agentic AI?
Agentic AI schafft Mehrwert, wenn ihre Fähigkeit, mehrstufige Aufgaben zu erledigen, wichtige Geschäftsabläufe verbessert. Dazu können schnellere Ausführung, weniger Übergaben und Nacharbeit, bessere Entscheidungen, kontinuierlicher Betrieb, neue Fähigkeiten oder messbare Geschäftsergebnisse gehören.
Warum reicht Produktivität nicht aus, um den AI-ROI zu messen?
Produktivität zeigt, ob Arbeit schneller oder günstiger wird. Sie belegt jedoch noch kein besseres Geschäftsergebnis. Eingesparte Zeit wird wertvoll, wenn die dadurch gewonnene Kapazität Qualität, Kosten, Umsatz, Risiken, Widerstandsfähigkeit, Innovation oder andere relevante Ergebnisse verbessert.
Wie verändert Agentic AI die Wirtschaftlichkeitsbetrachtung von AI?
Agentic AI kann mehrere Schritte eines Arbeitsablaufs übernehmen, statt nur auf einzelne Prompts zu reagieren. Dadurch verschiebt sich die Bewertung von den Kosten pro Interaktion und der Zeit pro Aufgabe zum Mehrwert pro Arbeitsablauf.
Entsteht der AI-ROI hauptsächlich durch geringere Personalkosten?
Nein. Ein effizienterer Arbeitseinsatz ist nur ein Bestandteil. AI kann auch durch zusätzliche Kapazität, bessere Entscheidungen, weniger Nacharbeit, besseren Wissenszugang, kontinuierlichen Betrieb, neue Fähigkeiten und zuvor kaum umsetzbare Chancen Mehrwert schaffen.
Was bedeutet Mehrwert durch neue Möglichkeiten?
Gemeint sind Aufgaben oder Geschäftschancen, die praktikabel werden, weil AI die dafür erforderlichen Kosten, Kapazitäten oder Bearbeitungszeiten verändert. Beispiele sind die Analyse größerer Informationsmengen, die Prüfung zusätzlicher Alternativen oder die kontinuierliche Überwachung veränderter Bedingungen.
Was ist der AI Value Stack?
Er bewertet AI auf fünf Ebenen: Effizienz → Effektivität → Fähigkeiten → Geschäftsergebnisse → Mehrwert für Menschen
Das Modell hilft Unternehmen, von der Messung ihrer AI-Aktivitäten zur Bewertung der tatsächlichen Auswirkungen auf das Unternehmen überzugehen.
Was ist AI with L.O.V.E.?
AI with L.O.V.E. steht für Listen, Open, Value und Empower – Zuhören, Zugang öffnen, Mehrwert schaffen und Befähigen. Der menschenzentrierte Ansatz bewertet, ob AI tatsächliche Bedürfnisse versteht, den Zugang zu Wissen und Fähigkeiten erweitert, Menschen wertvollere Aufgaben ermöglicht und sie dabei unterstützt, mehr zu erreichen.
Wo sollten Unternehmen beginnen?
Beginne mit einem konkreten Arbeitsablauf. Erfasse den aktuellen Ausgangszustand, miss die Veränderungen durch AI, verknüpfe diese Verbesserungen mit Geschäftsergebnissen und bewerte den Mehrwert für Menschen. Prüfe anschließend kontinuierlich, ob die Investition weiterhin messbaren Nutzen schafft.
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MSI AI Insights — Ausgabe #003
Erfahre, wie Unternehmen Agentic AI über Produktivität hinaus anhand von Geschäftsergebnissen, betrieblichem Mehrwert, menschlichem Potenzial und langfristigem ROI bewerten können.
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MSI AI Insights — Ausgabe #002
Entdecke, wie aufgabenorientierte AI-Strategien verändern, wo Unternehmens-AI ausgeführt wird, und wie Unternehmen Cloud AI, lokale AI, Governance, Leistung und langfristigen Unternehmensnutzen aufeinander abstimmen.
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Erfahre, warum sich AI von promptbasierten Assistenten zu autonomen AI-Agenten entwickelt und wie Agentic AI die IT in Unternehmen verändert.
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