Mehr als Produktivität

Den tatsächlichen Unternehmensnutzen von Agentic AI messen

MSI AI Insights Ausgabe #001 hat untersucht, warum sich AI von promptbasierten Assistenten hin zu autonomen AI-Agenten entwickelt. Ausgabe #002 beleuchtete, wie Hybrid AI unterschiedliche Aufgaben in den Umgebungen ausführen kann, in denen sie den größten Unternehmensnutzen schaffen.

Diese Ausgabe widmet sich der nächsten Frage: Wenn Agentic AI zunehmend selbst Arbeit erledigt, statt nur dabei zu unterstützen: Wie sollten kleine und mittlere Unternehmen sowie Großunternehmen den tatsächlichen Wert dieser Fähigkeit messen?

Zusammenfassung

Der frühe Einsatz von AI in Unternehmen konzentrierte sich vor allem auf Produktivitätsgewinne. Unternehmen bewerteten, wie schnell Beschäftigte mit AI-Unterstützung Dokumente entwerfen, Informationen zusammenfassen, Code erzeugen, Daten analysieren oder Routineaufgaben erledigen können. Diese Kennzahlen sind hilfreich, weil sie sichtbar, messbar und leicht zu vermitteln sind.

Produktivität ist jedoch nur der Ausgangspunkt für die Bewertung des AI-Nutzens. Wenn AI nicht mehr nur auf Prompts reagiert, sondern aktiv an Arbeitsabläufen mitwirkt, verändern sich die wirtschaftlichen Auswirkungen. Ein AI-Assistent kann Beschäftigten helfen, eine Aufgabe schneller zu erledigen. Ein AI-Agent hingegen kann Informationen abrufen, innerhalb vorgegebener Grenzen Entscheidungen treffen, mit Tools interagieren, mehrere Schritte koordinieren, Bedingungen überwachen und kontinuierlich auf ein Ziel hinarbeiten.

Dadurch verschiebt sich der Maßstab für den Nutzen:

Von den Kosten pro Prompt → zur Zeitersparnis pro Aufgabe → zum geschaffenen Mehrwert pro Arbeitsablauf.

Diese Unterscheidung ist entscheidend.

Eingesparte Arbeitszeit allein schafft nicht automatisch Unternehmensnutzen. Die gewonnenen Kapazitäten müssen wirksam eingesetzt werden, um relevante Ergebnisse zu erzielen: bessere Entscheidungen, höhere Arbeitsqualität, mehr Leistung, geringere Risiken, bessere Ergebnisse für Kunden, neue Fähigkeiten oder bislang unerreichbare Möglichkeiten.

Unternehmen sollten Agentic AI deshalb anhand eines breiteren Spektrums an Nutzen bewerten. Dazu gehören mehrere zentrale Bereiche:


  • Effizienz: Wird die Arbeit schneller oder kostengünstiger erledigt?
  • Effektivität: Verbessert sich die Qualität der Arbeit?
  • Fähigkeiten: Was kann das Unternehmen jetzt erreichen, das zuvor nicht möglich war?
  • Geschäftsergebnisse: Wie wirken sich diese Verbesserungen auf Umsatz, Kosten, Risiken, Widerstandsfähigkeit, Innovation und strategische Chancen aus?
  • Und schließlich geht es beim Mehrwert für Menschen darum, ob AI Menschen befähigt, einen wertvolleren Beitrag zu leisten.

Indem Unternehmen AI in diesen Dimensionen bewerten, können sie deren tatsächliche Auswirkungen auf ihren Betrieb ermitteln.

Diese Ausgabe von MSI AI Insights stellt einen praxisnahen Ansatz zur Bewertung zentraler Dimensionen von AI-Investitionen vor. Sie erläutert die Grenzen herkömmlicher Produktivitätskennzahlen, zeigt, wie Agentic AI die wirtschaftliche Begründung für AI verändert, und untersucht, wie Unternehmen direkte und indirekte Erträge sowie Opportunitätskosten und die Folgen des Nichtstuns bewerten können. Zudem zeigt sie, wie CIOs den Nutzen von AI für CFOs und die Unternehmensleitung verständlich vermitteln können.

Der Bericht stellt außerdem das Konzept AI with L.O.V.E. vor. Es steht für Listen, Open, Value und Empower – Zuhören, Öffnen, Mehrwert schaffen und Befähigen – und bietet einen menschenzentrierten Rahmen, um den AI-Nutzen über die Automatisierung hinaus zu betrachten.

Ziel ist nicht, für jede AI-Investition eine positive Rendite zu versprechen. Vielmehr geht es um eine präzisere Frage:

Schafft AI messbaren Unternehmensnutzen?

AI with L.O.V.E. – Zuhören, Öffnen, Mehrwert schaffen, Befähigen

Die wichtigsten Erkenntnisse

  • Produktivität ist erst der Anfang und nicht der abschließende Maßstab für den AI-Nutzen. Eingesparte Zeit ist nur dann relevant, wenn die gewonnenen Kapazitäten zu besseren Ergebnissen, erweiterten Fähigkeiten, geringeren Kosten und Risiken oder neuen Geschäftschancen führen.
  • Agentic AI verändert, wie wir wirtschaftlichen Nutzen bewerten. Wenn AI sich von der Beantwortung einzelner Prompts zur Ausführung mehrstufiger Arbeitsabläufe entwickelt, sollten Unternehmen den Mehrwert pro Arbeitsablauf bewerten, statt lediglich die Kosten pro Interaktion zu betrachten.
  • Der ROI von AI umfasst mehr als eingesparte Arbeitskosten. Direkte Effizienzgewinne sind wichtig. Unternehmen sollten aber auch Qualität, Widerstandsfähigkeit, die bessere Nutzung von Wissen, neue Fähigkeiten, den Wert zusätzlicher Chancen und die möglichen Kosten des Nichtstuns berücksichtigen.
  • AI sollte von der Effizienz bis zu den Ergebnissen bewertet werden. Ein praxisnahes Bewertungsmodell sollte die folgenden Stufen durchlaufen: Effizienz → Effektivität → Fähigkeiten → Geschäftsergebnisse → Mehrwert für Menschen.
  • Menschenzentrierte AI kann die wirtschaftliche Begründung stärken, statt mit ihr zu konkurrieren. Mit den L.O.V.E.-Prinzipien – Zuhören, Öffnen, Mehrwert schaffen und Befähigen – können Unternehmen bewerten, ob AI nicht nur Aufgaben automatisiert, sondern Menschen auch dabei unterstützt, mehr Wert zu schaffen.

Raus aus der Produktivitätsfalle

Schneller bedeutet nicht automatisch wertvoller

Die erste Welle generativer AI in Unternehmen etablierte Produktivität als zentralen Erfolgsmaßstab. Wenn Beschäftigte eine Präsentation in 30 Minuten statt in zwei Stunden erstellen, lange Dokumente in Sekunden zusammenfassen oder effizienter programmieren können, liegen die Vorteile auf der Hand. Daraus entstand eine einfache Gleichung zur Bewertung des AI-Nutzens:

AI → Zeitersparnis → Produktivitätsgewinn

Doch ein Schritt fehlt.

Geschaffene Kapazität ist nicht gleich geschaffener Mehrwert

Stell dir vor, AI verkürzt eine fünfstündige Aufgabe auf drei Stunden. Dadurch entstehen zwei Stunden zusätzliche Kapazität. Die entscheidende Frage lautet: Wie werden diese zwei Stunden genutzt?

Wenn Beschäftigte dadurch mehr Kunden betreuen, die Produktqualität verbessern, neue Chancen prüfen, eine Produkteinführung beschleunigen oder ein bisher vernachlässigtes Problem angehen können, entsteht ein spürbarer Nutzen für das Unternehmen. Fließt die Zeit dagegen in Tätigkeiten mit geringem Mehrwert, bleibt die tatsächliche wirtschaftliche Wirkung begrenzt.

Eine treffendere Gleichung lautet deshalb:

AI → Kapazität schaffen → Kapazität neu einsetzen → Geschäftsergebnis

Produktivitätskennzahlen bleiben also wichtig, müssen jedoch klar vom ROI unterschieden werden. Denn die produzierte Menge kann schneller steigen als der tatsächliche Mehrwert.

AI schafft ein neues Produktivitätsparadox: Unternehmen können mehr leisten und sich dabei zugleich zusätzliche Arbeit schaffen.

Zum Beispiel:

  • Mehr Code erhöht den Bedarf an Tests und Wartung.
  • Zusätzliche Dokumente erfordern sorgfältige Prüfung und klare Regeln für ihren Umgang.
  • Mehr Analysen müssen auch überprüft werden.
  • Mehr AI-generierte Inhalte führen zu einer Informationsflut, die Beschäftigte bewerten müssen.

Konzentriert sich ein Unternehmen ausschließlich auf Mengenkennzahlen, kann es den AI-Einsatz fälschlicherweise als Erfolg bewerten – selbst wenn zugleich Komplexität, Nacharbeit, technische Schulden oder Governance-Anforderungen zunehmen.

Von Produktivität zu Mehrwert

Die entscheidende Frage lautet daher nicht nur „Wie viel mehr haben wir produziert?“, sondern: „Was hat sich durch das, was wir produziert haben, verbessert?“ Diese Unterscheidung lenkt die Bewertung von Unternehmens-AI von reiner Aktivität hin zu greifbaren Ergebnissen.

Warum Agentic AI die wirtschaftliche Bewertung verändert

Von der Wirtschaftlichkeit einzelner Prompts zur Wirtschaftlichkeit ganzer Arbeitsabläufe

Generative AI beruhte zunächst auf einem vergleichsweise einfachen Interaktionsmodell:

Prompt → Antwort

In diesem Modell fragt der Nutzer und die AI antwortet. Für den größten Teil des Arbeitsablaufs bleiben die Beschäftigten verantwortlich. AI-Assistenten haben dieses Verhältnis erweitert, indem sie beim Schreiben, Programmieren, Recherchieren, Analysieren und Abrufen von Informationen unterstützen.

Agentic AI bringt eine weitere wesentliche Veränderung. Ein AI-Agent kann ein konkretes Ziel erhalten und innerhalb festgelegter Berechtigungen und Grenzen mehrere Aktionen ausführen, um es zu erreichen. 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 verändert sich die wirtschaftliche Einheit, die bewertet wird:

Chatbot: Kosten pro Interaktion

Bei einem Chatbot können Unternehmen die Nutzung anhand von Prompts, Antworten, Tokens oder API-Aufrufen messen.

AI-Assistent: Mehrwert pro Aufgabe

Bei einem Assistenten kann es sinnvoller sein zu messen, wie viel Zeit oder Aufwand bei einer konkreten Aufgabe eingespart wird.

AI-Agent: Mehrwert pro Arbeitsablauf

Bei einem Agenten ist die entscheidendere Frage, ob der Arbeitsablauf insgesamt besser funktioniert. Wichtige Kriterien sind:

  • Wurde er schneller abgeschlossen?
  • Waren weniger Übergaben erforderlich?
  • Ist die Fehlerquote gesunken?
  • Hat das Unternehmen früher reagiert?
  • Haben Beschäftigte weniger Zeit mit der Koordination von Routineschritten verbracht?
  • Lief der Arbeitsablauf kontinuierlich weiter, auch wenn Menschen nur eingeschränkt verfügbar waren?

Daraus ergibt sich ein grundlegender Wandel:

Prompt → Aufgabe → Arbeitsablauf und

Kosten pro Interaktion → Zeit pro Aufgabe → Mehrwert pro Arbeitsablauf


Warum das für CIOs und CFOs wichtig ist

Eine wirtschaftliche Begründung, die sich auf Prompts stützt, lässt sich mit der Weiterentwicklung von Agentic AI zunehmend schwerer vertreten. Für den CFO ist letztlich nicht entscheidend, dass das Unternehmen zehn Millionen AI-Interaktionen erzeugt hat. Er muss verstehen, was sich dadurch im Unternehmen verändert hat.

Vom Prompt zum Arbeitsablauf

Überzeugender ist es beispielsweise zu zeigen, dass ein AI-gestützter Arbeitsablauf Folgendes erreicht hat:

  • Kürzere Bearbeitungszeiten
  • Höhere Servicekapazität
  • Weniger Nacharbeit
  • Schnellere Produktentscheidungen
  • Kontinuierliche Überwachung ohne proportional steigenden Personalbedarf

Die Begründung für Agentic AI sollte deshalb nicht allein auf der technisch größeren Autonomie der Agenten beruhen. Entscheidend ist, wie diese Autonomie die Wirtschaftlichkeit oder Wirksamkeit relevanter Geschäftsprozesse verbessert.

Die tatsächliche Wirtschaftlichkeit von Agentic AI

Der ROI von AI geht über eingesparte Arbeitskosten hinaus

Die häufigste wirtschaftliche Begründung für AI beginnt mit der Arbeitseffizienz. Die Berechnung lautet:

Eingesparte Stunden × Arbeitskosten

Dieser Ansatz ist besonders bei wiederkehrenden und häufig ausgeführten Arbeitsabläufen hilfreich. Er erfasst jedoch nur einen Teil des Nutzens, den AI einem Unternehmen bieten kann. Eine umfassendere Wirtschaftlichkeitsbetrachtung sollte vier zentrale Dimensionen berücksichtigen:

1. Direkter Nutzen

Direkter Nutzen umfasst Verbesserungen, die sich vergleichsweise leicht messen lassen:

  • Zeitersparnis
  • Geringere Bearbeitungskosten
  • Höherer Durchsatz
  • Weniger manueller Aufwand

Diese Vorteile lassen sich häufig am schnellsten quantifizieren und bieten eine hilfreiche Grundlage.

2. Indirekter betrieblicher Nutzen

Manche Vorteile von AI zeigen sich durch effizientere Abläufe statt durch direkte Einsparungen bei der Arbeitszeit. AI kann für einheitlichere Ergebnisse sorgen, Nacharbeit reduzieren, den Wissensabruf beschleunigen, die Betriebskontinuität stärken und fundiertere Entscheidungen ermöglichen. Auch wenn sich diese Vorteile schwerer unmittelbar in Geldbeträge übersetzen lassen, können sie die Gesamtleistung des Unternehmens erheblich beeinflussen.

3. Wert neuer Chancen

Der größte Nutzen von AI kann mitunter durch Aufgaben entstehen, die sonst gar nicht erledigt worden wären. Zum Beispiel:

  • Ein Team könnte Hunderte Kundenkommentare statt nur einer kleinen Stichprobe analysieren.
  • Eine Entwicklungsabteilung könnte mehr Entwurfsvarianten prüfen, bevor sie Ressourcen bindet.
  • Ein Vertriebsteam könnte Chancen erkennen, die zuvor in verstreuten Informationen verborgen waren.
  • Ein Unternehmen könnte Dokumente, Systeme, Marktveränderungen oder Wissensquellen kontinuierlich überwachen, die Beschäftigte bisher nur in bestimmten Abständen prüfen konnten.

AI macht bestehende Aufgaben nicht nur günstiger. Sie verändert, was wirtschaftlich machbar ist.

4. Kosten des Nichtstuns

Die Investitionsrechnung hat noch eine weitere Seite.

Was passiert, wenn das Unternehmen diese Fähigkeit nicht einführt?

Diese Kosten erscheinen möglicherweise nicht als eigener Budgetposten. Sie können jedoch durch langsamere Entscheidungen, ineffiziente Wissensnutzung, verpasste Chancen, Reibungsverluste im Betrieb oder eine wachsende Lücke zwischen den Fähigkeiten von Unternehmen mit und ohne AI entstehen.

Vom Prompt zum Arbeitsablauf

Das bedeutet nicht, dass jedes Unternehmen sofort jede AI-Technik einführen sollte. Es zeigt aber, dass auch Nichtstun wirtschaftliche Folgen hat. Diese sollten sorgfältig gegen die Kosten und Risiken einer AI-Einführung abgewogen werden.

Den Nutzen von AI im Unternehmen messen

Von der Effizienz zu Geschäftsergebnissen

Kleine und mittlere Unternehmen sowie Großunternehmen benötigen ein Modell, das AI-Aktivitäten mit der Unternehmensleistung verknüpft. Ein praxisnaher Ansatz ist die Bewertung auf fünf Ebenen:

1. Effizienz

Erledigen wir dieselbe Arbeit schneller oder mit weniger Ressourcen?

Typische Kennzahlen sind Zeitersparnis, Kosten pro Aufgabe, Durchsatz und verringerter manueller Aufwand. Effizienz ist wichtig, weil sie messbare betriebliche Verbesserungen aufzeigt. Sie bildet jedoch erst die Grundlage des mehrstufigen Bewertungsmodells.

2. Effektivität

Erledigen wir die Arbeit besser?

AI kann Genauigkeit, Konsistenz, Antwortqualität, Entscheidungsunterstützung und Kundenerlebnis verbessern oder Nacharbeit reduzieren. Diese Ebene ist wichtig, weil eine schnellere Ausführung nur begrenzten Nutzen hat, wenn die Qualität sinkt.

3. Fähigkeiten

Was können wir jetzt tun, das zuvor schwierig oder kaum praktikabel war?

Auf dieser Ebene entfaltet AI strategische Wirkung. Kontinuierliche Überwachung, umfangreiche Wissensanalysen, personalisierter Service, schnelle Experimente oder mehrstufige autonome Arbeitsabläufe können möglich werden, weil AI Kosten und verfügbare Kapazitäten verändert.

4. Geschäftsergebnisse

Welche messbaren Unternehmensergebnisse haben sich verändert?

AI-Investitionen sollten sich letztlich auf Ergebnisse wie diese beziehen:

  • Umsatzwachstum
  • Kostensenkung
  • Risikoreduzierung
  • Schnellere Markteinführung
  • Höhere Widerstandsfähigkeit
  • Bessere Ergebnisse für Kunden
  • Höhere Innovationsfähigkeit

Nicht jedes AI-Projekt muss alle diese Kennzahlen beeinflussen. Entscheidend ist, vor dem Einsatz festzulegen, welches konkrete Geschäftsergebnis der Arbeitsablauf verbessern soll.

5. Mehrwert für Menschen

Befähigt AI Menschen, mehr Wert zu schaffen?

Der größte Nutzen von AI liegt nicht immer darin, menschliche Arbeit zu ersetzen.

Die wertvollsten AI-Anwendungen müssen nicht zwangsläufig menschliche Arbeit ersetzen. Sie können Beschäftigten besseren Zugang zu Wissen bieten, Routineaufgaben reduzieren, Fachkräften mehr Zeit für komplexe Entscheidungen geben oder kleineren Teams ermöglichen, Chancen zu nutzen, die ihnen zuvor verschlossen waren.

Daraus entsteht ein umfassenderes Stufenmodell für den Nutzen von Unternehmens-AI:

Effizienz → Effektivität → Fähigkeiten → Geschäftsergebnisse → Mehrwert für Menschen

Stufenmodell für den Nutzen von Unternehmens-AI

Je höher Unternehmen in diesem Modell aufsteigen, desto weniger aussagekräftig werden einfache Produktivitätskennzahlen. Umso wichtiger wird es, AI-Initiativen direkt mit der Gesamtleistung des Unternehmens zu verknüpfen.

AI with L.O.V.E.

Ein menschenzentrierter Ansatz für AI im Unternehmen

Diskussionen über AI im Unternehmen beginnen oft mit Effizienz, Automatisierung, Sicherheit und Kosten. Diese Faktoren sind wichtig. Je stärker AI jedoch in unsere Arbeitsprozesse integriert wird, desto mehr rückt eine weitere, ebenso wichtige Frage in den Mittelpunkt:

Worin sollte AI Menschen besser machen?

Im Mandarin klingt „AI“ wie das Wort für „Liebe“. Diese Idee inspirierte MSI AI Insights zu einem einfachen, menschenzentrierten Konzept:

AI with L.O.V.E. (Listen. Open. Value. Empower. – Zuhören. Öffnen. Mehrwert schaffen. Befähigen.)

Dieses Modell ersetzt die klassische ROI-Betrachtung nicht. Es erweitert den Nutzenbegriff, indem es bewertet, ob AI das Zusammenspiel von Technik, Menschen und ihrer Arbeit verbessert.

1. Listen – Zuhören

AI sollte das Verstehen in den Mittelpunkt stellen. Unternehmen müssen die Menschen verstehen, die die Arbeit erledigen: den Kontext ihrer Entscheidungen, ihre Herausforderungen und die Ergebnisse, die sie erreichen möchten. Die erste Frage sollte nicht lauten:

Was können wir automatisieren?

Sondern:

Welches Problem versuchen die Menschen tatsächlich zu lösen?

2. Open – Öffnen

AI kann den Zugang zu Wissen und Fähigkeiten erweitern. Wissen, für das bisher besondere Fachkenntnisse nötig waren, lässt sich leichter finden. Beschäftigte können Zugang zu Analysen, Übersetzungen, Ideenfindung oder technischen Fähigkeiten erhalten, die zuvor zusätzliche Ressourcen erforderten. Dieser Ansatz baut Hürden zwischen Menschen und Unternehmenswissen ab. Es geht nicht nur darum, Informationen bereitzustellen, sondern wertvolle Fähigkeiten leichter zugänglich zu machen.

3. Value – Mehrwert schaffen

AI sollte menschliche Arbeit auf Aufgaben mit höherem Mehrwert lenken. Automatisierung schafft Nutzen, indem sie wiederkehrende Tätigkeiten reduziert. Ihr größerer Vorteil liegt jedoch darin, Menschen mehr Zeit für Urteilsvermögen, Kreativität, Beziehungen, Problemlösung und Entscheidungen zu geben, bei denen menschliches Kontextverständnis unverzichtbar ist.

Das Ziel ist deshalb nicht:

Den Menschen ersetzen.

Sondern:

Den Wert des menschlichen Beitrags steigern.

4. Empower – Befähigen

Der abschließende Maßstab ist, was Menschen und Unternehmen neu erreichen können. AI kann kleinen Teams Fähigkeiten erschließen, für die bisher deutlich mehr Ressourcen erforderlich waren. Sie kann Beschäftigten helfen, Sprach- und Wissensbarrieren zu überwinden, mehr Alternativen zu prüfen und schneller auf komplexe Situationen zu reagieren. Diese Befähigung macht AI von einem reinen Produktivitätswerkzeug zu einem Mittel, das Handlungsmöglichkeiten vervielfacht.

Zusammengefasst:

Zuhören → Öffnen → Mehrwert schaffen → Befähigen

AI with L.O.V.E. ergänzt die klassische ROI-Betrachtung. Der Unternehmensnutzen zeigt, ob AI die Leistung des Unternehmens verbessert. Der Mehrwert für Menschen zeigt, ob AI ihnen ermöglicht, einen wertvolleren Beitrag zu dieser Leistung zu leisten. Die stärksten AI-Strategien sollten beides anstreben.

AI with L.O.V.E. – Zuhören. Öffnen. Mehrwert schaffen. Befähigen.

Letztlich bemisst sich der wahre Nutzen von AI nicht daran, wie viel Arbeit sie Menschen abnimmt, sondern daran, wie viel zusätzlichen Wert sie mit ihrer Hilfe schaffen können.

Die wirtschaftliche Begründung für Agentic AI entwickeln

Beim Arbeitsablauf beginnen, nicht bei der Technik

Wenn Unternehmen die Experimentierphase verlassen, sollte die wirtschaftliche Bewertung von AI strukturierter erfolgen. Eine praxisnahe Prüfung lässt sich in sechs Schritte gliedern:

1. Den Arbeitsablauf definieren

Identifiziere zunächst den konkreten Geschäftsprozess, den du verbessern möchtest. Beginne nicht mit technischen Vorhaben wie „einen AI-Agenten einsetzen“. Konzentriere dich auf einen konkreten, messbaren Arbeitsablauf – etwa die Bearbeitung von Kundenanfragen, die Dokumentenprüfung, den internen Wissensabruf, Softwaretests oder die Marktbeobachtung.

2. Den Ausgangszustand erfassen

Ermittle, wie der Arbeitsablauf vor der AI-Einführung funktioniert. Miss relevante Faktoren wie Zeit, Kosten, Volumen, Fehlerquote, Nacharbeit, Reaktionszeit und Arbeitsaufwand. Ohne einen klaren Ausgangswert lässt sich der Return on Investment (ROI) nur schwer nachweisen.

3. Die Veränderungen durch AI messen

Prüfe, ob AI die Effizienz, die Effektivität oder beides verbessert. Miss Ergebnisse, die direkt mit dem Geschäftserfolg zusammenhängen, statt lediglich AI-Aktivitäten wie Prompts oder Agentenausführungen zu zählen – es sei denn, diese Kennzahlen helfen eindeutig dabei, ein Ergebnis zu erklären.

4. Den Unternehmensnutzen quantifizieren

Arbeitskapazität, geringere Kosten, höherer Durchsatz, schnellere Markteinführung, weniger Risiken, besserer Service oder neue Chancen. Berücksichtige gegebenenfalls auch die möglichen Kosten des Nichtstuns.

5. Den Mehrwert für Menschen bewerten

Frage, ob AI die Arbeitsweise der Menschen verbessert.

Reduziert sie Reibungsverluste bei Tätigkeiten mit geringem Mehrwert?

Verbessert sie den Zugang zu Wissen?

Ermöglicht sie Beschäftigten, sich auf wertvollere Aufgaben zu konzentrieren?

Befähigt sie Teams zu Leistungen, die zuvor kaum praktikabel waren?

6. Kontinuierlich überprüfen

Die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen von AI verändern sich mit der Zeit. Modelle werden besser, Infrastrukturen verändern sich, die Nutzung wächst, Arbeitsabläufe passen sich an und Governance-Anforderungen entwickeln sich weiter. Eine Wirtschaftlichkeitsbewertung sollte deshalb kein einmaliges Freigabedokument sein, sondern ein kontinuierlicher Messprozess:

Arbeitsablauf → Nachweise → Mehrwert → Verantwortlichkeit

Das Ziel ist nicht nur zu belegen, dass AI funktioniert. Es geht darum zu erkennen, wo weitere AI-Investitionen gerechtfertigt bleiben.

Ausblick

Mehr als Produktivität: Messen, was wirklich zählt

Die erste Welle von AI im Unternehmen hat gezeigt, dass Maschinen Menschen helfen können, schneller zu arbeiten. Agentic AI stellt jedoch eine weitergehende Frage:

Kann AI kleinen und mittleren Unternehmen sowie Großunternehmen helfen, mehr Wert zu schaffen?

Um diese Frage zu beantworten, müssen wir über einfache Kennzahlen wie Prompts, Nutzung und eingesparte Stunden hinausgehen. Unternehmen müssen prüfen, ob AI Arbeitsabläufe verbessert, ob daraus messbare Geschäftsergebnisse entstehen, ob neue Fähigkeiten möglich werden und ob Beschäftigte einen wertvolleren Beitrag leisten können.

Die Bewertung des AI-Nutzens im Unternehmen entwickelt sich damit wie folgt weiter:

Effizienz → Effektivität → Fähigkeiten → Geschäftsergebnisse → Mehrwert für Menschen

Deshalb darf der ROI von AI nicht auf eingesparte Arbeitskosten beschränkt werden. Direkte Einsparungen sind wichtig, ebenso aber Qualität, Widerstandsfähigkeit, die bessere Nutzung von Wissen, der Wert neuer Chancen und die wirtschaftlichen Folgen des Nichtstuns. AI sollte letztlich nicht nur danach bewertet werden, was sie automatisiert, sondern auch danach, was sie ermöglicht.

Zuhören. Öffnen. Mehrwert schaffen. Befähigen.

Die führenden Unternehmen in der Ära von Agentic AI werden nicht zwangsläufig die meisten Agenten oder die größten Modelle einsetzen. Es werden diejenigen sein, die diese entscheidende Frage mit Belegen beantworten können:

Schafft AI messbaren Unternehmensnutzen?

Gehe mit dem MSI PRO MAX EDGE AI+ den nächsten Schritt in Richtung Hybrid AI und freue dich auf den kommenden MSI EdgeMesa N AI+.

Zentrale Fragen für die Unternehmensleitung

F1. Warum reicht Produktivität nicht aus, um den ROI von AI zu messen?

Produktivität zeigt, ob Arbeit schneller oder kostengünstiger erledigt wird. Sie belegt jedoch nicht, dass sich das Geschäftsergebnis verbessert hat. Kleine und mittlere Unternehmen sowie Großunternehmen sollten Produktivitätsgewinne mit Qualität, Fähigkeiten, Kosten, Umsatz, Risiken, Widerstandsfähigkeit oder anderen messbaren Ergebnissen verknüpfen.

F2. Wie verändert Agentic AI die wirtschaftliche Bewertung von AI?

Agentic AI kann mehrere Schritte eines Arbeitsablaufs übernehmen, statt lediglich auf einzelne Prompts zu reagieren. Dadurch verschiebt sich die Bewertung von den Kosten pro Interaktion und der Zeitersparnis pro Aufgabe hin zum Mehrwert pro Arbeitsablauf.

F3. Entsteht der ROI von Agentic AI hauptsächlich durch Personalabbau?

Nicht unbedingt. AI kann durch effizientere Arbeit Mehrwert schaffen, aber auch durch höhere Kapazitäten, bessere Entscheidungen, weniger Nacharbeit, besseren Wissenszugang, einen kontinuierlichen Betrieb und Fähigkeiten, die zuvor kaum praktikabel waren.

F4. Was bedeutet der Wert neuer Chancen?

Gemeint sind Aufgaben oder Geschäftschancen, die umsetzbar werden, weil AI die dafür erforderlichen Kosten, Kapazitäten oder die Geschwindigkeit verändert. Dazu gehören beispielsweise die Analyse größerer Informationsmengen, die Prüfung zusätzlicher Alternativen oder die kontinuierliche Überwachung von Bedingungen.

F5. Warum sollten Unternehmen die Kosten des Nichtstuns berücksichtigen?

Auch das Festhalten am bisherigen Betriebsmodell hat wirtschaftliche Folgen. Langsamere Abläufe, verpasste Chancen, ineffiziente Wissensnutzung und wachsende Fähigkeitslücken können die Wettbewerbsfähigkeit beeinträchtigen – selbst wenn sie nicht direkt im AI-Budget erscheinen.

F6. Was ist das Stufenmodell für den Nutzen von Unternehmens-AI?

Es bewertet AI auf fünf Ebenen:

Effizienz → Effektivität → Fähigkeiten → Geschäftsergebnisse → Mehrwert für Menschen

Das Modell hilft Unternehmen, statt reiner AI-Aktivität die Auswirkungen auf das Unternehmen zu messen.

F7. Was ist AI with L.O.V.E.?

AI with L.O.V.E. – Listen, Open, Value, Empower (Zuhören, Öffnen, Mehrwert schaffen, Befähigen) ist ein menschenzentriertes Modell. Es bewertet, ob AI echte Bedürfnisse versteht, den Zugang zu Wissen und Fähigkeiten erweitert, Menschen wertvollere Aufgaben ermöglicht und sie befähigt, mehr zu erreichen.

F8. Wie sollte ein CIO die wirtschaftliche Begründung für Agentic AI angehen?

Beginne mit einem Arbeitsablauf, erfasse seinen aktuellen Ausgangszustand, miss die Veränderungen durch AI und verknüpfe diese Verbesserungen mit Geschäftsergebnissen. Bewerte den Mehrwert für Menschen und überprüfe kontinuierlich, ob die Investition weiterhin Nutzen schafft.

F9. Was ist die wichtigste Kennzahl für Agentic AI?

Es gibt keine allgemeingültige Kennzahl. Der passende Maßstab hängt vom Arbeitsablauf und vom Geschäftsziel ab. Entscheidend ist, statt der AI-Nutzung den durch den Arbeitsablauf geschaffenen Unternehmensnutzen zu messen.

F10. Welche Frage sollte sich die Unternehmensleitung letztlich stellen?

Schafft AI messbaren Unternehmensnutzen?

Wenn ein Unternehmen eine bessere Wirtschaftlichkeit, leistungsfähigere Abläufe, neue Fähigkeiten, relevante Geschäftsergebnisse oder ein größeres menschliches Potenzial nachweisen kann, hat AI die Experimentierphase verlassen und ist Teil seiner Wertschöpfung geworden.


Entdecke weitere Ausgaben von MSI AI Insights

Vorherige Ausgabe

MSI AI Insights – Ausgabe #002

Das Unternehmen mit Hybrid AI

Unternehmens-AI an der Arbeit ausrichten, nicht an der Infrastruktur

https://de.msi.com/blog/the-hybrid-ai-enterprise

Erfahre, warum sich AI im Unternehmen zunehmend an den Aufgaben orientiert und wie Cloud AI, Enterprise AI und Local AI zusammenwirken können, um Leistung, Governance, Widerstandsfähigkeit, Kosten und langfristigen Unternehmensnutzen in Einklang zu bringen.


Aktuelle Ausgabe

MSI AI Insights – Ausgabe #003

Mehr als Produktivität

Den tatsächlichen Unternehmensnutzen von Agentic AI messen

Gehe über eingesparte Stunden und Automatisierungsquoten hinaus. Bewerte Agentic AI anhand der Wirtschaftlichkeit ganzer Arbeitsabläufe, des betrieblichen Nutzens, neuer Fähigkeiten, der Geschäftsergebnisse und des Mehrwerts für Menschen.


In der nächsten Ausgabe

MSI AI Insights – Ausgabe #004

AI-Agenten in der Praxis einsetzen

Zu verstehen, wohin sich AI für Unternehmen entwickelt, ist das eine. Über die nächsten Schritte zu entscheiden, ist das andere.

Ausgabe #004 schlägt die Brücke vom Wissen zum Handeln. Sie bietet CIOs und der Unternehmensleitung einen praxisnahen Rahmen, um AI-Aufgaben zu bewerten und zu entscheiden, welche lokal ausgeführt werden sollten, welche in die Cloud gehören und wo hybride Ansätze den größten Nutzen schaffen.

Statt zu fragen:

„Brauchen wir Local AI oder Cloud AI?“

fragt die nächste Ausgabe:

„Wie entscheiden wir, was wo ausgeführt werden sollte?“

Demnächst verfügbar.


Quellen


Weiterführende Informationen


Über MSI AI Insights

MSI AI Insights ist eine redaktionelle Reihe darüber, wie künstliche Intelligenz die Computernutzung, die Arbeitswelt und Unternehmensstrategien verändert.

Jede Ausgabe untersucht eine zentrale Frage, die sich aus der Weiterentwicklung von AI ergibt – von generativer AI und Agentic AI über Hybrid AI, den Unternehmenseinsatz und wirtschaftlichen Nutzen bis zur Zukunft intelligenter Computersysteme.

MSI AI Insights konzentriert sich nicht allein auf Technik oder Modellleistung, sondern verbindet AI-Fähigkeiten mit konkreten wirtschaftlichen Fragen. So hilft die Reihe IT-Verantwortlichen, Entscheidungsträgern, Entwicklern und Unternehmen zu verstehen, was sich verändert, warum es relevant ist und wie sie sich auf die nächsten Entwicklungen vorbereiten können.

Über MSI

Micro-Star INT'L CO., LTD. (MSI) ist ein weltweit tätiges Technikunternehmen mit Expertise in Computerhardware, AI-PCs, Business- und Produktivitätslösungen, Gaming, Content-Erstellung und Unternehmens-IT.

Da künstliche Intelligenz zunehmend Teil der täglichen Computernutzung wird, untersucht MSI kontinuierlich, wie Fortschritte bei Rechnerarchitekturen, AI-Beschleunigung, Software-Ökosystemen und intelligenten Anwendungen neue Formen des Arbeitens, Gestaltens und Wirtschaftens ermöglichen können.

Mit seinen Produkten, Technikpartnerschaften und fortlaufenden AI-Initiativen möchte MSI fortschrittliche Computertechnik für unterschiedlichste Nutzer und Branchen leichter zugänglich und praktisch nutzbar machen.

Über diese Publikation

Publikation

MSI AI Insights – Ausgabe #003

Titel

Mehr als Produktivität: Den tatsächlichen Unternehmensnutzen von Agentic AI messen

Erscheinungsdatum

September 2026

Herausgeber

Micro-Star International Co., Ltd.

Sprache

Deutsch

Haftungsausschluss

Diese Publikation dient ausschließlich Informations- und Bildungszwecken.

Die dargestellten Einschätzungen beruhen auf öffentlich zugänglichen Forschungsergebnissen, Branchentrends und den Analysen der Autoren zum Zeitpunkt der Veröffentlichung.

Techniken der künstlichen Intelligenz entwickeln sich weiterhin rasant. Bei technischen oder geschäftlichen Entscheidungen solltest du die aktuelle offizielle Dokumentation und einschlägige Branchenempfehlungen heranziehen.

Die hier genannten Unternehmensnamen, Marken, Produkte und Techniken Dritter bleiben Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

Urheberrecht

© 2026 Micro-Star International Co., Ltd. Alle Rechte vorbehalten.

Kein Teil dieser Publikation darf ohne vorherige schriftliche Genehmigung von Micro-Star International Co., Ltd. in irgendeiner Form vervielfältigt, verbreitet, übertragen oder gespeichert werden. Ausgenommen sind kurze Zitate für Rezensionen, Forschung oder Bildungszwecke mit angemessener Quellenangabe.