RoI und realistische Kosten von AI Initiativen

Simonetta Batteiger ist erneut zu Gast und sie spricht mit Tim über
ein Thema, das in vielen Unternehmen gerade an Bedeutung gewinnt:
die Kosten von AI Initiativen. Es geht um die Frage, wie sich
Investitionen in künstliche Intelligenz realistisch bewerten
lassen. Der Austausch bewegt sich bewusst weg vom Hype und hin zu
einer nüchternen betriebswirtschaftlichen Betrachtung, die
Produktmenschen dabei hilft, Verantwortung zu übernehmen. AI
Initiativen entstehen aktuell oft aus Neugier, Innovationsdruck
oder dem Wunsch, technologisch nicht abgehängt zu werden.
Gleichzeitig bleibt häufig unklar, was diese Vorhaben tatsächlich
kosten und welchen Beitrag sie zum Geschäftserfolg leisten sollen.
Die Kosten von AI Initiativen beschränken sich dabei selten auf
Tool Lizenzen oder Token Nutzung. Schon früh im Gespräch wird
deutlich, dass der größte Teil der Ausgaben in Menschen fließt.
Machine Learning Engineers, Data Scientists, Produktteams,
Governance Rollen und rechtliche Prüfung verursachen laufende
Kosten, die dauerhaft eingeplant werden müssen. Ein zentrales
Spannungsfeld liegt in der Erwartungshaltung vieler Organisationen.
AI soll Prozesse beschleunigen, Kosten senken oder neue Umsätze
ermöglichen. Diese Erwartungen brauchen jedoch eine belastbare
Grundlage. Ohne klare Hypothesen bleibt unklar, ob eine Initiative
Wert schafft oder lediglich Ressourcen bindet. Die Kosten von AI
Initiativen lassen sich nur dann sinnvoll bewerten, wenn sie mit
einer konkreten Annahme über Nutzen verknüpft werden. Genau hier
kommt das AI Business Case Template von Simonetta ins Spiel, das
nicht als finanzmathematisches Artefakt verstanden werden soll,
sondern als Denkwerkzeug und Anstoß von Diskussionen. Das AI
Business Case Template (inkl. Anleitung) findet ihr in folgendem
Blog-Post von Simonetta verlinkt: The RoI of AI initiatives and the
realistic cost of AI readiness auf ihrem Blog inclusiveleaders.blog
Im Mittelpunkt steht die Frage, wie ein Return on Investment
entstehen kann. Investitionen in Infrastruktur, Datenqualität und
Betrieb müssen sich über Zeit rechnen. Dabei ist Geschwindigkeit
entscheidend. Je früher sichtbar wird, welchen Effekt eine AI
Initiative hat, desto besser lässt sich nachsteuern. Gleichzeitig
bleibt Unsicherheit ein fester Bestandteil. Auch bei AI gelten die
bekannten Muster aus der Produktentwicklung. Viele Ideen
funktionieren nicht wie erhofft. Das ist kein Scheitern, sondern
Teil des Lernprozesses. Entscheidend ist, diese Unsicherheit
bewusst einzuplanen und transparent zu machen. Die Kosten von AI
Initiativen steigen vor allem dann stark an, wenn aus Experimenten
irgendwann produktive Systeme werden. Modelle müssen überwacht
werden, Daten verändern sich, regulatorische Anforderungen greifen.
Ohne saubere Governance und kontinuierliche Kontrolle entstehen
neue Risiken. Diese Aspekte gehören von Anfang an in die
Betrachtung, damit AI nicht zur Black Box wird, die sich finanziell
und organisatorisch verselbständigt. Deutlich wird im Gespräch mit
Simonetta Batteiger aber auch, dass sich an den Grundprinzipien der
Produktarbeit wenig ändert. Discovery bleibt zentral, um echte
Probleme zu verstehen. Value entsteht nur dort, wo Nutzer oder
Kunden bereit sind, für Lösungen zu bezahlen oder wo Kosten messbar
reduziert werden. AI erweitert den Werkzeugkasten, hebt aber
betriebswirtschaftliche Logik nicht auf. Wer die Kosten von AI
Initiativen realistisch einschätzt, schafft eine solide Basis für
Entscheidungen und wird gegenüber Stakeholdern anschlussfähig. Wer
die Kosten von AI Initiativen versteht und einordnen kann, verlässt
die Rolle des Experimentierenden und übernimmt
Gestaltungsspielraum. Genau darin liegt die Chance, AI sinnvoll und
wirksam im Unternehmen zu verankern. Wer überhaupt mal einen Zugang
zu Business- und Finanzzahlen bekommen möchte und sich strukturiert
Wissen hierzu draufschaffen möchte, dem können wir ihren Kurs sehr
empfehlen: Business and Finance Concepts for Product and Tech
Leaders.