KI-Rendite: Warum Unternehmen den tatsächlichen ROI kaum messen können

Auf dem "Future of AI Summit" der Financial Times haben Sarah O'Connor und John Burn-Murdoch, die Autoren des wöchentlichen Newsletters "The AI Shift", die zentrale Frage der aktuellen KI-Debatte aufgeworfen: Was ist die tatsächliche Rendite (Return on Investment, ROI) von Künstlicher Intelligenz? Auf der Veranstaltung sprachen Persönlichkeiten wie Bill Gates sowie Führungskräfte großer Technologie-, Finanz- und Beratungsunternehmen darüber, wie sich KI auf ihre Unternehmen, ihre Sektoren und die breitere Wirtschaft auswirkt.

Die beiden Journalisten teilen in ihrer Ausgabe die interessantesten Erkenntnisse des Tages. Ein Punkt überraschte O'Connor besonders: Angesichts der weit verbreiteten Nutzung und der erheblichen Ausgaben für Unternehmens-KI hört man erstaunlich wenig darüber, ob Unternehmen tatsächlich eine messbare Rendite auf diese Investitionen von Geld und Personalzeit erzielen.

Einen konkreten Einblick lieferte Alex Schultz, Chief Data Officer bei Meta, im Gespräch mit der FT-Kollegin Cristina Criddle. Auffällig war, dass die Frage nach dem ROI in verschiedenen Teilen der Organisation sehr unterschiedlich beantwortet wird. Der Back-End-Datenbetrieb von Meta ist durch die Einführung von KI schnell effizienter und effektiver geworden. In vielen anderen Bereichen der Organisation hat eine intensive KI-Nutzung dagegen nicht annähernd so klare Vorteile gebracht.

Bei Meta zeigt KI nur in Teilen der Organisation klare Effizienzgewinne

Diese Beobachtung passt zu Nachrichten, die Anfang dieser Woche bekannt wurden: Goldman Sachs hat nach Überprüfung interner Produktivitätsdaten seinen Bankern und Tradern untersagt, KI-Coding-Tools zu nutzen, und die Verwendung auf seine Ingenieure beschränkt. Die Diskussion über die Vorteile der KI-Nutzung werde oft auf ein binäres Ja/Nein reduziert, schreiben die Autoren. Zunehmend scheinen Unternehmen jedoch zu dem Schluss zu kommen, dass dieselben Tools einem Teil der Organisation helfen, während sie einen anderen behindern.

Daraus ergibt sich eine größere Frage: Was bedeutet es eigentlich, wenn ein Unternehmen behauptet, eine positive ROI aus KI zu verzeichnen? Bezieht sich das auf ein einzelnes Team oder auf das Gesamtunternehmen? Und wie wird dies gemessen?

Die Wharton-Studie misst den KI-Erfolg vor allem in eingesparter Zeit

Der jährliche KI-Adoptionsbericht der Wharton Business School liefert dazu aufschlussreiche Zahlen. Demnach berichten 40 Prozent der Technologieunternehmen von einer stark positiven ROI aus KI. In anderen Sektoren liegen die Werte zwischen 20 und 35 Prozent. Bei genauerem Blick auf die Messmethoden regt dies allerdings einige Augenbrauen hoch: Das am häufigsten verwendete Maß ist die eingesparte Zeit.

Offen bleibt dabei, ob diese Zeit brutto oder netto gemessen wird – also nach Abzug der zusätzlichen Zeit, die für die Überprüfung der KI-Ausgabe aufgewendet wird. Ebenso unklar ist, wofür die tatsächlich gesparten Stunden verwendet werden. Deutlich weniger Unternehmen im Wharton-Datensatz konzentrieren sich wirklich auf den netto zusätzlichen Umsatz durch KI-gestützte Produkte und Dienstleistungen.

O'Connors Einschätzung zufolge sollten die Zahlen zur positiven ROI als extreme Obergrenzen betrachtet werden. Einige Unternehmen messen demnach Anstiege der Aktivität statt des Werts, andere erfassen möglicherweise Steigerungen in einem Team, während sie verstopfte Workflows oder Probleme mit KI-Slop an anderer Stelle ignorieren.

KI-Agenten könnten den E-Commerce und seine Impulskäufe untergraben

Ein weiterer Themenkomplex des Summits war der Einfluss von KI auf den Online-Handel. E-Commerce-Führungskräfte zeigten sich zuversichtlich, dass KI und Agenten integraler Bestandteil des Einkaufserlebnisses werden. David Sandstrom, ehemaliger CMO bei der schwedischen Buy-now-pay-later-Firma Klarna, machte den Punkt, dass KI zu einer zunehmenden Trennung des Einkaufs vom Kauf führen könnte.

Der Einkauf bleibe ein eindeutig menschlicher und sogar sozialer Akt, bei dem Meinungen – die eigenen und die von Freunden oder Familie – entscheidend seien und die Beteiligung der KI darauf beschränkt bleibe, die lange Liste zusammenzustellen. Der Kauf dagegen sei eine routinemäßige Aufgabe, bei der wesentliche und wiederkehrende Artikel von der Liste abgehakt werden. Hier sei das Wertversprechen für Agenten viel stärker.

Doch Amazon hat KI-Einkaufsagenten bereits auf seinen Plattformen verboten – genau weil sie Routinekäufe für Verbraucher effizienter machen. Amazon erhält, ähnlich wie stationäre Händler, einen Großteil seiner Einnahmen aus Impulskäufen und den zusätzlichen Nebenkaufen, die Verbraucher tätigen, während sie etwas anderes kaufen. Agenten schneiden diese heraus. Zudem berichteten die Autoren von zahlreichen Fällen, in denen Unternehmen sich weigerten, Telefonate mit persönlichen KI-Assistenten anzunehmen.

Auch auf Verbraucherseite kann es Nachteile geben. In einer Forschungsarbeit stellte Spotify fest, dass seine algorithmisch generierten Playlists zwar kurzfristig bei den Hörern beliebt waren, langfristig jedoch zu weniger vielfältigen Hörgewohnheiten führten. Das verringerte wiederum die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer von kostenlos auf bezahlt umstieg. Manchmal sei die Serendipität und Zufälligkeit der menschlichen Konsumgewohnheit der Punkt, so die Autoren.

Philipp Heltewig, Chief AI Officer des Unternehmens NiCE, das KI-Produkte für den Kundenservice verkauft, machte in einem Interview mit der FT-Tech-Kommentatorin Elaine Moore einen ähnlichen Punkt. Er sagte, er glaube, dass die Nachfrage an Contact Centern im Zeitalter persönlicher Agenten multipliziert werde.

Bill Gates warnt vor Pandemien und Cyberangriffen durch KI

In einem Interview mit der FT-Kollegin Madhumita Murgia zeigte sich Bill Gates apokalyptisch. Er warnte davor, dass KI verwendet werden könnte, um eine Pandemie schlimmer als Covid zu erzeugen, sowie vor einem dramatischen Anstieg von Cyberangriffen. Zudem erwartet er im kommenden Jahr einen weiteren Sprung nach vorne bei den Fähigkeiten der Frontier-Modelle.

Gates steht fest auf der Seite "diesmal ist es anders" der Debatte und sagte, es mache keinen Sinn, KI mit früheren Innovationen wie dem Computer zu vergleichen. "Die Aliens kamen, aber wir haben sie erfunden", sagte er.

Ein weiteres Thema auf dem Summit war die Arbeitsintensivierung. O'Connor notierte Zitate wie "Es fühlt sich an wie dieser Sprint, der nie endet" und "Wir leben in diesen verrückten Zeiten, in denen man für eine Woche in den Urlaub fährt und es sich anfühlt, als wäre man ein Jahr weg gewesen". Eine Anfang dieses Jahres in der Harvard Business Review veröffentlichte Studie, die verfolgte, wie sich KI auf die Arbeit innerhalb eines Technologieunternehmens auswirkte, fand eine Zunahme der Länge des Arbeitstags, eine Intensivierung der Arbeit und eine Erweiterung der Arbeitstätigkeiten.

Bereits am 31.07.2026 berichtete aktien.news über KI und das Produktivitätsproblem

Die Frage nach dem messbaren Nutzen von KI beschäftigt aktien.news schon länger. Bereits am 31.07.2026 berichtete aktien.news, dass die Produktivität in den Industrieländern seit 15 Jahren stagniert und dass schwache Nachfrage, mangelnder Wettbewerb und ein Mangel an neuen Ideen als Hauptursachen gelten. In einer Folge des FT-Podcasts mit Moderatorin Soumaya Keynes diskutierte der Stanford-Ökonom Nick Bloom, ob KI diesen Stillstand durchbrechen könnte.

Am 02.10.2026 berichtete aktien.news, dass Technologieunternehmen zunehmend Ökonomen beschäftigen, um zu untersuchen, wie KI Arbeit und Gesellschaft neu gestaltet. In der Podcast-Ausgabe diskutierten Ara Kharazian, Chefökonom beim Finanztechnologie-Unternehmen Ramp, und Peter McCrory, Chefökonom beim KI-Unternehmen Anthropic, gemeinsam mit dem FT-Datenjournalisten John Burn-Murdoch.

Am 24.09.2026 widmete sich aktien.news dem FT-Newsletter "The AI Shift" und den Parallelen zwischen dem KI-Zeitalter und der englischen Schuhherstellung des 19. Jahrhunderts. Am 19.10.2026 folgte ein Bericht über KI in der US-Landwirtschaft, in dem KI-gestützte Brillen und Präzisionslandmaschinen vorgestellt wurden.

Für Anleger bleibt die KI-Rendite schwer überprüfbar

Für deutsche Privatanleger ist die zentrale Botschaft des Summits ernüchternd: Die öffentlich kommunizierten ROI-Zahlen zur KI sind mit Vorsicht zu behandeln. Wenn das am häufigsten genutzte Maß die eingesparte Zeit ist und unklar bleibt, ob brutto oder netto gemessen wird, lassen sich daraus kaum belastbare Rückschlüsse auf die tatsächliche Ertragskraft eines Unternehmens ziehen.

Hinzu kommt, dass derselbe KI-Einsatz innerhalb eines Konzerns unterschiedlich wirken kann – wie das Beispiel Meta zeigt. Anleger, die auf breite KI-Versprechen setzen, sollten daher genau prüfen, auf welchen Teil des Geschäfts sich eine gemeldete Produktivitätssteigerung bezieht. Auch die Entwicklung im E-Commerce verdient Aufmerksamkeit, da KI-Agenten bestehende Erlösmodelle wie Impulskäufe infrage stellen können.

Bill Gates erwartet im kommenden Jahr einen weiteren Sprung bei Frontier-Modellen

Der Ausblick des Summits bleibt zweigeteilt. Auf der einen Seite steht die Erwartung weiterer technologischer Sprünge: Gates rechnet im kommenden Jahr mit einem weiteren Fortschritt bei den Frontier-Modellen. Auf der anderen Seite stehen handfeste Risiken – von möglichen Pandemien und Cyberangriffen bis zu regulatorischen und gesellschaftlichen Folgen.

Klar ist zudem, dass die Debatte um KI und Arbeitsmarkt weitergeht. Der FT-Newsletter "The AI Shift" erscheint wöchentlich, jeweils donnerstags. Auch die Frage, wie Unternehmen den Wert von KI künftig messen, dürfte die Branche weiter beschäftigen.

Diese drei Fachbegriffe helfen bei der Einordnung

• Return on Investment (ROI): Kennzahl, die den Gewinn ins Verhältnis zum eingesetzten Kapital setzt.
• Frontier-Modelle: Die jeweils leistungsfähigsten und modernsten KI-Modelle an der technologischen Spitze.
• KI-Agent: Ein KI-System, das eigenständig Aufgaben ausführt und dabei Entscheidungen trifft.