Haben Sie sich jemals gefragt, ob Ihr KI-Projekt tatsächlich den erhofften Mehrwert bringt – und wie Sie das konkret messen können? Viele Unternehmen quer über alle Branchen versprechen sich Produktivitätssteigerungen durch den Einsatz von KI – aber die Datenlage ist vage.
Warum? Weil es bislang keinen klaren Ansatz gibt, der die tatsächlichen Gewinne und Kosten strukturiert erfasst. Häufig werden Business Cases isoliert betrachtet, während Studien großer Institute lediglich aggregierte Daten liefern. Prozentwerte werden geschätzt, konkrete Zahlen fehlen, die Kostenseite wird gar nicht betrachtet – und damit fehlt am Ende die Transparenz. Was wir brauchen, ist ein strukturiertes Framework als Werkzeug, das sowohl die Vorteile als auch die Kosten von KI-Projekten systematisch analysiert und dabei auch zwischen analytischer und generativer KI unterscheidet.
Genau hier setzt dieser Vortrag an. Er zeigt Ihnen, wie Sie Produktivitätsgewinne – sei es durch Zeitersparnis, Kostensenkung oder Qualitätssteigerung – messbar machen und in Rentabilitätsgewinne umrechnen können. Gleichzeitig wird ein Total Cost of Ownership-Ansatz vorgestellt, mit dem Sie die vollständigen Kosten eines KI-Systems über seinen gesamten Lebenszyklus hinweg realistisch bewerten und für die Zukunft kalkulieren können.
Das Ergebnis? Ein klarer Vergleich von Nutzen und Kosten, der Ihnen zeigt, ob und in welchem Umfang sich Ihr KI-Projekt langfristig lohnt.

Anhand praxisnaher Fallstudien demonstrieren wir, wie dieser Ansatz erfolgreich angewendet werden kann – damit Sie Ihre KI-Investitionen nicht nur verstehen, sondern auch gezielt optimieren können.