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KIROI - Künstliche Intelligenz Return on Invest
Die KI-Strategie für Entscheider und Führungskräfte

Business Excellence für Entscheider & Führungskräfte von und mit Sanjay Sauldie

KIROI - Künstliche Intelligenz Return on Invest: Die KI-Strategie für Entscheider und Führungskräfte

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21. Mai 2026

KI-Tools testen: So wählen Entscheider die Gewinner aus

Automatisierung Big Data und Smart Data Digitale Transformation Künstliche Intelligenz KIROI-Schritt 3: Big Data und Smart Data

Warum scheitern sieben von zehn Unternehmen bei der Einführung intelligenter Softwarelösungen, obwohl sie vorab umfangreiche Evaluierungen durchgeführt haben?

Diese Frage beschäftigt Führungskräfte in nahezu allen Wirtschaftszweigen, denn die Auswahl der richtigen technologischen Werkzeuge entscheidet maßgeblich über den zukünftigen Unternehmenserfolg. Beim KI-Tools testen geht es längst nicht mehr nur um technische Spezifikationen oder Preisvergleiche, sondern um einen ganzheitlichen Bewertungsprozess, der strategische, operative und kulturelle Dimensionen gleichermaßen berücksichtigen muss. Die Komplexität dieser Entscheidungsprozesse überfordert viele Organisationen, weil sie mit veralteten Evaluierungsmethoden an moderne Herausforderungen herangehen und dabei wesentliche Erfolgsfaktoren übersehen. In diesem Beitrag erfahren Sie, welche systematischen Ansätze sich in der Praxis bewährt haben und wie Sie als Entscheider die Gewinner unter den vielfältigen Lösungsangeboten identifizieren können.

Die Grundlagen systematischer Technologiebewertung verstehen

Bevor Entscheidungsträger überhaupt mit der Evaluation beginnen, müssen sie zunächst ihre eigenen Anforderungen präzise definieren und die spezifischen Herausforderungen ihrer Organisation verstehen. Viele Unternehmen starten ihre Suche nach geeigneten Lösungen mit vagen Vorstellungen und unklaren Zielsetzungen, was unweigerlich zu Fehlentscheidungen führt. Die Definition von Erfolgskriterien bildet das Fundament jeder seriösen Technologiebewertung, denn nur wer weiß, was er erreichen möchte, kann beurteilen, ob ein Werkzeug diese Ziele unterstützt. Ein mittelständisches Unternehmen aus dem produzierenden Gewerbe hatte beispielsweise zunächst nach einer allgemeinen Automatisierungslösung gesucht, bevor es erkannte, dass die eigentliche Herausforderung in der Qualitätskontrolle lag. Ein Dienstleistungsunternehmen mit mehreren hundert Mitarbeitenden stellte während des Evaluierungsprozesses fest, dass nicht die Technologie selbst, sondern die fehlende Datengrundlage das eigentliche Hindernis darstellte. Ein weiteres Beispiel zeigt ein Handelsunternehmen, das seine Kundenbetreuung optimieren wollte und dabei erkannte, dass interne Prozesse zunächst standardisiert werden mussten, bevor technologische Lösungen wirksam eingesetzt werden konnten.

Warum traditionelle Auswahlverfahren beim KI-Tools testen versagen

Konventionelle Beschaffungsprozesse, die auf Ausschreibungen, Checklisten und Preisvergleichen basieren, greifen bei der Evaluation intelligenter Systeme regelmäßig zu kurz. Diese etablierten Methoden wurden für standardisierte Produkte entwickelt, deren Funktionsumfang klar definiert und deren Leistung vorhersagbar ist. Intelligente Softwarelösungen hingegen lernen, passen sich an und entwickeln ihre Fähigkeiten im Einsatz weiter, weshalb statische Bewertungskriterien ihre tatsächliche Leistungsfähigkeit nicht erfassen können. Ein Finanzdienstleister hatte mehrere Anbieter anhand eines umfangreichen Kriterienkatalogs bewertet und sich für die vermeintlich beste Lösung entschieden, nur um festzustellen, dass diese unter realen Bedingungen deutlich schlechter performte als im Testumfeld. Ein Logistikunternehmen erlebte das Gegenteil, als eine zunächst als zweitbeste eingestufte Lösung nach der Einführung alle Erwartungen übertraf, weil sie besser an die spezifischen Datenstrukturen des Unternehmens angepasst werden konnte. Ein drittes Beispiel betrifft einen Energieversorger, der erkennen musste, dass die günstigs Lösung langfristig die teuerste war, weil versteckte Kosten für Anpassungen und Schulungen nicht berücksichtigt worden waren.

Praktische Methoden für effektives KI-Tools testen

Die Entwicklung eines aussagekräftigen Pilotprojekts stellt den entscheidenden Schritt dar, um die Eignung einer technologischen Lösung unter realistischen Bedingungen zu prüfen. Dabei sollte das Pilotprojekt so konzipiert werden, dass es einerseits repräsentativ für typische Anwendungsfälle ist, andererseits aber auch Grenzsituationen und Ausnahmefälle berücksichtigt. Die Dauer solcher Testphasen wird von vielen Unternehmen unterschätzt, weil sie nicht berücksichtigen, dass intelligente Systeme Zeit benötigen, um aus den vorhandenen Daten zu lernen und ihre Leistung zu optimieren. Ein Gesundheitsdienstleister führte beispielsweise eine sechsmonatige Pilotphase durch, während der die Lösung kontinuierlich bessere Ergebnisse lieferte und erst nach vier Monaten ihr volles Potenzial zeigte. Ein Versicherungsunternehmen setzte auf parallele Pilotprojekte mit drei verschiedenen Anbietern, um direkte Vergleiche unter identischen Bedingungen zu ermöglichen. Ein Industrieunternehmen entwickelte ein gestuftes Evaluierungsverfahren, bei dem zunächst technische Grundfunktionen getestet wurden, bevor komplexere Anwendungsfälle hinzukamen.

BEST PRACTICE bei einem KIROI-Kunden (Name verborgen aufgrund von NDA-Vertrag)

Ein international tätiges Unternehmen aus dem Maschinen- und Anlagenbau stand vor der Herausforderung, seine Wartungsprozesse zu optimieren und die Ausfallzeiten seiner Produktionsanlagen signifikant zu reduzieren. Das Unternehmen hatte bereits mehrere Lösungen evaluiert, war jedoch mit den oberflächlichen Demonstrationen und Marketing-Präsentationen der Anbieter unzufrieden, weil diese keine belastbaren Aussagen über die tatsächliche Leistungsfähigkeit unter realen Produktionsbedingungen ermöglichten. Im Rahmen eines transruptions-Coaching-Prozesses entwickelte das Projektteam gemeinsam mit der Geschäftsleitung ein strukturiertes Evaluierungsframework, das sowohl quantitative als auch qualitative Kriterien umfasste. Besonders wertvoll erwies sich die Einbeziehung der Mitarbeitenden aus verschiedenen Abteilungen, die ihre praktischen Erfahrungen und Bedenken einbringen konnten. Das Unternehmen definierte konkrete Leistungskennzahlen, anhand derer die Lösungen bewertet wurden, und führte realitätsnahe Testszenarien durch, die typische Störfälle und Ausnahmesituationen simulierten. Nach einem dreimonatigen Evaluierungsprozess konnte das Unternehmen eine fundierte Entscheidung treffen, die von allen Stakeholdern getragen wurde. Die gewählte Lösung erreichte nach der vollständigen Implementierung eine Reduktion der ungeplanten Stillstände um mehr als vierzig Prozent, was die Investition innerhalb des ersten Betriebsjahres amortisierte.

Die Rolle von Datenqualität und Datenintegration

Kein noch so leistungsfähiges System kann überzeugende Ergebnisse liefern, wenn die zugrunde liegenden Daten unvollständig, fehlerhaft oder schlecht strukturiert sind. Entscheider unterschätzen häufig den Aufwand, der für die Aufbereitung und Integration vorhandener Datenbestände erforderlich ist, bevor eine neue Lösung produktiv eingesetzt werden kann. Die Bewertung der Datenqualität sollte daher ein integraler Bestandteil jedes Evaluierungsprozesses sein, weil sie maßgeblich über den späteren Projekterfolg entscheidet. Ein Telekommunikationsunternehmen musste seinen ursprünglichen Zeitplan um mehrere Monate verschieben, weil die Bereinigung historischer Kundendaten wesentlich aufwendiger war als erwartet. Ein Einzelhändler entschied sich für eine Lösung, die zwar nicht die modernsten Algorithmen verwendete, dafür aber besser mit den vorhandenen Datenformaten kompatibel war und weniger Anpassungsaufwand erforderte. Ein Pharmaunternehmen investierte vor der eigentlichen Technologieauswahl sechs Monate in die Verbesserung seiner Dateninfrastruktur, was sich als entscheidender Erfolgsfaktor für die spätere Implementierung erwies [1].

Entscheidungskriterien jenseits technischer Spezifikationen beim KI-Tools testen

Die langfristige Zusammenarbeit mit einem Technologieanbieter erfordert mehr als nur ein leistungsfähiges Produkt, weil Faktoren wie Unternehmenskultur, Supportqualität und strategische Ausrichtung den Projekterfolg ebenso stark beeinflussen. Entscheider sollten daher auch die Stabilität und Zukunftsfähigkeit potenzieller Partner bewerten, um das Risiko zu minimieren, dass ein Anbieter seine Geschäftstätigkeit einstellt oder seine Produktstrategie grundlegend ändert. Die Fähigkeit eines Anbieters, auf veränderte Anforderungen zu reagieren und seine Lösung weiterzuentwickeln, stellt einen wesentlichen Wertfaktor dar, der in traditionellen Bewertungsmodellen oft vernachlässigt wird. Ein Medienunternehmen wählte bewusst einen kleineren Anbieter, weil dieser eine engere Partnerschaft und schnellere Reaktionszeiten bei Anpassungswünschen versprach. Ein Bauunternehmen entschied sich hingegen für einen etablierten Marktführer, weil die langfristige Verfügbarkeit von Support und Updates in der risikoscheuen Branche höher bewertet wurde als innovative Funktionen. Ein Tourismusunternehmen berücksichtigte bei seiner Entscheidung explizit die Referenzen und Erfahrungen anderer Kunden aus verwandten Branchen, um von deren Erfahrungen zu lernen [2].

Mitarbeitende als zentrale Erfolgsfaktoren einbeziehen

Die Akzeptanz durch die späteren Anwender entscheidet maßgeblich darüber, ob eine technologische Lösung ihr Potenzial entfalten kann oder an Widerständen scheitert. Viele Organisationen begehen den Fehler, Technologieentscheidungen ausschließlich auf Führungsebene zu treffen, ohne die Perspektiven und Bedenken derjenigen einzubeziehen, die täglich mit der Lösung arbeiten werden. Die frühzeitige Einbindung von Mitarbeitenden aus verschiedenen Hierarchieebenen und Abteilungen erhöht nicht nur die Qualität der Entscheidung, sondern fördert auch die spätere Akzeptanz und verkürzt die Einführungsphase. Ein Verwaltungsunternehmen organisierte Workshops, in denen Sachbearbeiter ihre Anforderungen und Bedenken artikulieren konnten, was zu einer deutlich besseren Lösung führte als zunächst geplant. Ein Verkehrsunternehmen schulte eine Gruppe von Mitarbeitenden als interne Multiplikatoren, die ihre Kollegen bei der Einführung unterstützten und als erste Ansprechpartner für Fragen dienten. Ein Immobilienunternehmen führte anonyme Befragungen durch, um ehrliches Feedback zu den getesteten Lösungen zu erhalten, ohne dass Mitarbeitende Nachteile befürchten mussten [3].

Kosten und Nutzen realistisch bewerten

Die wirtschaftliche Bewertung technologischer Investitionen erfordert einen umfassenden Blick auf direkte und indirekte Kosten sowie auf quantifizierbare und qualitative Nutzenfaktoren. Viele Unternehmen fokussieren sich zu stark auf die offensichtlichen Anschaffungskosten und übersehen dabei versteckte Aufwendungen für Implementierung, Schulung, Wartung und kontinuierliche Optimierung. Eine realistische Wirtschaftlichkeitsbetrachtung muss auch Opportunitätskosten berücksichtigen, also den Nutzen, der entgeht, wenn eine Entscheidung verzögert oder eine suboptimale Lösung gewählt wird. Ein Chemieunternehmen entwickelte ein detailliertes Total-Cost-of-Ownership-Modell, das alle Kostenarten über einen Fünfjahreszeitraum abbildete und die Entscheidung auf eine solide wirtschaftliche Grundlage stellte. Ein Textilunternehmen berücksichtigte bei seiner Nutzenbewertung auch weiche Faktoren wie Mitarbeiterzufriedenheit und Arbeitgeberattraktivität, die sich mittelfristig positiv auf die Personalkosten auswirkten. Ein Lebensmittelhersteller kalkulierte den Wert verbesserter Compliance-Prozesse ein, die das Risiko von Bußgeldern und Reputationsschäden reduzierten.

BEST PRACTICE bei einem KIROI-Kunden (Name verborgen aufgrund von NDA-Vertrag)

Ein mittelständisches Unternehmen aus dem Bereich professioneller Dienstleistungen wandte sich an uns, weil es trotz mehrerer Anläufe keine zufriedenstellende Lösung für die Automatisierung seiner Dokumentenprozesse gefunden hatte. Die bisherigen Evaluierungsversuche waren daran gescheitert, dass das Unternehmen keine klaren Erfolgskriterien definiert hatte und die verschiedenen Abteilungen unterschiedliche, teilweise widersprüchliche Anforderungen formulierten. Im Rahmen der Begleitung durch transruptions-Coaching führten wir zunächst eine umfassende Stakeholder-Analyse durch, um alle relevanten Perspektiven zu erfassen und Zielkonflikte transparent zu machen. Anschließend entwickelte das Projektteam gemeinsam eine priorisierte Anforderungsliste, die als Grundlage für die strukturierte Evaluation diente. Besonders wichtig war dabei die Unterscheidung zwischen unverzichtbaren Kernfunktionen und wünschenswerten Zusatzfeatures, weil diese Differenzierung die spätere Entscheidungsfindung erheblich vereinfachte. Das Unternehmen führte mit den drei vielversprechendsten Anbietern jeweils sechswöchige Pilotprojekte durch, deren Ergebnisse anhand der zuvor definierten Kennzahlen verglichen wurden. Die Mitarbeitenden bewerteten zusätzlich die Benutzerfreundlichkeit und die Qualität des Anbieter-Supports, was in die Gesamtbewertung einfloss. Am Ende des Prozesses konnte das Unternehmen eine Entscheidung treffen, die sowohl wirtschaftlich sinnvoll als auch von allen Beteiligten akzeptiert war, und die implementierte Lösung erzielte innerhalb des ersten Jahres eine Zeitersparnis von durchschnittlich fünfzehn Prozent pro Mitarbeiter.

Risikomanagement und Szenarioplanung

Jede Technologieentscheidung ist mit Unsicherheiten verbunden, weshalb ein strukturiertes Risikomanagement integraler Bestandteil des Auswahlprozesses sein sollte. Entscheider sollten verschiedene Szenarien durchspielen und bewerten, wie sich die jeweilige Lösung unter veränderten Rahmenbedingungen verhält, sei es bei Unternehmenswachstum, Marktveränderungen oder technologischen Entwicklungen. Die Flexibilität einer Lösung, sich an veränderte Anforderungen anzupassen, stellt einen wesentlichen Risikopuffer dar, der langfristig wertvoller sein kann als kurzfristige Kostenvorteile. Ein Automobilzulieferer bewertete explizit die Skalierbarkeit der untersuchten Lösungen, weil absehbar war, dass das Datenvolumen in den kommenden Jahren stark ansteigen würde. Ein Beratungsunternehmen definierte Exit-Strategien für den Fall, dass die gewählte Lösung nicht die erwarteten Ergebnisse liefern würde, und verhandelte entsprechende Vertragsklauseln. Ein Energieunternehmen führte eine Risikoanalyse durch, die auch regulatorische Veränderungen und deren potenzielle Auswirkungen auf die Nutzbarkeit der evaluierten Lösungen berücksichtigte [4].

Meine KIROI-Analyse

Die Erfahrungen aus zahlreichen Projekten zeigen deutlich, dass der Erfolg bei der Auswahl intelligenter Softwarelösungen weniger von der technischen Überlegenheit eines bestimmten Produkts abhängt als von der Qualität des Entscheidungsprozesses selbst. Organisationen, die strukturiert vorgehen, ihre Anforderungen klar definieren und alle relevanten Stakeholder einbeziehen, treffen bessere Entscheidungen und setzen diese auch erfolgreicher um als Unternehmen, die auf oberflächliche Vergleiche oder intuitive Einschätzungen vertrauen. Die Begleitung durch erfahrene Partner wie transruptions-Coaching kann dabei helfen, blinde Flecken zu identifizieren, bewährte Methoden einzuführen und typische Fehler zu vermeiden, die viele Organisationen bei ihren ersten Technologieprojekten machen. Besonders wichtig erscheint mir die Erkenntnis, dass es nicht die eine beste Lösung gibt, sondern dass die Passung zwischen den spezifischen Anforderungen einer Organisation und den Stärken einer Technologie den Ausschlag gibt. Entscheider sollten sich nicht von Marketing-Versprechen oder Branchentrends blenden lassen, sondern ihre eigenen Prioritäten kennen und konsequent verfolgen. Die Investition in einen gründlichen Evaluierungsprozess zahlt sich langfristig aus, weil Fehlentscheidungen in diesem Bereich nicht nur finanzielle Verluste verursachen, sondern auch die Motivation der Mitarbeitenden und die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens beeinträchtigen können. Häufig berichten Klient:innen, die den KIROI-Ansatz angewendet haben, dass sie nicht nur bessere Technologieentscheidungen treffen, sondern auch ihre internen Prozesse und ihre Zusammenarbeitskultur nachhaltig verbessern konnten.