HR trifft KI: Ertrag berechnen, aber wie?

Wirtschaftlicher Nutzen von KI schwer greifbar

„Unternehmen suchen weiter nach messbarem KI-Ertrag“, analysiert Flexera das Ergebnis des aktuellen IT-Priorities Report. Flexera unterstützt Unternehmen, deren IT-Technologien wirtschaftlich zu managen. 94 % der befragten IT-Verantwortlichen arbeiten laut Studie daran, ihre KI-Lösungen in bestehende Systeme zu integrieren. Gleichzeitig kämpfen sie mit steigenden Kosten, Risiken und spürbaren Verschiebungen in der Anbieterlandschaft. Nur 19 % der Unternehmen haben sich für 2026 überhaupt vorgenommen, den Erfolg ihrer KI-Initiativen zu messen. „KI hat die Hype-Phase hinter sich gelassen und ist heute ein zentraler Bestandteil der IT-Strategie“, so Brian Shannon, CTO Flexera in einer Presse-Aussendung. „Während Unternehmen das Potenzial von KI ausschöpfen, stehen sie vor der Herausforderung, den ROI nachzuweisen und gleichzeitig Kosten und Risiken im Griff zu behalten. Der Erfolg hängt davon ab, Daten gezielt zu kuratieren, Transparenzlücken zu schließen und eine Balance zwischen Agilität und Kontrolle zu finden.“

Adaptierte ROI-Kennzahlen für KI in HR

Den Return On Investment von KI in HR analysiert ein Gastkommentar der NGO APQC (American Productivity & Quality Center) auf der Plattform HR-Executive, basierend auf einer Umfrage. Ein Benchmarking mit traditionellen ROI-Berechnungsmethoden habe sich für die 600 befragten HR-Verantwortlichen in der Anfangsphase als schwierig erwiesen, weil Erträge von KI teils indirekt oder im Hintergrund realisiert werden; weil KI erhebliche Vorabinvestitionen erfordert; und weil viele Unternehmen erst dabei sind, saubere Prozesse und konsistente Daten zu etablieren.

Als Reaktion darauf versuchen viele HR-Verantwortliche folgende Frage zu beantworten: Welche „pain points“ wollen wir mit KI verbessern? Zu den gängigen Kennzahlen, die sie zur ROI-Berechnung von KI-Projekten verwenden, gehören u.a.: Geschwindigkeit, Kundenzufriedenheit, Genauigkeit, Anzahl oder Prozentsatz der von der KI vollständig beantworteten Anfragen (sodass sich die Personal-Teams anderen Aufgaben widmen können). Da diese HR-Kennzahlen nicht jedem vertraut sind, sollte ergänzend immer angeführt werden, welche Renditen realistischerweise zu erwarten sind.

Tipps für höheren ROI

Unabhängig von der ROI-Berechnungsmethode hat das APQC-Team aus den Interviews Empfehlungen abgeleitet, wie der ROI von HR-KI-Investitionen erhöht werden kann. Dazu zählen beispielsweise:

• Betrachten Sie das „Big Picture“, also die gesamte Mitarbeiter-Journey, so können Sie die Vorteile von KI im Personalwesen besser realisieren.
• Standardisieren Sie Ihre HR-Prozesse und sorgen Sie für qualitativ hochwertige und konsistente Daten. Denn mit fehlerhaften Daten kann die beste Technologie nichts bewirken.
• Binden Sie die gesamte Personalabteilung ein. So stellen Sie sicher, dass ein neuer KI-unterstützter Prozess einem verbesserungswürdigen Anwendungsfall entspricht.
• Achten Sie auf ethische und rechtliche Anforderungen. Stellen Sie sicher, dass diese auch von ihrem Software-KI-Anbieter erfüllt werden.
• Informieren Sie rechtzeitig und regelmäßig alle Stakeholder Gruppen im Unternehmen, zeigen Sie Erfolgsbeispiele.

KI-Performance basiert auf Kontrolle, Strategie und Mitarbeiter-Skills

Den AI-Proof Gap stellt auch das Wirtschaftsprüfungs- und Steuerberatungsunternehmen Grant Thornton ins Zentrum seiner aktuellen Analyse der 2026 AI Impact Survey. Der Begriff AI-Proof Gap beschreibt die Situation vieler Unternehmen, die in KI-Lösungen investieren, ohne deren Funktionsweise, Ergebnisse oder Risiken vollständig zu verstehen.

• Die Studie zeigt, dass Unternehmen Richtlinien, Verantwortlichkeiten und Kontrollmechanismen brauchen, welche sicherstellen, dass ihre KI-Systeme transparent und effizient betrieben werden. Wenn diese Governance fehlt, so bringt die KI-Lösung nicht den erhofften Nutzen.
• Zweiter Einflussfaktor ist die Strategie: Viele Firmen investieren in KI aus Furcht, den Anschluss zu verpassen; ohne jedoch klar zu wissen, wo Künstliche Intelligenz bei ihren spezifischen Prozessen Nutzen schaffen kann. So sagen 79 Prozent der Befragten in der Studie, sie hätten keine vollständig entwickelte KI-Strategie in ihrem Unternehmen; gleichzeitig sagen 51 Prozent, dass eine solche Strategie der größte Treiber des ROI sei.
• Ein dritter oft vernachlässigter Faktor sind die Fähigkeiten der Arbeitskräfte. Während Unternehmen oft viel Geld in KI-Lösungen stecken, bleibt die menschliche Seite unterfinanziert. Dabei sollten Schulungen nicht nur den Einsatz von KI als Werkzeug umfassen, sondern die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter müssen die oft tiefgreifenden Veränderungs-Maßnahmen und das Re-Design ihrer Arbeitsprozesse verstehen können.

Technik allein rechnet sich nicht

Die technisch basierte Auswahl eines KI-Anbieters entscheidet also laut der Grant Thornton Studie nicht über den Erfolg von künstlicher Intelligenz; das gilt für alle Unternehmensbereiche und natürlich auch für HR. KI bringt tiefgreifende organisatorische Veränderungen und Projekte sollten entsprechend systematisch strukturiert angegangen werden: KI-Technologie, Organisation, Strategie, Richtlinien und benötigte Skills müssen gemeinsam gesehen werden. Damit Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz zum wirtschaftlichen Erfolg beitragen können, sollten Unternehmen

• klare Verantwortlichkeiten, Regeln (ethisch, rechtlich) und messbare Ergebnisse definieren
• KI strategisch einsetzen und unwirtschaftliche Projekte bzw. Schatten-KI (speziell in Zeiten angespannter Budgets) auch wieder abdrehen
• die Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter entsprechend vorbereiten und schulen, damit sie die neuen Prozesse verstehen und nützen können.