Wie lässt sich feststellen, ob ein KI-Tool tatsächlich einen Mehrwert bietet?

Die meisten Führungskräfte stehen unter echtem Druck, den richtigen Umgang mit KI zu finden: Die Budgets stehen fest, die oberste Führungsebene erwartet eine echte Umsetzung, und die Angebote auf dem Markt ändern sich ständig.

Schwieriger zu beurteilen ist, ob das Ganze tatsächlich funktioniert. Die „Enterprise AI“-Umfrage  von Nitro unter mehr als 1.000 Fachleuten ergab, dass 44 % der Führungskräfte Schwierigkeiten haben, den ROI ihrer umfassenden KI-Investitionen zu messen. Das sagt weniger über die Technologie aus als vielmehr darüber, wie schwierig es ist, echte Auswirkungen von den Versprechungen der Anbieter zu unterscheiden, wenn jeder transformative Ergebnisse verspricht.

Wie sieht also ein echtes Wert-Signal tatsächlich aus?

Der Ertrag muss messbar sein

Der zuverlässigste Indikator dafür, dass ein KI-Tool seine Aufgabe erfüllt, ist, dass man quantifizieren kann, was es einspart. Das bedeutet, dass eine Aufgabe, die früher 30 Minuten dauerte, nun nur noch 30 Sekunden in Anspruch nimmt, oder dass ein Team, das die Hälfte seines Tages mit manueller Dateneingabe verbrachte, nun wertvolle Zeit für höherwertige Arbeit zurückgewinnen kann. Wenn man dies erkennen, nachverfolgen und einem Finanzteam vorlegen kann, das verstehen muss, ob sich die Investition gelohnt hat, hat man etwas Konkretes, mit dem man arbeiten kann.

Vage Produktivitätsbehauptungen lassen sich leicht aufstellen, sind aber fast unmöglich zu verteidigen, wenn Budgets unter die Lupe genommen werden. Deshalb sind konkrete Zeiteinsparungen so wichtig, um für weitere Investitionen zu argumentieren. Unsere „Enterprise AI“-Studie ergab, dass dort, wo KI dokumentenbezogene Probleme tatsächlich löst, die Zahlen sowohl signifikant als auch nachverfolgbar sind: 89 % der Mitarbeiter geben an, mehr als neun Stunden pro Woche bei Dokumentenaufgaben einzusparen, und bei einem Unternehmen mit 1.000 Mitarbeitern entspricht dies einem jährlichen Produktivitätsgewinn von rund 26 Millionen US-Dollar.

Der Ertrag dürfte mit zunehmender Einführung steigen

Ein zweites Anzeichen dafür, dass sich eine KI-Investition auszahlt, ist, dass eine breitere Einführung den Nutzen sichtbarer macht, anstatt ihn zu verwässern. Wenn ein Tool ein echtes Problem löst, verstärken zusätzliche Nutzer in der Regel die Einsparungen; wenn es hingegen ein Nischenproblem löst, bleibt der Ertrag unverändert, egal wie weit man die Einführung vorantreibt.

KI für Dokumente verhält sich wie im erstgenannten Fall. Die Aufgaben, die sie übernimmt – das Extrahieren von Daten aus Tabellen, das Zusammenfassen langer Dokumente, die Verarbeitung gescannter Formulare sowie das Schwärzen sensibler Informationen vor der externen Weitergabe von Dokumenten – kommen in Rechts-, Finanz-, Betriebs-, Personal- und Compliance-Teams gleichermaßen vor, sodass es keinen Mangel an Nutzern gibt, für die diese Aufgaben einen echten täglichen Aufwand darstellen. Unsere Untersuchungen haben ergeben, dass Unternehmen, die Dokumenten-KI über Pilotgruppen hinaus ausweiten, im Laufe der Zeit durchweg Effizienzsteigerungen verzeichnen und bei einer breiteren Einführung oft Anwendungsfälle entdecken, die in der Pilotphase noch nicht erkennbar waren.

Warum Dokumenten-KI eine Akzeptanz von 95 % erreicht

Unsere Umfrage ergab, dass 95 % der Führungskräfte und 75 % der Mitarbeiter KI zur Extraktion von Dokumentendaten nutzen, was sie zur am konsequentesten eingesetzten Form der Unternehmens-KI macht, die wir gemessen haben. Diese Zahlen spiegeln etwas ganz Einfaches wider: Diese Tools lösen Probleme, mit denen fast jeder Wissensarbeiter regelmäßig konfrontiert ist. Das Extrahieren von Tabellen aus PDF-Dateien, das Zusammenfassen von Verträgen, die Verarbeitung gescannter Unterlagen sowie das Identifizieren und Entfernen personenbezogener Daten, bevor Dokumente das Unternehmen verlassen – all dies sind keine speziellen Anwendungsfälle, sondern der routinemäßige Aufwand bei dokumentenintensiver Arbeit, der in den meisten Unternehmen in großem Umfang anfällt.

Die KI-Tools von Nitro  wurden genau für diese Art von Arbeit entwickelt. Sie fügen sich nahtlos in bestehende Dokumenten-Workflows ein und ersetzen Schritte, die zuvor manuell erledigt wurden. Deshalb erfolgt die Einführung in der Regel ohne aufwendiges Change Management oder Druck von oben. Wenn ein Tool jemandem bei einer täglichen Aufgabe echte Zeit spart, wird es weiterhin genutzt, und diese organische Bindung ist das deutlichste Zeichen dafür, dass sich ein Tool seinen Platz im Arbeitsablauf verdient hat.

Erfolgreiche KI-Tools schaffen ein Gleichgewicht zwischen Geschwindigkeit und Qualitätsverbesserungen

Eines der subtileren, aber wichtigeren Anzeichen dafür, dass ein KI-Tool wie beabsichtigt funktioniert, ist, dass sich die Qualität parallel zur Geschwindigkeit verbessert. Denn wenn ein Team zwar schneller arbeitet, dabei aber mehr Fehler produziert oder mehr Arbeit an nachgelagerte Prüfer weitergibt, um Fehler zu erkennen, wird der Effizienzgewinn auf der einen Seite an anderer Stelle wieder zunichte gemacht.

Die besten KI-Tools für Dokumente sind so konzipiert, dass die Person, die die Arbeit ausführt, die Kontrolle über das Ergebnis behält: Sie übernimmt die zeitaufwändigen Schritte der Identifizierung und Extraktion, während die Überprüfung und Entscheidungsfindung bei dem Fachmann verbleibt, der den Kontext versteht.

Nitro Smart Redact  funktioniert beispielsweise folgendermaßen: Es identifiziert über 30 Kategorien personenbezogener Daten in einem Dokument und legt jeden Vorschlag zur Überprüfung vor, bevor etwas endgültig festgelegt wird, sodass Nutzer die volle Möglichkeit haben, einzelne Schwärzungen anzupassen, hinzuzufügen oder zu entfernen. Das Ergebnis ist sowohl eine schnellere Bearbeitung als auch eine gleichbleibend höhere Genauigkeit – eine Kombination, die die Investition tatsächlich rechtfertigt und die sich in der Regel auch dann bewährt, wenn Unternehmen am Jahresende die KI-Leistung überprüfen.

Vier Fragen, die Sie sich vor Ihrer nächsten KI-Investition stellen sollten

Wenn Sie versuchen einzuschätzen, ob ein KI-Tool in Ihrem Unternehmen einen echten Mehrwert liefert, oder wenn Sie ein solches Tool evaluieren, bevor Sie sich zu einer breiteren Einführung verpflichten, liefern diese Fragen in der Regel recht schnell eine Antwort.

1. Können Sie die Zeitersparnis pro Aufgabe messen, und sind diese Einsparungen konkret genug, um sie nachzuverfolgen, anstatt nur allgemein beschrieben zu werden?

2. Steigt der Ertrag mit zunehmender Nutzerzahl, oder bleiben die Effizienzgewinne unverändert und auf bestimmte Bereiche beschränkt?

3. Passt das Tool zur bestehenden Arbeitsweise der Mitarbeiter, oder erfordert es erhebliche Änderungen an bestehenden Arbeitsabläufen, die zu Akzeptanzproblemen weit über die Einführungsphase hinaus führen?

4. Entwickeln sich Geschwindigkeit und Qualität in die gleiche Richtung, da eine schnellere Ausgabe, die mehr nachgelagerte Korrekturen erfordert, keinen tatsächlichen Effizienzgewinn darstellt?

Die Unternehmen, die den deutlichsten Ertrag aus ihren KI-Investitionen erzielen, sind diejenigen, die mit konkreten, messbaren Anwendungsfällen begonnen haben, anstatt mit weit gefassten Transformationszielen. KI für die Dokumentenverarbeitung ist in unserer Untersuchung das konsistenteste Beispiel hierfür, und das Muster, dem sie folgt – klare Problemdefinition, unmittelbarer und nachverfolgbarer Nutzen, Anpassung an bestehende Arbeitsabläufe und messbarer ROI innerhalb eines vorhersehbaren Zeitrahmens – ist ein nützlicher Rahmen für die Bewertung jeder KI-Investition, unabhängig von der Kategorie.