Drei Jahre lang war KI Teil des Innovationsbudgets. Es handelte sich um ein Portfolio aus Pilotprojekten, Lizenzen und Experimenten, das klein genug war, um der genauen Prüfung zu entgehen, der eine neue Anlage oder eine Übernahme unterzogen wird. Diese Ära endet im Jahr 2027.
KI entwickelt sich zu einem System und ist nicht mehr nur eine Sammlung von Werkzeugen. Sie wirkt sich mittlerweile auf die Preisgestaltung, den Service, die Produkte, die Lieferkette und die Art und Weise aus, wie Kunden Marken entdecken. Wenn eine Technologie die Art und Weise, wie das gesamte Unternehmen Wert schafft, grundlegend verändert, ist sie nicht mehr nur ein Posten im IT-Budget, sondern wird zu einer Entscheidung über die Kapitalallokation. Und Kapitalallokation ist die Sprache des „ CFO“.
Dieser Artikel vertritt eine einfache These: Im Jahr 2027 wird der ROI von KI genauso bewertet wie jede andere größere Investition: anhand einer Mindestrendite, über einen Amortisationszeitraum hinweg und anhand ihres Beitrags zur Kapitalrendite. Erfolgreich sein werden jene Unternehmen, in denen der „ CFO “ und der CMO sowie alle Führungskräfte, die Investitionen in künstliche Intelligenz tätigen, bereits gemeinsam diese Sprache sprechen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Die Ausgaben für KI verlagern sich von experimentellen Budgets hin zur Kernkapitalzuweisung, und die Pläne für 2027 werden derzeit ausgearbeitet.
- Die meisten Berechnungen des ROI von KI scheitern, weil sie zwar Kosteneinsparungen berücksichtigen, aber Umsatzwachstum, den Customer Lifetime Value und den Wert strategischer Optionen außer Acht lassen.
- Finanz- und Marketingverantwortliche benötigen ein gemeinsames Vokabular: Hurdle Rates, ROIC, Amortisationszeit und wirtschaftlicher Gewinn.
- Die höchsten Renditen lassen sich an der Spitze der KI-Einführungspyramide erzielen – dort, wo KI die Wertschöpfung neu definiert, und nicht dort, wo sie die Kosten manueller Prozesse senkt.
- Eine echte Partnerschaft zwischen dem „ CFO “ und dem CMO ist längst kein bloßes kulturelles „Nice-to-have“ mehr. Sie ist das Betriebsmodell für die Skalierung von KI.
Warum 2027 das Jahr ist, in dem KI zu einer Frage der Kapitalallokation wird
Das Ausmaß der Investitionen hat die Diskussion verändert. Gartner prognostiziert für 2026 weltweite KI-Ausgaben in Höhe von rund 2,5 Billionen US-Dollar. Bei diesem Umfang ist KI kein Rundungsfehler mehr im Technologiebudget. Sie konkurriert direkt mit Fabriken, Übernahmen, Aktienrückkäufen und Markeninvestitionen um dasselbe Kapital.
Die Erträge konnten jedoch nicht mithalten. Die NANDA-Initiative des MIT berichtete im Jahr 2025, dass rund 95 Prozent der Unternehmen keinen messbaren Nutzen aus ihren Pilotprojekten mit generativer KI ziehen konnten. Das ist auch den Vorständen aufgefallen. Die Frage in den Vorstandssitzungen hat sich von „Tun wir genug im Bereich KI?“ zu „Was haben wir davon?“ verschoben.
Von KI-Tools zu einem einzigen System
Bei der ersten Welle der KI-Einführung ging es um Tools. Ein Assistent für das Verfassen von Werbetexten im Marketing. Ein Chatbot für den Kundenservice. Automatisierte Buchungen und ein schnellerer Abschlussprozess für Finanzteams. Jedes Tool hatte ein kleines Budget, einen lokalen Verantwortlichen und einen lokalen Business Case.
Bei der nächsten Welle dreht sich alles um ein einziges System. KI-Agenten verknüpfen nun Kundendaten, Preisberechnungsmodule, Inhalte, Service und Lieferkette miteinander. Eine Entscheidung, die ein Agent in einem Funktionsbereich trifft, wirkt sich auf die Wirtschaftlichkeit eines anderen Bereichs aus. Wenn KI zur Infrastruktur wird, werden ihre Kosten, ihre Vorteile und ihre Risiken gemeinsam getragen. Kein einzelner Funktionsbereich kann den Ertrag für sich beanspruchen oder die Kosten allein tragen. Genau für die Steuerung solcher Investitionen ist ein „ CFO “ konzipiert.
Der Haushalt für 2027 wird gerade ausgearbeitet
Die meisten großen Unternehmen legen ihren Investitionsplan für das nächste Jahr im letzten Quartal des laufenden Jahres fest. Die KI-Maßnahmen im Plan für 2027 werden nicht aus reiner Begeisterung genehmigt. Sie werden auf der Grundlage eines an die Unternehmensziele geknüpften Business Case genehmigt und ein Jahr später daran gemessen. Führungskräfte, die statt einer Investitionsstrategie nur eine Anekdote zur Produktivität vorbringen, müssen damit rechnen, dass ihre Budgets gekürzt oder anderweitig zugewiesen werden.
Die Daten deuten in eine Richtung. Laut einer Studie von OneStream geben mittlerweile rund drei Viertel der Finanzvorstände an, die KI-Strategie ihres Unternehmens zu leiten, doch nur etwa jeder Dritte hat KI bereits in großem Maßstab eingeführt. Bain hat herausgefunden, dass mehr als vier von zehn Finanzvorständen planen, die Investitionen in KI innerhalb von zwei Jahren um über 30 Prozent zu erhöhen. Die Finanzabteilung übernimmt das Ruder. Die Frage ist, ob alle anderen im Raum die Karte lesen können.
Warum die meisten Berechnungen zum ROI von KI scheitern
Viele Finanzvorstände sind aus gutem Grund frustriert über KI-Business-Cases. Die meisten von ihnen messen nämlich das Falsche.
Kosteneinsparungen sind der falsche Nenner
Bei der standardmäßigen Berechnung des ROI von KI werden die eingesparten Stunden berücksichtigt. Zwei oder drei Prozesse werden automatisiert, ein großes Team wird verkleinert, und die Einsparungen schlagen sich im Business Case nieder. Dies ist der am einfachsten zu messende, aber auch der am wenigsten lohnende ROI. Kosteneinsparungen sind begrenzt. Jeder Wettbewerber, der über das richtige Tool verfügt, wird innerhalb weniger Monate die gleichen Einsparungen erzielen, sodass der Vorteil verschwindet und die Marge über niedrigere Preise an die Kunden weitergegeben wird.
Klarna veranschaulicht diese Falle. Im Jahr 2024 gab das Unternehmen bekannt, dass sein KI-Assistent zwei Drittel der Kundenservice-Chats bearbeitete – die Arbeit von rund 700 Mitarbeitern. Im Jahr 2025 erklärte der Geschäftsführer, das Unternehmen werde wieder mehr Mitarbeiter in den Kundensupport einbinden, da Qualität und Kundenerlebnis wichtiger seien als die Kosten. Die Einsparungen waren real. Der geschäftliche Nutzen war jedoch unvollständig.
Kosteneinsparungen sind die Rendite, die jeder erzielen kann. Umsatzwachstum ist die Rendite, die nur Sie erzielen können.
Pilotprojekte werden wie Experimente bewertet und wie Haushaltsposten finanziert
Der zweite Mangel ist struktureller Natur. KI-Pilotprojekte werden als Betriebsausgaben finanziert, anhand von Aktivitätskennzahlen wie Nutzung und Akzeptanz gemessen und von einer einzigen Funktion verwaltet. Nichts davon entspricht der Art und Weise, wie ein „ CFO “ Investitionen bewertet. Ein Pilotprojekt, bei dem berichtet wird, dass „80 Prozent des Teams das Tool genutzt haben“, sagt nichts über Konversionsraten, Marge, Kundenbindung oder Kapitaleffizienz aus.
Ohne eine gemeinsame Sprache verlagert sich das Gespräch in die Defensive. Das Marketing argumentiert mit Reichweite und Interaktion. Die Finanzabteilung verlangt eine Rendite. Die Technikabteilung verlangt mehr Daten. Alle verlassen die Besprechung unüberzeugt, und das Budget geht letztendlich an denjenigen, der die überzeugendsten finanziellen Argumente vorgebracht hat.
Die KI-Einführungspyramide, gelesen von einem CFO
VivaldiDie „AI Adoption Pyramid“ beschreibt vier Reifegrade der KI-Nutzung: Produktivität, Transaktionen, Interaktionen und „ reinvention “. Nur etwa jedes zehnte Unternehmen erreicht die oberste Stufe. Aus finanzieller Sicht weist jede Stufe ein anderes Renditeprofil, eine andere Amortisationszeit und eine andere Methode zur Messung des ROI auf.
| Stufe | Was KI leistet | Primäre Rendite | So messen Sie den ROI | Typische Amortisationszeit |
|---|---|---|---|---|
| Produktivität | Automatisiert Aufgaben und manuelle Arbeitsabläufe | Kosteneinsparungen | Stunden und Kosten pro Arbeitseinheit | Monate |
| Transaktionen | Verbessert die Preisgestaltung, die Konversionsrate und die Lösungsquote im Kundenservice | Marge und Konversionsraten | Bruttomarge, Konversionsrate, Servicekosten | Ein bis zwei Jahre |
| Wechselwirkungen | Gestaltet die Beziehung zu jedem einzelnen Kunden individuell | Umsatzwachstum und Kundenbindung | Kundenlebenszeitwert, Abwanderungsrate, Share of Wallet | Zwei bis drei Jahre |
| Reinvention | Schafft neue Geschäftsmodelle und Wertpotenziale | Wirtschaftlicher Gewinn | ROIC, neue Einnahmequellen, Optionswert | Drei Jahre und länger |
Die Tabelle verdeutlicht, warum so viele KI-Investitionsvorhaben schwach erscheinen. Unternehmen wenden Produktivitätskennzahlen auf Investitionen in Interaktions- und „ reinvention “-Maßnahmen an. Sie erwarten, dass sich eine Investition, die darauf abzielt, den Customer Lifetime Value über drei Jahre hinweg zu verändern, bereits nach zwei Quartalen amortisiert. Dann streichen sie das Projekt, noch bevor sich die Investition auszahlt.
Zwei Sprachen, eine Gewinn- und Verlustrechnung: Warum die Abstimmung zwischen CMO- CFO -Abteilung nicht funktioniert
Der CMO und die Finanzabteilung ( CFO ) haben seit jeher unterschiedliche Sprachen gesprochen. Das Marketing berichtet über Bekanntheit, Kundenbindung, Leads und die Markengesundheit. Die Finanzabteilung berichtet über Margen, Liquidität, ROIC und Gewinn pro Aktie. Jede Seite betrachtet ihre eigenen Kennzahlen als die einzig wahren.
KI macht diese Lücke kostspielig. Die größten Erträge aus KI liegen beim Kunden: Personalisierung, Preisgestaltung, Service, Entdeckung und Kundenbindung. Das sind Bereiche des Marketings. Doch die erforderlichen Investitionen sind hoch, gemeinsam getragen und langfristig angelegt, was sie zu einer finanzwirtschaftlichen Entscheidung macht. Wenn das Marketing den Wert der KI nicht in Bezug auf die Kapitalallokation darlegen kann, wird die Finanzabteilung die kostensparenden Anwendungsfälle finanzieren, die sie messen kann, und die wachstumsorientierten Anwendungsfälle, die sie nicht messen kann, vernachlässigen. Die Herausforderung liegt nicht in der Mathematik. Sie liegt in der Zusammenarbeit.
Wir haben bereits zuvor dargelegt, dass Marketing darauf abzielen sollte, den ROIC zu steigern, anstatt dem ROI hinterherzujagen, und dass Markenausgaben zwar in der Sprache des Marketings diskutiert, aber in der Sprache der Finanzwelt bewertet werden. Die KI macht diese Erkenntnis zu einem dringenden operativen Problem. Es geht nicht mehr um das Marketingbudget. Es geht darum, wie das gesamte Unternehmen Kapital für das System bereitstellt, das es betreiben wird.
So sieht eine gemeinsame Sprache zur Kapitalzuweisung aus
Sich auf eine gemeinsame Basis zu einigen, bedeutet nicht, dass das Marketing zur Finanzabteilung wird. Es bedeutet vielmehr, dass sich beide Seiten auf eine kleine Auswahl an Begriffen einigen und diese jedes Mal verwenden, wenn über KI-Investitionen gesprochen wird.
Mindestrenditen statt Hype
Jede Investition in KI sollte dieselbe Mindestrendite erreichen wie jedes andere Investitionsvorhaben. Das erfordert eine einfache Vorgehensweise: Geben Sie die erwartete Rendite, den Zeithorizont, das Risiko und Ihre Zuversicht in Bezug auf die einzelnen Faktoren an. Ein Anwendungsfall, der sich nicht auf diese Weise darlegen lässt, ist noch nicht reif für eine Finanzierung. Ein Anwendungsfall, der sich auf diese Weise darlegen lässt, verdient eine faire Prüfung, ganz gleich, ob er den Bereich Finanzen, Marketing oder Betrieb betrifft.
ROIC statt ROI
Der ROI eines einzelnen Projekts lässt sich leicht aufblähen. Die Kapitalrendite (ROIC) wirft eine schwierigere Frage auf: Macht die KI-Investition das gesamte Unternehmen kapitaleffizienter? Ein KI-System, das die Konversionsraten steigert und gleichzeitig weniger Betriebskapital, weniger Rabatte und niedrigere Akquisitionskosten erfordert, verbessert die Kapitalrendite (ROIC). Ein System, das zwar Arbeitsaufwand einspart, aber hohe Investitionen in eine Datenplattform sowie ständiges Umschulungspersonal erfordert, tut dies möglicherweise nicht.
Der Customer Lifetime Value als Brückenkennzahl
Der Customer Lifetime Value ist die Kennzahl, auf die beide Bereiche bereits setzen. Die Finanzabteilung betrachtet ihn als diskontierten zukünftigen Cashflow, das Marketing als Loyalität und Stärke der Kundenbeziehung. Investitionen in KI in den Bereichen Personalisierung, Service und Entdeckung sollten anhand ihrer Auswirkungen auf den Lifetime Value und die Akquisitionskosten gemessen werden. Diese eine Kennzahl übersetzt Marke und Kundenerlebnis in die Sprache des Kapitals.
Optionswert für „ Reinvention “-Wetten
Manche Investitionen in KI werden sich nicht innerhalb eines üblichen Planungszyklus amortisieren. Sie verschaffen das Recht, auf einem neuen Markt, über einen neuen Vertriebskanal oder mit einem neuen Geschäftsmodell zu konkurrieren. Die Finanzabteilung verfügt über ein Instrument, um diese Entscheidungen zu unterstützen: den Optionswert. Behandeln Sie „ reinvention “-Projekte als ein Portfolio von Optionen mit stufenweiser Finanzierung, klaren Abbruchkriterien und definierten Meilensteinen, anstatt sie in ein dreijähriges Amortisationsmodell zu zwängen, für das sie nie konzipiert wurden.
So messen Sie den ROI von KI in Bezug auf Kosten, Wachstum und Strategie
Ein überzeugender Business Case für KI umfasst drei Ebenen von Geschäftsergebnissen. Die meisten decken nur die erste ab.
| Ebene | Beispiele | Kennzahlen, die Finanzverantwortliche akzeptieren |
|---|---|---|
| Effizienz | Automatisierte Buchungen, schnellerer Abschlussprozess, Serviceautomatisierung | Kosten pro Transaktion, Durchlaufzeit, umgeschichtete Vollzeitäquivalent-Kapazität |
| Wachstum | Personalisierte Angebote, dynamische Preisgestaltung, KI-gestützter Vertrieb | Umsatzwachstum, Konversionsraten, durchschnittlicher Bestellwert, Kundenbindung |
| Strategisch | Neue Dienste, KI-gestützte Entdeckung, Datenpartnerschaften | Anteil am Neugeschäft, Kundenlebenszeitwert, ROIC, Optionswert |
Um den ROI glaubwürdig zu messen, sollten Sie vor der Einführung eine Ausgangsbasis festlegen, nach Möglichkeit eine Kontrollgruppe definieren und im Voraus vereinbaren, anhand welcher Kennzahl der Erfolg gemessen wird. Stellen Sie sicher, dass die Datendefinitionen in den Bereichen Finanzen und Marketing übereinstimmen, damit Begriffe wie „Kunde“, „Umsatz“ und „Conversion“ in jedem Bericht dasselbe bedeuten. Die meisten Streitigkeiten über den KI-ROI sind in Wirklichkeit Streitigkeiten über Daten.
Fünf Schritte zu einer echten Partnerschaft zwischen Finanzen und Marketing
1. Ein KI-Anlageportfolio aufbauen
Ersetzen Sie die verstreuten KI-Budgets der einzelnen Abteilungen durch ein einziges Portfolio, das gemeinsam vom „ CFO “, dem CMO und dem Technologieleiter geprüft wird. Ordnen Sie jede Initiative entsprechend ihrer Stufe in der KI-Einführungspyramide ein, damit Produktivitätsmaßnahmen und „ reinvention “-Maßnahmen niemals nach denselben Maßstäben beurteilt werden.
Die entscheidende Frage: Können Sie alle umgesetzten KI-Initiativen, deren Verantwortliche und die erwartete Rendite auf einer Seite überblicken?
2. Einigung auf ein gemeinsames Wertelexikon
Notieren Sie sich die sechs bis acht Kennzahlen, die für Investitionen in KI maßgeblich sind: Hurdle Rate, Amortisationszeit, ROIC, Customer Lifetime Value, Akquisitionskosten, Marge und eine Kennzahl zur Markengesundheit. Verwenden Sie diese in jedem Business Case. Verwenden Sie in Investitionsgesprächen keine „Vanity Metrics“ wie Nutzungs- und Aktivitätsdaten mehr.
Die entscheidende Frage lautet: Würden Ihr „ CFO “ und Ihr CMO die Rendite desselben KI-Anwendungsfalls berechnen und zum gleichen Ergebnis kommen?
3. Schrittweise finanzieren, an jedem Meilenstein messen
Die Skalierung von KI funktioniert am besten mit einer stufenweisen Finanzierung. Geben Sie Kapital für eine bestimmte Phase frei, messen Sie die Ergebnisse anhand der vereinbarten Kennzahlen und geben Sie dann weiteres Kapital frei. Dies schützt das Unternehmen vor ausufernden Ausgaben und bewahrt vielversprechende Initiativen vor einer vorzeitigen Einstellung.
Die entscheidende Frage lautet: Welche Anhaltspunkte würden Sie davon überzeugen, diese Investition zu verdoppeln, und welche Anhaltspunkte würden Sie davon abhalten?
4. Wachstumsbezogene Anwendungsfälle an erster Stelle setzen
Kosteneinsparungen finanzieren den KI-Wandel, doch das Wachstum rechtfertigt ihn. Verbinden Sie jede Effizienzmaßnahme mit einer Wachstumsmaßnahme im Rahmen desselben „ Customer Journey “, damit die durch Automatisierung freigesetzten Kapazitäten in das Umsatzwachstum fließen und nicht einfach gestrichen werden.
Die entscheidende Frage lautet: Wohin fließen die Zeit- und Kosteneinsparungen, die Ihre KI erzielt, und welche Erträge bringen sie?
5. Die Marke in die Geschäftsanalyse einbeziehen
KI verändert die Art und Weise, wie Kunden Marken entdecken und auswählen. Assistenten und Agenten grenzen die Auswahlmöglichkeiten zunehmend ein, bevor ein Mensch diese vergleicht. Eine Marke, die von KI-Systemen standardmäßig empfohlen wird, profitiert von geringeren Akquisitionskosten und einem höheren Lifetime Value. Das ist ein finanzieller Vorteil, der neben der Technologie ebenfalls in die Wirtschaftlichkeitsanalyse einfließen sollte. Unsere Arbeit zu Kennzahlen für die Markenleistung zeigt, wie sich die Markengesundheit mit den Zahlen verknüpfen lässt, die ein „ CFO “ verwendet.
Die entscheidende Frage lautet: Wie würde sich Ihr Investitionsszenario für KI ändern, wenn dabei der Wert berücksichtigt würde, den es mit sich bringt, die von der KI empfohlene Marke zu sein?
Wie das in der Praxis aussieht
Die Unternehmen, die am weitesten vorne liegen, betrachten KI bereits als eine Frage der Kapitalallokation. Sie prüfen KI-Investitionen neben anderen strategischen Investitionen und nicht im Rahmen des IT-Budgets. Ihre Finanzverantwortlichen nehmen an Produkt- und Marketingbesprechungen teil. Ihre Marketingverantwortlichen belegen den Nutzen anhand von Kennzahlen wie Marge, Lifetime Value und ROIC.
Das „AI-first“-Memo von Duolingo aus dem Jahr 2025 bietet hier einen nützlichen Kontrast. Die Strategie war unter dem Gesichtspunkt der Produktivität solide, doch die öffentliche Reaktion zeigte, dass die Auswirkungen auf Kunden und Marke ebenso in die Kalkulation einfließen müssen wie die Kosten. Ein Argumentationsansatz für KI-Investitionen, der das Markenrisiko außer Acht lässt, ist unvollständig – genauso wie ein Argumentationsansatz für die Marke, der die Kapitaleffizienz außer Acht lässt.
Die Lehre daraus ist nicht, dass die KI gebremst werden sollte. Vielmehr geht es darum, dass die KI so gesteuert werden sollte, wie sie sich entwickelt hat: als das größte und strategisch wichtigste Investitionsprogramm, das die meisten Unternehmen in diesem Jahrzehnt durchführen werden. Die Einführung von KI in diesem Umfang ohne eine gemeinsame Finanzsprache ist so, als würde man eine Fabrik bauen, ohne sich darauf zu einigen, was dort produziert werden soll.
Das Gespräch, das geführt werden muss, bevor der Plan für 2027 endgültig festgelegt wird
Neue Technologien beginnen stets als Experiment und entwickeln sich schließlich zur Infrastruktur. Die KI überschreitet gerade diese Schwelle. Wenn dies geschieht, werden nicht diejenigen Unternehmen erfolgreich sein, die über die meisten KI-Tools verfügen. Es werden vielmehr jene sein, deren Führungskräfte in einer gemeinsamen Sprache erklären können, warum jeder Dollar, der in KI investiert wird, mehr einbringt, als er kostet.
Dieses Gespräch gehört in die nächste Führungskräftesitzung und nicht in den nächsten Haushaltszyklus. Wenn Sie einen Ansatzpunkt suchen: Unsere Sichtweise, warum Kapitalallokation keinen Wert schafft, sondern die zukünftige Nachfrage, bildet den Rahmen für die Frage, die jeder AI-Business-Case beantworten sollte.
Im Jahr 2027 wird KI nicht danach beurteilt werden, was sie leisten kann. Sie wird danach beurteilt werden, was sie einbringt.