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title: Unternehmen haben Schwierigkeiten bei der Messung des Nutzens von Künstlicher Intelligenz
url: https://www.elseif.net/de/unternehmen-haben-schwierigkeiten-bei-der-messung-des-nutzens-von-kunstlicher-intelligenz
published: 2026-11-10T11:03:51+00:00
language: de
section: Agenten
source: https://olhardigital.com.br/2026/11/07/colunistas/ia-e-automacao-avancam-nas-empresas-mas-quem-esta-medindo-o-roi/
organizations: Gartner
publisher: elseif
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# Unternehmen haben Schwierigkeiten bei der Messung des Nutzens von Künstlicher Intelligenz

Viele große Unternehmen setzen auf Hyperautomatisierung, haben jedoch Probleme dabei, den Erfolg dieser Initiativen zu messen. Laut Gartner war die Hyperautomatisierung im Jahr 2024 für 90 Prozent der großen Unternehmen eine zentrale Disziplin, während weniger als 20 Prozent die Messung dieser Maßnahmen beherrschten.

Eine Umfrage unter 662 IT-Leitern im Rahmen der State of the CIO 2026 zeigt, dass nur 19 Prozent der Befragten der Ansicht sind, dass ihre KI-Initiativen die Geschäftsziele erreicht haben. Weniger als die Hälfte, nämlich 47 Prozent, verfügt über formale Leistungskennzahlen. Zudem nennen 32 Prozent schlecht definierte Kennzahlen für den investitionsrendite als Hindernis für eine Skalierung.

Gartner prognostiziert, dass bis zum Jahr 2027 mehr als 40 Prozent der Projekte im Bereich der agentischen KI abgebrochen werden. Als Gründe hierfür werden steigende Kosten, ein unklarer Wert oder unzureichende Risikokontrollen angeführt.

Die Herausforderung besteht darin, dass die Beschleunigung einer einzelnen Aufgabe nicht zwangsläufig den gesamten Prozess verbessert. Ein System kann Dokumente zwar in Sekunden verarbeiten, aber wenn die Genehmigung weiterhin Tage dauert, bleibt die Gesamtdauer der Bearbeitung nahezu unverändert. Wichtige Indikatoren sind daher die Zeit von der Anfrage bis zum Abschluss, die Qualität, die Kosten pro abgeschlossener Anfrage sowie die Kapazität des Teams.

Ein weiteres Problem ist die Berechnung der Produktivität. Die Freisetzung von Arbeitsstunden schafft Kapazitäten, führt aber nicht automatisch zu Einsparungen, sofern die Ausgaben nicht effektiv sinken. Die Kostenrechnung muss Lizenzen, Integrationen, Wartung, Cloud-Verbrauch, Modellkosten und die Behandlung von Ausnahmen berücksichtigen. Eine Gartner-Umfrage unter 353 Daten- und KI-Leitern ergab, dass nur 44 Prozent der Organisationen Finanzoperativen-Praktiken oder finanzielle Grenzwerte für KI eingeführt haben.