Inhouse Schulung: KI-ROI & Controlling von KI-Projekten

KI-ROI & Controlling – Wirtschaftlichkeit von KI-Projekten im Unternehmen messen und steuern ist eine Inhouse-Schulung der Bildungsakademie am Rosental für Geschäftsführung, Controlling, Finance, KI-Projektleitungen, Digitalisierungsverantwortliche, Fachbereiche, IT, PMO, HR, Einkauf, Qualitätsmanagement, Produktion, Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Compliance, die Künstliche Intelligenz nicht nur einführen, sondern wirtschaftlich bewerten, priorisieren, steuern und belastbar reporten möchten.

Die Bildungsakademie am Rosental bietet diese Schulung – branchenübergreifend und überregional – als Inhouse-Präsenzformat im Unternehmen oder als Live-Online-Workshop für verteilte Steuerungs-, Controlling- und KI-Projektteams an. Die Inhalte werden auf vorhandene KI-Initiativen, Kostenstrukturen, Kennzahlensysteme, Budgetlogik, Projektportfolio, Datenlage, Tool-Landschaft, Governance-Reife und konkrete Wirtschaftlichkeitsfragen angepasst.

Die firmeninterne Schulung zeigt, wie Unternehmen KI-ROI realistisch messen: nicht nur über Lizenzkosten und Zeitersparnis, sondern über Prozessdurchlaufzeiten, Qualitätsverbesserung, Fehlerreduktion, Automatisierungsgrad, Produktivitätswirkung, Risikokosten, Kundenerlebnis, Wissensarbeit, Skalierungseffekte, Schulungsaufwand, Change-Kosten, Datenqualität und Governance-Aufwand. Ziel ist ein Controlling-Modell, mit dem KI-Projekte vor der Umsetzung bewertet, während der Umsetzung gesteuert und nach dem Rollout überprüft werden können.

Unser maßgeschneidertes Inhouse-Seminar für KI-ROI, Controlling und Steuerung

Wählen Sie bei Ihrer Anfrage zwischen einer Inhouse-Präsenz-Schulung in Ihrem Unternehmen oder einem Live-Online-Workshop mit Ihrem Team. Die Schulung kann für Geschäftsführung, Controlling, Finance, PMO, KI-Projektleitungen, Digital Office, IT, Fachbereiche, HR, Einkauf, Produktion, Qualitätsmanagement, Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Compliance zugeschnitten werden.

Wirtschaftlichkeit zuerst: Warum KI-Projekte ein eigenes Controlling brauchen

Viele Unternehmen starten KI-Projekte mit großer Erwartung: weniger Routinearbeit, schnellere Analysen, bessere Kommunikation, automatisierte Prozesse, bessere Entscheidungen und produktivere Teams. In der Praxis bleibt der wirtschaftliche Effekt aber oft unscharf, wenn nur Tool-Lizenzen, Prompt-Beispiele oder einzelne Zeitersparnisse betrachtet werden. KI-ROI entsteht nicht automatisch durch die Einführung eines Tools, sondern durch messbare Veränderung in Prozessen, Rollen, Entscheidungen und Ergebnissen.

Die zentrale Frage lautet nicht: „Welche KI-Lösung ist modern?“ Die zentrale Frage lautet: „Welcher messbare wirtschaftliche Effekt entsteht in welchem Prozess, für welche Zielgruppe, mit welchen Kosten, Risiken und Transferbedingungen?“

Für den übergeordneten Einstieg empfehlen wir den Themen-Hub zu KI-Inhouse-Schulungen. Weitere Formate finden Sie in der Übersicht der KI-Inhouse-Kurse. Häufige Grundlagenfragen beantwortet das KI-FAQ der Bildungsakademie am Rosental. Praxisnahe Beispiele finden Sie in den KI-Case Studies und im Magazin Praxiswissen KI/AI/GEO.

KI-ROI-Kompass: Acht Prüffelder vor jeder Investitionsentscheidung

Die Schulung arbeitet mit einem KI-ROI-Kompass. Er hilft, KI-Projekte nicht nach Begeisterung, sondern nach wirtschaftlicher Relevanz, Messbarkeit, Umsetzbarkeit und Risiko zu priorisieren.

Prüffeld	Leitfrage für KI-ROI und Controlling	Typische Schulungsübung
Problemwert	Welches konkrete Geschäftsproblem, welche Kostenstelle oder welcher Engpass soll durch KI verbessert werden?	Use Case vom Toolwunsch zum wirtschaftlichen Problem umformulieren.
Prozesswirkung	Welche Prozesszeit, Fehlerquote, Qualität, Bearbeitungskapazität oder Entscheidungsqualität verändert sich?	Baseline und Zielwert für einen KI-Use-Case definieren.
Kostenbild	Welche direkten und indirekten Kosten entstehen durch Lizenzen, Schulung, Change, Datenarbeit, Integration und Governance?	Total-Cost-of-AI-Tabelle erstellen.
Nutzenlogik	Entsteht Nutzen durch Zeitersparnis, Mehrumsatz, Fehlervermeidung, Qualitätssteigerung, Risikoabsenkung oder Skalierung?	Nutzenarten nach messbar, plausibilisierbar und strategisch clustern.
Datenqualität	Wie belastbar sind die Daten, auf denen Modell, Automatisierung oder Reporting aufbauen?	Datenrisiken und Messfehler in ROI-Berechnung einbauen.
Adoption	Wer nutzt KI tatsächlich, wie häufig, in welcher Qualität und mit welcher Prozessverankerung?	Adoptionsmetriken und Nutzungsgrade definieren.
Risiko	Welche Datenschutz-, Compliance-, Qualitäts-, Sicherheits-, Haftungs- oder Reputationsrisiken können ROI reduzieren?	Risikokosten und Kontrollkosten in die Bewertung aufnehmen.
Skalierung	Lässt sich der Nutzen von Pilotteam auf Fachbereich, Standort, Prozessfamilie oder Unternehmensgruppe übertragen?	Pilot-, Rollout- und Skalierungs-KPIs trennen.

Die BARO-CONTROL-Methode für KI-Wirtschaftlichkeit

Für diese Schulung nutzt die Bildungsakademie am Rosental [BARO] die BARO-CONTROL-Methode. Sie verbindet Kosten, Outcomes, Nutzenhypothesen, Transfer, Risiken, Organisation und Lernschleifen in einem praxistauglichen Modell für KI-ROI und KI-Controlling.

C – Cost Structure: Welche direkten, indirekten, einmaligen und laufenden Kosten entstehen durch das KI-Projekt?
O – Outcome: Welches messbare Ergebnis soll sich in Prozess, Qualität, Umsatz, Kosten, Risiko oder Geschwindigkeit verändern?
N – Nutzenhypothese: Welche wirtschaftliche Wirkung wird vor Projektstart erwartet, und wie wird sie plausibilisiert?
T – Tracking: Welche Baseline, Kennzahlen, Messpunkte, Verantwortlichkeiten und Datenquellen werden genutzt?
R – Risk Adjustment: Welche Risiken, Kontrollkosten, Fehlerraten, Datenschutzfragen und Governance-Aufwände beeinflussen den ROI?
O – Organisation: Welche Rollen übernehmen Controlling, Fachbereich, IT, Datenschutz, KI-Beauftragte, PMO und Geschäftsführung?
L – Learning Loop: Wie werden Pilotdaten, Nutzungsdaten, Feedback, Abweichungen und Skalierungsentscheidungen regelmäßig ausgewertet?

Die Methode verhindert, dass KI-Wirtschaftlichkeit nur rückblickend geschätzt wird. Sie macht KI-ROI bereits vor Projektstart steuerbar und verbindet Controlling, Fachbereich, Projektmanagement und Governance in einem gemeinsamen Bewertungsrahmen.

KI-ROI richtig berechnen: Formel, Grenzen und Ergänzungen

Die klassische ROI-Logik bleibt auch bei KI relevant: Investition, Nutzen und Zeitraum müssen ins Verhältnis gesetzt werden. Gleichzeitig ist KI-ROI anspruchsvoller als bei klassischen Softwareprojekten, weil Nutzen oft über Adoption, Prozessveränderung, Datenqualität und Lernkurven entsteht.

ROI-Baustein	Typische Inhalte bei KI-Projekten	Controlling-Frage
Investition	Lizenzen, Beratung, Schulung, Datenaufbereitung, Integration, Sicherheit, Governance, Change.	Welche Kosten fallen einmalig, laufend oder skalierungsabhängig an?
Direkter Nutzen	Zeitersparnis, Automatisierung, Fehlerreduktion, kürzere Durchlaufzeiten, geringerer manueller Aufwand.	Welche Wirkung lässt sich mit Baseline und Messpunkt belegen?
Indirekter Nutzen	Bessere Entscheidungsqualität, höheres Servicelevel, bessere Wissensarbeit, schnellere Kommunikation.	Wie wird der Nutzen plausibilisiert, wenn er nicht vollständig monetarisierbar ist?
Risikokorrektur	Fehlentscheidungen, Datenschutzrisiken, Qualitätsfehler, Halluzinationen, Reputationsschäden, Kontrollaufwand.	Welche Risikokosten oder Governance-Kosten reduzieren den Nettoeffekt?
Adoption	Nutzungsquote, Nutzungsqualität, aktive Teams, wiederkehrende Nutzung, Prozessverankerung.	Wird KI tatsächlich im Zielprozess genutzt oder nur eingeführt?
Skalierung	Übertragung auf weitere Teams, Standorte, Prozessvarianten, Produktgruppen oder Länder.	Welche Effekte bleiben beim Rollout stabil, welche verwässern?

Die Schulung arbeitet deshalb nicht nur mit einer einfachen ROI-Formel, sondern mit einem erweiterten KI-Business-Case: Netto-Nutzen = messbarer Prozessnutzen + plausibilisierter strategischer Nutzen – direkte Kosten – indirekte Kosten – Risikokosten – Kontrollkosten.

Von der Tool-Metrik zur Prozess-Metrik

Ein häufiger Fehler besteht darin, KI-ROI nur auf Ebene eines Tools zu messen: Lizenzkosten, Zahl der Nutzer, Anzahl der Prompts oder eingesparte Minuten pro Aufgabe. Diese Werte sind nützlich, reichen aber nicht aus. Entscheidend ist, ob sich ein relevanter Geschäftsprozess verbessert.

Ein KI-Tool erzeugt noch keinen ROI. ROI entsteht erst, wenn ein Prozess schneller, günstiger, stabiler, besser, risikoärmer oder skalierbarer wird.

Tool-Metrik: Wie viele Personen nutzen ChatGPT, Copilot oder ein KI-System?
Aktivitäts-Metrik: Wie viele Prompts, Zusammenfassungen, Analysen oder Automationen entstehen?
Prozess-Metrik: Welche Bearbeitungszeit, Fehlerquote, Durchlaufzeit oder Servicequalität verändert sich?
Business-Metrik: Welche Kosten, Umsätze, Risiken, Margen, Kundenzufriedenheit oder Kapazitäten verändern sich?
Governance-Metrik: Wie viele Use Cases sind geprüft, freigegeben, dokumentiert und sicher skaliert?

Die OECD beschreibt KI als Technologie mit Potenzial für Produktivitätssteigerung, weist aber zugleich darauf hin, dass messbare Effekte von Adoption, betrieblicher Nutzung und Umsetzung abhängen. OECD: The Adoption of Artificial Intelligence in Firms

Kennzahlenlandkarte für KI-Projekte

Die Schulung entwickelt eine Kennzahlenlandkarte, die verschiedene Nutzenarten von KI sichtbar macht. So kann ein Unternehmen entscheiden, ob ein Use Case primär produktivitäts-, qualitäts-, risiko-, umsatz- oder wissensorientiert gesteuert werden sollte.

Nutzenfeld	Mögliche Kennzahlen	Beispielhafte Anwendung
Produktivität	Bearbeitungszeit, Durchlaufzeit, manuelle Arbeitsschritte, Automatisierungsgrad.	KI erstellt Erstentwürfe für Berichte, Angebote, Supportantworten oder Projektstatus.
Qualität	Fehlerquote, Nacharbeit, Vollständigkeit, Konsistenz, Prüfaufwand.	KI unterstützt Qualitätsberichte, Reklamationsanalyse oder Dokumentationsprüfung.
Umsatz	Conversion, Angebotsgeschwindigkeit, Lead-Bearbeitung, Cross-Selling, Kundenreaktionszeit.	KI unterstützt Vertrieb, Kundenservice, Beratung oder Marketingkommunikation.
Kosten	Prozesskosten, externe Dienstleistungskosten, Supportkosten, Rechercheaufwand, Schulungsaufwand.	KI reduziert manuelle Recherche, Dokumentenvorbereitung oder repetitive Kommunikationsarbeit.
Risiko	Anzahl kritischer Fehler, Datenschutzvorfälle, Compliance-Abweichungen, Freigabefehler.	KI-Output wird mit Checklisten, Freigaben und Datenampeln kontrolliert.
Wissen	Suchzeit, Wiederverwendung von Wissen, Onboarding-Zeit, FAQ-Nutzung, interne Antwortqualität.	Interne KI-Chatbots oder RAG-Systeme machen Dokumentenwissen schneller auffindbar.
Adoption	aktive Nutzer, Wiederholungsnutzung, Prompt-Qualität, geschulte Rollen, Teamabdeckung.	KI-Kompetenz wird nach Rollen, Teams und Use Cases ausgebaut.

Use-Case-Landkarte: Welche KI-Projekte wirtschaftlich messbar werden

Nicht jeder KI-Use-Case lässt sich gleich gut monetarisieren. Die Schulung unterscheidet zwischen direkt messbaren, plausibilisierbaren und strategischen Nutzenfeldern.

Use-Case-Typ	Messbarkeit	Typische ROI-Logik
Text- und Dokumentenautomatisierung	hoch	Bearbeitungszeit, Erstentwurfsquote, Korrekturaufwand, Wiederverwendbarkeit.
Kundenservice und Support	hoch	Antwortzeit, First Contact Resolution, Ticketvolumen, Eskalationsquote, Servicekosten.
Projektmanagement und Reporting	mittel bis hoch	Statusbericht-Aufwand, Meetingnachbereitung, Entscheidungsqualität, Transparenz.
Datenanalyse und Controlling	hoch	Analysezeit, Reportingfrequenz, Fehlerquote, Management-Entscheidungszeit.
HR, Recruiting und Weiterbildung	mittel	Time-to-Hire, Onboarding-Zeit, Schulungsabdeckung, Qualitätsbewertung.
Produktion und Qualitätsmanagement	mittel bis hoch	Ausschuss, Nacharbeit, OEE, Stillstand, Prüfaufwand, Reklamationskosten.
KI-Agenten und Automatisierung	hoch, aber risikobehaftet	Automatisierungsgrad, Prozesskosten, Fehlerfolgen, Kontrollaufwand, Skalierung.
Governance und Risikoreduktion	indirekt	vermiedene Fehler, Freigabesicherheit, Compliance-Reife, geringere Schattennutzung.

Für datenintensive Use Cases passt ergänzend die Inhouse-Schulung „Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz“. Für Projektsteuerung eignet sich das Inhouse-Seminar „KI im Projektmanagement – Planung, Reporting, Risiken und Kommunikation“.

Total Cost of AI: Welche Kosten häufig übersehen werden

KI-Projekte wirken in der Startphase oft günstiger, als sie tatsächlich sind. Die Lizenzkosten sind sichtbar, die indirekten Kosten dagegen häufig nicht. Ein belastbares Controlling muss deshalb den gesamten Kostenrahmen betrachten.

Lizenzen: KI-Tools, Copilot-Lizenzen, API-Kosten, Plattformkosten, Add-ons und Nutzerkontingente.
Implementierung: Konfiguration, Integration, Schnittstellen, Datenzugriff, Testphase und Rollout.
Datenarbeit: Datenqualität, Bereinigung, Klassifikation, Berechtigungen, RAG-Dokumente, Stammdaten.
Schulung: AI Literacy, rollenbezogene Schulungen, Führungskräfte-Training und Multiplikatoren.
Change: Kommunikation, Adoption, Prozessanpassung, Betriebsrat, interne FAQ und Support.
Governance: Tool-Freigaben, Datenschutz, Compliance, Sicherheitsprüfung, Monitoring und Dokumentation.
Kontrolle: Output-Prüfung, menschliche Freigabe, Audit, Qualitätssicherung und Fehlerkorrektur.
Skalierung: neue Teams, weitere Standorte, zusätzliche Datenquellen, Supportstrukturen und Betriebsmodell.

Für Microsoft-365-nahe Wirtschaftlichkeitsfragen kann zusätzlich die Inhouse-Schulung „Microsoft 365 Copilot sicher und produktiv im Unternehmen einsetzen“ sinnvoll sein.

Baseline, Pilot und Rollout: So wird KI-Wirkung messbar

KI-ROI ist nur steuerbar, wenn vor der Umsetzung eine Ausgangslage festgelegt wird. Ohne Baseline bleibt unklar, ob eine Verbesserung wirklich durch KI entstanden ist oder nur angenommen wird.

Phase	Controlling-Aufgabe	Typisches Ergebnis
Vor Projektstart	Problem, Baseline, Zielwert, Kostenannahmen und Nutzenhypothese definieren.	KI-Business-Case mit Messlogik.
Pilot	Nutzungsdaten, Prozessdaten, Feedback, Fehler, Kontrollaufwand und Akzeptanz messen.	Pilotreport mit Stop-Go-Scale-Entscheidung.
Rollout	Adoption, Kosten, Skaleneffekte, Supportaufwand und Prozesswirkung kontrollieren.	Rollout-Dashboard mit Team- oder Standortvergleich.
Betrieb	ROI, Risiken, Modellqualität, Governance-Kosten und Nutzenstabilität regelmäßig prüfen.	KI-Controlling im Regelbetrieb.
Optimierung	Use Cases erweitern, Prozesse anpassen, Schulung vertiefen und Automatisierung verbessern.	Verbesserungsschleife und Portfolio-Update.

KI-Portfolio steuern: Welche Projekte priorisiert werden sollten

Viele Unternehmen haben mehr KI-Ideen als Umsetzungskapazität. Deshalb braucht es ein Portfolio-Modell, das Nutzen, Aufwand, Risiko und strategische Relevanz vergleichbar macht.

Quick Wins: hoher Nutzen, geringe technische Komplexität, niedriges Risiko, kurze Umsetzung.
Strategische Hebel: hoher Nutzen, höhere Komplexität, stärkerer Governance- und Datenbedarf.
Lernprojekte: begrenzter wirtschaftlicher Nutzen, aber hoher Kompetenz- und Erfahrungsgewinn.
Risikoprojekte: potenziell hoher Nutzen, aber erhebliche Datenschutz-, Qualitäts-, Sicherheits- oder Haftungsrisiken.
Stop-Kandidaten: geringer Nutzen, hohe Komplexität, schwache Datenlage oder unklare Verantwortung.

Das Portfolio-Modell hilft, KI nicht breit und unkoordiniert zu verteilen, sondern gezielt dort zu investieren, wo messbarer Nutzen und beherrschbares Risiko zusammenkommen.

KI-ROI-Dashboard: Welche Kennzahlen in die Geschäftsführung gehören

Für Geschäftsführung und Steuerungsgremien braucht KI-Controlling andere Kennzahlen als für operative Teams. Das Seminar entwickelt ein Dashboard, das wirtschaftliche Wirkung und Steuerbarkeit verbindet.

Dashboard-Bereich	Beispielkennzahlen	Management-Nutzen
Portfolio	Anzahl Use Cases, Status, Priorität, Budget, erwarteter Nutzen, Risikoampel.	Zeigt, welche KI-Projekte laufen und welche gestoppt oder skaliert werden sollten.
Wirtschaftlichkeit	Investition, Netto-Nutzen, Payback, ROI-Korridor, laufende Kosten, Skalierungskosten.	Macht Investitionslogik und Budgetsteuerung sichtbar.
Adoption	aktive Nutzer, Nutzungsfrequenz, Teamabdeckung, Schulungsquote, Prompt-Reife.	Zeigt, ob KI tatsächlich im Arbeitsalltag angekommen ist.
Prozesswirkung	Durchlaufzeit, Fehlerquote, Automatisierungsgrad, Bearbeitungszeit, Servicelevel.	Verbindet KI-Nutzung mit operativer Wirkung.
Risiko und Governance	freigegebene Use Cases, offene Prüfungen, Vorfälle, Datenschutzstatus, Kontrollaufwand.	Verhindert, dass ROI ohne Risiko- und Compliance-Sicht bewertet wird.
Transfer	Folgeschulungen, offene Maßnahmen, Wiederverwendung von Vorlagen, skalierte Prozesse.	Zeigt, ob Pilotwissen in die Organisation übertragen wird.

Risikokosten: Warum KI-ROI nicht ohne Governance funktioniert

KI-Projekte können wirtschaftlichen Nutzen schaffen, aber auch neue Kosten und Risiken erzeugen. Dazu gehören falsche Ergebnisse, Datenschutzverstöße, Qualitätsfehler, Sicherheitsrisiken, Reputationsschäden, Fehlentscheidungen, Shadow AI, unklare Verantwortlichkeiten und mangelnde Nachvollziehbarkeit.

Ein KI-Projekt mit scheinbar hohem ROI kann wirtschaftlich schwach sein, wenn Kontrollaufwand, Fehlerkosten, Datenschutzrisiken und Governance-Lücken nicht berücksichtigt werden.

Risikokosten als Szenario erfassen: niedrig, realistisch, kritisch.
Kontrollkosten für menschliche Prüfung, Qualitätssicherung und Freigaben einplanen.
Datenschutz-, Sicherheits- und Compliance-Prüfungen als Teil der Projektkosten behandeln.
Halluzinationen, Bias und Quellenfehler in Output-Qualität einbeziehen.
Stop-Kriterien für unsichere oder unwirtschaftliche Use Cases definieren.
Governance nicht als Bremse, sondern als ROI-Schutz verstehen.

Das NIST AI Risk Management Framework bietet mit Funktionen wie Govern, Map, Measure und Manage einen strukturierten Rahmen, um KI-Risiken systematisch zu erfassen und zu steuern. NIST: AI Risk Management Framework

EU AI Act, Art. 4 und Controlling: Kompetenz als Kosten- und Risikofaktor

KI-Kompetenz ist nicht nur ein Schulungsthema, sondern ein wirtschaftlicher Faktor. Wenn Mitarbeitende KI falsch nutzen, vertrauliche Daten eingeben, Ergebnisse ungeprüft übernehmen oder falsche Erwartungen an Automatisierung haben, sinkt der tatsächliche ROI. Art. 4 des EU AI Act macht KI-Kompetenz zu einem Governance-Baustein.

Schulungskosten in den KI-Business-Case aufnehmen.
Kompetenzniveau nach Zielgruppen und Use Cases planen.
Adoption nicht nur als Nutzungszahl, sondern als sichere Nutzung messen.
Fehlerkosten durch unzureichende KI-Kompetenz berücksichtigen.
Schulungsnachweise, Rollenbezug und Wiederholungslogik dokumentieren.

Für rollenbezogenen Kompetenzaufbau passt ergänzend die Inhouse-Schulung „KI-Kompetenz-Schulung nach EU AI Act“. Für Governance-Rollen eignet sich die Inhouse-Schulung „KI-Beauftragter im Unternehmen“.

Praxislabor 1: KI-Projektportfolio wirtschaftlich bewerten

Im ersten Praxislabor sammeln die Teilnehmenden vorhandene oder geplante KI-Use-Cases. Ziel ist eine priorisierte Portfolio-Sicht mit Nutzen, Aufwand, Risiko und Messbarkeit.

KI-Ideen aus Fachbereichen, IT, Controlling, HR, Vertrieb, Service, Produktion oder Verwaltung sammeln.
Use Cases nach wirtschaftlichem Problem, Zielprozess und Nutzenart beschreiben.
Aufwand, Datenlage, Governance-Bedarf und Risiko bewerten.
Quick Wins, strategische Hebel, Lernprojekte und Stop-Kandidaten unterscheiden.
erste Prioritäten für Pilotierung und Budgetgespräch ableiten.

Praxislabor 2: Business Case und ROI-Korridor berechnen

Im zweiten Praxislabor entsteht ein Business Case für einen konkreten KI-Use-Case. Die Teilnehmenden arbeiten bewusst mit Korridoren statt Scheingenauigkeit.

Baseline für aktuellen Prozessaufwand definieren.
direkte und indirekte Kosten erfassen.
Nutzenhypothesen nach konservativ, realistisch und ambitioniert formulieren.
Kontroll-, Schulungs-, Change- und Governance-Kosten ergänzen.
Payback, ROI-Korridor und Stop-Go-Scale-Kriterien ableiten.
Management-Summary für Entscheidungsrunde vorbereiten.

Praxislabor 3: KPI-Dashboard für KI-Projekte entwickeln

Im dritten Praxislabor entwickeln die Teilnehmenden ein KI-Controlling-Dashboard. Ziel ist ein steuerbares Reporting, das nicht nur Nutzung zeigt, sondern Wirkung.

Kennzahlen nach Portfolio, Wirtschaftlichkeit, Adoption, Prozesswirkung und Risiko sortieren.
Messpunkte vor, während und nach dem Pilot definieren.
Datenquellen und Verantwortlichkeiten festlegen.
Dashboard-Ansicht für Geschäftsführung und operative Teams unterscheiden.
Ampellogik für Nutzen, Risiko und Transfer entwickeln.
Reportingfrequenz und Review-Termine planen.

Praxislabor 4: Risikokosten und Governance-Aufwand einpreisen

Im vierten Praxislabor werden Risiken nicht nur qualitativ diskutiert, sondern in die Wirtschaftlichkeitslogik integriert. Dadurch entsteht ein realistischeres Bild des Netto-Nutzens.

Datenschutz-, Compliance-, Qualitäts-, Sicherheits- und Reputationsrisiken erfassen.
Kontrollaufwand für menschliche Prüfung und Freigaben bewerten.
Fehlerkosten und mögliche Folgekosten als Szenario aufnehmen.
Governance-Aufwand in Budget und Zeitplan integrieren.
Risikokorridore für Pilot und Rollout entwickeln.
Entscheiden, wann ein Projekt wirtschaftlich nicht tragfähig ist.

Praxislabor 5: KI-ROI-Story für Geschäftsführung und Fachbereiche

Im fünften Praxislabor wird der Business Case in eine verständliche Entscheidungslogik übersetzt. Controlling, Fachbereich und Projektleitung lernen, KI-Projekte nicht technisch, sondern wirtschaftlich und strategisch zu erklären.

Nutzenhypothese in Management-Sprache formulieren.
Messlogik, Risiken und Annahmen transparent darstellen.
Budgetbedarf und erwarteten Nutzen plausibel verbinden.
Pilot-, Rollout- und Skalierungsentscheidung sauber trennen.
Entscheidungsvorlage mit Stop-Go-Scale-Optionen vorbereiten.
Follow-up-Messung und Verantwortlichkeiten festlegen.

Case-Study-Bezug: KI wirtschaftlich steuern statt nur einführen

In den KI-Case Studies der Bildungsakademie am Rosental finden Sie Praxisberichte zu KI-Einführung, Projektsteuerung, Datenarbeit, Reporting, Prozessverbesserung und Governance. Für KI-ROI und Controlling sind vor allem Fälle relevant, in denen Use Cases priorisiert, Nutzenziele definiert, Transfermaßnahmen entwickelt und Fachbereiche in die Steuerung eingebunden wurden.

Als Praxisbezug eignet sich besonders die Case Study zum KI-Workshop für einen Maschinenbauer in Siegen, weil dort Produktionsdaten, Qualität und Servicewissen nicht nur als Toolthema, sondern als messbarer Prozess- und Transferansatz betrachtet wurden.

Der Case-Study-Bezug zeigt: KI-ROI entsteht nicht durch Einzelprompts, sondern durch wiederholbare Anwendung in echten Arbeitsprozessen. Genau diese Verbindung aus Use Case, Messlogik, Schulung, Datenqualität, Governance und Transfer steht im Mittelpunkt dieses Seminars.

DACH-Format: Inhouse beim Kunden oder Live-Online

Die Schulung wird ausschließlich als firmeninternes Format durchgeführt. Sie ist kein offenes Seminar mit Einzelbuchungen. Dadurch können KI-Projektportfolio, Kostenstruktur, Controlling-Systeme, Fachbereichsrealität, Datenlage, Tool-Landschaft, Governance-Reife, Entscheidungswege und konkrete Wirtschaftlichkeitsfragen gezielt einbezogen werden.

Inhouse beim Kunden: Präsenzformat für Geschäftsführung, Controlling, Finance, KI-Projektteams, IT, Fachbereiche, PMO, HR, Einkauf, Produktion, Qualität und Compliance an Ihrem Standort.
Live-Online: Interaktiver Online-Workshop für verteilte Controlling-, Digitalisierungs- und Fachbereichsteams.
Individuelle Anpassung: Abstimmung auf vorhandene KI-Projekte, Budgetlogik, Kennzahlen, Investitionsprozesse und Steuerungsgremien.
Praxisorientierter Transfer: Entwicklung erster ROI-Matrix, Kostenmodell, KPI-Dashboard, Portfolio-Bewertung und Management-Story.
Optionale Transferphase: Nach 4 bis 8 Wochen kann ein Follow-up genutzt werden, um Pilotdaten, Business Cases und Reportinglogik weiterzuentwickeln.

Einordnung durch die Bildungsakademie am Rosental

„KI-ROI entsteht nicht durch die Einführung eines Tools, sondern durch messbare Veränderung im Prozess. Wer KI wirtschaftlich steuern will, braucht Baseline, Nutzenhypothese, Kostenbild, Risikokorrektur und eine ehrliche Adoptionsmessung.“

Kay Schönewerk, Leiter der Bildungsakademie am Rosental

Die Bildungsakademie am Rosental versteht KI-Controlling als Verbindung aus Wirtschaftlichkeit, Prozesswissen, Datenqualität, Governance, Veränderungsmanagement und realistischer Nutzenmessung. Im Mittelpunkt steht nicht eine optimistische KI-Rechnung, sondern eine steuerbare Entscheidungsgrundlage für Pilotierung, Rollout und Skalierung.

Stimmen aus der Praxis

„Die Schulung hat uns geholfen, KI-Projekte nicht mehr nur nach Toolkosten zu bewerten. Besonders hilfreich waren ROI-Korridor, Risikokosten und die Trennung zwischen Pilot- und Rollout-Kennzahlen.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Controlling-Leitung, mittelständisches Unternehmen

„Für unsere Geschäftsführung war wichtig, dass KI-Nutzen nicht schön gerechnet wurde. Die Arbeit mit Baseline, Adoptionsquote und Prozesswirkung hat unsere Projektbewertung deutlich verbessert.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, Digitalisierungsleitung, Industrieunternehmen

„Wir konnten aus dem Workshop direkt ein Dashboard für laufende KI-Piloten ableiten. Es verbindet Kosten, Nutzen, Risiken, Schulungsstand und offene Governance-Fragen.“

Anonymisierte Teilnehmerstimme, PMO-Verantwortung, öffentlicher Träger

Was Teilnehmende nach der Schulung besser können

Nach der Schulung verfügen Teilnehmende über ein realistisches Verständnis dafür, wie KI-Projekte wirtschaftlich bewertet, priorisiert und gesteuert werden können. Sie können Nutzenhypothesen formulieren, Kosten vollständig erfassen, Kennzahlen entwickeln und Risiken in die Wirtschaftlichkeitsbewertung einbeziehen.

Sie unterscheiden Tool-Metriken, Aktivitätsmetriken, Prozessmetriken und Business-Metriken.
Sie entwickeln Business Cases für KI-Projekte mit Baseline, Nutzenhypothese und Kostenbild.
Sie berechnen ROI-Korridore statt scheinpräziser Einmalwerte.
Sie berücksichtigen Schulung, Change, Datenarbeit, Integration, Governance und Kontrollkosten.
Sie priorisieren KI-Use-Cases nach Nutzen, Aufwand, Risiko, Datenlage und Skalierbarkeit.
Sie entwickeln KPI-Dashboards für Geschäftsführung, Controlling und operative Teams.
Sie bewerten Risikokosten und Governance-Aufwand als Teil des Netto-Nutzens.
Sie erhalten eine Grundlage für KI-Portfolio-Steuerung, Pilotentscheidungen und Rollout-Controlling.

Abgrenzung zu anderen KI-Kursen

Diese Schulung konzentriert sich auf KI-ROI, Wirtschaftlichkeit, Controlling, Business Case, Portfolio-Steuerung, Kennzahlen, Risikokosten und Management-Reporting. Für angrenzende Fragestellungen können andere KI-Inhouse-Schulungen der Bildungsakademie am Rosental sinnvoll sein.

Datenanalyse und Controlling mit künstlicher Intelligenz: stärkerer Fokus auf Datenanalyse, Kennzahleninterpretation, Reporting und Forecasting.
KI im Projektmanagement: stärkerer Fokus auf Planung, Statusberichte, Risiken und Projektkommunikation.
KI-Beauftragter im Unternehmen: stärkerer Fokus auf Governance-Rolle, KI-Inventar, EU AI Act und interne Koordination.
KI-Richtlinie für Unternehmen entwickeln: stärkerer Fokus auf interne Regeln, Tool-Ampel, Datenampel und Shadow AI.
KI-Agenten und No-Code-Automatisierung: stärkerer Fokus auf Workflows, Automatisierung, n8n, Make und Power Automate.
KI-Kompetenz-Schulung nach EU AI Act: stärkerer Fokus auf Art. 4 KI-VO, AI Literacy und Schulungsnachweis.

Pro und Contra: KI-ROI messen und steuern

Ein KI-ROI-Modell kann Investitionen deutlich besser steuerbar machen. Gleichzeitig besteht die Gefahr, KI-Wirkung zu eng, zu früh oder zu scheinpräzise zu bewerten.

Chancen	Grenzen und Risiken
KI-Projekte werden nach wirtschaftlicher Wirkung statt nach Toolbegeisterung priorisiert.	Zu frühe ROI-Forderungen können Lernprojekte und notwendige Kompetenzentwicklung ausbremsen.
Business Cases werden transparenter, weil Kosten, Nutzen, Risiken und Adoption gemeinsam betrachtet werden.	Zu einfache ROI-Formeln unterschätzen Change, Datenarbeit, Governance und Kontrollaufwand.
Geschäftsführung, Controlling und Fachbereiche erhalten eine gemeinsame Entscheidungsgrundlage.	Indirekte Nutzen wie Wissensaufbau, Entscheidungsqualität oder Risikoreduktion sind schwer monetarisierbar.
KI-Piloten können mit Stop-Go-Scale-Logik sauberer gesteuert werden.	Schlechte Datenqualität kann auch ein gutes Dashboard irreführend machen.
Risikokosten und Governance-Aufwand werden sichtbar, bevor Schäden entstehen.	Die Schulung ersetzt keine Finanzberatung, keine Rechtsprüfung und keine technische Due Diligence.

FAQ zur Inhouse-Schulung KI-ROI & Controlling

Was lernt unser Team in dieser Inhouse-Schulung?

Ihr Team lernt, wie KI-Projekte wirtschaftlich bewertet, priorisiert, gemessen und gesteuert werden können. Dazu gehören Business Case, ROI-Korridor, Total Cost of AI, Baseline, Nutzenhypothese, Prozesskennzahlen, Adoptionsmetriken, Risikokosten, Governance-Aufwand, KPI-Dashboard, Pilotlogik, Rollout-Controlling und Management-Reporting.

Für welche Zielgruppen eignet sich die Schulung?

Die Schulung eignet sich für Geschäftsführung, Controlling, Finance, KI-Projektleitungen, PMO, IT, Digital Office, Fachbereiche, HR, Einkauf, Produktion, Qualitätsmanagement, Marketing, Vertrieb, Kundenservice, Compliance und Datenschutz. Besonders sinnvoll ist sie, wenn KI-Projekte nicht nur gestartet, sondern wirtschaftlich gesteuert werden sollen.

Wie berechnet man den ROI eines KI-Projekts?

Der ROI eines KI-Projekts wird aus Nutzen, Kosten und Zeitraum abgeleitet. Bei KI sollten zusätzlich Schulung, Change, Datenarbeit, Integration, Governance, Kontrollaufwand, Risikokosten und Adoptionsgrad berücksichtigt werden. Die Schulung arbeitet deshalb mit ROI-Korridoren statt scheinpräziser Einzelwerte.

Warum reicht Lizenzkostenvergleich bei KI nicht aus?

Lizenzkosten zeigen nur einen kleinen Teil der Wirtschaftlichkeit. KI verursacht auch Kosten für Datenaufbereitung, Schulung, Prozessanpassung, Integration, Datenschutz, Sicherheit, Support, Governance und menschliche Kontrolle. Entscheidend ist außerdem, ob sich ein relevanter Prozess wirklich verbessert und nicht nur ein Tool genutzt wird.

Welche Kennzahlen sind für KI-ROI wichtig?

Wichtige Kennzahlen sind Bearbeitungszeit, Durchlaufzeit, Fehlerquote, Automatisierungsgrad, Nutzungsquote, aktive Nutzer, Prozesskosten, Servicelevel, Qualitätswirkung, Umsatzbeitrag, Risikoreduktion, Kontrollaufwand, Schulungsquote und Skalierungseffekt. Welche Kennzahlen passen, hängt vom Use Case und Zielprozess ab.

Was ist Total Cost of AI?

Total Cost of AI bezeichnet die Gesamtkosten eines KI-Projekts. Dazu gehören Lizenzen, APIs, Implementierung, Integration, Datenarbeit, Schulung, Change, Governance, Datenschutz, IT-Sicherheit, Support, Betrieb, Monitoring, menschliche Kontrolle und Skalierung. Diese Kosten werden in klassischen KI-Business-Cases häufig unterschätzt.

Wie misst man Zeitersparnis durch KI realistisch?

Zeitersparnis wird realistisch gemessen, indem zunächst eine Baseline für den bisherigen Prozess erhoben wird. Danach wird geprüft, wie viel Zeit KI in einem klar definierten Arbeitsschritt spart und welcher Prüf-, Korrektur- oder Freigabeaufwand hinzukommt. Nur die Netto-Zeitersparnis ist wirtschaftlich relevant.

Wie misst man KI-Nutzen, der nicht direkt monetär ist?

Nicht monetärer KI-Nutzen kann über Proxy-Kennzahlen erfasst werden: bessere Entscheidungsqualität, schnellere Reaktionszeit, höhere Vollständigkeit, weniger Nacharbeit, bessere Wissensverfügbarkeit, höhere Kundenzufriedenheit oder geringere Risiken. Die Schulung zeigt, wie solche Effekte plausibilisiert und in Management-Reports dargestellt werden können.

Was ist eine Baseline bei KI-Projekten?

Eine Baseline beschreibt den Ausgangszustand vor KI-Einsatz. Sie kann Bearbeitungszeit, Kosten, Fehlerquote, Ticketvolumen, Durchlaufzeit, Ausschuss, Nacharbeit, Reportingaufwand oder Servicelevel enthalten. Ohne Baseline lässt sich später kaum belegen, ob KI tatsächlich eine Verbesserung bewirkt hat.

Wie unterscheidet man Pilot-KPIs und Rollout-KPIs?

Pilot-KPIs prüfen Machbarkeit, Akzeptanz, Datenqualität, erste Wirkung und Risiken in begrenztem Umfang. Rollout-KPIs prüfen Skalierung, stabile Nutzung, Kostenentwicklung, Prozesswirkung, Supportaufwand und Governance im größeren Betrieb. Beide Ebenen sollten getrennt gemessen werden, damit Pilot-Erfolge nicht überschätzt werden.

Welche Rolle spielt Adoption im KI-ROI?

Adoption ist entscheidend, weil KI nur dann wirtschaftlich wirkt, wenn Mitarbeitende sie tatsächlich, wiederkehrend und fachlich korrekt nutzen. Reine Lizenzaktivierung reicht nicht aus. Gemessen werden sollten aktive Nutzung, Nutzungsqualität, Schulungsstand, Prozessverankerung, Wiederholungsnutzung und Feedback der Fachbereiche.

Wie werden Risikokosten in KI-ROI einbezogen?

Risikokosten entstehen durch falsche Ergebnisse, Datenschutzprobleme, Qualitätsfehler, Sicherheitsrisiken, Compliance-Verstöße, Reputationsschäden und menschlichen Kontrollaufwand. Sie können als Szenarien in den Business Case aufgenommen werden. Dadurch wird der Netto-Nutzen realistischer als bei einer reinen Zeitersparnisrechnung.

Wie hilft die Schulung bei KI-Portfoliosteuerung?

Die Schulung zeigt, wie KI-Use-Cases nach Nutzen, Aufwand, Datenlage, Risiko, strategischer Relevanz und Skalierbarkeit priorisiert werden. Dadurch können Unternehmen Quick Wins, strategische Hebel, Lernprojekte, Risikoprojekte und Stop-Kandidaten unterscheiden. Das erleichtert Budgetentscheidungen und verhindert unkoordinierten Tool-Einsatz.

Was gehört in ein KI-ROI-Dashboard?

Ein KI-ROI-Dashboard sollte Portfolio-Status, Investition, erwarteten Nutzen, tatsächlichen Nutzen, Adoptionsgrad, Prozesskennzahlen, Risiken, Governance-Status, Schulungsstand, offene Prüfungen und Skalierungseffekte enthalten. Geschäftsführung und operative Teams benötigen dabei unterschiedliche Detailgrade.

Wie bewertet man Microsoft 365 Copilot wirtschaftlich?

Microsoft 365 Copilot sollte nicht nur nach Lizenzkosten bewertet werden. Relevant sind Nutzungsquote, Zeitersparnis in Outlook, Teams, Word, Excel und PowerPoint, bessere Wissensarbeit, Meetingeffizienz, Datenqualität, Berechtigungsstruktur, Schulungsaufwand, Informationsschutz und konkrete Prozesswirkung in Teams oder Fachbereichen.

Wie bewertet man KI-Agenten wirtschaftlich?

KI-Agenten werden wirtschaftlich über Automatisierungsgrad, eingesparte Prozessschritte, Fehlerfolgen, Kontrollaufwand, Datenflüsse, Systemintegration, Eskalationen und Skalierung bewertet. Je stärker ein Agent Aktionen auslöst, desto wichtiger werden Risikokosten, Freigaben und Monitoring. Automatisierung darf Verantwortung nicht unsichtbar machen.

Wie hängen KI-ROI und KI-Governance zusammen?

KI-Governance schützt den ROI, weil sie Fehlentscheidungen, Datenschutzprobleme, Shadow AI, unsichere Toolnutzung und unkontrollierte Automatisierung reduziert. Governance verursacht zwar Aufwand, verhindert aber Folgekosten. Deshalb sollten Freigaben, Datenampel, Schulung, Monitoring und Risikoprüfung Teil des Business Case sein.

Welche Rolle spielt Art. 4 des EU AI Act?

Art. 4 des EU AI Act ist wirtschaftlich relevant, weil KI-Kompetenz Voraussetzung für sichere und wirksame Nutzung ist. Schulungen, Rollenklärung und Nachweisdokumentation verursachen Kosten, reduzieren aber Fehlanwendung und Risiken. KI-Kompetenz sollte deshalb im KI-Business-Case berücksichtigt werden.

Kann die Schulung mit unseren echten KI-Projekten arbeiten?

Ja, die Schulung kann mit Ihren echten KI-Projektideen, Business Cases, Dashboards oder Pilotvorhaben arbeiten. Vertrauliche Daten sollten vorab anonymisiert oder aggregiert werden. Dadurch entsteht ein praxisnaher Workshop, der direkt auf Ihre Steuerungsfragen, Kennzahlen und Budgetlogik einzahlt.

Kann im Kurs ein KI-ROI-Modell entstehen?

Ja, ein realistisches Ergebnis kann ein erstes KI-ROI-Modell sein. Es enthält Use-Case-Beschreibung, Baseline, Kostenbild, Nutzenhypothese, Kennzahlen, Risiken, Kontrollkosten, Pilotlogik und Reportingstruktur. Ein finaler Business Case sollte anschließend mit Controlling, Fachbereich, IT, Datenschutz und Führung abgestimmt werden.

Welche Rolle spielt Controlling bei KI-Projekten?

Controlling hilft, KI-Projekte von Anfang an wirtschaftlich zu strukturieren. Es definiert Baselines, Kostenlogik, Nutzenannahmen, KPIs, Budgettracking, Reporting und Abweichungsanalyse. Dadurch wird KI nicht nur als Innovationsprojekt, sondern als steuerbare Investition betrachtet.

Welche Rolle spielt die Geschäftsführung?

Die Geschäftsführung entscheidet über Prioritäten, Budgets, Risikobereitschaft, Skalierung und Governance. Sie braucht keine technischen Detailberichte, sondern klare Entscheidungsgrundlagen: Problem, erwarteter Nutzen, Kosten, Risiken, Messlogik, Verantwortlichkeiten und Stop-Go-Scale-Optionen.

Ist die Schulung für mittelständische Unternehmen geeignet?

Ja, gerade mittelständische Unternehmen profitieren von pragmatischen KI-ROI-Modellen. Statt großer Transformationsprogramme können konkrete Use Cases mit Baseline, Kostenbild, Nutzenhypothese und Pilotkennzahlen bewertet werden. Ziel ist wirtschaftliche Klarheit ohne überdimensioniertes Reporting.

Ist die Schulung für öffentliche Einrichtungen geeignet?

Ja, öffentliche Einrichtungen können KI-Wirtschaftlichkeit über Effizienz, Servicequalität, Durchlaufzeiten, Entlastung, Fehlerreduktion, Wissensverfügbarkeit und Risikominimierung bewerten. Monetäre ROI-Berechnungen werden dabei häufig durch Wirkungs-, Qualitäts- und Verwaltungskennzahlen ergänzt.

Kann die Schulung online durchgeführt werden?

Ja, die Schulung kann als Live-Online-Workshop durchgeführt werden. Dieses Format eignet sich besonders für verteilte Controlling-, Digitalisierungs-, IT- und Fachbereichsteams. Auch online bleibt die Schulung interaktiv mit Portfolioarbeit, Business-Case-Übungen, KPI-Dashboard und ROI-Korridor.

Wie lange dauert die Inhouse-Schulung?

Die Dauer wird individuell abgestimmt. Häufig eignet sich ein Tagesworkshop für den Einstieg. Bei mehreren KI-Projekten, Dashboard-Entwicklung, Portfolioarbeit, Controlling-Vertiefung oder Business-Case-Ausarbeitung kann ein mehrteiliges Format mit Vorabklärung, Workshop und Follow-up sinnvoll sein.

Welche Ergebnisse können wir nach der Schulung erwarten?

Realistische Ergebnisse sind ein gemeinsames Verständnis für KI-ROI, eine priorisierte Use-Case-Liste, ein Kostenmodell, erste ROI-Korridore, KPI-Vorschläge, Risikokostenlogik, Dashboard-Struktur und klare nächste Schritte für Pilotierung oder Rollout. Häufig entsteht daraus eine bessere Entscheidungsgrundlage für KI-Budgets.

Ersetzt die Schulung Finanzberatung oder technische Prüfung?

Nein, die Schulung ersetzt keine Finanzberatung, keine Rechtsprüfung, keine Datenschutzprüfung und keine technische Due Diligence. Sie vermittelt eine praxisnahe Controlling- und Steuerungslogik, mit der KI-Projekte wirtschaftlich besser bewertet, vorbereitet und berichtet werden können.

Wie fragen wir die Schulung an?

Sie können die Schulung über das Anfrageformular anfragen. Sinnvoll sind Angaben zu Zielgruppe, Format, Teamgröße, vorhandenen KI-Projekten, Budgetlogik, Controlling-Systemen, Fachbereichen, gewünschten Kennzahlen, Dashboard-Ideen und konkreten Wirtschaftlichkeitsfragen. Auf dieser Grundlage entwickelt die Bildungsakademie am Rosental ein passendes Inhouse-Konzept.

Ihre Anfrage für eine Inhouse-Schulung zu KI-ROI und Controlling

Wenn Ihr Unternehmen KI-Projekte wirtschaftlich bewerten, priorisieren, steuern oder gegenüber Geschäftsführung, Controlling und Fachbereichen belastbar darstellen möchte, können Sie die Schulung direkt als Inhouse-Format anfragen. Beschreiben Sie kurz Zielgruppe, vorhandene KI-Projekte, Budgetlogik, gewünschte Kennzahlen, Datenlage und konkrete Steuerungsfragen.

Kurz zusammengefasst

KI-ROI & Controlling – Wirtschaftlichkeit von KI-Projekten im Unternehmen messen und steuern unterstützt Geschäftsführung, Controlling, Finance, KI-Projektleitungen, PMO, IT, Fachbereiche, HR, Einkauf, Produktion, Qualität, Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Compliance dabei, KI-Projekte wirtschaftlich zu bewerten und steuerbar zu machen. Die Schulung verbindet KI-Business-Case, Total Cost of AI, Baseline, Nutzenhypothese, ROI-Korridor, KPI-Dashboard, Adoptionsmessung, Prozesswirkung, Risikokosten, Governance-Aufwand, Art. 4 KI-Kompetenz, Portfolio-Steuerung und Management-Reporting. Ziel ist eine realistische Entscheidungsgrundlage für Pilotierung, Rollout und Skalierung von KI-Projekten.

English Summary

This in-house training helps management, controlling, finance, AI project teams, PMO, IT and business departments measure and manage the economic impact of AI initiatives. The course covers AI business cases, total cost of AI, baseline measurement, benefit hypotheses, ROI ranges, KPI dashboards, adoption metrics, process impact, risk-adjusted ROI, governance costs, AI literacy under Article 4 of the EU AI Act, portfolio prioritisation and management reporting. Participants learn how to evaluate AI projects before implementation, track pilot results, decide whether to stop, continue or scale initiatives and build realistic reporting for executive decision-making.

BILDUNGSAKADEMIE AM ROSENTAL

Inhouse Schulung: KI-ROI & Controlling – Wirtschaftlichkeit von KI-Projekten im Unternehmen messen und steuern