KI-Projekte laufen, Budgets fließen. Ob das im Endeffekt etwas bringt, kann in den meisten mittelständischen Unternehmen niemand belastbar beantworten. Das ist vor allem ein Steuerungsproblem. Wer seine Mitarbeitenden fragt, ob KI hilft, bekommt meistens ein positives Signal: Texte gehen schneller, Recherchen dauern kürzer. Das klingt nach Fortschritt. Für eine Investitionsentscheidung reicht es nicht. „Gefühlt produktiver“ ist kein Maßstab. Schon gar nicht, wenn jemand konkret nach dem Nutzen fragt oder das Budget für das nächste Jahr verhandelt wird.

Die Falle der Vanity Metrics

Viele Unternehmen messen das, was sich leicht messen lässt: Nutzungsraten, Lizenzkosten, Anzahl der täglich verarbeiteten Anfragen. Das sind Zahlen, aber keine Steuerungsgrößen. Sie sagen nichts darüber aus, ob Entscheidungen besser werden, ob Prozesse tatsächlich schneller laufen oder ob sich Qualität verbessert hat. Ein Beispiel: Ein Unternehmen führt einen KI-gestützten Assistenten in der Angebotserstellung ein. Nutzungsrate: hoch. Erstellungszeit: gesunken. Abschlussquote: unverändert. War das eine sinnvolle Investition? Niemand kann es sagen – weil niemand die Abschlussquote als Zielgröße für dieses Vorhaben definiert hatte.

Was ein tauglicher KPI leisten muss

Es gibt keine universelle Kennzahl für KI-Produktivität. Aber es gibt ein Prinzip: Eine Kennzahl muss die Entscheidung messen, die durch KI unterstützt werden soll – nicht die Technologienutzung selbst. Was das konkret bedeutet, hängt vom Anwendungsfall ab. In der Kundenkommunikation zählen Bearbeitungszeit und Wiederholungsrate, nicht wie viele Tickets das System täglich schließt. In der Produktion geht es um Ausschussquote und Planungsabweichungen, in automatisierten internen Abläufen um Durchlaufzeit und Fehlerquote. Der Unterschied klingt technisch, ist aber eine Führungsfrage. Wer die falschen Dinge misst, optimiert am Ziel vorbei – und merkt es erst, wenn das Budget schon verausgabt ist.

Wer diese Zahlen verantwortet

In den meisten mittelständischen Unternehmen gibt es niemanden, der KI-Investitionen systematisch bewertet. Fachbereiche berichten über Ergebnisse, wenn sie gut sind. Schlechte Ergebnisse verschwinden im Tagesgeschäft. Die Geschäftsführung bekommt kein kohärentes Bild. Das liegt selten an mangelndem Interesse. Die Funktion fehlt schlicht: jemand mit dem Mandat, diese Fragen zu stellen – und bei unbefriedigenden Antworten Konsequenzen zu ziehen. Ohne diese Funktion bleibt jede Erfolgsmeldung eine Einzelmeinung – und aus dem, was schiefläuft, zieht niemand Konsequenzen.

Das eigentliche Problem: Kapitalallokation ohne Grundlage

Wer nicht messen kann, kann auch nicht priorisieren. Alle KI-Initiativen wirken dann gleich wichtig oder gleich entbehrlich. Budget fließt weiter in Projekte, die keinen nachweisbaren Beitrag leisten, während Vorhaben mit echtem Potenzial warten – weil niemand das Argument hat, mehr Mittel dafür einzufordern. Zehn laufende KI-Experimente ersetzen keine strategische Entscheidung darüber, was wirklich zählt.

Wer misst, führt

Die entscheidende Frage ist nicht, ob KI genutzt wird. Sie lautet: Was hat sich dadurch konkret verändert – und lässt sich das belegen? Dafür braucht es kein aufwendiges Berichtssystem, sondern eine klare Entscheidung: Welche Kennzahlen zählen für uns – und wer verantwortet sie? Unternehmen, die diese Frage beantworten, können KI-Budgets gezielt einsetzen und verteidigen, wenn jemand den Nutzen hinterfragt.

Mehr zu den strukturellen Voraussetzungen für produktive KI-Nutzung habe ich im Executive Briefing zusammengefasst:

https://www.kivorex.de/executive-briefing/

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Erstveröffentlichung am 30.04.2026 im Beraterpool von B4BSCHWABEN.de. Der Beitrag steht hier unverändert in der damals veröffentlichten Fassung; maßgeblich ist der Kenntnisstand zu diesem Datum.