Die drei Schichten des ROI für KI-Agenten

In der heutigen Geschäftswelt gibt es viel Hype um KI-Agenten. Doch wenn es um den Einsatz in Unternehmen geht, bleibt nur eine Frage entscheidend: Woher kommt der ROI (Return on Investment)? Die gute Nachricht ist, dass es ein klares dreischichtiges Framework gibt, das die verschiedenen Quellen des ROI für KI-Agenten beschreibt. Die meisten Menschen kratzen nur an der Oberfläche, aber die wirklichen Vorteile liegen tiefer.

1. Effizienz der Arbeitskräfte: Die offensichtliche erste Schicht

Die erste Schicht des ROI bezieht sich auf die Effizienz der Arbeitskräfte. KI-Agenten sind kostengünstiger als menschliche Mitarbeiter. Sie benötigen keinen Schlaf, haben keine Fluktuation und beschweren sich nicht über veraltete CRM-Systeme. Die Kosten können schnell um 70-90% pro Aufgabe sinken – ein paar Cent pro Minute im Vergleich zu mehreren Euro.

Diese Einsparungen sind einfach zu erklären und die Mathematik ist klar. Doch hier liegt der Haken: Die Effizienz von KI bedeutet nicht sofort realisierten ROI. Eine Verbesserung der Effizienz um 20% klingt zwar gut, bedeutet jedoch nicht, dass sofort Geld gespart wird. Eine sofortige Reduzierung der Mitarbeiterzahl ist nicht möglich, da die Realisierung dieser Gewinne Zeit benötigt. Dies liegt nicht daran, dass die Technologie nicht funktioniert, sondern weil menschliche Arbeit oft chaotisch ist, auf tribalem Wissen basiert und viele Sonderfälle und Umgehungen beinhaltet.

Um den ROI zu maximieren, sollten die Agenten zunächst die Routinearbeiten übernehmen. Dadurch können die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben umschwenken:

• Verbesserte Kundenzufriedenheit durch schnellere Reaktionszeiten.
• Erhöhte strategische Denkweise und proaktive Planung.
• Höhere Mitarbeiterbindung, da die Belastung sinkt.
• Weniger Fehler durch konsistente Ausführung.
• Schnellere Problemlösungen durch besseren Kontext.

Diese sekundären Effekte sind schwerer zu messen, zeigen sich jedoch in Kennzahlen wie Kundenzufriedenheit (CSAT), Lösungszeiten und Fehlerquoten. Diese Zahlen bewegen sich zuerst und erzählen eine überzeugende Geschichte, lange bevor der volle ROI in der Gewinn- und Verlustrechnung sichtbar wird.

2. Neuer Umsatz: Die zweite Schicht

Die zweite Schicht des ROI befasst sich mit der Generierung von neuem Umsatz. Hier wird es interessant, denn es gibt viele Aufgaben, die zuvor als zu klein oder zu manuell angesehen wurden. KI-Agenten machen diese Arbeitsabläufe nun möglich:

• Kaltakquise bei Kontakten, die normalerweise ignoriert werden.
• Verfolgen von Umsatzlecks, die durch das Raster gefallen sind.
• Retention-Trigger basierend auf Nutzungsverhalten.
• Upsell-Anreize aus Vertragsmustern.
• Automatisierte Erstellung von RFP-Antworten und Angeboten.
• Reaktivierung von inaktiven Leads mit intelligenten Follow-ups.
• Onboarding-Leitfäden, die die Abwanderung reduzieren, bevor sie beginnt.

Diese Maßnahmen ersetzen keine Mitarbeiter, sondern schaffen zusätzlichen Wert, der zuvor nicht erfasst wurde. Es gibt keine Basiskosten – nur reines Potenzial. Dies erklärt, warum wir in der frühen Phase der Implementierung von KI-Agenten in diesen Schlüsselbereichen einen Anstieg gesehen haben. Es ist ein einfaches Verkaufsargument.

3. Optimierung: Die goldene Schicht

Die dritte Schicht des ROI ist die Optimierung. Hier beginnt sich das Spiel zu verändern. Sobald die Agenten das Chaos stabilisieren, kann die Frage gestellt werden: „Wie sollte das eigentlich funktionieren?“

Wir hatten bereits seit Jahren Modelle des maschinellen Lernens und Optimierungsmaschinen, aber sie waren oft eingeschränkt. Chaos, manuelle Triage, getrennte Arbeitsabläufe und isolierte Entscheidungen hinderten uns daran, etwas zu optimieren, das ständig von Menschen überschrieben wurde. Wir konnten nicht simulieren, was nie stabil war.

Jetzt haben wir etwas Neues:

• Große Sprachmodelle (LLMs) bringen Entscheidungsflüssigkeit. Sie verstehen Kontext, Nuancen und Mehrdeutigkeiten und fungieren als das Bindeglied, das die Punkte über Gespräche, Arbeitsabläufe und fragmentierte Daten hinweg verbindet.
• Maschinelles Lernen (ML) bringt Entscheidungsgenauigkeit. Es glänzt bei der Mustererkennung, Vorhersage und Optimierung.

Wenn man diese beiden Technologien kombiniert, erhält man das Yin und Yang für Wertschöpfung. Dies ist der Übergang von Agenten als Arbeitskräfte zu Agenten als Optimierern, und dieser Prozess beschleunigt sich rasch.

Fazit

Die Implementierung von KI-Agenten bietet Unternehmen die Möglichkeit, nicht nur Kosten zu senken, sondern auch neue Umsatzquellen zu erschließen und bestehende Prozesse zu optimieren. Die drei Schichten des ROI – Effizienz, neuer Umsatz und Optimierung – zeigen, dass der wahre Wert von KI-Agenten weit über die unmittelbaren Einsparungen hinausgeht. Unternehmen, die diese Technologien strategisch einsetzen, können sich einen Wettbewerbsvorteil verschaffen und ihre Geschäftsmodelle nachhaltig transformieren.

Quellenliste:

• Quelle: Die drei Schichten des ROI für KI-Agenten
• How AI is Transforming Businesses and Driving ROI
• The 3 Ways AI Can Help Your Business