KI muss Wert beweisen, nicht nur Fähigkeit: Die ROI-Abrechnung 2025
Nach zwei Jahren Wettlauf um Fähigkeiten zwingt das erste Halbjahr 2025 jedes KI-Programm im Unternehmen zu einer anderen Frage: Wo bleibt der messbare Wertbeitrag? Klarna hat seine KI-Offensive im Kundendienst zurückgenommen, Microsoft hat rund 9'000 Stellen gestrichen, während es Milliarden in KI-Infrastruktur investiert, und die McKinsey-Daten 2025 zeigen 78 Prozent Verbreitung bei nach wie vor verhaltenem Ergebniseffekt. Die Phase der Fähigkeit neigt sich dem Ende zu – die Phase des Werts beginnt jetzt.
Zweieinhalb Jahre nach ChatGPT lautet die Frage, die jede CFO-Etage offen stellt, nicht mehr "Kann das System das?", sondern "Lohnt es sich, was wir dafür zahlen?" Das Wettrennen um Fähigkeiten hat Modelle hervorgebracht, die so leistungsfähig sind, dass sie faktisch zur Commodity geworden sind. Das Rennen um den Wert – der Nachweis, dass KI-Ausgaben in messbare Produktivität, Umsatz oder Marge umschlagen – hat kaum begonnen, und das erste Halbjahr 2025 hat diese Lücke unübersehbar gemacht.
Drei Jahre lang wurde KI-Strategie in den meisten Grossunternehmen anhand von Fähigkeitskennzahlen beurteilt: welches Modell, welches Kontextfenster, welcher Benchmark. Mitte 2025 ist Fähigkeit kein sinnvolles Unterscheidungsmerkmal mehr. Drei verschiedene Anbieter und mindestens eine Open-Weight-Familie decken nahezu jeden Enterprise-Anwendungsfall ab. Ungeklärt bleibt, ob all diese Fähigkeit in ROI umschlägt – und die bisherigen Daten sind unangenehm.
Die wachsende Lücke zwischen Können und Wert
Die im Mai veröffentlichte McKinsey-Studie "State of AI 2025" stellte fest, dass 78 Prozent der Unternehmen generative KI inzwischen in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzen – ein Sprung von 55 Prozent im Vorjahr. Dieselbe Studie zeigte aber, dass weniger als jedes fünfte Unternehmen einen messbaren EBIT-Effekt auf Konzernebene berichten kann. Die Verbreitung steigt deutlich; der nachweisbare finanzielle Effekt nicht.
Der im April erschienene Stanford AI Index 2025 zeichnete aus anderem Blickwinkel ein ähnliches Bild: Die Investitionen in KI erreichten 2024 einen Rekord, Produktivitätsgewinne bei eng definierten Aufgaben sind inzwischen gut belegt, aber die meisten Unternehmen können die einfache Frage nicht beantworten, wie sich ihre KI-Ausgaben in operative Resultate übersetzt haben.
Die im Mai publizierte IBM-Studie "Institute for Business Value 2025 CEO Study" ging noch weiter: Nur rund ein Viertel der KI-Initiativen lieferte den erwarteten ROI, und CEOs gaben offen zu, dass KI-Investitionen die Erwartungen bislang nicht erfüllten. Die freundliche Formulierung in den Pressemitteilungen lautete "Lücke zwischen Ambition und Umsetzung". Die nüchterne Lesart: Die Rechnung kommt jetzt.
Klarna als Warnsignal
2024 rühmte sich Klarna damit, ein KI-Assistent erledige die Arbeit von 700 Kundendienstmitarbeitenden. Im Mai 2025 ruderte CEO Sebastian Siemiatkowski öffentlich zurück: Klarna habe zu viele menschliche Mitarbeitende zu schnell abgebaut, die Servicequalität habe gelitten, und das Unternehmen integriere wieder Menschen in den Kundendienstprozess.
Klarna ist nicht deshalb ein Warnsignal, weil die KI nicht funktioniert hat – sie tat es. Es ist eines, weil das Unternehmen auf Kostenschnitt statt auf Kundennutzen optimiert hat und die Rechnung in Form von Abwanderung und Markenschaden eintraf. Bis Juli 2025 war Klarna in nahezu jedem KI-Beschaffungsgespräch zur Referenz geworden: Fähigkeit ist notwendig, aber nicht hinreichend.
Die Lücke zwischen Ausgaben und Wirkung im Hyperscaler-Bereich
Auf der nächsten Ebene wiederholt sich das Muster. Anfang Juli 2025 kündigte Microsoft rund 9'000 Stellenstreichungen an – die dritte grosse Welle in zwölf Monaten – während das Unternehmen weiterhin zweistellige Milliardenbeträge in KI-Infrastruktur investierte. Investoren akzeptieren "AI-Capex" nicht mehr als selbsterklärendes Narrativ; Analysten fragen offen, wie sich Copilot-Umsätze zum Aufbau der Rechenzentren verhalten.
Meta wählte den umgekehrten Weg. Im Juni 2025 investierte das Unternehmen rund 14 Milliarden US-Dollar für eine 49-Prozent-Beteiligung an Scale AI, holte Alexandr Wang an die Spitze eines neuen "Meta Superintelligence Labs" und warb gezielt führende Forschende von OpenAI, Anthropic und Google DeepMind ab. Die Wette: Wer als Erstes Superintelligenz erreicht, dem ist fast jeder Preis recht. Die Frage der Aktionäre lautet, welcher Zwischenwert auf dem Weg dorthin geliefert wird.
Apple bekannte am 9. Juni an der WWDC das umgekehrte Problem: Es hatte 2024 KI-Funktionen angekündigt, die es 2025 nicht ausliefern konnte. Die für die WWDC 2024 versprochene "persönlichere Siri" verschob sich öffentlich, und die Enterprise-Relevanz von Apple Intelligence bleibt bescheiden. Die Fähigkeitslücke ist real, aber das tieferliegende Problem ist, dass keiner dieser Konzerne – weder etabliert noch herausfordernd – eine saubere Antwort auf die ROI-Frage hat.
Was das für europäische Unternehmen bedeutet
Für Organisationen in der Schweiz, in Deutschland und im weiteren EU-Raum hat das Bild des ersten Halbjahres 2025 drei operative Konsequenzen.
Beschaffung muss Wert bewerten, nicht nur Fähigkeit. Eine 2024 abgeschlossene zweijährige Lizenz, weil Anbieter X den besten Benchmark hatte, wirkt 2025 fragil, sobald ein Open-Weight-Wettbewerber denselben Output zu einem Bruchteil der Kosten liefert. KI-Beschaffung muss periodische Wertüberprüfung, Multi-Vendor-Optionalität und klare Ausstiegsklauseln enthalten.
Pilotprojekte ohne Messung sind heute Risiken. Die McKinsey-Daten zeigen, dass Unternehmen, die generative KI als Portfolio gemessener Experimente führen – mit vorab definierten KPIs, Baselines und Review-Gates – diejenigen schlagen, die offene Erkundung betreiben. Die Risikomanagement-Pflichten des EU AI Act ziehen in dieselbe Richtung: Dokumentierte, prüfbare KI-Nutzung ist Governance, aber sie ist auch die einzige ehrliche Methode, um zu wissen, was funktioniert.
Governance und Wert lassen sich nicht mehr trennen. Data-Loss-Prevention, rollenbasierter Zugriff und Audit-Pfade gelten gewöhnlich als Compliance-Kosten. In einem Beschaffungsgespräch 2025 sind sie zugleich die Kontrollen, die es einem Unternehmen erlauben, KI tatsächlich auf seine sensiblen Arbeitsabläufe anzuwenden – auf jene Abläufe, in denen der ROI liegt. Governance ist keine Steuer auf den KI-Wert mehr; in regulierten Branchen ist sie die Voraussetzung dafür.
Die nächste Phase
Die Phase der Fähigkeit zuerst neigt sich dem Ende zu. Die nächste Phase heisst Wert zuerst: Programme, die Beschaffungs-Reviews 2026 überleben, werden jene mit dokumentierter Produktivitätssteigerung, belastbaren Kostensenkungen oder einem auf konkrete Einsätze rückführbaren Umsatzbeitrag sein – und mit der Governance-Haltung, die diese Einsätze in regulierten Umgebungen sicher macht.
Die Anbieter, die die nächsten zwei Jahre gewinnen, werden nicht jene mit den höchsten Benchmark-Werten sein. Es werden jene sein, die ROI zur Standardmessung machen – und nicht zur Nachgedanken-Übung.