Toolpreis ≠ Gesamtkosten
Die Lizenz ist nur die Spitze des Eisbergs.
wissen · ki-strategie für den mittelstand
Use-Case-Discovery trifft auf TCO-Modell: KI kann Geschäftsprozesse unterstützen und dabei Geld sparen. Abseits vom Programmieren finden sich in jedem Unternehmen unzählige Anwendungsfelder, die durch KI sinnstiftend unterstützt werden können. Oftmals fehlt ein Weg, klar darzustellen, ob sich eine Einführung lohnt — und eine Technologie für die Umsetzung.
Diese Seite beantwortet fünf Fragen: die größten Hürden bei der Einführung, was es braucht, damit es sich lohnt, welche Kosten wirklich anfallen, wie Regelwerke Kosten beeinflussen — und wie eine belastbare ROI-Betrachtung aussieht.
praxisbeispiel
Der Reklamationsassistent nimmt Kundenanfragen entgegen und steuert erste interne Aktivitäten — ein durchgängiger Prozess aus acht Schritten:
Zyklischer Abruf des Postfachs
Analyse der eingegangenen Kunden-E-Mail
Stakeholder? Reklamation schon mal vorgekommen? Gleiches Bauteil? Gleicher Kunde?
Verfügbarkeiten der Stakeholder prüfen
KI-gestütztes Erstellen eines Briefings
Termin an Stakeholder mit Briefing
KI-basierter Draft der Ausgangsmail
Erste Reaktion und interne Koordination laufen ohne manuelles Zutun
2–3 h
manuell
32 s
automatisiert, KI-gestützt
4.074
Token pro Durchlauf, 1–2 / Woche
Souverän gehostet
KI-Modell, DSGVO-konform
die drei wesentlichen hürden
Die Frage ist nicht mehr ob, sondern wann KI sich rechnet. Der Engpass ist selten die Technik — sondern die Auswahl der richtigen Use Cases und deren Anzahl, eingebettet in den unternehmensspezifischen Rahmen.
Die Lizenz ist nur die Spitze des Eisbergs.
EU AI Act, DSGVO und spezifische Rahmenwerke beeinflussen den Gesamtblick aufs Ganze.
Initiativen zeigen selten messbaren Ertragsanstieg.
kriterien
Faustregel: Erst wenn alle vier Kriterien zusammenkommen, wird aus einer Idee ein tragfähiger Business Case.
Ist der Use Case klar, die Prozesse dahinter beschrieben und in BPMN 2.0 und DMN modelliert? Wo liegen die Prozesse gemäß Landkarte — Management, Kern, Support?
Sind verwertbare Daten vorhanden und zugänglich? Welche Daten werden verarbeitet — und welche Anforderungen bestehen an das KI-Modell?
Hohe Anzahl und Wiederholung erzeugen einen Skaleneffekt. Das Tokenvolumen entscheidet mit.
Übersteigt der Nutzen die TCO über fünf Jahre — wo liegt der ROI?
vorgehen
Jede Aktivität wird bewertet: regelbasiert → RPA · wissensbasiert → KI-Agent · entscheidungskritisch → menschliche Freigabe. So entsteht eine Prognose statt eines Bauchgefühls — KI-unterstützt und erfahrungsbasiert, Widerstand abgebaut.
Use Cases finden
Use Case Discovery beschreibt den Prozess detailliert
BPMN-2.0-Modellierung
Prozess sauber modellieren, nach ISO-Standard inkl. Frequenz und Dauer
Automatisierungspotenzial detektieren
Was kann automatisiert (RPA) und durch KI unterstützt werden
Tokenvolumen prognostizieren
Automatisierungsgrad anhand Volumen und Potenzial bestimmen
Überführung ins TCO-Modell
Entscheidung basierend auf Zahlen
wirtschaftlichkeit: tco statt lizenzpreis
Tragfähige Use Cases, ein intelligentes Tech-Stack, zielgerichtete Datenaufbereitung, Schnittstellen, Schulung, Sicherstellung des laufenden Betriebs und Governance entscheiden über den wirtschaftlichen Erfolg — nicht das Tool. Der günstigste Einstieg ist selten die wirtschaftlichste Lösung.
Lizenz / Toolpreis — sichtbar
Use Cases ranken, Deployment-Optionen vergleichen — On Premise, Private Cloud, Cloud, Hybrid, Co-Pilot, GPUaaS, LLMaaS — leasen, kaufen oder bereits vorhanden. Monetäre Parameter: Modellgröße, Anzahl der Sitze, PUE, Strompreis, Hardware-Lifecycle, Inflation, Mitarbeiterkosten. Mehr dazu auf der Seite zur Sellium-Methode.
risiko & konformität
Regelwerke bestimmen maßgeblich, wie aufwendig ein KI-Einsatz im laufenden Betrieb wird. Sie sind kein einmaliger Posten — sie verursachen laufende Aufwände und fließen direkt in die TCO-Prognose ein.
Risiko & Konformität
Use Cases einstufen, technisch dokumentieren, ggf. Konformität nachweisen. Mehr zum EU AI Act
Datenschutz
Folgenabschätzung, Rechtsgrundlagen und Auftragsverarbeitung klären.
Datenschutz
Konflikt mit der DSGVO. Rechtshoheit über den Anbieter entscheidet.
Branchenwerke
OEM verlangen oft EU-Hoheit; Prototypenschutz verlangt lückenlose Zugriffskontrolle. Auch ISO/IEC 42001 fließt ein.
der weg zum roi
Sauber beschrieben, in hoher Anzahl.
Detailliertes Bild des Unternehmens.
Automatisierungsgrad anhand Volumen und Potenzial bestimmen.
Verarbeitet die Eingangsdaten und berechnet die laufenden Kosten.
Entscheidung basierend auf Zahlen.
das resultat — ein beispiel aus der praxis
845.000 €
Einsparung p. a.
1.185.000 €
Delivery-Aufwand für alle Use Cases
1,5 Jahre
Payback
70 %
des Nutzens tragen 5 bestimmte Use Cases
Präferenz in diesem Fall: ein Hybrid-Ansatz.
take-aways
Use Cases sollten in großer Stückzahl vorliegen — sauber dokumentiert.
Je mehr Use Cases laufen, desto größer der Hebel.
Das Tokenvolumen und die erforderliche Modellgüte entscheiden mit.
(KI-unterstützte) Geschäftsprozessautomation braucht keine große Infrastruktur.
Selbstgehostete KI schlägt häufig Co-Pilot in Bezug auf Kosten und Compliance.
Vertiefung: Die Sellium-Methode · EU AI Act · Technische Einbettung von KI · Fördermöglichkeiten
kontakt
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