ROI

ROI ist die Abkürzung für « Return on Investment », auf Deutsch etwa « Ertrag der Investition ». Die Kennzahl beantwortet eine einfache Frage: Was bekomme ich für das Geld zurück, das ich ausgegeben habe? Man rechnet dazu den Gewinn aus einer Ausgabe und teilt ihn durch die Ausgabe selbst. Das Ergebnis wird meist als Prozentzahl angegeben. Ein Beispiel: Ein Unternehmen gibt 100.000 Euro für eine neue Software aus und spart dadurch 130.000 Euro an Personalkosten. Der Gewinn beträgt 30.000 Euro, der ROI also 30 Prozent.

Die Kennzahl, an der KI-Projekte scheitern

In den Jahren nach 2022 haben Unternehmen enorme Summen in künstliche Intelligenz gesteckt. Große Sprachmodelle, also Programme wie ChatGPT, die Texte schreiben und beantworten können, galten als Zukunftstechnologie. Nur: Der Nutzen ließ sich oft schwer beziffern. Genau deshalb taucht der ROI in fast jeder Nachricht über KI auf. Er ist der Punkt, an dem Begeisterung auf Buchhaltung trifft.

Eine viel zitierte Studie des MIT kam 2025 zu dem Ergebnis, dass rund 95 Prozent der untersuchten KI-Pilotprojekte keinen messbaren Ertrag lieferten. Solche Zahlen sind umstritten, aber sie zeigen ein reales Problem. Ein Chatbot, der beeindruckende Antworten gibt, spart nicht automatisch Kosten. Wenn Mitarbeiter jede Ausgabe kontrollieren müssen, kann der Aufwand sogar steigen.

Für Anleger ist der ROI außerdem ein Frühwarnsignal. Wenn Konzerne Milliarden in Rechenzentren investieren, ohne dass entsprechende Einnahmen folgen, wächst die Sorge vor einer Blase. Der Begriff fällt daher oft im Zusammenhang mit den Quartalszahlen von Nvidia, Microsoft oder Meta.

Rechnung, Zeitraum und die versteckten Kosten

Die Grundformel lautet: ROI gleich Gewinn geteilt durch Investition, mal 100. Der Gewinn ist dabei der Ertrag abzüglich der Kosten. Ein negativer ROI bedeutet schlicht: Es kam weniger zurück, als hineingesteckt wurde. Wichtig ist immer der Zeitraum. 20 Prozent in einem Jahr sind etwas völlig anderes als 20 Prozent in zehn Jahren.

Bei Technologieprojekten ist die schwierigste Aufgabe, die richtigen Zahlen einzusetzen. Zur Investition gehören nicht nur die Lizenzgebühren für ein KI-Werkzeug. Dazu kommen Schulungen, die Anpassung an bestehende Systeme, Rechenkosten für jede einzelne Anfrage und die Arbeitszeit für Qualitätskontrolle. Wer nur den Abo-Preis rechnet, kommt auf einen viel zu schönen Wert.

Ebenso heikel ist die Ertragsseite. Manche Vorteile lassen sich gut messen, etwa eingesparte Bearbeitungszeit pro Vorgang. Andere nicht: zufriedenere Kunden, bessere Entscheidungen, ein moderneres Image. Ein häufiger Irrtum ist, solche weichen Effekte großzügig in Euro umzurechnen, bis das Ergebnis stimmt. Seriöse Rechnungen trennen harte Einsparungen von Schätzungen. Verwandt, aber nicht identisch ist die Amortisationszeit: Sie sagt nur, wann die Investition wieder hereingeholt ist, nicht wie viel danach übrig bleibt.

Vom Schulprojekt bis zur Quartalskonferenz

Der ROI stammt aus der Betriebswirtschaft und ist über hundert Jahre alt. Er begegnet dir überall dort, wo jemand Geld einsetzt und wissen will, ob es sich gelohnt hat. Das gilt für eine Werbekampagne genauso wie für den Kauf einer Maschine oder für eine Solaranlage auf dem Hausdach.

In Tech-Nachrichten hörst du den Begriff vor allem in zwei Situationen. Erstens bei Bilanzpressekonferenzen, wenn Analysten fragen, wann sich die Ausgaben für KI-Rechenzentren auszahlen. Zweitens in Berichten über Unternehmen, die KI-Projekte wieder einstellen. Die Begründung lautet dann fast immer: kein erkennbarer ROI.

Achte darauf, wie flexibel die Zahl benutzt wird. Wer einen Wert nennt, hat entschieden, welche Kosten er mitzählt und über welchen Zeitraum er rechnet. Beides lässt sich in eine passende Richtung drehen. Der ROI ist deshalb eine nützliche Kennzahl, aber kein neutraler Beweis. Die interessante Frage ist meist nicht, wie hoch er ist, sondern wie er zustande kam.