Für Unternehmen, die unter dem Druck stehen, ihre Margen zu verbessern, lautet die nützlichste Frage im Zusammenhang mit KI oft ganz einfach: Wo lassen sich durch KI Kosten in einem bestehenden Geschäftsprozess einsparen? Die Antwort variiert je nach Branche, doch die größten Chancen bieten sich in der Regel dort, wo Arbeitsaufwand, Fehler, Verzögerungen, Betrug oder Ausfallzeiten von Anlagen bereits eine messbare finanzielle Belastung darstellen.
Warum erkundigen sich die meisten Unternehmen erst nach den Kosten für KI, bevor sie nach betrieblichen Verschwendungen fragen?
Wenn Führungskräfte den Einsatz von KI prüfen, dreht sich die Diskussion oft zunächst um die Kosten der Technologie: Softwarelizenzen, KI-Tools, Infrastruktur, Implementierung und laufende Nutzung. Diese Zahlen sind zwar wichtig, zeigen aber nur eine Seite der Medaille.
Die größere Chance liegt möglicherweise in den Kosten, die einem Unternehmen bereits entstehen. Ein Schadenbearbeitungsteam, das Tausende von Stunden mit der Prüfung von Dokumenten verbringt, eine Bank, die umfangreiche Compliance-Maßnahmen aufrechterhält, ein Rundfunkveranstalter, der manuell Hunderte von Versionen eines Werbespots produziert, oder ein Energieunternehmen, das Ingenieure nach einem festen Zeitplan zur Inspektion von Anlagen entsendet – sie alle haben erhebliche Betriebskosten, noch bevor ein KI-System ins Spiel kommt.
Das verändert die Art und Weise, wie KI-Investitionen bewertet werden sollten. Anstatt nur zu fragen, wie viel eine KI-Lösung kostet, können Führungskräfte fragen, wie viel von den bestehenden Kosten sie einsparen, reduzieren oder vermeiden könnte.
Die überzeugendsten Geschäftsargumente für KI zielen in der Regel auf einen von vier Bereichen ab: arbeitsintensive Prozesse, vermeidbare Fehler, verhinderbare Verluste und die ineffiziente Nutzung physischer Vermögenswerte. Dies sind auch Bereiche, in denen Effizienzgewinne anhand einer Basislinie gemessen werden können.
Für CFOs und COOs bietet dies einen nützlicheren Ansatz, um darüber nachzudenken, wie sich die KI-Kosten in ihrem Unternehmen senken lassen. Das Ziel besteht darin, die gesamte Wirtschaftlichkeit der Veränderung zu verstehen: die Kosten für die Einführung von KI sowie die Betriebskosten, die dadurch eliminiert, aufgeschoben oder kontrolliert werden können.
Die nachstehende Branchenanalyse zeigt, wo sich diese Chancen bereits abzeichnen.
Die Formel hast du. Jetzt brauchst du noch die Eingabewerte.
Die meisten Teams kommen an der Startlinie ins Stocken: Was kostet ein Anspruch, eine Rechnung oder eine Inspektion heute tatsächlich, und ob die zugrunde liegenden Daten auch standhalten werden? Das ist die Bewertung, die wir gemeinsam mit den Finanzvorständen und Betriebsleitern durchführen, bevor überhaupt ein Modell erstellt wird.
Versicherungen: Wo KI direkt gegen Schadenquoten, Betrug und Kosten im Schadenbearbeitungsprozess vorgeht
Die Versicherungsbranche weist mehrere Merkmale auf, die sie für KI-gestützte Kostensenkungen besonders geeignet machen. Schadensfälle führen zu einem hohen Dokumentenaufkommen und zahlreichen Kundeninteraktionen, Betrugsfälle verursachen direkte finanzielle Verluste, und im Rahmen der Risikoprüfung müssen Teams erhebliche Mengen an strukturierten und unstrukturierten Informationen verarbeiten.
Automatisierung der Schadenbearbeitung
Die Automatisierung der Schadenbearbeitung kann den manuellen Aufwand bei der Prüfung von Anträgen, der Datenextraktion, der Beurteilung einfacher Fälle und der Weiterleitung komplexerer Schadenfälle an Spezialisten reduzieren.
McKinsey hat berichtet, dass generative KI die Bearbeitungszeiten von Schadensfällen in einigen Anwendungsfällen um bis zu 75 % verkürzen könnte, während die Kosten für die Neukundengewinnung im Versicherungsbereich um 20–40 % sinken könnten. Diese Einsparungen lassen sich durch die Automatisierung sich wiederholender Aufgaben und die Unterstützung der Mitarbeiter bei der schnelleren Entscheidungsfindung erzielen.
Betrugsaufdeckung
Die Betrugsaufdeckung bietet einen weiteren Weg zur Kostensenkung. KI-Modelle können Muster in Schadensfällen, Policen und im Kundenverhalten analysieren, um Kombinationen von Faktoren zu identifizieren, die eine weitere Untersuchung rechtfertigen könnten.
Die finanziellen Auswirkungen gehen über die Kosten der Untersuchung selbst hinaus: Eine bessere Aufdeckung kann den Wert betrügerischer Schadensfälle verringern, die letztendlich ausgezahlt werden.
Angebote zur Risikoprüfung
Das Underwriting bietet eine dritte Möglichkeit. KI kann dabei helfen, Informationen zu sammeln und zu analysieren, Anträge zusammenzufassen und relevante Risikofaktoren zu identifizieren, sodass Underwriter mehr Zeit für Fälle aufwenden können, die eine Beurteilung erfordern.
Für Versicherer erstreckt sich der Business Case somit über das gesamte Kostenportfolio. KI kann den Verwaltungsaufwand reduzieren, Schadenbearbeitungszyklen verkürzen, die Betrugsaufdeckung verbessern und gleichzeitig die Produktivität im Underwriting steigern.
Der wichtige Unterschied liegt zwischen der Automatisierung von Tätigkeiten und der Senkung von Kosten. Die Bearbeitung von mehr Schadensfällen pro Mitarbeiter führt zu Effizienzgewinnen, doch die finanzielle Argumentation wird erst dann wirklich überzeugend, wenn der Versicherer niedrigere Kosten pro Schadensfall, weniger manuelle Arbeitsstunden, eine schnellere Regulierung oder geringere Betrugsverluste nachweisen kann.
Medien: Der Einbruch der Produktionskosten und die Ökonomie der Inhalte, die durch KI neu definiert wird
Kaum eine Branche verdeutlicht das Potenzial der KI zur Kostensenkung so anschaulich wie die Medienbranche. Unternehmen im Bereich der Inhalte stehen unter ständigem Druck, mehr Material für mehr Kanäle und Zielgruppen zu produzieren und gleichzeitig die Produktionsbudgets im Griff zu behalten.
Generative KI verändert diese Gleichung. Morgan Stanley schätzt, dass generative KI die Kosten in der Fernseh- und Filmproduktion um bis zu 30 % senken könnte, was Möglichkeiten in Bereichen wie der Erstellung von Inhalten, dem Schnitt, visuellen Effekten und anderen Produktionsaktivitäten widerspiegelt.
Die tatsächlichen Einsparungen können bereits lange bevor die Inhalte das Publikum erreichen, zum Tragen kommen. KI-Tools können Recherche, Drehbucherstellung, Transkription, Schnitt, Übersetzung, Untertitelung, die Erstellung von Metadaten und das Asset-Management unterstützen. Sobald ein Inhalt vorliegt, kann KI zudem mehrere Versionen für verschiedene Märkte, Formate und Vertriebskanäle erstellen, ohne dass dafür der gleiche manuelle Aufwand erforderlich ist.
Ein anschauliches Beispiel stammt aus dem britischen Rundfunk. Runway berichtete, dass ein fünfköpfiges KI-Team bei einem britischen Sender jährlich 800–1.000 Werbespots produzierte, wobei das Unternehmen die Einsparungen im gesamten Geschäftsbetrieb auf rund 46.000 Stunden schätzte. Die Bedeutung dieses Beispiels liegt im Betriebsmodell: Ein relativ kleines Spezialistenteam kann die Produktion in einem Umfang unterstützen, der andernfalls erheblich mehr manuellen Aufwand erfordern würde.
Die Verbreitung bietet eine weitere Chance. KI kann Empfehlungen personalisieren, Beschreibungen und Metadaten generieren, Inhalte lokalisieren und Material an unterschiedliche Zielgruppen anpassen. Jede einzelne Aufgabe mag zwar nur eine bescheidene Einsparung bringen, doch der kumulative Effekt über Tausende von Assets hinweg kann beträchtlich sein.
Für Medienunternehmen kann der Einsatz von KI somit die Wirtschaftlichkeit des gesamten Inhaltslebenszyklus beeinflussen. Dabei geht es weniger um die Kosten eines bestimmten KI-Modells als vielmehr darum, wie viel Produktionskapazität mit demselben Budget geschaffen werden kann.
Finanzen und Bankwesen: Die Kosteneinsparungen, die sich hinter Compliance, Betrugsbekämpfung und Backoffice-Abläufen verbergen
Die Finanzdienstleistungsbranche verfügt über einige der größten Bestände an strukturierten Daten und sich wiederholenden Wissensaufgaben, was sie zu einem fruchtbaren Boden für Kostensenkungen durch KI macht.
Backoffice-Prozesse sind ein naheliegender Ansatzpunkt. KI kann die Dokumentenverarbeitung, Dateneingabe, Kontenabstimmung, Kundenanmeldung, Berichterstellung und interne Servicefunktionen unterstützen. In Bereichen, in denen Mitarbeiter viel Zeit damit verbringen, Informationen zwischen Systemen zu übertragen oder Routinedokumente zu prüfen, kann die Automatisierung die Bearbeitungszeit verkürzen und die Kosten senken.
Betrugsbekämpfung stellt einen weitaus größeren finanziellen Hebel dar. Banken setzen bereits ausgefeilte Analysesysteme ein, um verdächtige Transaktionen zu identifizieren, doch neuere KI-Modelle können komplexere Muster analysieren und eine schnellere Untersuchung ermöglichen. Juniper Research schätzt, dass KI Banken dabei helfen könnte, jährlich 447 Milliarden US-Dollar einzusparen, vor allem durch Betrugserkennung und -prävention.
Die Finanzplanung und -analyse bietet eine weitere Chance. KI kann Finanzteams dabei helfen, Informationen zu konsolidieren, Abweichungen zu identifizieren, Prognosen zu erstellen und Szenarien durchzuspielen. Der daraus resultierende Nutzen ergibt sich aus der Reduzierung des manuellen Berichtsaufwands, während den Finanzteams mehr Zeit bleibt, die Faktoren zu analysieren, die die Geschäftsleistung beeinflussen.
Auch die Bonitätsbewertung kann effizienter werden, wenn KI-Systeme ein breiteres Spektrum an Informationen verarbeiten und eine einheitliche Risikobewertung unterstützen können. Der potenzielle Nutzen hängt stark von der Datenqualität, der Modell-Governance und den regulatorischen Anforderungen ab, doch selbst bescheidene Verbesserungen bei der Entscheidungsgeschwindigkeit oder -genauigkeit können in großem Maßstab erhebliche operative Auswirkungen haben.
Es gibt jedoch eine wichtige Einschränkung. McKinsey hat festgestellt, dass KI-getriebene Produktivitätsgewinne möglicherweise nicht vollständig bei den einzelnen Unternehmen verbleiben, da sich die Märkte anpassen. Der Wettbewerb kann Unternehmen dazu zwingen, einen Teil dieser Einsparungen in Form von niedrigeren Preisen oder besseren Dienstleistungen an die Kunden weiterzugeben.
Das macht die wirtschaftliche Bewertung komplexer. KI kann Kosten senken, doch der Wettbewerbsdruck entscheidet darüber, inwieweit diese Einsparungen letztendlich als zusätzliche Marge zum Tragen kommen.
Energie: vorausschauende Instandhaltung, Netzoptimierung und die Kosten der Anlagen
Für Energieunternehmen liegen einige der größten Chancen im Bereich der KI in Verbindung mit physischen Anlagen. Ausfälle von Anlagen können Produktionsausfälle, Notfallreparaturen, Wartungsaufwand und kostspielige Stillstandszeiten zur Folge haben.
Die vorausschauende Instandhaltung löst dieses Problem, indem sie Betriebsdaten nutzt, um Anzeichen für einen Verschleiß der Anlagen zu erkennen, bevor es zu einem Ausfall kommt. Anstatt jede Anlage nach einem festen Zeitplan zu warten, können sich die Betreiber auf die Bereiche konzentrieren, in denen die Daten den größten Handlungsbedarf erkennen lassen.
Shell liefert ein konkretes Beispiel. Das KI-System des Unternehmens wurde zur Überwachung von mehr als 10.000 Anlagen eingesetzt, wobei das Unternehmen in den entsprechenden Anwendungsbereichen eine Senkung der Wartungskosten um rund 20 % verzeichnet.
Die wirtschaftlichen Vorteile gehen über die Instandhaltung selbst hinaus. Die Vermeidung eines unerwarteten Ausfalls kann die Produktion sichern, Notfalleinsätze reduzieren und den Einsatz spezialisierter technischer Ressourcen optimieren. Bei großen Industrieanlagen kann bereits die Verhinderung einer einzigen größeren Störung erhebliche Investitionen in KI-Systeme rechtfertigen.
Die Netzoptimierung bietet eine weitere große Chance. KI kann die Prognose von Strombedarf und -erzeugung verbessern und Betreibern dabei helfen, Angebot und Nachfrage effizienter auszugleichen. Dies gewinnt zunehmend an Bedeutung, da die Erzeugung aus erneuerbaren Energien zu einer größeren Schwankungsbreite im System führt.
Die Internationale Energieagentur schätzt, dass KI bis 2035 durch einen verbesserten Betrieb und eine optimierte Wartung von Kraftwerken potenzielle Einsparungen von bis zu 110 Milliarden US-Dollar jährlich erzielen könnte.
Hinzu kommt eine kapitalspezifische Dimension. Bessere Prognosen können die Lebensdauer von Anlagen verlängern, die Wartungsplanung verbessern und möglicherweise teure Ersatzprojekte hinauszögern. In Branchen, in denen einzelne Anlagen Kapitalinvestitionen in Millionen- oder Milliardenhöhe darstellen, kann die Verzögerung unnötiger Erneuerungen ebenso wertvoll sein wie die Senkung der jährlichen Betriebsausgaben.
Für Energieunternehmen steht die Kostensenkung durch KI daher an der Schnittstelle zwischen Instandhaltung, Produktion, Kosteneffizienz und Kapitalallokation.
Sehen Sie sich an, wie das in der Praxis aussieht
Ein Netzbetreiber plante die Wartung von Transformatoren auf der Grundlage der Einschätzung einer Handvoll erfahrener Diagnostiker.
Wir haben erklärbare ML-Modelle für 14 Fehlerarten entwickelt, historische Daten aus sechs Jahren digitalisiert und eine Genauigkeit von über 90 % erreicht. Lesen Sie, wie KI die Wartung von einem festen Zeitplan zu einer Kostenentscheidung gemacht hat.
Versorgungsunternehmen: Die Kapitalallokation als das eigentliche Kostenproblem (und KI-Technologie als Lösung)
Versorgungsunternehmen stehen vor anderen kostenseitigen Herausforderungen als Energieerzeuger. Ihre Investitionsentscheidungen unterliegen regulierten Märkten, langen Lebenszyklen der Anlagen und einer genauen Überprüfung, wie sich Investitionsausgaben auf die Kunden und die zulässigen Renditen auswirken. Daher ist die Kapitalallokation besonders wichtig.
KI kann Versorgungsunternehmen dabei helfen, den Bedarf zu prognostizieren, sich abzeichnende Infrastrukturengpässe zu erkennen und den Zustand von Anlagen in großen Netzen zu bewerten. Bessere Prognosen können dabei helfen, festzustellen, wo Investitionen tatsächlich erforderlich sind und wo bestehende Systeme über ausreichende Kapazitäten verfügen.
Vorausschauendes Anlagenmanagement kann zudem Entscheidungen darüber unterstützen, wann Anlagen repariert, modernisiert oder ersetzt werden sollten. Anstatt im gesamten Netz dieselbe Wartungsstrategie anzuwenden, können Versorgungsunternehmen Anlagen je nach Zustand, Ausfallwahrscheinlichkeit und ihrer Bedeutung für das Gesamtsystem priorisieren.
Die Nachfrageprognose spielt eine ähnliche Rolle. Genauere Prognosen können die Ressourcenplanung verbessern und den Energieversorgern helfen, Zeiten hoher Nachfrage zu antizipieren, bevor diese Druck auf das Netz ausüben.
Die Kosteneinsparungen können sich daher an mehreren Stellen ergeben: weniger unnötige Inspektionen, eine bessere Wartungsplanung, weniger Ausfälle, gezieltere Investitionsausgaben und eine verbesserte Nutzung der bestehenden Infrastruktur.
Die Regulierung fügt eine weitere Ebene hinzu. Ein Versorgungsunternehmen kann nicht unbedingt jeden Effizienzgewinn als zusätzlichen Gewinn verbuchen. Investitionsentscheidungen unterliegen oft der behördlichen Genehmigung und Mechanismen zur Kostendeckung. Das bedeutet, dass sich der Wert der KI auch durch höhere Zuverlässigkeit, verbesserte Servicequalität und eine effizientere Nutzung der von den Kunden finanzierten Infrastruktur zeigen kann.
Wie lässt sich ermitteln, in welchen Bereichen KI in Ihrem Unternehmen die größten Kosteneinsparungen erzielen wird?
Beginnen Sie mit den Kosten, nicht mit der Technologie. Erfassen Sie die wichtigsten Geschäftsprozesse und identifizieren Sie Arbeitsabläufe mit hohem Durchsatz, sich wiederholende Aufgaben, kostspielige Fehler, Verzögerungen, Betrugsverluste, Supportkosten und Anlagen, die häufige Wartung erfordern.
Bewerten Sie anschließend jede Möglichkeit anhand der folgenden drei Fragen:
- Wo sind die Kosten am höchsten?
Eine moderate Reduzierung einer großen Kostenbasis kann größere Einsparungen bringen als eine umfassende Verbesserung eines kleinen Prozesses.
- Wo sind die Daten gut genug? KI-Modelle sind von der Datenqualität abhängig. Die vielversprechendsten Kandidaten verfügen in der Regel über zuverlässige historische Daten, klare Eingaben und messbare Ergebnisse. Mangelhafte oder fragmentierte Daten können die Kosten für die Implementierung von KI erhöhen und die erwarteten Erträge mindern.
- Wo lässt sich die Rendite innerhalb eines Jahres messen?
Die vielversprechendsten KI-Projekte verfügen über eine klare Basisgröße, wie beispielsweise Kosten pro Schadensfall, Rechnung, Kundeninteraktion oder Transaktion. Dies erleichtert die Messung von Effizienzgewinnen und die Kontrolle der KI-Kosten.
Ein einfaches Priorisierungsmodell lautet:
The full cost of implementing AI also needs to be included: AI tools, data preparation, integration, security, governance, training and ongoing AI costs. A 10% reduction in a large, stable business cost base may deliver more value than a 30% saving in a smaller process.
The priorities will vary by sector: insurance can target claims and fraud; media, production and localisation; banking, compliance and back-office operations; energy, maintenance and asset performance; and utilities, forecasting and capital allocation.
The key is to start with the right business strategy and costs you want to reduce. Then identify where AI solutions can deliver measurable cost reduction, cost efficiency and efficiency gains. This gives CTOs, COOs and CFOs a practical way to guide AI adoption, save money, gain competitive advantage and build a stronger business case for implementing AI.
