ROI-Framework-Rechner
Was bringt diese Investition wirklich – und wann?
Gib die Eckdaten deiner Investition ein. Der Rechner zeigt dir den kumulierten Wertverlauf über 4 Jahre und den Break-even-Punkt – als Spanne, nicht als geschönte Einzelzahl. Der Umschalter zeigt dabei ehrlich, warum eine komplett neue AI-Fähigkeit einen anderen Zeithorizont braucht als die Automatisierung eines bekannten Prozesses.
Der ROI-Framework-Rechner wendet das sechs-Bausteine-ROI-Framework von Beyond Prompt auf deine eigenen Zahlen an: Investitionskosten, laufende Kosten und ein harter Werttreiber ergeben einen kumulierten Wertverlauf mit Break-even-Punkt – unterschieden danach, ob du einen bekannten Prozess automatisierst oder eine komplett neue AI-Fähigkeit einführst.
Deine Investition
Einmalige Kosten der Umsetzung – vergleichbar mit den Kostenbändern der anderen Tools-Rechner.
Vollkosten ≈ Bruttolohn × 1,3 (inkl. Sozialabgaben und Overhead).
Wartung plus ggf. AI-Betriebskosten – als Prozentsatz der Investitionskosten pro Jahr.
Dein Ergebnis
Spanne: konservativ bis realistisch. Nie der geschönteste Fall.
Break-even
24–34 Monate
Kumulierter Netto-Wert nach 4 Jahren
2.600 €–6.500 €
Kumulierter Wertverlauf
Kumulierter Wertverlauf
Willst du wissen, welches deiner Vorhaben sich zuerst lohnt?
So rechnet dieses Tool
- Investment (CapEx): deine eingegebene Investitionssumme, einmalig zu Beginn.
- Laufende Kosten (OpEx): als Prozentsatz der Investitionskosten pro Jahr – Wartung plus ggf. AI-Betriebskosten.
- Harter Werttreiber: Zeitersparnis × Stundensatz, mit einem Realisierungsgrad von 70 % (konservativ) bis 90 % (realistisch) – schützt vor der häufigsten Falle, theoretische mit tatsächlich realisierter Ersparnis zu verwechseln.
- Zeithorizont-Ehrlichkeit: Bei einem bekannten Prozess wird der Werttreiber ab Monat 1 voll angesetzt; bei einer komplett neuen AI-Fähigkeit rampt er über 18 Monate hoch (Productivity-J-Curve, NBER Working Paper 25148) – eigene, plausible Ableitung aus der Forschung, keine exakte Studienzahl.
- Anzeige-Horizont: 4 Jahre, damit auch die Erholung nach der J-Curve-Delle sichtbar wird.
- Vollständige Herleitung inkl. aller Quellen: das ROI-Framework auf der Methodik-Seite »Das ROI-Framework«.
Dieser Rechner liefert eine Schätzung als Entscheidungsgrundlage, kein Angebot. Die tatsächlichen Werte hängen von Details deines Vorhabens ab, die wir im Gespräch klären.
Häufige Fragen zum Rechner
Woher kommt dieses ROI-Framework?
Aus vier etablierten Quellen: Forrester Total Economic Impact, McKinseys Value-at-Stake-Argumentation, die NBER-Studie zur Productivity J-Curve und der Hart-/Weich-Nutzen-Standard im IT-Business-Case – sowie der Validierung an zwei echten Beyond-Prompt-Projekten. Die vollständige Herleitung inkl. aller Quellen steht auf der Methodik-Seite „Das ROI-Framework“.
Warum unterscheidet der Rechner zwischen „bekanntem Prozess“ und „neuer AI-Fähigkeit“?
Weil beide Fälle nachweislich unterschiedlich schnell Wert liefern. Die Automatisierung eines bereits bekannten Prozesses hat einen schnellen, verlässlich rechenbaren Payback (siehe unsere zwei validierten Fallbeispiele, beide unter 13 Monaten). Der Aufbau einer komplett neuen AI-Fähigkeit braucht dagegen laut Forschung komplementäre, oft unsichtbare Investitionen (Workflow-Umbau, Einarbeitung) – der Nutzen stellt sich verzögert ein. Ein Tool, das diese Unterscheidung ignoriert, würde neue AI-Fähigkeiten systematisch zu optimistisch bewerten.
Warum sinkt die Kurve bei „neue AI-Fähigkeit“ erst, bevor sie steigt?
Weil laufende Kosten ab Monat 1 anfallen, der Nutzen sich aber laut J-Curve-Forschung erst über rund 1,5 Jahre einspielt. Diese Delle ist keine Fehlfunktion, sondern die ehrliche Abbildung eines realen Risikos – genau der Punkt, den viele optimistische AI-ROI-Rechnungen unterschlagen.
Was mache ich mit dem Ergebnis?
Nutze es als Größenordnung für eine Entscheidung. Zeigt der Rechner einen klaren, schnellen Break-even, ist das ein starkes Signal für eine Umsetzung. Zeigt er eine lange oder unsichere Amortisation (v. a. bei „neue AI-Fähigkeit“), lohnt sich vorher ein AI Opportunity Scan, der prüft, ob eine kleinere, schneller wirksame Automatisierung der bessere erste Schritt ist.