--- title: "KI-Investitionen sind Teamsport: So wird aus Einzelprojekten ein steuerbares Portfolio" description: "Wie Business, IT und Finance KI-Investitionen gemeinsam steuern: klare Verantwortung, sieben Prüfkriterien, gestufte Finanzierung und ein Investment-Board mit Mandat." --- [![mobilistics](https://blog.mobilistics.de/hubfs/raw_assets/public/mobilistics-blog/images/mobilistics-logo-horizontal-positiv-rgb.svg)](https://www.mobilistics.de) - [Blog](https://blog.mobilistics.de) - [Unsere Marken](https://www.mobilistics.de/marken/) - [Über uns](https://www.mobilistics.de/ueber-uns/) [Kontakt](https://www.mobilistics.de/kontakt/) 1. [Blog](https://blog.mobilistics.de) 2. KI-Investitionen sind Teamsport: So wird aus Einzelprojekten ein steuerbares Portfolio [mobilistics](https://blog.mobilistics.de/tag/mobilistics) # KI-Investitionen sind Teamsport: So wird aus Einzelprojekten ein steuerbares Portfolio ![Dirk Frauenhoff](https://blog.mobilistics.de/hs-fs/hubfs/blog-autorenprofile/5D2_1411.jpg?width=36&height=36&name=5D2_1411.jpg) Dirk Frauenhoff · 06.10.2026 · 8 Min. Lesezeit KI-Budgets gehören weder allein ins Business noch allein in die IT. Unternehmen brauchen klare Rollen, gemeinsame Bewertungskriterien und eine Finanzierung in überprüfbaren Stufen. Ein KI-Investment-Board schafft dafür einen verbindlichen Entscheidungsmechanismus. Viele Diskussionen über KI-Budgets beginnen mit der falschen Frage: Welcher Bereich bezahlt? Die bessere Frage lautet: Wie verteilt ein Unternehmen sein Kapital so, dass aus einzelnen KI-Anwendungen ein wirtschaftlich tragfähiges und technisch skalierbares Portfolio entsteht? Die Studie von BearingPoint „Scaling AI for measurable impact“ ([https://www.bearingpoint.com/en-cz/insights-events/insights/scaling-ai-for-measurable-impact/)](https://www.bearingpoint.com/en-cz/insights-events/insights/scaling-ai-for-measurable-impact/\)) zeigt die Lücke: 74 Prozent der Unternehmen mit implementierter KI berichten über messbare Effekte auf Umsatz oder Ergebnis. Doch nur 13 Prozent haben ihre Initiativen vollständig gemäß dem ursprünglichen Business Case skaliert. Weniger als ein Drittel prüft die Skalierbarkeit formal, bevor ein Vorhaben startet. Das Problem liegt somit selten allein im Modell oder im Anwendungsfall. Es entsteht dort, wo Geschäftswirkung, technische Tragfähigkeit und Finanzierung getrennt beurteilt werden. ### Warum kein Bereich allein über KI-Budgets entscheiden sollte Entscheidet das Business allein, stehen meist Geschwindigkeit und unmittelbarer Nutzen eines Anwendungsfalls im Vordergrund. Plattformkosten, Datenabhängigkeiten, Integration, Sicherheit und späterer Betrieb werden leicht unterschätzt. Liegt das Budget ausschließlich bei der IT, entstehen möglicherweise leistungsfähige Plattformen und technisch saubere Lösungen. Ohne einen verantwortlichen Fachbereich bleibt jedoch offen, wer Prozesse verändert, die Nutzung sicherstellt und die erwartete Geschäftswirkung realisiert. Finance wiederum kann Investitionen vergleichen und den Kapitaleinsatz disziplinieren. Ohne die Einschätzung von Business und IT fehlen jedoch zwei wesentliche Grundlagen: der tatsächliche Ergebnishebel und die technische Machbarkeit. Gemeinsame Entscheidungen bedeuten deshalb weder geteilte noch verwischte Verantwortung. Die Rollen müssen vielmehr eindeutig geregelt sein. | Rolle | Verantwortung | | --- | --- | | Business | Benennt den Ergebnishebel, definiert die fachlichen Kennzahlen, verändert Prozesse und verantwortet die Geschäftswirkung. | | CIO/CTO | Verantwortet Architektur, Daten- und Integrationsreife, Sicherheit, Modellauswahl, Betrieb, technische Skalierbarkeit und Kostentransparenz. | | CFO | Bewertet Vollkosten, Kapitalbindung, finanzielle Risiken und Opportunitätskosten und vergleicht die Vorhaben im Gesamtportfolio. | Datenschutz, Recht, Informationssicherheit und weitere Fachfunktionen werden abhängig vom Risikoprofil eingebunden. Sie geben verbindliche Bewertungen für ihren Zuständigkeitsbereich ab, übernehmen aber weder die wirtschaftliche Verantwortung des Business noch die Betriebsverantwortung der IT. ### Das Investment-Board ist ein Entscheidungsmechanismus Ein KI-Investment-Board darf nicht zu einer zusätzlichen Abstimmungsrunde ohne Budgetmandat werden. Es muss Investitionen freigeben, begrenzen, zurückstellen und beenden können. Dafür braucht es: - namentlich benannte Mitglieder mit eigener Entscheidungsvollmacht - ein festgelegtes Budget- und Freigabemandat - eine einheitliche Entscheidungsvorlage für alle KI-Vorhaben - dokumentierte Beschlüsse und Auflagen - einen regelmäßigen Entscheidungstakt - verbindliche Prüfpunkte für bereits finanzierte Vorhaben In der Aufbauphase empfiehlt sich eine monatlicher Rythmus. Später kann ein quartalsweiser Rhythmus ausreichen, ergänzt um klar definierte Freigabeverfahren zwischen den Runden. Das Board diskutiert dabei nicht jedes technische Detail. Es beantwortet u.a. folgende drei Fragen: Trägt das Vorhaben zur Unternehmensstrategie bei? Sind Wirkung und Vollkosten plausibel? Ist der nächste Kapitaleinsatz durch überprüfbare Annahmen gedeckt? Damit das funktioniert, müssen die Personen am Tisch Entscheidungen treffen können. Stellvertretungen ohne Mandat verlängern nur den Prozess, verbessern aber nicht die Qualität der Kapitalallokation. ### Sieben Kriterien für jedes KI-Investment Alle Vorhaben sollten nach derselben Logik bewertet werden. Das schafft Vergleichbarkeit, ohne unterschiedliche Anwendungsfälle künstlich gleichzusetzen. #### Geschäftswirkung Welche finanzielle oder operative Kennzahl soll sich verändern? Denkbar sind zusätzlicher Umsatz, eine höhere Marge, vermiedene Kosten, Reduzierung technischer Schulden, kürzere Durchlaufzeiten, geringere Fehlerkosten oder eine reduzierte Risikoexposition. Die Ausgangslage muss vor dem Vorhaben feststehen. Wer den heutigen Aufwand oder die heutige Leistung nicht kennt, kann später keine Verbesserung belastbar nachweisen. #### Strategische Relevanz Unterstützt das Vorhaben ein priorisiertes Geschäftsfeld, eine zentrale Fähigkeit oder ein angestrebtes Geschäftsmodell? Ein wirtschaftlich attraktiver Einzelfall kann im Portfolio dennoch nachrangig sein, wenn er Kapital und Fachkräfte von strategisch wichtigeren Vorhaben bindet. #### Vollkosten Zum Business Case gehören Entwicklung und Lizenzen, aber auch Datenaufbereitung, Integration, Cloud- und Modellnutzung, Sicherheit, Fachaufwand, Prozessänderungen, Schulung, Betrieb, Überwachung und ein möglicher Anbieterwechsel. Gerade bei generativer KI und Agentensystemen steigen variable Kosten mit der Nutzung. Accenture berichtet auf Basis einer Befragung von 750 Führungskräften, dass nur etwa ein Fünftel der Ausgaben für KI-Tokens einem quantifizierten finanziellen Ergebnis zugeordnet werden kann ([https://www.accenture.com/en/insights/ai-data/cios-guide-ai-tokenomics](https://www.accenture.com/en/insights/ai-data/cios-guide-ai-tokenomics)). Deshalb sollte neben den Gesamtkosten eine betriebliche Bezugsgröße ausgewiesen werden, etwa die Kosten pro Vorgang, Kundenkontakt oder Dokument beziehungsweise je freigesetzter Arbeitsstunde. #### Daten- und Integrationsreife Sind die benötigten Daten verfügbar, ausreichend zuverlässig und rechtmäßig nutzbar? Lassen sich die Quellsysteme anbinden? Wer verantwortet Datenqualität und Zugriffsrechte? Ein überzeugender Prototyp mit manuell zusammengestellten Daten ist noch kein belastbarer Nachweis für den späteren Betrieb. Eine Skalierung ist damit nicht gegeben. #### Risiko und regulatorische Einordnung Welche Folgen können fehlerhafte Ergebnisse, unzulässige Datenverarbeitung, Manipulation oder ein Ausfall haben? Welche menschliche Kontrolle, Protokollierung und Begrenzung von Berechtigungen sind erforderlich? Der EU AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz und sieht je nach KI-System, Einsatzkontext und Rolle des Unternehmens unterschiedliche Vorgaben vor. Die rechtliche Einordnung und die daraus folgenden Pflichten gehören daher vor der Skalierungsentscheidung auf den Tisch – nicht erst kurz vor der Produktivsetzung. #### Skalierbarkeit Lässt sich die Lösung auf weitere Produkte, Regionen oder Geschäftsbereiche übertragen? Welche zusätzlichen Plattform-, Daten- und Betriebsleistungen werden dafür benötigt? Skalierbarkeit darf nicht mit technischer Reproduzierbarkeit verwechselt werden. Ein Modell lässt sich möglicherweise leicht ausrollen, während Prozesse, Datenrechte oder lokale Vorgaben eine breitere Nutzung verhindern. #### Wirkungsverantwortung Jedes Vorhaben braucht eine namentlich benannte Person aus dem Business, die für die angestrebte Wirkung einsteht. Diese Verantwortung umfasst auch die Anpassung von Prozessen, Nutzung und Kapazitäten. Gewonnene Zeit ist noch keine Ergebniswirkung. Erst wenn das Unternehmen sie in höhere Leistung, geringere externe Kosten, zusätzliche Kapazität oder bessere Qualität übersetzt, entsteht ein wirtschaftlicher Effekt. ### Warum ein Gesamtscore allein nicht genügt Eine gewichtete Punktzahl wirkt objektiv, kann problematische Vorhaben aber beschönigen. Ein hoher erwarteter Umsatz darf fehlende Datenrechte oder unvertretbare Risiken nicht rechnerisch ausgleichen. Sinnvoller ist eine Kombination aus: - quantifiziertem Nutzen und Vollkosten - einer einheitlichen Bewertung der sieben Kriterien - klaren Ausschlussbedingungen - dokumentierten Annahmen - und einer begründeten Managemententscheidung So bleibt nachvollziehbar, warum ein Vorhaben freigegeben oder gestoppt wurde. Das Board entscheidet auf einer gemeinsamen Grundlage, ohne seine Verantwortung an eine Rechenformel abzugeben. ### Finanzierung in drei Stufen Eine einmalige Freigabe im Jahresbudget passt schlecht zu KI-Investitionen. Zu Beginn sind Datenqualität, Akzeptanz, Modellleistung, Nutzungskosten und tatsächliche Prozesswirkung häufig noch unsicher. Diese Unsicherheit spricht nicht gegen eine Investition. Sie spricht für begrenzte Finanzierungsschritte. #### Stufe 1: Annahmen testen Das Unternehmen finanziert einen zeitlich und finanziell begrenzten Test. Dieser soll keine fertige Lösung liefern, sondern zentrale Annahmen prüfen: - Ist das Problem wirtschaftlich relevant? - Sind Daten und Schnittstellen verfügbar? - Erreicht die Lösung die vorab definierte Mindestqualität? - Ist das Risikoprofil beherrschbar? - Gibt es einen verantwortlichen Bereich für die spätere Nutzung? Die Freigabe legt bereits fest, welche Nachweise am nächsten Entscheidungspunkt vorliegen müssen. #### Stufe 2: Wirkung und Betriebsfähigkeit belegen Nun muss sich die Lösung unter realistischen Bedingungen bewähren. Neben der fachlichen Leistung zählen Nutzung, Prozessintegration, Sicherheitskontrollen, Betriebsaufwand und Kosten pro Einheit. Der Business Case wird mit gemessenen Werten aktualisiert. Abweichungen sind kein automatischer Grund für einen Abbruch. Sie müssen jedoch erklärt werden und in die aktualisierten Annahmen sowie die nächste Investitionsentscheidung einfließen. #### Stufe 3: Skalieren Erst wenn Wirkung, Betriebsfähigkeit und Kosten hinreichend belastbar sind, folgt die breitere Finanzierung. Die Skalierungsfreigabe umfasst auch Plattformkapazitäten, Datenversorgung, Support, Überwachung, Schulung und notwendige organisatorische Veränderungen. An jedem Prüftor gibt es drei mögliche Beschlüsse: 1. Weiter investieren: Die Nachweise tragen den nächsten Finanzierungsschritt. 2. Nachsteuern: Eine relevante Annahme bleibt offen und erhält einen begrenzten Prüfauftrag. 3. Stoppen: Wirkung, Tragfähigkeit oder strategische Relevanz rechtfertigen keinen weiteren Kapitaleinsatz. Ein Stopp ist kein Scheitern des Verfahrens. Ein früh beendetes Vorhaben schützt Kapital und schafft Raum für bessere Alternativen. ### Anwendungsfälle und gemeinsame Grundlagen getrennt finanzieren Ein KI-Portfolio besteht aus zwei Arten von Investitionen. Die erste Gruppe umfasst konkrete Anwendungen mit einem benannten Ergebnishebel. Die zweite Gruppe schafft gemeinsam genutzte Grundlagen: Datenplattformen, Modellzugänge, KI-Gateways, Identitäts- und Berechtigungssysteme, Überwachung oder wiederverwendbare Integrationen. Wer beide Kategorien vermischt, erzeugt verzerrte Business Cases. Ein einzelner Anwendungsfall kann nicht die gesamte Plattform tragen. Umgekehrt darf eine Plattform nicht ohne erwartete Nutzung und verantwortliche Abnehmer finanziert werden. Das Investment-Board sollte deshalb ausweisen: - welche Kosten einem Anwendungsfall direkt zugerechnet werden - welche gemeinsamen Fähigkeiten mehrere Vorhaben nutzen - welche Nutzung für eine Plattforminvestition erwartet wird - wie variable Kosten für die verursachenden Bereiche transparent gemacht werden - ab welchem Reifegrad eine interne Verrechnung sinnvoll ist Die FinOps Foundation bezeichnet das Management von KI-Kosten als eines der wichtigsten künftigen Handlungsfelder. Im „State of FinOps 2026“ ([https://data.finops.org](https://data.finops.org)) geben 98 Prozent der befragten FinOps-Fachleute an, KI-Ausgaben bereits zu steuern. Zugleich bleiben die Zuordnung der Kosten zu Geschäftsbereichen und die Bestimmung des wirtschaftlichen Werts zentrale Herausforderungen. ### Die Entscheidungsvorlage passt auf eine Seite Die wesentlichen Angaben für eine Investitionsentscheidung sollten in der Regel auf eine Seite passen: 1. Geschäftsproblem und Ausgangswert 2. angestrebte Wirkung und Zielkennzahl 3. verantwortliche Person im Business 4. strategische Relevanz 5. bisherige Erkenntnisse und offene Annahmen 6. Vollkosten und Kosten pro betrieblicher Einheit 7. Daten-, Integrations- und Betriebsreife 8. Risikoprofil, regulatorische Einordnung und notwendige Kontrollen 9. beantragte Finanzierung, Laufzeit und Nachweise für den nächsten Prüftermin Darunter steht die Beschlussvorlage: weiter investieren, nachsteuern oder stoppen. Das zwingt die Antragsteller zu Klarheit und ermöglicht dem Board, unterschiedliche Vorhaben im Portfolio zu vergleichen. Umfangreiche technische Unterlagen können als Anlage dienen. Sie sollten die Investitionsentscheidung jedoch nicht ersetzen. ### Der Maßstab ist nicht die Zahl der KI-Projekte Ein gut gesteuertes KI-Portfolio produziert nicht möglichst viele Pilotprojekte. Es fokussiert Kapital, Daten, Fachkräfte und Managementaufmerksamkeit auf Vorhaben, die Wirkung und Skalierbarkeit gemeinsam nachweisen können. Teamsport bedeutet dabei nicht, dass alle dieselbe Aufgabe übernehmen. Das Business verantwortet die Wirkung, die IT die technische und operative Tragfähigkeit, Finance die Kapitallogik. Das Investment-Board verbindet diese Verantwortlichkeiten zu belastbaren Entscheidungen. KI skaliert nicht durch den besten Einzelspieler, sondern durch klare Positionen, gemeinsame Spielregeln und die Fähigkeit, rechtzeitig zu investieren, nachzusteuern oder zu stoppen. 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