Bei KI im Engineering wird viel über Potenzial geredet und selten sauber gerechnet. Dieser Beitrag macht das Gegenteil: eine nüchterne Kosten-Nutzen-Betrachtung auf Basis von Erfahrungen aus über 20 Industrieprojekten. Die genannten Zahlen sind Richtwerte, keine Garantien, aber sie geben eine belastbare Größenordnung, mit der sich ein realistischer Business Case aufbauen lässt.
Die Investition
Die Einführung von KI im Systems Engineering kostet zunächst Geld, und zwar in drei Bereichen: Software-Lizenzen, Training und Prozessanpassung. Die Lizenzkosten fallen teils einmalig, teils jährlich an; Training schlägt vor allem zu Beginn zu Buche, bleibt aber als laufender Posten relevant, weil Teams wechseln und Wissen aufgefrischt werden muss; die Prozessanpassung ist typischerweise ein einmaliger Aufwand.
| Kostenart | Einmalig | Jährlich |
|---|---|---|
| KI-Software & Tools | 50.000–100.000 € | 20.000–40.000 € |
| Training & Schulung | 30.000–50.000 € | 10.000–20.000 € |
| Prozessanpassung | 40.000–80.000 € | – |
| Gesamt | 120.000–230.000 € | 30.000–60.000 € |
Was dem gegenübersteht
Die Einsparungen entstehen dort, wo heute viel manuelle, repetitive Arbeit steckt, allen voran im Requirements-Management, in der Modellierung und in den Safety-Analysen. Die folgenden Werte beruhen auf realen Projekten und gehen von moderaten Teamgrößen aus:
| Bereich | Annahme | Einsparung/Jahr |
|---|---|---|
| Requirements Engineering | ~30 % Zeitersparnis, 3 Engineers | ~120.000 € |
| MBSE-Modellierung | automatisierte Modellerstellung, 4 Modellierer | ~140.000 € |
| Safety-Analysen | beschleunigte FMEA und Gefährdungsanalyse, 2 Safety Engineers | ~80.000 € |
| Summe | ~340.000 € |
Wichtig ist die Lesart: Diese Beträge sind keine eingesparten Lizenzkosten, sondern freigesetzte Engineering-Kapazität. Sie wird in der Regel nicht abgebaut, sondern auf wertschöpfende Aufgaben umgelenkt, was den eigentlichen, schwerer bezifferbaren Hebel darstellt.
Wann sich die Investition rechnet
Stellt man Kosten und Einsparungen über drei Jahre gegenüber, ergibt sich ein klares Bild. Das erste Jahr ist von der Anfangsinvestition geprägt und schließt etwa ausgeglichen ab; ab dem zweiten Jahr überwiegen die Einsparungen deutlich.
| Jahr | Kosten | Einsparungen | Kumuliert |
|---|---|---|---|
| Jahr 1 | 175.000 € | 170.000 € | −5.000 € |
| Jahr 2 | 45.000 € | 340.000 € | 290.000 € |
| Jahr 3 | 45.000 € | 340.000 € | 585.000 € |
Der Break-Even liegt typischerweise nach 12 bis 14 Monaten, der ROI über drei Jahre bei 250 bis 400 Prozent. Diese Werte setzen allerdings voraus, dass die Einsparungen ab dem zweiten Jahr auch tatsächlich realisiert werden, das gelingt nur, wenn die freigewordene Kapazität bewusst gesteuert wird und die Einführung im ersten Jahr sauber abgeschlossen ist.
Was die Rechnung nicht abbildet
Die direkt messbaren Einsparungen sind nur ein Teil des Bildes. Hinzu kommen Effekte, die sich schwerer in Euro fassen lassen, in der Praxis aber oft schwerer wiegen: eine höhere Produktqualität durch weniger Fehler, eine kürzere Time-to-Market, belastbarere Compliance-Nachweise und, nicht zu unterschätzen, zufriedenere Mitarbeitende, die weniger Zeit mit Routine und mehr mit substanzieller Engineering-Arbeit verbringen.
Die Risiken realistisch einordnen
Eine ehrliche ROI-Betrachtung benennt auch die Risiken, die sich allerdings gut beherrschen lassen. Das Technologierisiko begrenzt man, indem man mit klar umrissenen Pilotprojekten startet, statt sofort flächendeckend einzuführen. Das Akzeptanzrisiko sinkt deutlich, wenn die betroffenen Teams früh eingebunden werden und den Nutzen selbst erleben. Und Kompetenzlücken schließt man durch kontinuierliches Training, das mit der Einführung nicht endet, sondern sie begleitet.