Was gehört in einen KI-Business-Case, damit er einer CFO-Prüfung standhält?
Die kurze Antwort
Entscheidend ist nicht der Antrag selbst. In mehreren Untersuchungen hängt das Vorliegen eines Business Case nicht nachweisbar mit dem späteren Erfolg zusammen — wohl aber vier andere Angaben: ein namentlich benannter Nutzenverantwortlicher, ein quantifizierter erwarteter Beitrag, eine vorab festgelegte Abbruchgrenze und der spätere Abgleich des realisierten mit dem erwarteten Nutzen.
Der Antrag liegt vor, sauber gerechnet, mit Zeitplan und Nutzenversprechen. Er wird genehmigt. Ein Jahr später fragt der CFO, was daraus geworden ist, und im Raum beginnt eine Diskussion über Zuordnung.
Ich habe solche Anträge selbst geschrieben und selbst genehmigt. Lange dachte ich, das Problem liege in der Qualität der Vorlage — zu optimistisch gerechnet, zu wenig Szenarien. Die Forschung sagt etwas anderes, und es ist unbequem.
Der Antrag selbst sagt über den Erfolg fast nichts
In einer Untersuchung von 200 Investitionsvorhaben wurde die Praktik „Business Case wurde erstellt“ aus dem Erklärungsmodell entfernt, weil sie statistisch nichts erklärte (Badewi 2016). In einer zweiten Untersuchung von 71 Vorhaben ließ sich zwischen dem Vorliegen eines Business Case und dem späteren Erfolg kein Zusammenhang nachweisen (Holgeid und Jørgensen 2020).
Vier andere Angaben zeigten dort dagegen deutliche Zusammenhänge: ein Plan für die Realisierung des Nutzens, eine namentliche Zuordnung der Verantwortung dafür, die Quantifizierung des erwarteten Nutzens und seine Bewertung nach Abschluss. Der stärkste Einzelzusammenhang in der Arbeit von 2016 war die namentliche Zuordnung.
Eine dritte Arbeit mit 331 Befragten in drei Ländern stützt dasselbe von der anderen Seite: Von zwölf geprüften Praktiken war nur eine in allen Ländern mit dem Erfolg verbunden — dass die tatsächlichen Ergebnisse mit dem übereinstimmten, was im Business Case erwartet worden war (Serra und Kunc 2015). Entscheidend ist also nicht die Erstellung des Antrags. Entscheidend ist seine spätere Einlösung.
Das verschiebt die Arbeit. Die Stunden, die in eine dritte Nachkommastelle der Ertragsrechnung fließen, sind schlechter angelegt als die fünf Minuten für die Frage, wer den Nutzen schuldet.
Ihre Schätzung ist enger, als sie sein darf, und das ist gemessen
Finanzvorstände sind nicht die Vorsichtigen in diesem Spiel. Itzhak Ben-David, John Graham und Campbell Harvey haben über Jahre Prognosen von Finanzvorständen erhoben und gegen die tatsächliche Entwicklung gehalten. Die Vorstände gaben jeweils ein Intervall an, in dem der Wert mit 80-prozentiger Wahrscheinlichkeit liegen sollte. Getroffen haben sie in 36 Prozent der Fälle. In Phasen hoher Unsicherheit in 23 Prozent.
Noch deutlicher wird es bei den eigenen Vorhaben. Dort unterstellten dieselben Vorstände eine Renditeschwankung von gut fünf Prozent, während die historische Schwankung vergleichbarer Investitionen bei über 36 Prozent lag. Die Zuversicht ist am größten, wo das eigene Projekt bewertet wird.
Für die Vorlage heißt das: Ein einzelner Erwartungswert ist keine Information, er ist eine Haltung. Nach meiner Erfahrung erwartet ein Prüfer ohnehin drei Szenarien.
Bei IT-Vorhaben ist nicht der Durchschnitt das Problem, sondern der Rand
Bent Flyvbjerg und Kollegen haben 11.011 Vorhaben aus 23 Typen auf ihre Kostenüberschreitungen untersucht. Bei IT-Vorhaben überschreiten nur 41 Prozent das Budget überhaupt. Wer dort überschreitet, liegt im oberen Rand der Verteilung aber bei mehreren hundert Prozent, im Mittel dieser Gruppe bei über 450 Prozent.
Mathematisch ist die Folge unangenehm: Für diesen Projekttyp existiert kein belastbarer Durchschnitt, weil die Verteilung keinen stabilen Mittelwert hat. Die Frage „was kostet so etwas üblicherweise“ lässt sich nicht beantworten. Beantwortbar ist nur: Wie viel sind wir bereit zu verlieren, und woran merken wir, dass wir dort angekommen sind.
Genau das ist bei KI-Vorhaben die relevante Frage, nicht die Punktschätzung. Dass die Wertbeiträge dünn bleiben, zeigt die Marktseite: 37 Prozent der Unternehmen rechnen KI überhaupt einen Effekt auf das Betriebsergebnis zu, und dieser Anteil ist gegenüber dem Vorjahr nicht gewachsen (McKinsey 2026, 1.719 Teilnehmer). KPMG hat im dritten Quartal 2026 unter 2.131 Führungskräften erhoben, dass 89 Prozent einen messbaren Wert berichten — und 12 Prozent diesen Wert regelmäßig gegen die Kosten stellen.
Eine vorab gesetzte Grenze wirkt, ein Gremium nicht
Die größte Zusammenfassung zur Frage, warum gescheiterte Vorhaben weiterfinanziert werden, umfasst 166 Studien (Sleesman und Kollegen 2012). Zwei Befunde daraus sind kontraintuitiv. Der stärkste Treiber ist nicht die Höhe der bereits versunkenen Kosten. Es ist die Nähe zum Abschluss. Und eine auf mehrere Personen verteilte Entscheidungsbefugnis verschärft die Eskalation, statt sie zu bremsen. Ein Gremium schützt nicht.
Was wirkt, ist schmaler. In Experimenten mit Führungskräften bremste eine Entscheidungsregel, die vorab vorgegeben war; eine selbst gesetzte Regel bremste kaum, und zusätzliche Information kaum (Boulding, Morgan und Staelin 1997). In einer weiteren Untersuchung senkte ein vorab festgelegtes Mindestziel die Weiterfinanzierung, während die Aufforderung, sorgfältiger zu entscheiden, keinen Effekt hatte (Simonson und Staw 1992).
Eine Einschränkung gehört dazu: Wo Grenzen scharf gezogen werden, steigt der Anreiz, schlechte Nachrichten zu verzögern. Die Grenze braucht deshalb einen Termin, an dem gemessen wird, und keine Nachfrage, die jemand stellen muss.
Was in die Vorlage gehört, damit sie die Prüfung übersteht
Vier Angaben, und keine davon braucht ein Modell.
Erstens eine Zahl, die es im Unternehmen bereits gibt, und der Anteil daran, den dieses Vorhaben beitragen soll. Zweitens ein Name: die Person, die den Nutzen schuldet. Das ist selten der Projektleiter, der die Umsetzung führt. Drittens die Grenze: ab welchem Wert zu welchem Termin das Vorhaben endet. Viertens ein Datum für den Abgleich des realisierten mit dem erwarteten Beitrag.
Dazu eine Anpassung an die Prüfpraxis. Unter deutschen Finanzvorständen nutzt etwa die Hälfte die Amortisationsrechnung, knapp die Hälfte den Kapitalwert, etwas weniger den internen Zinsfuß (Brounen, de Jong und Koedijk, 132 Befragte). Die Erhebung ist über zwanzig Jahre alt und die einzige belastbare für Deutschland. Wer nur einen Kapitalwert vorlegt, trifft damit die Hälfte der Prüfer nicht.
Für diesen Teil ist BizzPlAI als Strategy Execution System gebaut: Der erwartete Wertbeitrag, das Ziel und die Abbruchbedingung bleiben ab dem Beschluss auffindbar, bis zum Termin des Abgleichs. Die Schätzung selbst wird dadurch nicht besser. Sie wird nur überprüfbar.
Ein Test für den nächsten Antrag, der auf Ihrem Tisch liegt: Streichen Sie die Ertragsrechnung und lesen Sie den Rest. Wenn danach kein Name, keine Grenze und kein Termin übrig bleibt, haben Sie keinen Business Case gelesen. Sie haben eine Absichtserklärung mit Anlagen gelesen.
Häufige Rückfragen
Warum reicht ein Business Case allein nicht?
In einer Untersuchung von 200 Vorhaben wurde die Praktik „Business Case erstellt" wegen fehlender statistischer Bedeutung aus dem Erklärungsmodell entfernt. Was blieb, war die namentliche Zuordnung der Verantwortung für den Nutzen. Das Dokument entscheidet nicht, die Zuordnung entscheidet.
Welche Rechenverfahren erwartet ein CFO im Mittelstand?
Nach der letzten belastbaren Erhebung unter deutschen CFOs nutzt etwa die Hälfte die Amortisationsrechnung, knapp die Hälfte den Kapitalwert und etwas weniger den internen Zinsfuß. Wer nur einen Kapitalwert vorlegt, trifft damit nur einen Teil der Prüfer.
Warum ist bei KI-Vorhaben die Abbruchgrenze wichtiger als die Schätzung?
Weil Kostenüberschreitungen bei IT-Vorhaben extrem ungleich verteilt sind. Nur eine Minderheit überschreitet überhaupt, aber im oberen Rand liegen die Überschreitungen bei mehreren hundert Prozent. Gegen diese Verteilung schützt keine bessere Punktschätzung, nur eine Grenze.
Quellen
- Global AI Pulse Q3 2026 — Befragung von 2.131 Führungskräften, Feldzeit Juli bis August 2026KPMG International, 2026
- Realizing benefits in IT projects: practices and their relation to success, IEEE Conference on Business Informatics — 71 VorhabenKnut Kjetil Holgeid und Magne Jørgensen, 2020
- The impact of project management and benefits management practices on project success, International Journal of Project Management 34(4) — 200 VorhabenAmgad Badewi, 2016
- Benefits Realisation Management and its influence on project success and on the execution of business strategies, International Journal of Project Management 33(1), S. 53–66 — 331 Befragte in drei LändernCarlos Eduardo Martins Serra und Martin Kunc, 2015
- Managerial Miscalibration, Quarterly Journal of Economics 128(4) — Prognosen von Finanzvorständen gegen tatsächliche EntwicklungItzhak Ben-David, John R. Graham und Campbell R. Harvey, 2013
- The Empirical Reality of IT Project Cost Overruns, Project Management Journal — 11.011 Vorhaben in 23 TypenBent Flyvbjerg und Kollegen, 2025
- Cleaning Up the Big Muddy: A Meta-Analytic Review of the Determinants of Escalation of Commitment, Academy of Management Journal 55(3) — 166 StudienDustin J. Sleesman, Donald E. Conlon, Gregory McNamara und Jonathan E. Miles, 2012
- Pulling the Plug to Stop the New Product Drain, Journal of Marketing Research 34(1) — Experimente mit FührungskräftenWilliam Boulding, Ruskin Morgan und Richard Staelin, 1997
- The Effect of Prior Experience and Current Decision Context on Escalation, Organizational Behavior and Human Decision ProcessesItamar Simonson und Barry M. Staw, 1992
- The state of AI — Befragung von 1.719 Teilnehmern in 97 LändernMcKinsey & Company, 2026
- Corporate Finance in Europe: Confronting Theory with Practice — 132 deutsche FinanzvorständeDirk Brounen, Abe de Jong und Kees Koedijk, 2004
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