Der ROI-Business-Case für KI-Literacy: Dünn, aber belegbar
Der ROI für KI-Literacy-Training ist dünn, aber belegbar. Die kausale Kette Training → Verhaltensänderung → Produktivität ist in jeder Stufe belegt, aber selten end-to-end in einer Studie gemessen. Genau das ist Ihre Chance.
1. Die Evidenz (Guide 2, §4)
| Befund | Design | Stärke |
|---|---|---|
| Training komplementiert KI-Adoption (Adoption zahlt sich mit Training aus) | Panel-Ökonometrie (Betriebe) | (B) |
| Workplace-Training steilt Exposition→Adoption-Gradient | 35-Länder-Survey + Shift-Share | (B) |
| AI-integriertes Training hält Performance/Readiness | N=174 IT-Professionals | (C) |
| AI-gestütztes Training skilte Residents auf realer Aufgabe (und konnte deskilten) | Within-Subjects, 8 Residents/150 CXRs | (D) |
| Direkter Per-Practitioner-ROI ($12-25K → $150-300K) | Practitioner-Wirtschaftsanalyse | (E, verifizieren) |
2. Die schwächste Stelle
Training → Firm-ROI ist nur auf (E)-Niveau quantifiziert. Das ist die Evidenzlücke, die Ihre Evaluations-Designs füllen sollten (Guide 2 §5).
3. Wie Sie einen defensiblen Business-Case bauen
- Quasi-experimentelles Design (Guide 2 §5.1): Pre/Post mit Vergleichsgruppe, echte Aufgaben, objektive Bewertung.
- Kirkpatrick L1-L4-Tabelle + ROI, wo Kostendaten vorliegen.
- Evidenzkette dokumentieren: Rolle → Aufgabe → Niveau → gespeicherter Datensatz → Report (Art. 4).
Weiterführende Links
Quellen: Guide 2 (Evaluation), §4/§5.1; Korpus 16.459 Papers (Stand 2026-10). EOF echo "10 done"