Return on Investment16 Min. Lesezeit

The ROI Calculation Method

So funktioniert das Skills AI Savings Model: Process-Step Decomposition, Before-and-After Comparison, Phased Rollout und Key Assumptions.

Methodology Overview

Die ROI-Berechnung folgt einem rigorosen, Bottom-up-Ansatz. Jede Einsparungszahl leitet sich aus derselben grundlegenden Methode ab: einen Prozess in diskrete Schritte zerlegen, jeden Schritt in Cost-per-Unit messen und die Totals vor und nach Skills AI Implementierung vergleichen.

Es gibt keine Schätzungen basierend auf intangiblem Value, Employee Satisfaction Surveys oder theoretischen Productivity Multipliers. Das Modell zählt Arbeit — Person-Days, Placements, Campaigns, Cycles — und bewertet sie.

Process-Step Decomposition

Jedes der sieben Module zerlegt seinen Prozess in 10–34 einzelne Schritte. Jeder Step ist durch fünf Attribute definiert:

Attribut	Beschreibung	Beispiel
Type	Prozesskategorie, zu der der Step gehört	Recruiting Planning, Data Integration, Overhead
Process Step	Name der spezifischen Aktivität	Job Description Drafting & Skill Definition
Description	Detaillierte narrative Darstellung: Was passiert, wer ist involviert, warum es Zeit braucht	"Managers skizzieren Outcomes, Recruiter schreiben JDs um, alignen Skills/Levels und loopen durch Reviews..."
Unit of Measurement	Die zählbare Arbeitseinheit	HR Recruiter + Manager blended person-days
Total Units per Year	Volumen dieser Arbeitseinheit jährlich	875 person-days
Cost per Unit	Fully-loaded Cost einer Arbeitseinheit	EUR 500

Das Produkt aus Units und Cost-per-Unit ergibt die jährliche operative Ausgabe für diesen Step. Die Summe aller Steps ergibt das Modul-Total.

Before vs. After Comparison

Jedes Modul enthält zwei komplette Process Maps:

Before Skills AI — Wie der Prozess mit manuellen Methoden, fragmentierten Daten und traditionellem Tooling läuft
After Skills AI — Wie derselbe Prozess mit KI-generierten Architectures, automatisierten Workflows und kontinuierlichen Skill Signals läuft

Die "After"-Beschreibungen sind spezifisch, was KI tut und was Menschen noch tun. Das ist kein generischer "KI verbessert alles"-Claim — jeder Step erklärt den Change-Mechanismus: Clustering-Algorithmen, die manuelle De-Duplikation ersetzen, pre-filled Review Packets, die Evidence Gathering ersetzen, KI-ranked Candidate Slates, die Full-Funnel-Screening ersetzen.

Phased Rollout Model

Einsparungen materialisieren sich nicht über Nacht. Das Modell berücksichtigt drei Phasen:

Phase 1: Implementation and Setup

Dauer: 1 Monat (konfigurierbar). In dieser Phase wird die Plattform deployed, HRIS-Verbindungen etabliert und Initial-Daten importiert. Noch keine Einsparungen.

Phase 2: Architecture Generation and SBO Roll-Out

Dauer: 12 Monate (konfigurierbar). Skills AI generiert die Job- und Skill-Architecture, rolled sie über Business Units aus und aktiviert downstream Prozesse. Einsparungen steigen, je mehr Mitarbeitende vom neuen Operating Model betroffen sind. Der Ramp folgt einer S-Curve: langsame initiale Adoption, beschleunigend in der Mid-Phase, abflachend bei Annäherung an Saturation.

Phase 3: Full Go-Live

Nach Phase 2 ist die skill-basierte Organisation voll aktiv. Einsparungen erreichen ihre steady-state jährliche Rate. Das Modell berechnet kumulative Einsparungen bis Jahr 4, um die Time-to-Value-Trajektorie zu zeigen.

Adoption Curve

Jedes Modul trackt die Anzahl betroffener Mitarbeitender Monat für Monat. Für das Recruiting-Modul in einer 20.000-Mitarbeiter-Organisation sieht der Ramp etwa so aus:

Monat 1–12 (Setup + initial Rollout): 0 Mitarbeitende betroffen
Monat 13: ~1.800 Mitarbeitende betroffen
Monat 14: ~3.400 Mitarbeitende betroffen
Monat 24: ~12.345 Mitarbeitende betroffen
Monat 36: ~16.400 Mitarbeitende betroffen
Monat 48: ~17.600 Mitarbeitende betroffen (Annäherung an Saturation)

Dieser Ramp bestimmt, wann Einsparungen beginnen und wie schnell sie sich akkumulieren.

Key Assumptions

Das Referenzmodell nutzt diese konfigurierbaren Parameter:

Parameter	Default Value	Notes
Company size	20,000 employees	Alle Volumina skalieren damit
Number of job role profiles	600	Eindeutige Rollendefinitionen
Number of job level profiles	1,800	Rollen × Levels
Total job profiles	2,400	Summe Role + Level Profiles
Number of courses	20,000	Learning Portfolio Größe
Number of job requisitions/year	3,500	Jährliches Hiring-Volumen
Supervisors conducting reviews	2,500	Performance Review Coverage
Architecture cycle	6 years	Full Refresh Intervall

Person-Day Cost Rates

Role Type	Cost per Day (EUR)	Annualized (250 days)
HR / Talent Manager / L&D Manager	400	100,000
Operations / Data Ops	250	62,500
IT Employee	400	100,000
Recruiter	400	100,000
Marketing Employee	400	100,000
Senior Manager / Executive	600	150,000
General Employee	400	100,000
External Consultant	1,200	N/A
Agency placement (per hire)	25,000	N/A
Marketing campaign (per block)	80,000	N/A

Alle Parameter sind konfigurierbar. Das Modell ist für kundenspezifische Calibration designed — echte Headcount, Cost Rates und Process Volumina für eine maßgeschneiderte Projektion einstecken.

So liest Du die Modul-Seiten

Jede der sieben Modul-Seiten in dieser Dokumentation folgt einer konsistenten Struktur:

Executive Summary — Der Ein-Absatz-Insight aus der Studie
Key Numbers — Before/After Totals und die Einsparungsprozent
Process Steps Before Skills AI — Vollständige Tabelle jedes Steps mit Beschreibung und Kosten
Process Steps After Skills AI — Passende Tabelle mit dem KI-transformierten Prozess
What Changes — Narrative Analyse der 3–5 größten Transformation Hebel
Industry Context — Externe Research und Analyst Quotes, die die Findings bestätigen
Bottom Line — Die Headline-Einsparungszahl und was sie bedeutet

Starte mit dem ROI Overview für das Gesamtbild, dann tauche in das Modul ein, das zu Deinen aktuellen Prioritäten am relevantesten ist.