Die neue Gleichung: Warum Digitalisierung nicht billiger wird, sondern mehr davon passiert

Klassisch gilt in der Digitalisierungsrechnung ein stiller Faktor F = 1. Die These dieses Kapitels: Mit KI-nativer Entwicklung liegt F bei 5 bis 10 — Gesamtkosten gegen Gesamtkosten, Lizenzen und Change Management eingerechnet. Ein reales Beispiel stützt die untere Kante: Ein Angebotserstellungsprozess kostet klassisch 250.000 Euro, KI-nativ rund 45.000 — Faktor 5,6.

Die eigentliche Pointe liegt nicht im billigeren Einzelprozess, sondern in der Menge: Bei gleichem Budget lassen sich nicht doppelt, sondern F-mal so viele Prozesse digitalisieren. Wer bisher zwei schaffte, schafft zehn bis zwanzig. Zusätzlich sinkt die Wirtschaftlichkeitsschwelle — Prozesse, die vorher zu klein oder zu speziell waren, werden erstmals rentabel. Das Bild dahinter: Der Maßanzug rückt in Reichweite dessen, was früher nur die Konfektion von der Stange kostete.

Aber zwei Dämpfer relativieren die Zahl. Erstens die Realisierungsquote: Freigesetzte Kapazität ist noch kein realisierter Wert, solange sie nicht in Aufträge oder Betreuung fließt — das Buch rechnet hier mit 65 Prozent, ausdrücklich eine Annahme des Autors, keine Messung. Zweitens greift Amdahls Gesetz: F wirkt nur auf den Anteil, den die reine Softwareerstellung am Gesamtvorhaben hat: Governance, Integration und Change Management bleiben aufwändig. Und die Vorteile sind bei Neubau-Projekten (Greenfield) am größten, bei der Integration in bestehende Systeme (Brownfield) spürbar moderater.

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