Rechner · Mittelstand
Lohnt sich Reporting & KI für euren Betrieb?
Statt Bauchgefühl: gebt eure echten Zahlen ein und seht in 30 Sekunden, wie viele Stunden ihr zurückgewinnt, was netto pro Monat übrig bleibt und wann sich ein Projekt rechnet.
Break-Even nach
4.0 Monaten
Ab dann habt ihr 4.550 €/Monat frei — und 60 Stunden/Monat zurück.
Use-Case
z. B. Monatsabschluss, Reports zusammenklicken
Anteil der manuellen Zeit, der wegfällt
Kosten falscher Zahlen, doppelter Pflege
Hosting, Lizenzen, Wartung
Monatlicher Nutzen
Zeit-Ersparnis
3.300 €
60 h × 55 €
Weniger Fehler
1.500 €
Nacharbeit/Monat
Laufende Kosten
− 250 €
Hosting/Wartung
Netto/Monat
4.550 €
Netto/Monat
4.550 €
Break-Even
4.0 Mo
5y Netto
255.000 €
Kumuliert · 60 Monate
Klarer Case. Break-Even unter 12 Monaten ist die „einfach machen"-Zone — die zurückgewonnene Zeit zahlt das Projekt im ersten Jahr.
Rechnen ist das eine. Umsetzen das andere.
Wenn ihr Reporting & Dashboards nicht selbst bauen wollt: AInfach Data setzt das für den Mittelstand um — pragmatisch, in Sprints, mit Übergabe an euer Team.
Warum „lohnt sich das?" die falsche erste Frage ist
Die meisten Mittelständler fragen zuerst: „Was kostet so ein Projekt?" Die bessere erste Frage ist: „Was kostet es uns, nichts zu ändern?" Genau das rechnet dieser Rechner sichtbar — der manuelle Aufwand läuft als Linie einfach weiter, Monat für Monat, während die einmalige Investition nach dem Break-Even nichts mehr kostet.
Der häufigste versteckte Posten ist nicht die Software, sondern die Zeit der teuersten Leute: Wenn zwei Personen drei Tage im Monat Zahlen aus fünf Systemen zusammenklicken, sind das schnell 4.000–6.000 € im Monat an gebundener Arbeitszeit — die in keiner Rechnung auftaucht, weil „das haben wir ja schon immer so gemacht".
Drei typische Fälle
- Monatsabschluss-Automatisierung. Daten aus DATEV, Warenwirtschaft und Excel laufen automatisch zusammen, der Bericht steht auf Knopfdruck. Aus drei Tagen werden Minuten.
- Vertriebs-/Geschäftsführungs-Reporting. Ein Dashboard mit einer Wahrheit, statt drei Abteilungen mit drei Excel-Ständen. Entscheidungen auf aktuellen Zahlen.
- KI-Assistent auf eigenen Dokumenten. Angebote, Verträge, Handbücher durchsuchbar — mit Quelle statt Raten, DSGVO-konform in der EU gehostet.
Welcher Fall der größte Hebel für euch ist, lässt sich in 30 Minuten klären — ehrlich, ohne Verkaufs-Tanz.
Häufige Fragen
Für wen ist dieser Rechner gedacht?
Für Geschäftsführer und Bereichsleiter im Mittelstand (ca. 10–250 Mitarbeiter), bei denen der Monatsabschluss oder das Reporting noch in Excel-Handarbeit hängt, Zahlen zwischen Abteilungen auseinanderlaufen, oder das Thema „KI sollten wir mal machen“ im Raum steht. Nicht für Tech-Teams, die sich das selbst bauen — sondern für Betriebe, die es umgesetzt haben wollen.
Wie wird der monatliche Nutzen berechnet?
Personen × Stunden/Monat × Stundensatz × Automatisierungsgrad ergibt die Zeit-Ersparnis in Euro. Dazu kommen vermiedene Fehler-/Nacharbeitskosten (z. B. wenn Vertrieb, Buchhaltung und Lager mit unterschiedlichen Zahlen arbeiten). Davon abgezogen werden die laufenden Kosten (Hosting, Lizenzen, Wartung). Das ergibt den Netto-Nutzen pro Monat.
Was ist ein realistischer Automatisierungsgrad?
Beim Monatsabschluss und Standard-Reporting sind 70–85 % der manuellen Zeit automatisierbar (Datenzusammenführung, immer gleiche Auswertungen, Versand). Bei KI-Assistenten auf eigenen Dokumenten eher 50–65 %, weil ein Mensch die Antworten weiter prüft. Lieber konservativ rechnen — der Rechner ist eine Orientierung, kein Angebot.
Was kostet so ein Projekt typischerweise?
Eine erste Reporting-/Dashboard-Einführung liegt im Mittelstand typisch bei 8.000–18.000 €, eine Datenplattform-Grundlage darüber, ein klar abgegrenzter KI-Use-Case oft darunter. Der Rechner nutzt diese Bänder als Voreinstellung — die echte Zahl hängt vom Umfang ab und wird im Erstgespräch konkret.
Was zeigt der Rechner NICHT?
Weiche Effekte: schnellere Entscheidungen durch aktuelle Zahlen, weniger Frust im Team, bessere Außenwirkung bei Banken/Investoren. Die sind real, aber schwer in Euro zu fassen — wir lassen sie bewusst weg, damit die Rechnung ehrlich-konservativ bleibt.
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