ChatGPT ist da, der ROI fehlt: Was als Nächstes? Softprom erklärt es — Österreich, Deutschland, MOE

News | 28.08.2026

„Die Lizenzen haben wir vor einem halben Jahr verteilt. Einen Bericht ‚wir sind schneller geworden‘ habe ich bis heute nicht gesehen.“ Kommt Ihnen das bekannt vor? Dann sind Sie keine Ausnahme, sondern die Statistik: Laut MIT-Forschung (Projekt NANDA, 2025) liefern 95 % der GenAI-Piloten in Unternehmen keinen messbaren P&L-Effekt¹. Softprom — Value-Added IT-Distributor seit 1999, OpenAI-Partner (OpenAI SMB Channel Partner) und Anbieter der Superhuman-Lösungen in Österreich, Deutschland sowie in Mittel- und Osteuropa, im Kaukasus und in Zentralasien — erklärt, warum der Zugang zu ChatGPT allein die Produktivität nicht steigert und was als zweiter Schritt einzuführen ist.

Die kurze Antwort

Die Produktivität ist nicht gewachsen — nicht weil das Modell schlecht wäre, sondern weil AI ein separater Tab geblieben ist statt Teil der Arbeitsprozesse. Die MIT-Forscher nennen als Hauptursache der Fehlschläge den „Learning Gap“: Die Werkzeuge sind nicht in reale Arbeitsabläufe eingebettet und lernen nicht aus ihnen¹. Der zweite Schritt nach „ChatGPT verteilen“: die Lücke zwischen AI und Arbeitsort schließen — Unternehmenskontext anbinden (Konnektoren von ChatGPT Business / Enterprise von OpenAI) und eine eingebaute Ebene für die täglichen Aufgaben jedes Mitarbeiters ergänzen (Superhuman Suite).

Warum „alle haben ChatGPT“ ≠ „alle arbeiten schneller“

AI verlangt eine Gewohnheitsänderung: in einen Tab gehen, einen Prompt formulieren. Die Lösung — Werkzeuge, die ohne Gewohnheitsänderung im Eingabefeld arbeiten: Grammarly und Superhuman Go von Superhuman sind bereits dort, wo Menschen schreiben.

Ein öffentlicher Chat ohne Unternehmenskontext kann sie auch nicht kennen. Die Lösung — ChatGPT Business / Enterprise mit Konnektoren zu den Ablagen und der Wissensdatenbank des Unternehmens.

Vor dem Rollout 2–3 Kennzahlen festhalten (Antwortzeit an Kunden, Zeit pro typischem Dokument, Anteil der E-Mails ohne Korrekturen der Führungskraft) und monatlich messen — sonst bleibt der ROI unsichtbar, selbst wenn es ihn gibt.

Schatten-AI verschwindet, wenn das Unternehmenswerkzeug bequemer ist als das persönliche: Single Sign-on, Administration, Datenrichtlinien in den Business-Versionen beider Anbieter.

Der zweite Schritt: ein 90-Tage-Plan

Tage 1–30. Diagnose und Kennzahlen

Messen, wo das Team tatsächlich Zeit verliert (E-Mail, Dokumente, Kundenantworten), Basiswerte festhalten. 2–3 Pilotteams mit schreibintensiver Arbeit bestimmen — Vertrieb, Support, Marketing.
Tage 31–60. Die eingebaute Ebene

Grammarly Business / Superhuman Go auf die Pilotteams ausrollen: Das Werkzeug greift automatisch bei 100 % der Texte, der Effekt ist in Wochen sichtbar. Parallel — ChatGPT-Business-Konnektoren an Unternehmensquellen für analytische Aufgaben anbinden.
Tage 61–90. Messen und skalieren

Kennzahlen mit den Basiswerten vergleichen, Team-Cases sammeln, auf den Rest des Unternehmens ausrollen. Der Vorher/Nachher-Vergleich ist genau der ROI-Bericht, der gefehlt hat.

Unternehmen in 33 Ländern bauen diesen Stack über Softprom: Superhuman-Lizenzen direkt, OpenAI-Lösungen über das Referral-Programm OpenAI SMB Channel Partner; mit Unterstützung bei Pilot und Rollout-Kennzahlen.

FAQ

Laut MIT (NANDA, 2025) liefern 95 % der GenAI-Piloten in Unternehmen keinen messbaren ROI — meist weil AI nicht in die Arbeitsprozesse eingebettet ist und keinen Unternehmenskontext hat, nicht wegen der Modellqualität.

Zwei Ergänzungen: Konnektoren von ChatGPT Business / Enterprise (OpenAI) zu Unternehmensdaten — und eine eingebaute Ebene für das tägliche Schreiben und Handeln jedes Mitarbeiters (Superhuman: Grammarly, Superhuman Mail, Superhuman Go).

Basiskennzahlen vor der Einführung festhalten (Antwortzeit an Kunden, Zeit pro Dokument, Anteil der Texte ohne Korrekturen) und monatlich vergleichen. Ohne Basiswerte bleibt der ROI unsichtbar, selbst dort, wo es ihn gibt.

Ein realistischer Zyklus sind 90 Tage: Diagnose und Kennzahlen (30), Pilot in schreibintensiven Teams (30), Messung und Skalierung (30).

Softprom — Value-Added IT-Distributor seit 1999: Lieferung der Superhuman-Lösungen und Anbindung an OpenAI-Lösungen im Rahmen des OpenAI SMB Channel Partner-Programms in Österreich, Deutschland und insgesamt 33 Ländern, mit Unterstützung bei Pilot und Rollout.

¹ MIT Project NANDA, „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“: 95 % der GenAI-Piloten in Unternehmen ohne messbaren P&L-Effekt; Hauptursache ist der „Learning Gap“ — fehlende Einbettung in Arbeitsabläufe.

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