Das Framework für KI-Vertragsreife: Wie man den ROI um 29 % steigern kann

Viele Unternehmen bewerten die Einführung von KI anhand einer einfachen Frage: „Nutzen wir sie überhaupt?“ 

Der wahre Wert ergibt sich jedoch nicht aus der bloßen Einführung, sondern aus dem Reifegrad der Nutzung, und dies insbesondere bei Verträgen.

Während Unternehmen den Übergang von grundlegender Automatisierung zu vollständig autonomen Systemen vollziehen, durchlaufen ihre Vereinbarungsworkflows verschiedene Phasen. Docusign und Deloitte haben detaillierte Studien durchgeführt, um Führungsteams dabei zu helfen, ihre aktuelle Position zu bewerten, verborgene Reibungspunkte zu erkennen und einen Business Case für den Wechsel von Einzellösungen zu einer umfassenden E2E-Plattform zu erstellen. 

Hier erfahren Sie, wie Sie die KI-Nutzung optimieren, um den größtmöglichen ROI für Ihr Unternehmen zu erzielen.

KI-Reife und Tool-Architektur

Die Studie zeigt, dass für den Wert aus der Vertragsautomatisierung für ein Unternehmen zwei verschiedene Aspekte ausschlaggebend sind: der Reifegrad der KI-Implementierung (Komplexität der KI-Aufgaben) und die Tool-Architektur (Einzellösungen oder integrierte Plattform). Um den maximalen ROI zu erzielen, muss man den Unterschied zwischen beiden Aspekten verstehen.

1. Die KI-Reife gibt vor, was KI für bestimmte Aufgaben leisten kann.

Ein höherer Reifegrad erhöht die Effizienz und Präzision einzelner Aufgaben. Dabei vollzieht sich eine Entwicklung von der grundlegenden (KI-gestützten) Klauselerstellung über die systemübergreifende (KI-fähige) Weiterleitung zur automatisierten (agentischen) Vertragsverwaltung.

2. Die Tooling-Architektur bestimmt die Reichweite dieser Intelligenz. 

Wenn KI in isolierten Einzellösungen handelt, bleiben Vertragsdaten in PDF-Dokumenten gefangen. Ohne eine einheitliche Datengrundlage stoßen selbst fortschrittliche KI-Modelle aufgrund fehlender Transparenz über den gesamten Vertragslebenszyklus an ihre Grenzen.

Zwar nimmt mit zunehmender KI-Reife auch die Aufgabengeschwindigkeit zu, doch ist die geeignete Wahl der Tools der ultimative Leistungsmultiplikator. Teilnehmer der Docusign- und Deloitte-Studie, die eine hohe KI-Reife mit einer E2E-Plattform kombinierten, berichteten von einem fast 30 % höheren ROI und einer Vertragsgenauigkeit von 81 % (d. h. Reduzierung von Flüchtigkeitsfehlern, Konsistenz von Klauseln, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften) gegenüber der Nutzung mehrerer Einzellösungen.

Ihrer KI-Reife im Vertragsmanagement

Es muss bedacht werden, dass die Implementierung von KI nicht immer einfach ist oder Probleme sofort löst. Unabhängig davon, ob Sie erst am Anfang stehen oder bereits ein erfahrenerer KI-Nutzer sind, können Sie in jedem Fall spürbare geschäftliche Vorteile erzielen.

Und ganz gleich, wo Sie sich auf dem KI-Reifegradspektrum befinden: Docusign Iris, die KI-Engine hinter Docusign Intelligent Agreement Management (IAM), passt sich an Ihre individuellen Anforderungen an. Ob Sie isolierte Tools für bestimmte Aufgaben oder autonome KI-Vertragsagenten in Ihrem gesamten Unternehmen einsetzen: Iris bietet die erforderliche Intelligenz, um Ihre Abläufe zu skalieren. Hier ist eine Aufschlüsselung der einzelnen Reifegrade.

Grad 1: KI-gestützt

In dieser Phase wird KI als digitaler Assistent eingesetzt, um begrenzte Aufgaben wie das Formulieren von Standardklauseln, das Erstellen von Zusammenfassungen oder das Bereinigen von Metadaten zu beschleunigen. Solche Nutzer greifen in der Regel auf Einzellösungen zurück, um bestimmte, einmalige Aufgaben zu erledigen. Die gute Nachricht ist, dass 82 % der Unternehmen mit KI-gestützten Workflows eine höhere Vertragsgenauigkeit vermelden und damit den studienübergreifenden Basiswert von 71 % übertreffen. 

Aber eine Beschleunigung einzelner Aufgaben bedeutet nicht, dass damit der gesamte Prozess optimiert ist. Da Tools fragmentiert sind, ist ständig menschliches Eingreifen erforderlich, damit ein Vertrag vom Vertrieb über die Rechtsabteilung bis zur Beschaffung gelangt. Daten müssen in verschiedenen Systemen manuell wiederholt eingegeben werden, was den operativen Aufwand erhöht. 

Dieses Setup ist der Status quo für die 65 % der Unternehmen, die vier oder mehr separate Vertragstools einsetzen, und einer kleineren Anzahl von 17 %, die sechs oder mehr Systeme verwalten müssen. Isolierte Automatisierung ist zwar hilfreich, erzielt aber im Vergleich zu herkömmlichen manuellen Prozessen nur einen um 3 % höheren ROI. 

Sind Sie ein KI-Nutzer des Reifegrads 1? Iris funktioniert direkt in Ihren vorhandenen Tools. Die KI analysiert sofort das Risiko von Klauseln, erstellt kurze Zusammenfassungen und standardisiert Metadaten. So entsteht Teams sofort ein Mehrwert, ohne bestehende Prozesse von Grund auf ändern zu müssen.

Grad 2: KI-fähig

Unternehmen mit dem KI-Reifegrad 2 wissen, dass Verträge nicht voneinander isoliert sein sollten. Sie haben begonnen, ihre Vertragsdaten mit wichtigen Geschäftssystemen wie Salesforce oder Workday zu verbinden, um Übergaben zu automatisieren. Sie nutzen KI-Integrationen, die ihre aktuellen Plattformen besser zusammenarbeiten lassen. Und sie vermelden einen um 13 % höheren ROI.

Während die Abläufe vor der eigentlichen Signatur dadurch beschleunigt werden, weisen viele Unternehmen immer noch mangelnde Transparenz nach der Signatur auf. 61 % der Befragten greifen weiterhin auf manuelle Prozesse zurück, um Vertragsdaten nach dem Abschluss zu ermitteln, sodass die Meilensteinverfolgung und Compliance Sache von statischen Tabellenkalkulationen sind. Dies kann zu Problemen wie versäumten Verlängerungsfristen und nicht zurückgeforderten SLA-Gutschriften führen. Iris verknüpft solche Workflows, indem es in Echtzeit Einblicke aus integrierten Geschäftssystemen gewinnt und so Datensilos effektiv abschafft.

Im Reifegrad 2 kann Iris direkt in wichtige Unternehmensanwendungen eingebettet werden. Die Lücke zwischen Systemen wird geschlossen, indem automatisch Vertragsdaten extrahiert, das Vertragsrisiko anhand von Playbooks für Großunternehmen ausgewertet und nahtlose funktionsübergreifende Übergaben zwischen Vertrieb, Rechtsabteilung und Finanzwesen eingeleitet werden.

Grad 3: Agentische KI

In dieser Phase setzen Großunternehmen KI-Vertragsagenten ein, die Aufgaben mit geringem menschlichem Aufwand planen, ausführen und überprüfen, und zwar auf der Grundlage einer intelligenten Plattformstruktur.

Solche autonomen Agenten können während Verhandlungen Compliance-Risiken hervorheben, die Leistung von Anbietern automatisch mit den Vertragsbedingungen abgleichen und Vertriebsteams auf der Grundlage historischer Vertragsdaten auf bestimmte Upselling-Möglichkeiten hinweisen. Genau dieser KI-Einsatz als Teil einer Plattformlösung führte laut den Umfrageteilnehmern zu einem ROI-Multiplikator von fast 30 % im Vergleich zu Einzellösungen. Iris dient hier als intelligentes Rückgrat, das autonome Workflows verwaltet und Leistungsdaten überwacht, um eine kontinuierliche, agentische Ausführung zu gewährleisten.

In einem Unternehmen mit dem KI-Reifegrad 3 kann Iris mit autonomen KI-Vertragsagenten kontinuierlich das Repository für aktive Verträge überwachen. Während Verhandlungen hebt sie Compliance-Risiken hervor, gleicht die Leistung von Anbietern automatisch mit den Vertragsbedingungen ab und Vertriebsteams anhand historischer Vertragsdaten auf spezifische Upselling-Möglichkeiten hinweisen.

Der Business Case für KI-Fähigkeit

Der Übergang von Grad 1 zu Grad 3 erfordert eine umfassende Investitions- und Change-Management-Strategie. Um Sie dabei zu unterstützen, den Weg für weitere Investitionen freizumachen, haben wir den Business Case für die Verankerung einer KI-Strategie in einer durchgängigen Plattform durch drei wichtige Argumente untermauert.

Höhere Vertragsgenauigkeit

Fragmentierung führt bei der manuellen Neueingabe von Daten zu menschlichen Fehlern. Aus dem Deloitte-Bericht geht hervor, dass 81 % der Unternehmen, die eine durchgängige Plattform nutzen, deutliche Verbesserungen bei der Vertragsgenauigkeit vermelden, was eine Reduzierung von Schreibfehlern und eine höhere Konsistenz von Klauseln einschließt. Das sind 15 Prozentpunkte mehr als bei Unternehmen mit mehreren Einzellösungen, was frühere Erkenntnisse zu den versteckten Kosten eines fragmentierten Vertragsmanagements bestätigt.

Mangel an Erkenntnissen abschaffen

Während KI zur Vertragserstellung im Vergleich zum Vorjahr um 60 % häufiger eingesetzt wird, bleiben Daten nach erfolgter Signatur weitgehend ungenutzt. Nur 16 % der Unternehmen nutzen KI, um abgeschlossene Verträge zu analysieren und so fundiertere Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Wenn Intelligenz in den Mittelpunkt des Lebenszyklus gerückt wird, können Unternehmen verborgenes Kapital aufdecken. Eine im Bericht erwähnte Führungskraft im Beschaffungsbereich konnte beispielsweise über 500.000 € an Lieferantengutschriften zurückgewinnen, indem sie mithilfe von KI Leistungsverpflichtungen nachverfolgte, die zuvor nicht überwacht wurden.

Vorhersehbare Umsatzsteigerung

Ein ausgereiftes Vertragsmanagement wirkt sich direkt auf den Umsatz aus. Durch den Einsatz von KI-Vertragsagenten zur Verfolgung von Fristen und Vertragshistorien reduzieren Vertriebsorganisationen passive Umsatzverluste durch übersehene Verlängerungen.

Die Studie zeigt, dass eine automatisierte Analyse nach erfolgter Signatur einen durchschnittlichen jährlichen Umsatzanstieg von 1 % bis 2 % bewirkt. Für ein Großunternehmen, das 300 jährliche Verlängerungen mit einem durchschnittlichen Vertragsvolumen von 670.000 € verwaltet, könnte dies ein zusätzlicher jährlicher Umsatz von 4,8 Millionen € bedeuten.

„Unternehmen, die Vertragsintelligenz als statisches Archiv betrachten, verzichten auf den wichtigsten Mehrwertmotor. Der eigentliche finanzielle Wandel vollzieht sich, wenn Vertragsdaten aktiv ni funktionsübergreifende Geschäftsabläufe fließen“, meint Jonathan Jones, Partner bei Deloitte.

Vier Schritte zur Verbesserung Ihres KI-Reifegrads

Dem Bericht zufolge planen 74 % der Unternehmen, autonome KI-Agenten einzusetzen, aber nur 21 % verfügen über die ausgereiften Governance-Modelle, die zu deren Verwaltung erforderlich sind. Um die Lücke zwischen grundlegender Effizienz und agentischer Intelligenz zu schließen, sollten sich Führungsteams auf diese vier operativen Schritte konzentrieren.

1. Plattformkonsolidierung: Eine aus vielen Tools bestehende Infrastruktur schränkt die Transparenz im Unternehmen ein. Die schrittweise Ablösung nicht miteinander verbundener Einzellösungen durch eine einzige, durchgängige Plattform schafft die saubere Datenarchitektur, die für fortschrittliche KI-Analysen erforderlich ist.

2. Sondierung nach der Signatur: Verlagern Sie den organisatorischen Fokus von der Entwurfsgeschwindigkeit vor der Signatur auf Datenintelligenz nach der Signatur. Die Automatisierung der Vertragssondierung ermöglicht es Unternehmen systematisch, nicht geltend gemachte SLA-Gutschriften aufzudecken, die Compliance im Auge zu behalten und Vertragsrisiken zu erkennen.

3. Governance-Frameworks: Führen Sie ein formelles KI-Governance-Board ein, um die Datenhoheit zu überwachen, Modelldrift zu kontrollieren und einen lückenlosen Audit-Trail zu führen. Eine Governance, die auf Vertrauen basiert, ermöglicht es Teams, Kapazitäten exponentiell zu skalieren und dabei das Unternehmensrisiko zu begrenzen.

4. Integration in Unternehmensanwendungen: Vertragsdaten sollten nicht in einem luftleeren Raum existieren. Durch die direkte Integration von Vertragseinblicken in ERP-, CRM- und HCM-Systeme wird sichergestellt, dass Vertragsbedingungen in Echtzeit dynamisch in Beschaffungsentscheidungen, Vertriebsaktivitäten und das Personalmanagement einfließen. 

Laden Sie den vollständigen Bericht von Docusign und Deloitte herunter, um die Bereitschaft Ihres Unternehmens zu prüfen, oder kontaktieren Sie einen Docusign-Mitarbeiter, um zu erfahren, wie Iris Ihre Lifecycle-Ökonomie optimieren kann.