Hype trifft Realität: Taugt die Integration von KI in jedes Unternehmen?

Generative künstliche Intelligenz (GenAI) ist derzeit allgegenwärtig, ob beim Plausch im Freundeskreis, im Austausch zwischen Kollegen oder im internen Meeting zum Thema Digitalisierung. Dabei kursiert viel falsches Halbwissen bezüglich der Leistungsfähigkeit der großen KI-Anbieter. Fest steht: KI zu ignorieren, ist der schlechteste aller Wege. Aber die Erwartung gravierender Verbesserungen oder gar eines spürbaren Umsatz-Zuwachses ist ebenfalls nicht angebracht. Denn KI im Unternehmen ist nur so leistungsfähig wie diejenigen, die sie implementieren.

Der Bericht „The GenAI Divide: State of AI in Business 2023“ der MIT-NANDA-Initiative bringt eine nüchterne Perspektive in die Diskussion. Die zentrale Erkenntnis: Die Realität der KI-Implementierung hinkt den Erwartungen in den Unternehmen deutlich hinterher.

Trotz hoher Investitionen und ambitionierter Pilotprojekte fehlt es oft an messbarem Mehrwert. Laut einer Horváth-Studie haben Unternehmen ihre KI-Budgets 2025 im Schnitt um 20 Prozent erhöht. Industrieunternehmen investieren 21 Prozent mehr als im Vorjahr, Dienstleister etwa 9 Prozent mehr. Im Schnitt machen KI-Investitionen 0,5 Prozent des Gesamtumsatzes aus – ein beachtlicher Anteil, da diese Ausgaben zusätzlich zum regulären IT-Budget erfolgen.

Genauere Zahlen beinhaltet eine Prognose von der IDC aus dem Bericht „GenAI Implementation Market Outlook: Worldwide Core IT Spending for GenAI Forecast, 2023–2027“. Demnach lagen 2023 die weltweiten Ausgaben allein für GenAI bei etwa 16 Milliarden US-Dollar. Bis 2027 sollen sie auf 143 Milliarden US-Dollar steigen. Die durchschnittliche jährliche Wachstumsrate bei den Anbietern tauglicher Systeme liegt demzufolge bei über 73 Prozent. GenAI wird damit bis 2027 rund 28 Prozent der gesamten KI-Ausgaben ausmachen – ein deutlicher Anstieg gegenüber 9 Prozent noch im Jahr 2023. Das zeigt also, dass die Unternehmen an das Potenzial von künstlicher Intelligenz glauben und offenbar vor allem Einsparpotenziale identifizieren.

Bisher nur verschwindend wenig positive Resultate

Dennoch berichten zahlreiche Unternehmen im MIT-NANDA-Report davon, dass sich die smarte Integration der Tools und Systeme als viel problematischer erweist als angenommen und dass viele verwertbare Zwischenergebnisse weit hinter den ursprünglichen Erwartungen zurückbleiben. Ein Großteil der befragten Unternehmen skizziert Probleme vor allem bei der Integration in bestehende Prozesse. Ebenfalls viele Verantwortliche bemängeln die mangelnde Skalierbarkeit sowie schwer messbare und ROI-Perspektiven. Der Erfolg ist laut Studie also mäßig: Rund 95 Prozent der Unternehmen geben zu Protokoll, dass sie keinen klaren Return on Investment (ROI) aus ihren GenAI-Initiativen erkennen können. Die Diskrepanz zwischen Pilotprojekten und produktivem Einsatz ist ebenfalls gravierend. Lediglich etwa 5 Prozent der Projekte, die die Pilotphase erreichen, schaffen den Sprung in den produktiven Betrieb – und haben damit spürbare Auswirkungen auf die Gewinn- und Verlustrechnung.

Vor allem ist die Verbreitung einfacher KI-Werkzeuge, wie ChatGPT oder Copilot, weit verbreitet. Über 80 Prozent der Unternehmen haben solche Tools bereits getestet oder evaluiert und etwa 40 Prozent setzen sie bereits produktiv ein. Allerdings fehlt auch hier oft der spürbare wirtschaftliche Erfolg. Denn vor allem die beliebten Large Language Models generieren kaum direkte Umsätze, sondern erleichtern Mitarbeitenden Recherchen, Ausformulierungen und die Konzepterstellung für interne Prozesse und Kommunikationskanäle.

Die Hauptgründe des KI-Misserfolgs

Da ist zunächst die mangelhafte Datenqualität: Eine GenAI kann ihr Potenzial nur voll entfalten, wenn klare, strukturierte und valide Daten eingelesen werden – in vielen Unternehmen oft noch Mangelware. Ein weiterer Grund fürs Scheitern ist mangelnde Kompetenz. Denn die gekonnte Implementierung setzt spezifisches Fachwissen voraus, das in den meisten Unternehmen nicht vorhanden ist. Darüber hinaus führen die Autoren des Reports einen „Technik-Fetischismus“ als entwicklungshemmend an: Viele Anwender in Unternehmen setzen zwar mit Begeisterung GenAI-Tools ein, denken dabei allerdings nicht prozessual. Und dann wären da noch „kulturelle Barrieren“. Die ernsthafte Auseinandersetzung mit KI-gesteuerten Prozessen macht ein neues Denken erforderlich, das mit tradiertem Wissen bricht und das weitverbreitete Silodenken infrage stellt – da müssen die Unternehmen zunächst einen Relaunch des Werte- und Kulturbegriffs in Angriff nehmen.

Fazit

Zwar sind in vielen Unternehmen die Entscheider dazu bereit, GenAI-Konzepte langfristig zu nutzen, dazu genügt es aber nicht, die Profi-Versionen einiger KI-Tools freizuschalten. KI im Unternehmen bedeutet einen kulturellen Wandel, der alle im Unternehmen miteinschließt und als Teilprojekt der generellen Digitalisierung als umfassendes Konzept gedacht wird.