Wertschöpfung durch KI: Die KI-Implementierungslücke schließen

Mehr Effizienz, Schnelligkeit und Qualität: Die Erwartungen, die mit dem Einsatz von KI verknüpft sind, sind hoch. Viele Unternehmen hinken vor allem der globalen Konkurrenz technologisch zum Teil um Jahrzehnte hinterher. Sie wünschen sich, diesen Rückstand durch KI möglichst schnell aufzuholen, um (inter-)national wettbewerbsfähig zu bleiben und für die Zukunft sicher aufgestellt zu sein. Wir sehen also, dass es beim Thema KI auch um eine technologische Aufholjagd geht. Gleichzeitig ist die Lücke zwischen Erwartung und Wirklichkeit an vielen Stellen noch immens – wir nennen das die KI-Implementierungslücke. In den Unternehmen stellt sich daher immer öfter die Frage: „Wir investieren in die Technologie, aber wo bleibt die Wertschöpfung?“. Die Zahlen zeigen zwar: die überwiegende Mehrheit glaubt an den Impact der Technologie, wie etwa folgende Studie zeigt. Zudem planen die meisten Unternehmen massive Investitionen – die Frage ist nur: Wie zahlen sich diese am Ende aus? Denn Fakt ist auch: Nur 24 Prozent der Industrieunternehmen ab 100 Mitarbeitern sind in der Lage, die Potenziale von KI bereits gut zu nutzen, so laut Studie.

Mit die größten Herausforderungen, so belegen es auch Studien, sind fehlende Ressourcen und Experten Knowhow. Ein gutes Verständnis nicht nur für die Technologie, sondern auch für die Branchen der Anwender spielt beim Einsatz von KI eine entscheidende Rolle. Fehlende Praxiserfahrung vieler Anbieter stellt ein echtes Hindernis dar – Erfahrungswissen spielt eine maßgebliche Rolle bei der Entscheidung, ob ein Unternehmen eine Technologie nutzt, so auch eine Studie des VDI. Hinzu kommt die notwendige Datenqualität, die es für den Einsatz von KI braucht, die richtigen Use Cases oder die korrekte Umsetzung der Regularien. Viele Unternehmen sind in diesen Bereichen längst nicht so weit, mit KI auch wirklich mehr Umsatz zu generieren oder neue digitale Geschäftsmodelle zu entwickeln. Und das trotz massiver Investitionen in die digitale Transformation. Die Umsetzung anstehender Regularien wie dem EU AI Act bindet weitere Ressourcen, die etwa für Digitalisierungsprojekte fehlen – und die Zeit drängt. In rund 100 Tagen tritt das Gesetz in Kraft und gerade mal 5 Prozent der Unternehmen haben die Anforderungen bisher umgesetzt.

KI muss Mainstream werden

Stichwort Praxiserfahrung: Die meisten Experten sind sich einig, dass KI in den nächsten fünf Jahren überall sein wird. Alltägliche Interaktionen mit KI werden so selbstverständlich sein wie das Surfen im Internet. Aber eine kritische Masseneinführung und damit auch der Aufbau von umfassendem Praxiswissen ist nicht selbstverständlich. Es bedarf konzertierter Anstrengungen und einer Reihe scheinbar kleiner Veränderungen in den Unternehmen, um gemeinsam einen kulturellen und technologischen Wandel von innen heraus voranzutreiben.

So verlagert eine wachsende Zahl von Technologieführern heute bereits ihren Schwerpunkt von der Entwicklung neuer KI-Angebote ausschließlich für ihre Kunden hin zu umfangreichen Investitionen in ihre eigene interne KI-Nutzung.

Ein KI-first-Ansatz für Unternehmen kann und wird jedoch nicht auf Pionierunternehmen der Technologiebranche beschränkt sein. Unternehmen aller Größen und Branchen werden sich KI zu eigen machen – und erst dann ist der Weg frei für eine breitere Akzeptanz im Mainstream und auch den selbstverständlichen Umgang mit KI in den Unternehmen. Wenn dies geschieht, werden wir zwei Dinge beobachten können: Erstens werden Unternehmen, die KI nicht annehmen, unweigerlich mit einer Zukunft konfrontiert, in der sie nicht konkurrenzfähig sind, und zweitens werden die Verbraucher nicht mehr darüber nachdenken, was von KI angetrieben wird und was nicht. Stattdessen wird KI nahtlos in alles, was sie tun, integriert sein – und sie werden dies auch erwarten.

Doch wie müssen diese Veränderungen in den nächsten Jahren aussehen, wenn KI leise, aber unweigerlich alltäglich wird und dann auch in die Wertschöpfung der Unternehmen einzahlt?

Zuallererst müssen die Unternehmen für eine saubere Datenbasis sorgen. In der verarbeitenden Industrie hat KI beispielsweise das Potenzial, ganze Werksabläufe zu automatisieren, Stichwort Smart Factory. Um die Automatisierung und die Konnektivität zwischen unterschiedlichen Maschinen, Systemen und Fabrikstandorten zu erreichen, ist jedoch zunächst eine ganzheitliche Datengrundlage erforderlich. Mit anderen Worten: Alle Daten im gesamten Unternehmen müssen umstrukturiert und als zentrale Informationsquelle aufbereitet werden – um daraus zu lernen, Muster zu erkennen, Vorhersagen zu treffen und die Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern.

Während viele moderne Technologieunternehmen diese Art von Datengrundlage von Anfang an in ihre Organisationen eingebaut haben, müssen traditionellere Unternehmen ihre Legacysysteme zunächst umwandeln. Das bedeutet, dass Daten von lokalen Formaten auf cloudbasierte, digitale Infrastrukturen umgestellt werden müssen.

Für Unternehmen wie Automobilhersteller bedeutet diese neue, softwarezentrierte Ausrichtung einen echten Paradigmenwechsel, denn viele von ihnen haben sich während ihrer gesamten Existenz ausschließlich auf Hardware konzentriert.

Die rasante Verbreitung von KI wird den Wettbewerb weiter verschärfen und die IT-Branche in allen Bereichen neu definieren, einschließlich kundenspezifischer Softwareentwicklung, Daten- und Legacy-Modernisierung, unabhängiger Softwareanbieter (ISVs) und KI-Anwendungen selbst. Infolgedessen werden eine vertrauenswürdige Beratung und die messbare Bereitstellung von KI wichtiger denn je.

Alle diese Schritte sollte die deutsche Wirtschaft möglichst zügig angehen, denn die Ziele sind ambitioniert: In zwei Jahren will knapp jedes zweite Unternehmen stark vom datengetriebenen Geschäft profitieren. Sollen datengetriebene Geschäftsmodelle kurz- und mittelfristig für Wachstum und Wohlstand sorgen, müssen die Daten mit KI verknüpft werden. Denn nur so bringen sie wirklich Nutzen. Jetzt kommt es darauf an, die richtigen KI-Lösungen zu finden und schnell und rechtssicher im Unternehmen zu implementieren, um echte, messbare Ergebnisse zu erreichen.

Der Weg zum Erfolg: Kleinere Schritte, schnellere und messbare Ergebnisse

Um schnell erste Erfolge zu erzielen, sollten Unternehmen einen pragmatischen Ansatz verfolgen: Mit kleinen, messbaren Schritten anfangen und darauf aufbauen, denn auch mit dem Einsatz von KI kann man nicht von einem Tag auf den anderen 90 Prozent Effizienzsteigerung erreichen. Und wie jede tiefgreifende Transformation betrifft sie natürlich nicht nur die Technologie – sondern auch die Menschen. KI verändert Denkweisen, Zusammenarbeit und Entscheidungsprozesse. Dieser kulturelle Wandel muss aktiv von der Führungsebene begleitet werden. Es braucht also gutes Change-Management, damit die Technologie ihre volle Wirkung entfalten kann.

In Zeiten großer Unsicherheit und schneller Veränderung, wie wir sie tagtäglich erleben, werden Effizienz und Agilität dabei immer wichtiger. Entscheidend für Unternehmen ist es jetzt, alle Prozesse, Services und Produkte konsequent auf den Prüfstand zu stellen: Wo es sinnvoll ist, muss KI tief integriert werden, bestehende Strukturen, die dank KI überflüssig werden, abgeschafft und neue Potenziale erschlossen werden. Unternehmen, die hier konsequent handeln, sichern sich entscheidende Wettbewerbsvorteile und leisten einen wichtigen Beitrag, Europas digitale Zukunft voranzutreiben.

Doch eines ist auch klar: So spannend und vielversprechend die neuen Technologien auch sind: Sie ersetzen die menschliche Intelligenz nicht, aber sie können dazu beitragen, die Produktivität der Teams zu steigern. Indem repetitive und häufig redundante Arbeitsschritte an die KI ausgelagert oder indem sie ganz abgeschafft werden, bleibt mehr Zeit für komplexere strategische Aufgaben, die Entwicklung neuer Geschäftsmodelle oder die Schaffung innovativer Lösungen.