Warum Unternehmen KI einsetzen, aber kaum daran verdienen
Alexander Waldhaus leitet als Global VP den Bereich Data & AI bei SoftwareOne. Sein derzeitiger Fokus liegt auf der Absorptionslücke in der Enterprise-KI sowie der Frage, wie Unternehmen diese Lücke schließen können, damit sie am Markt nicht den Anschluss verlieren.
Fast jedes Unternehmen beschäftigt sich inzwischen mit künstlicher Intelligenz. Es gibt Pilotprojekte, Lizenzen, Datenplattformen und Workshops. Die entscheidende Frage lautet aber nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen. Sie lautet: Warum gelingt es so wenigen, damit messbaren wirtschaftlichen Wert zu schaffen?
Aktuelle Zahlen zeigen die Diskrepanz deutlich:
- 89 Prozent der Unternehmen nutzen KI regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion.
- Nur 37 Prozent erkennen jedoch überhaupt einen Effekt auf das Unternehmensergebnis.
- Lediglich 6 Prozent erzielen einen EBIT-Effekt von mehr als fünf Prozent. Die Nutzung steigt, die wirtschaftliche Wirkung bleibt zurück.
Diese Lücke zwischen technischer Möglichkeit und wirtschaftlicher Realität ist die Absorptionslücke: Sie beschreibt die Distanz zwischen dem, was moderne KI-Systeme theoretisch leisten können, und dem, was eine Organisation tatsächlich produktiv einsetzen, betreiben und in Ergebnisse übersetzen kann. Modelle entwickeln sich rasant weiter. Budgets, Verantwortlichkeiten, Prozesse und Risikomodelle tun das jedoch meist nicht.
Was hat die Suche nach dem nächsten Messi mit KI zu tun?
Ein schönes Beispiel liefert der Profifußball.
Vereine wollten mithilfe von Daten und Sprachmodellen den „nächsten Messi“ finden. Scouts sollten in normaler Sprache beschreiben können, welchen Spielertyp sie suchten. Das System sollte anschließend physische, technische und ereignisbezogene Daten auswerten.
Technologisch war das machbar. Schwieriger war die Frage, wer das Mandat, das Budget und die Entscheidungskompetenz hatte, Scouting-Prozesse wirklich zu verändern.
Nicht das Modell entscheidet, sondern die Organisation
Das gilt unabhängig davon, ob Unternehmen Microsoft Copilot, branchenspezifische Lösungen, eigene Modelle oder Produkte wie etwa IBM watsonx als technologische Basis betrachten. Die Auswahl eines leistungsfähigen Systems kann organisatorische Voraussetzungen allerdings nicht ersetzen.
Die Absorptionslücke liegt deshalb nicht primär zwischen Menschen und KI. 80 Prozent der Befragten berichten, dass KI ihre persönliche Produktivität verbessert hat. Auf Unternehmensebene sehen jedoch nur 37 Prozent einen EBIT-Effekt. Mitarbeiter passen ihre Arbeitsweise schneller an als Prozesse, Verantwortlichkeiten und Steuerungsmodelle.
An welchen fünf Stellen scheitert die Aufnahme von KI?
Fünf Bereiche entscheiden darüber, ob KI-Initiativen Wirkung entfalten oder versanden: Mandat, Entscheidungsrechte, Daten und Plattform, Kompetenzen sowie Kontrolle. Viele Unternehmen konzentrieren sich fast ausschließlich auf Daten und Technologie. Die schwierigeren Fragen davor und danach bleiben unbeantwortet.
Gibt es ein eindeutiges Mandat?
Eine gute Idee ist noch kein Projekt. Es braucht einen benannten Verantwortlichen, eine klare Begründung und einen verbindlichen Termin. Engagierte Fachkräfte können eine Initiative starten, besitzen aber nicht automatisch die Autorität, Budgets freizugeben oder Geschäftsprozesse zu verändern. Fehlt ein Sponsor auf Führungsebene, sieht Begeisterung zunächst wie Fortschritt aus. Spätestens bei der Investitionsentscheidung aber kommt das Projekt zum Stillstand.
Darf der betroffene Prozess verändert werden?
Ein KI-Modell kann technisch in einen Prozess integriert werden, ohne dass jemand befugt ist, diesen Prozess neu zu gestalten. Dadurch entstehen zwar oftmals eindrucksvolle Demonstrationen, die später aber keine Wirkung entfalten.
Besonders erfolgreiche Unternehmen gestalten die betroffenen Arbeitsabläufe durchgängig neu, statt KI lediglich in bestehende Prozesse einzubauen. Anders ausgedrückt: Ein Modell in einem unveränderten Prozess ist daher häufig nicht mehr als eine Demo mit Lizenzgebühr.
Reichen Daten und Plattform aus?
Datenqualität und technische Plattformen sind wichtig. Sie sind aber nur das Fundament. Im Fußballbeispiel hatten selbst die später gestoppten Projekte diese Hürde genommen. Daten und Infrastruktur waren also nicht automatisch der entscheidende Engpass. Sie sind zudem der einzige Faktor in dieser Kette, den Unternehmen vergleichsweise direkt einkaufen können. Eine Plattform ist wie der Fußboden eines Hauses. Aber – wer zieht in einen Fußboden ein?
Können Menschen anschließend anders arbeiten?
Organisationen regeln häufig sorgfältig die Einführung der Technologie, aber nicht die Veränderung der Arbeit. Viele Führungskräfte sehen die Neugestaltung von Rollen und Arbeitsweisen als wesentliches Hindernis. Gleichzeitig wird die Personalorganisation oft zu spät in die KI-Governance einbezogen, während die Technologieorganisation meist früh vertreten ist.
Wer kontrolliert Kosten und beendet unwirksame Projekte?
Ein Return on Investment lässt sich nur berechnen, wenn zwei Größen bekannt sind: die gesamten Kosten und der messbare Nutzen. Wer nicht weiß, was die Organisation insgesamt für KI ausgibt, besitzt keinen belastbaren Nenner. Jeder ausgewiesene ROI bleibt dann eher eine Erzählung als eine Messung.
Wie lässt sich die Absorptionslücke schließen?
Die erfolgreichsten Unternehmen kaufen nicht einfach mehr KI. Sie verändern die Form der Arbeit. Sie benennen Verantwortliche, definieren vor Projektbeginn die gewünschte wirtschaftliche Wirkung, statten Entscheider mit einem echten Mandat aus und setzen ihre besten verfügbaren Fachkräfte ein. Besonders wichtig ist das Prozessdesign: Erfolgreiche Unternehmen integrieren KI nicht nur in bestehende Abläufe, sondern gestalten diese Abläufe neu.
Welche Fragen sollten Unternehmen jetzt beantworten?
Bevor das nächste KI-Modell ausgewählt oder ein weiterer Pilot gestartet wird, sollten Führungsteams klären:
- Wer trägt die Verantwortung für das KI-Programm?
- Wer darf die betroffenen Prozesse verändern?
- Für welche Initiativen wurde vor Projektbeginn ein wirtschaftlicher Effekt definiert?
- Ist HR an den Entscheidungen beteiligt?
- Können die gesamten KI-Ausgaben beziffert werden?
- Und wer betreibt und steuert den KI-Bestand dauerhaft?
Die Modelle sind nicht mehr der zentrale Engpass. Der Engpass ist die Fähigkeit der Organisation, technische Möglichkeiten in veränderte Abläufe, bessere Entscheidungen und messbare Ergebnisse zu übersetzen.
Das ist natürlich langsamer und weniger spektakulär als der Kauf neuer Technologie. Aber genau dort entscheidet sich, ob ein Unternehmen zu den sechs Prozent gehört, die mit ihrer KI tatsächlich eine wirtschaftliche Wirkung erzielen.
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Live, beim CIO-Kongress im Oktober in Loipersdorf, oder jederzeit über den Link auf dieser Webseite
