Die großen Versprechen der KI-Branche erfüllen sich leider nicht
Die großen KI-Anbieter machen ihre Produkte vor allem den lukrativen Business-Kunden schmackhaft, indem enorme Geschäftspotenziale in Aussicht gestellt werden. Diese bleiben in der Realität aber weitgehend aus, wie eine aktuelle Untersuchung zeigt.
Laut der Studie, die auf 150 Interviews mit Führungskräften, einer Mitarbeiterbefragung und der Analyse von 300 realen Implementierungen basiert, gelingt es lediglich rund fünf Prozent der Pilotprogramme, kurzfristig spürbare Umsatzsteigerungen zu erzielen. Die große Mehrheit stagniert - ohne nennenswerten Einfluss auf Gewinn und Verlust.
Schuld daran ist allerdings nicht unbedingt die Technologie selbst. "Die Modelle sind nicht das Problem, sondern die Lernkurve innerhalb der Unternehmen", erklärte Studienautor Aditya Challapally. Während junge Start-ups mit klar fokussierten Anwendungen in kurzer Zeit von Null auf zweistellige Millionenumsätze wachsen, tun sich etablierte Konzerne schwer. Häufig werde generative KI nicht tief genug in bestehende Abläufe integriert, wodurch ihr Potenzial ungenutzt bleibt.
Die Studie macht zudem deutlich, dass die Art der Einführung entscheidend ist. Unternehmen, die spezialisierte Anbieter einbinden und Kooperationen eingehen, berichten in zwei Dritteln der Fälle von Erfolg. Selbstentwicklungen erreichen nur in etwa jedem dritten Fall die gewünschten Ergebnisse - ein besonders heikler Befund für Branchen wie die Finanzwirtschaft, in der viele Firmen derzeit auf eigene Systeme setzen.
Auch die Auswirkungen auf die Belegschaften sind spürbar: Vor allem in der Kundenbetreuung und bei administrativen Tätigkeiten kommt es zu Veränderungen. Massenentlassungen sind bislang selten, doch frei werdende Stellen werden oft nicht nachbesetzt.
Siehe auch:
Nur seltenes Umsatzwachstum
Ein neuer Bericht des MIT, veröffentlicht durch die Forschungsinitiative NANDA, zeichnet ein ernüchterndes Bild vom Stand der generativen KI in Unternehmen. Zwar gilt die Technologie weiterhin als Hoffnungsträger, doch nur ein Bruchteil der Projekte liefert wirklich den erhofften Wachstumsschub.Laut der Studie, die auf 150 Interviews mit Führungskräften, einer Mitarbeiterbefragung und der Analyse von 300 realen Implementierungen basiert, gelingt es lediglich rund fünf Prozent der Pilotprogramme, kurzfristig spürbare Umsatzsteigerungen zu erzielen. Die große Mehrheit stagniert - ohne nennenswerten Einfluss auf Gewinn und Verlust.
Schuld daran ist allerdings nicht unbedingt die Technologie selbst. "Die Modelle sind nicht das Problem, sondern die Lernkurve innerhalb der Unternehmen", erklärte Studienautor Aditya Challapally. Während junge Start-ups mit klar fokussierten Anwendungen in kurzer Zeit von Null auf zweistellige Millionenumsätze wachsen, tun sich etablierte Konzerne schwer. Häufig werde generative KI nicht tief genug in bestehende Abläufe integriert, wodurch ihr Potenzial ungenutzt bleibt.
Budgets falsch verteilt
Auffällig sei auch die Verteilung der Budgets, so die Forscher: Mehr als die Hälfte fließt in Vertriebs- und Marketinglösungen. Den größten wirtschaftlichen Nutzen sieht das MIT jedoch in der Automatisierung interner Prozesse - vom Abbau externer Dienstleister bis hin zur Effizienzsteigerung in der Verwaltung.Die Studie macht zudem deutlich, dass die Art der Einführung entscheidend ist. Unternehmen, die spezialisierte Anbieter einbinden und Kooperationen eingehen, berichten in zwei Dritteln der Fälle von Erfolg. Selbstentwicklungen erreichen nur in etwa jedem dritten Fall die gewünschten Ergebnisse - ein besonders heikler Befund für Branchen wie die Finanzwirtschaft, in der viele Firmen derzeit auf eigene Systeme setzen.
Auch die Auswirkungen auf die Belegschaften sind spürbar: Vor allem in der Kundenbetreuung und bei administrativen Tätigkeiten kommt es zu Veränderungen. Massenentlassungen sind bislang selten, doch frei werdende Stellen werden oft nicht nachbesetzt.
Zusammenfassung
- Generative KI erfüllt Geschäftsversprechen nur bei 5 Prozent der Projekte
- MIT-Studie NANDA zeigt Diskrepanz zwischen KI-Erwartungen und Realität
- Lernkurve in Unternehmen verhindert erfolgreiche Integration der Technologie
- Mehr als die Hälfte der KI-Budgets fließt in Vertriebs- und Marketinglösungen
- Automatisierung interner Prozesse bietet größtes wirtschaftliches Potenzial
- Kooperationen mit spezialisierten Anbietern erfolgreicher als Eigenentwicklungen
- Stellenabbau durch KI erfolgt bisher hauptsächlich durch Nichtnachbesetzung
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