Die Erwartungen an Künstliche Intelligenz waren groß, doch die Realität ist ernüchternd. Eine aktuelle PwC-Studie unter mehr als 4.400 CEOs aus 95 Ländern zeigt: Die Mehrheit der Unternehmen verzeichnet bislang keine messbaren Geschäftsergebnisse durch KI. In Deutschland haben lediglich elf Prozent der befragten Unternehmen durch KI höhere Umsätze erzielt. Nur zwei Prozent konnten sowohl den Umsatz steigern als auch die Kosten senken. Zwei Drittel der deutschen CEOs sehen bislang keinen positiven Effekt ihrer bisherigen KI-Investitionen. Der Grund dafür liegt jedoch nicht in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie Unternehmen KI einführen.
Ohne Fundament keine Wirkung
Laut der Studie fehlt es vielen Unternehmen an einer verlässlichen Datenbasis und einem skalierbaren Fundament. Ohne diese Voraussetzungen bleiben KI-Initiativen oberflächlich und wirkungslos, denn einzelne Use Cases schaffen keinen nachhaltigen Nutzen. Wer die Transformation ernst meint, muss zuerst seine Hausaufgaben machen, sonst wird KI zum Verstärker bestehender Probleme statt zum strategischen Hebel.
Das Problem beginnt oft schon bei der Auswahl der KI-Lösung. Viele Unternehmen setzen auf generische Tools großer Anbieter und unterschätzen den Aufwand, diese an die eigenen Prozesse anzupassen. Hinzu kommen versteckte Kosten für Integration, Schulung und Change Management, die den erhofften ROI schnell aufzehren. Die Folge: Die Unternehmen verharren in einer „Ich-probiers-mal-aus“-Phase, ohne eine langfristige Vision oder greifbare Erfolge zu erzielen.
Von der IT-Abteilung in die Fachbereiche
Die Diskussion über das „Ob“ ist vorbei, jetzt geht es um das „Wie“. Das bedeutet: Weg von isolierten IT-Projekten, hin zur Integration in die operativen Kernprozesse. Dort liegt der größte Hebel, um KI von einem Experiment zu einem echten Business Enabler zu machen. Denn niemand kennt die Abläufe eines Unternehmens besser als die Fachabteilungen selbst. Sie haben die Datenhoheit und wissen genau, wo KI konkreten Nutzen stiften kann und an welchen Stellschrauben für echte Effizienzgewinne gedreht werden muss.
Von Daten zu Wertschöpfung
Der erfolgreiche Einsatz von KI im Mittelstand hängt maßgeblich von der systematischen Nutzung von Daten und deren Relationen zueinander ab. Diese Daten sind häufig nicht in großen Datenbanken zu finden, sondern in den täglichen Prozessen der Fachbereiche. Das Wissen der Mitarbeitenden über Produktionsabläufe, Kundenanforderungen und Qualitätsmerkmale ist die Grundlage für erfolgreiche KI-Anwendungen. Nur durch die gezielte Sammlung, intelligente Verknüpfung und Auswertung dieser Daten können Unternehmen den vollen Nutzen von KI ausschöpfen – sei es zur Verbesserung der Lagerbestände, der Durchlaufzeiten oder der Liefertreue.
„Der deutsche Mittelstand braucht keine KI-Lösungen von der Stange, die erst mühsam an die eigenen Prozesse angepasst werden müssen”, erklärt Michael Wintergerst, Chief AI Officer (CAIO) bei Proalpha. „Was Fertigungsunternehmen brauchen, ist KI, die ihre spezifischen Anforderungen bereits kennt – mit vorkonfigurierten Datenverknüpfungen, abgestimmt auf die Abläufe in Produktion, Einkauf und Logistik.“ Genau dafür haben wir unsere Ready-to-use AI Apps entwickelt: branchenspezifische Anwendungen, die direkt in bestehende Geschäftsprozesse integriert sind und vom ersten Tag an Ergebnisse liefern. Kein monatelanges Anpassen, kein Experimentieren, sondern pragmatische KI, die sofort Nutzen stiftet.“
