GenKI: Deutsche Firmen international nur Mittelmaß

Jedes fünfte Unternehmen in Deutschland (20 Prozent) setzt generative KI (GenKI) bereits betriebsweit ein. Das entspricht dem Durchschnitt der Unternehmen weltweit (22 Prozent). Das ergeben zwei parallel durchgeführte Studien der Management- und Technologieberatung Sopra Steria.

Ein Grund, warum die deutsche Wirtschaft derzeit nur mitschwimmt, statt voranzugehen: Viele Unternehmen unterschätzen das Disruptionspotenzial der Technologie. Nur 15 Prozent der Befragten sind der Ansicht, dass GenKI aktuelle Geschäftsmodelle überflüssig machen oder dass die Technologie diese ohne menschliche Eingriffe entwickeln und anpassen könnte (38 Prozent). Diese scheinbare Sorglosigkeit bremse dringend notwendige Investitionen und Transformationen, so die Studie weiter.

Adaption vs. Marktwachstum

Es fehlt offenbar ein noch breiteres Bewusstsein dafür, wie stark Künstliche Intelligenz, speziell GenKI, das Geschäft von Unternehmen beeinflussen wird. 61 Prozent der befragten Unternehmen in Deutschland sehen große Chancen, GenKI für das eigene Geschäft zu nutzen. „Das klingt zwar viel, eigentlich müssten es jedoch heute schon deutlich mehr sein angesichts dessen, wie sich der KI-Markt gerade entwickelt”, sagt Christian Wrage, Vorstandsvorsitzender von Sopra Steria Deutschland.

Denn der Markt entwickle sich rasant: Die Investitionen der großen Technologieunternehmen hätten sich im vergangenen Jahr nahezu verdoppelt. Angaben des Beratungsunternehmens zufolge belief sich der Umsatz im vergangenen Jahr weltweit auf etwa 25 Milliarden US-Dollar. Bis zum Jahr 2028 könnte das Volumen auf 100 Milliarden US-Dollar steigen. Die Prognosen basieren auf Investitionssummen, Besucherzahlen, Einnahmen und weiteren Daten. Angekündigte KI-Milliardenprogramme, beispielsweise in den USA und in Frankreich, sind in die Schätzungen noch nicht eingerechnet.

Ins Handeln kommen

Die Marktdynamik böte für Unternehmen in Deutschland eine gewisse Investitionssicherheit, so die Studie weiter. Schließlich werde KI-Technologie künftig noch besser und kostengünstiger. Hinzu käme das Bekenntnis von GenKI-Entwicklerfirmen wie OpenAI zum KI-Standort Deutschland. Beides fördere Investitionsentscheidungen. Allerdings steige gleichzeitig der Druck auf GenKI-nutzende Unternehmen, das Stadium des Experimentierens rasch zu überwinden, um wettbewerbsfähig zu bleiben.

„Fakt ist: Das KI-Rad wird nicht zurückgedreht. Stattdessen werden gerade die Weichen für ein KI-basiertes Wachstum gestellt. Deutschland kann ein Top-Standort der KI-Anwender werden, an dem Technologie in Mehrwerte verwandelt wird“, stellt Christian Wrage in Aussicht. Wachsende Hubs und KI-Ökosysteme schüfen hierfür bereits heute die Basis. Unternehmen sollten sich jedoch bewusst machen: Technologische Entwicklungen verlaufen selten linear, sondern exponentiell, so Wrage weiter. „GenKI kann Märkte in kurzer Zeit revolutionieren. Unternehmen müssen schneller als bislang ins Handeln kommen und KI strategisch einbetten. Ein Mix aus schnell realisierbaren und langfristigen Initiativen ist dabei von zentraler Bedeutung.“

Zum Handeln gehöre auch, aktuelle Hindernisse eines KI-Einsatzes abzubauen. Dazu zähl Sopra Steria Schwierigkeiten bei der Datennutzung und Datenqualität, organisatorische und technische Hindernisse bei der Integration, der Fachkräftemangel sowie Silodenken und der mangelnde Austausch zwischen operativen Teams und KI-Experten.

GenKI-Wertschöpfung

„Es ist paradox: Einerseits sehen große Unternehmen prinzipiell das Potenzial generativer KI, andererseits ist es für sie noch immer schwierig, daraus einen greifbaren Nutzen zu ziehen”, sagt Bruno Maillot, Leiter „AI for Business“ bei Sopra Steria Next. Damit Unternehmen schneller vorankommen bei der GenKI-Nutzung für die Transformation ihres Geschäfts, habe sein Unternehmen vier strategische Ansätze identifiziert:

Fokus auf gewinnbringende Anwendungen: Diejenigen KI-Implementierungen priorisieren, die direkte wirtschaftliche Vorteile bringen und sich in der Gewinn-und -Verlust-Rechnung positiv niederschlagen.

Potenzial von KI-Agenten nutzen: Von „Text-to -Text“ zu „Speak-to -Action“ übergehen und sich hinbewegen zu einem integrierten und personalisierten Multitasking-Ansatz wie „Smart Lean“.

Kombination mehrerer KI-Modelle: Kompetenz aufbauen, um verschiedene KI-Modelle zusammenarbeiten zu lassen, sodass sich Kosten, Performance, Geschwindigkeit und ESG-Footprint optimieren lassen.

Ethische und verantwortungsvolle KI-Bereitstellung als Default: Möglichkeit der Nutzung synthetischer Daten zur Verbesserung und Vereinfachung des Datenmanagements sowie die Integration von KI-Vorschriften (KI-Gesetz) in die KI-Skalierungsstrategie.