Bremsklötze und Zugpferde für KI

Vor rund zwei Jahren wurde ChatGPT veröffentlicht. Das hat der Künstlichen Intelligenz allgemeinen einen grossen Schub gegeben, vor allem aber die generative KI in viele Aspekte des täglichen Lebens integriert – vom Kundenservice über Social Media bis hin zur Cybersicherheit. Inzwischen ist der ganz grosse Hype abgeklungen, und die Hürden und Herausforderungen des KI-Einsatzes werden deutlicher. Zeit für einen Status-Check: Was hat KI bis jetzt erreicht? Wo liegen ihre Grenzen? Und wohin geht die Entwicklung in den kommenden Jahren?

Die grossen Hoffnungen, die von vielen auf den Einsatz von KI gesetzt werden, bringt Alexander Finger, Chief Technology Officer von SAP Schweiz, auf den Punkt, wenn er sagt: «Generative KI wird die Art und Weise, wie Menschen mit Maschinen interagieren, revolutionieren. Während wir heute noch wie unsere Vorfahren in der Höhle mit den Fingern einen Touchscreen bedienen würden, könnten wir uns in Zukunft in natürlicher Sprache mit einer scheinbar lebenden Version von SAP unterhalten.»

So weit sind wir noch nicht, aber Zahlen aus den letzten beiden Jahren zeigen eindrucksvoll, dass KI sich langfristig als tragende Säule der Digitalisierung etabliert hat. Laut «Worldwide Developer Population Report» von Evans Data nutzen beispielsweise von den 27 Millionen Entwicklern weltweit bereits über 17 Millionen regelmässig KI. Und laut Ifo-Institut setzen aktuell schon 27 % der deutschen Unternehmen KI in ihren Prozessen ein, ein beachtlicher Anstieg gegenüber den 13,3 % im Vorjahr. Laut Klaus Wohlrabe, Senior Researcher beim ifo-Institut, «erwarten die Firmen, dass der Einsatz von KI ihre Produktivität um mehr als zehn Prozent erhöht.»

Auf die Branchen runtergebrochen ergibt sich folgendes Bild: Der Anteil der KI-Nutzer in Autobranche, Elektronikindustrie, Pharmabranche sowie Textil- und Bekleidungsindustrie liegt bei über 33 %. Bei den Dienstleistern stechen Werbung und Marktforschung (72 %) sowie IT-Dienstleister (rund 60 %) hervor. Im Handel nutzen 22 % der Firmen KI. Lediglich 11,6 % sind es im Baugewerbe.

Auch die Investitionen in KI haben Rekordwerte erreicht. Laut einer Auswertung der Zahlen auf dem Portal Crunchbase durch den B2B-Marktplatz Orderfox wurden allein in den letzten fünf Jahren 41,5 Milliarden Dollar in KI-Start-ups investiert. Das ist Platz 7 der weltweit am meisten geförderten Sektoren. Fertigungsindustrie, IT-Branche und Gesundheitssektor führen die Liste mit 55,7, 52,7 und 50,9 Milliarden Dollar an, doch traditionelle Branchen wie die Automobil- oder Energiebranche hat der KI-Sektor bereits überholt.

«Der grösste Nutzen künstlicher Intelligenz, insbesondere von generativer KI, liegt im Unternehmenskontext in den damit erreichbaren Produktivitätsfortschritten. Dieses Potenzial ist die Quelle der Wirtschaftlichkeit von KI,» erklärt Thomas Failer, CEO und Gründer der Data Migration International Gruppe. Er betonte kürzlich auf der Digital Lounge@Lakeside 2024 am Bodensee, der Partner- und Kundenkonferenz seines Unternehmens: «Speziell generative künstliche Intelligenz hält für unsere Kunden ein enormes Automatisierungs- und damit Produktivitätspotenzial bereit.»

Fortschritte bei Effizienz und Innovationskraft sind auch bereits in der Praxis nachzuweisen, wie aus dem Cloud Complexity Report 2024 von NetApp hervorgeht, für den weltweit 1’300 IT-Verantwortliche zu den Vorteilen der KI-Transformation befragt wurden. Dabei gaben 50 Prozent der Unternehmen an, dass KI-Lösungen ihre Produktionsrate gesteigert haben, insbesondere durch Automatisierung von Routineprozessen, dem frühzeitigen Aufspüren von Engpässen und Wartungsbedarf. 45 % der Befragten gaben an, dass KI-Lösungen die Kundenerfahrung deutlich verbessern, insbesondere durch personalisierte Empfehlungen und massgeschneiderte Dienstleistungen. 35 % sehen Vorteile in der Produktentwicklung durch KI-gestützte Analyse-Tools. Bei 35 % der Befragten hat sich Qualität von Datenbankabfragen mittels KI deutlich erhöht.

Begoña Jara, Vice President von NetApp nennt noch einen weiteren KI-Vorteil mit Potenzial: «KI hilft auch dabei, Qualifikationslücken oder ‚Skills Gaps‘ zu überbrücken.» Dies denken zumindest 30 % der befragten IT-Verantwortlichen. Das wäre angesichts des Fachkräftemangels besonders hilfreich.

Ein weiteres Beispiel für herausragende Ergebnisse für den KI-Einsatz ist Social Media Marketing. Laut einer Umfrage des SaaS-Anbieters GetApp planen Unternehmen bis zum Jahr 2026, 48 % ihres Social-Media-Contents durch generative KI erstellen zu lassen (2024: 39 %). Grund: 49 % der befragten Social-Media-Marketer geben an, dass KI-generierte Inhalte besser abschneiden als Inhalte, die nur von Menschen erstellt werden. Und 73 % der Unternehmen sagen, dass ihre Impressions in den sozialen Medien durch GenAI zugenommen haben, wobei 22 % sogar einen deutlichen Anstieg feststellen.

Auf den Zusammenhang zwischen generativer KI und Business Automation konzentriert sich die UiPath-Analyse «Global Knowledge Worker Survey». Die Umfrage unter mehr als 9.000 Arbeitnehmern weltweit ergab: 40 Prozent der Befragten, die GenAI – allein oder mit Business Automation – nutzen, haben Arbeitszeit eingespart. Fast die Hälfte der Arbeitnehmer (48 %) wandte sich kreativeren Aufgaben zu.

Die Befragten gaben zudem an, dass sie durch GenAI und Business-Automation-Software produktiver sind oder Aufgaben schneller erledigen können (43 %), genauer arbeiten (39 %) und eine bessere Work-Life-Balance haben (38 %). Wenn Arbeitnehmer beide Technologien zusammen nutzen, haben 55 % mehr als zehn Stunden pro Woche bei der Arbeit eingespart, verglichen mit 31 % derjenigen, die nur GenAI anwenden, und 33 %, die nur Business Automation nutzen.

Herausgestellt hat sich aber auch: Weniger als die Hälfte (48 %) der Befragten vertraut bislang den Ergebnissen von GenAI-Tools. Regional gesehen haben Japan (26 %), Deutschland (47 %) und die USA (48 %) das geringste Vertrauen, Singapur (67 %), Korea (63 %) und Hongkong (62 %) das grösste.

Brigette McInnis-Day, Chief People Officer bei UiPath, resümiert: «GenAI-Tools bieten eine unglaubliche Chance für Unternehmen, ihre Produk­tivität und Effizienz zu steigern. Allerdings müssen die Mitarbeitenden entsprechend geschult und weitergebildet werden, um die Möglichkeiten dieser Technologie voll ausschöpfen zu können. Ausserdem muss die Technologie vertrauenswürdig und praktikabel sein – hier bilden Plattformen zur Business Automation eine entscheidende Grundlage.»

Trotz aller Fortschritte werden die KI-Chancen aber längst noch nicht voll ausgeschöpft. Als einen entscheidenden Grund haben die Experten ausgemacht, dass viele Unternehmen KI zwar einsetzen, aber oft noch keine klare Idee haben, wie das tatsächlich den Geschäftserfolg steigern soll. Kein Wunder, hat doch eine Studie des Softwarehauses ABBYY gezeigt, dass in 60 % der Unternehmen die Einführung von KI vor allem durch die Angst getrieben wird, etwas zu verpassen (Fear of Missing Out, FOMO). «Der Druck, KI einzusetzen, ohne klare Strategien zu haben, führt häufig zu Enttäuschungen und Frustration», warnt Maxime Vermeir, Senior Director of AI Strategy bei ABBYY.

Ein weiteres grosses Hindernis für die KI-Nutzung ist das Fehlen von Daten in ausreichender Menge und Vertrauenswürdigkeit. Das zeigt zum Beispiel die Studie «The State of Enterprise AI and Modern Data Architecture», für die vom Datenspezialisten Cloudera 600 IT-Führungskräfte aus den Regionen USA, EMEA und APAC zu Herausforderungen und Hindernissen für KI in Unternehmen befragt wurden. In der Cloudera-Umfrage geben zwar 94 % an, ihren Daten zu vertrauen, doch äussern sich 55 % negativ über die Zugriffsmöglichkeiten auf alle Daten ihres Unternehmens. Als Ursache dafür nennen sie widersprüchliche Datensätze (49 %), die Unfähigkeit einer plattformübergreifenden Datenverwaltung (36 %) und zu grosse Datenmengen (35 %). Vielen Unternehmen fehlt offenkundig noch eine moderne Datenarchitektur.

Abhas Ricky, Chief Strategy Officer von Cloudera, resümiert: Für die Mehrheit der Unternehmen ist die Qualität ihrer Daten unzureichend, da sie über verschiedene Infrastrukturen verteilt und nicht effizient dokumentiert sind.» Er folgert: «Das Wichtigste bei der Umsetzung von KI-Massnahmen ist, die Daten dort zu verwalten, wo sie sich befinden, das heisst, Modelle kosteneffizient dort auszuführen, wo die Daten bereits vorhanden sind. Anstatt die Daten zu den Modellen zu bringen, bringen immer mehr Unternehmen KI-Modelle zu ihren Daten.»

Ein weiteres zentrales Problem, mit dem die KI zu kämpfen hat, ist die steigende Skepsis der Mitarbeiter. Ein Grund dafür sind fehlende Leitlinien und Weiterbildungen für diese Technologie. Laut der ABBYY-Untersuchung haben derzeit weniger als die Hälfte (45 %) der Arbeitnehmer Schulungen oder Richtlinien zur Nutzung von GenAI erhalten. Das führt zu Misstrauen und Angst vor Jobverlust. Eine Untersuchung des Contact-Center-Spezialisten VIER hat ergeben, dass 18 % der Mitarbeiter in dieser Branche Bedenken haben, durch KI ihren Job zu verlieren, 40 % befürchten, dass KI generell als «Jobkiller» fungiert. Rainer Holler, CEO von VIER, warnt: «Die Befürchtung, durch KI ersetzt zu werden, könnte im Ergebnis dazu führen, dass der Widerstand gegen die Einführung von KI innerhalb der Belegschaft steigt.»

Bedenken haben aber auch die Unternehmen selbst, nicht zuletzt wegen ethischer und rechtlicher Aspekte. Gegenüber der IT-Beratung Deloitte gaben 41 % der Unternehmen an, dass sie Schwierigkeiten haben, die genauen Auswirkungen ihrer KI-Bemühungen zu messen, und 55 % meiden bestimmte Anwendungsfälle aufgrund datenbezogener Risiken.

Überraschenderweise ergab die ABBYY-Studie, dass die grösste Befürchtung der IT-Leiter bei der Implementierung von KI der Missbrauch durch die eigenen Mitarbeiter ist (35 %). Dies lag noch vor der Sorge um die Kosten (33 %), KI-Halluzinationen und mangelndem Fachwissen (beide 32 %) und sogar dem Compliance-Risiko (29 %). Die Umfrage von Cloudera wiederum sagt, dass die grössten Hindernisse bei der Einführung von KI die Sorge um Sicherheits- und Compliance-Risiken (74 %), das Fehlen einer angemessenen Schulung oder von Fähigkeiten für die Verwaltung von KI-Tools (38 %) und zu hohe Kosten für die Technologie (26 %) sind. «Die Sorge vor KI-Halluzinationen und der unzureichenden Qualität von Daten bleibt eines der grössten Risiken», so Kieran Norton, Principal bei Deloitte.

Einem Standardargument vieler Skeptiker wenig abgewinnen kann dagegen VIER-CEO Rainer Holle: Laut der Studie «Einsatz moderner KI-Technologien in der Kundenbetreuung mittelständischer Unternehmen» von VIER glauben 55 Prozent der Unternehmen, dass Endkunden der KI derzeit noch misstrauisch gegenüberstehen. Und 33 Prozent verzichten in der eigenen Kundenbetreuung noch auf KI, weil sie glauben, dass ihre Kunden «den menschlichen Kontakt» wünschen. Das hält Holler für realitätsfremd. Er argumentiert vielmehr so: «Wenn ein Bot mir um 23 Uhr eine akkurate Auskunft gibt, ist es mir völlig egal, dass ich neun Stunden später mit einem Menschen darüber hätte reden können. Wer früher am Bankschalter mit dem Angestellten sprach, um Geld abzuheben, hat das doch nicht getan, weil er menschlichen Kontakt suchte. Es ging nicht anders.»

Laut einer Untersuchung zum «Industrial AI» vom Cloud-Software-Anbieters IFS, an der 1'700 IT-Entscheider aus zwölf Ländern teilgenommen haben, erwartet nur rund ein Viertel (24 %) der Befragten einen signifikanten Unterschied durch KI in ihrem Geschäft innerhalb eines Jahres, während die überwiegende Mehrheit (72 %) mit ersten entscheidenden Erfolgen erst in einer Zeitspanne von ein bis drei Jahren rechnet. Trotz ihrer KI-Vorreiterrolle bilden die USA das Schlusslicht in der Optimismus-Tabelle, noch hinter Grossbritannien auf Platz elf. Angeführt wird die Tabelle von Norwegen und Schweden, gefolgt von Frankreich und Australien. Global betrachtet zeigt die Studie, dass eine optimistische Einschätzung der eigenen KI-Strategie nicht zwangsläufig mit grossen Budgets in Verbindung steht. Ausschlaggebend für Optimismus ist vielmehr der Faktor, wie gut Unternehmen mit ihrer IT-Architektur auf die Einführung von KI-Lösungen vorbereitet sind.

«Die Ergebnisse unserer Studie können auf den ersten Blick den Eindruck erwecken, als ob die erste Ernüchterung auf den KI-Hype eintritt», erklärt Christian Pedersen, Chief Product Officer bei IFS. «Was unsere Analyse aber tatsächlich verdeutlicht, ist eine Zweiteilung des Marktes. Auf der einen Seite stehen Unternehmen, die KI strategisch und zielgerichtet einführen. Auf der anderen sehen wir Firmen, die lediglich auf den KI-Zug aufspringen und den Wunsch der Führungsetagen nach neuen Technologien nachkommen.» Das Ergebnis seien komplexe KI-Projekte, die schnell ins Stocken geraten und deren Erfolge erst sehr viel später eintreten. «Eine klar vorgegeben Richtung und eine passende Strategie sind daher das A und O, wenn es um die Implementierung neuer KI-Lösungen geht», so Pedersen.

Auch Begona Jara von NetApp sieht einen KI-Graben zwischen Vorreitern und Nachzüglern: «Wir sehen eine klare Kluft zwischen KI-führenden und KI-schwachen Branchen.» Es überrascht dabei nicht, dass der Technologiesektor bei Innovation und KI führend ist. Hier gibt es die meisten KI-Projekte, die sich entweder in der Pilot­phase befinden oder bereits laufen (70 %). Aber auch das Bank- und Finanzwesen und das verarbeitende Gewerbe sind führend mit 55 bzw. 50 % der KI-Projekte, die in der Pilotphase sind oder bereits laufen. Schlusslichter sind der Gesundheitssektor mit 38 % und die Medien- und Unterhaltungsbranche mit 25 %.
Dieselbe Spaltung trennt Jara zufolge Konzerne und KMUs. 62 % der Firmen mit über 250 Mitarbeitern haben KI-Projekte entweder in der Pilotphase oder länger laufend, verglichen mit 36 % der Unternehmen mit weniger als 250 Mitarbeitern.

Welche transformative Wirkung die KI entfalten kann, lässt am Beispiel der Finanzbuchhaltung zeigen. Dazu hat Forrester im Auftrag von Sage 2'339 Führungskräften aus dem Finanzwesen von KMU befragt – und fünf Vorhersagen getroffen, wie die KI-gestützte Buchhaltung bei KMU bis 2030 aussehen könnte:

Prognose 1 – Eine ethische KI-Governance wird zur ­Priorität: Nachdem 80 % der KMU umfassende Ethikrichtlinien für KI eingeführt haben, wird ethische KI bis 2030 nicht mehr zur Debatte stehen.

Prognose 2 – Das Risikomanagement wird völlig neu definiert: Mehr als 90 % der KMU weltweit nutzen KI zur kontinuierlichen Überwachung und Erkennung von Anomalien, wodurch Fehler und Betrug im Finanzwesen um mehr als 95 % reduziert werden.

Prognose 3 – Das Ende des Monatsabschlusses: Echtzeitdaten werden den traditionellen Rechnungsabschluss zum Monatsende ersetzen, und 75 % der KMU werden zu dynamischen, kontinuierlichen Praktiken in der Buchhaltung übergehen. Da KI das Risikomanagement revolutioniert, lassen sich künftig Abgleiche in Echtzeit und andere Sicherheitsfunktionen erstellen.

Prognose 4 – Mehr als 70 % der KMU werden Echtzeitdaten in ihre Finanzentscheidungen einbeziehen, um Wachstum und Innovation voranzutreiben und so im Jahr 2030 wettbewerbsfähig zu bleiben.

Prognose 5 – Zunehmende Schaffung neuer Rollen und Möglichkeiten für Buchhalter: KI wird Routineaufgaben automatisieren, sodass sich Buchhalter auf strategisches Denken und die Bereitstellung wertvoller Geschäftseinblicke konzentrieren können.

«Auch wenn KI letztlich dazu eingesetzt wird, alle Geschäftsaktivitäten zu überwachen und Chancen sowie Risiken in Echtzeit zu erkennen, wird sie in der Branche weiterhin lediglich eine unterstützende Rolle spielen, während die Ergebnisse und Entscheidungen immer noch von Menschen getroffen werden», resümiert Aaron Harris, Chief Technology Officer bei Sage.

Es gibt allerdings einen relativ neuen Faktor, dessen Wirkung noch nicht seriös abzuschätzen ist und der KI-Entwicklung in Europa vorantreiben, bremsen oder sogar abwürgen kann: der EU AI Act.

Er gilt zwar schon seit Anfang August, doch haben sich in Deutschland bislang erst rund ein Viertel mit diesem EU-weiten Regulierungsrahmen für KI beschäftigt. Das geht aus einer Befragung von 602 Unternehmen im Auftrag des Digitalverbands Bitkom hervor. Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst fordert: «Unternehmen sollten sich mit dem AI Act befassen – und zwar frühzeitig.» Er mahnt: «KI wird in immer mehr Anwendungen und in immer mehr Unternehmen Einzug halten. Der AI Act ist für alle verbindlich und gilt auch dann, wenn einzelne Beschäftigte ohne Wissen des Unternehmens KI einsetzen.»

Wie sich der EU AI Act auswirkt, darüber sind die Meinungen der Unternehmen tief gespalten: Die einen sagen, er werde Entwicklung und Einsatz von KI rechtssicher machen (62 %) und das Vertrauen in KI erhöhen (53 %). Die anderen befürchten, dass der AI Act die Entwicklung (45 %) und den Einsatz (41 %) von KI in Europa behindern wird.

KI wird immer mehr zu einer treibenden Kraft für Innovation und Produktivität werden, darin sind sich die Experten einig. Auf den Punkt bringt diese Einschätzung der Wirtschaftswissenschaftler Professor Peter Buxmann von der Technischen Universität Darmstadt auf der Bodensee-Konferenz der Data Migration International Gruppe (DMI): «Generative künstliche Intelligenz ist für die Unternehmen ein No-Brainer. Die Kosten sind kalkulierbar, und die Potenziale zur Produktivitätssteigerung gewaltig», betont Buxmann. «Ausserdem können die Unternehmen klein anfangen und jederzeit wieder aussteigen, sollten sich die Erwartungen nicht erfüllen. Die Frage nach der Wirtschaftlichkeit stellt sich dadurch im Grunde gar nicht. Die Unternehmen können und sollten nicht zögern, sondern so schnell wie möglich mit generativer KI experimentieren.»

Kein grosser Prophet muss man sein, um vorherzusagen, dass KI auch im Bereich der Arbeitswelt grosse Veränderungen mit sich bringen. Professor Henner Gimpel von der Universität Hohenheim, Leiter einer Studie über KI-getriebene Veränderungen für die Bedeutung von Kompetenzen, erklärt auf der gleichen Veranstaltung: «Künstliche Intelligenz dient derzeit vorrangig als unterstützendes Werkzeug. Jedoch zeichnet sich ab, dass KI in Zukunft vermehrt Tätigkeiten zu einem grossen Teil oder sogar ganz übernehmen wird.»

Seine Folgerung lautet: «Die zunehmende Verbreitung von KI erhöht die Relevanz von Basiskompetenzen – dessen sind sich Experten aus Praxis und Wissenschaft einig, die an unserer Delphi-Studie teilgenommen haben.» Und das, so Gimpel, unterstreiche die Notwendigkeit, nicht nur spezifische und kontextbezogene Kompetenzen zu fördern, sondern auch die grundlegenden Basiskompetenzen zu vermitteln, also die Fähigkeit zur Empathie, Kommunikation und Zusammenarbeit: «Menschliche Interaktionen sind nur in geringem Masse durch KI ersetzbar», ergänzt Gimpels Kollegin Dr. Lanzl.

Laut NetApp-VP Begoña Jara sind IT-Kosten und Sicherheit die beiden grössten Herausforderungen des KI-Zeitalters, aber sie würden den Fortschritt der KI nicht behindern: «KI-Führungskräfte werden stattdessen ihre Ausgaben senken, andere IT-Aktivitäten einschränken oder Kosten aus anderen Unternehmensbereichen umverteilen, um KI-Projekte zu finanzieren. Darüber hinaus gilt es, die Investitionen in CloudOps, Datensicherheit und KI in naher Zukunft stark zu erhöhen. Damit wird sich der Graben zwischen KI-Nachzüglern und führenden Unternehmen überwinden lassen können.»

Elke Steinegger, Country Manager und Regional Vice President, Deutschland & Österreich, Pure Storage, ist insgesamt zuversichtlich auch und gerade, was den Einsatz von KI angeht: «Unternehmen stehen unter einem immensen Modernisierungsdruck. Viele empfinden diese Aufgabe als so komplex, dass sie nicht wissen, wo sie anfangen sollen, aber die Ergebnisse unserer Studie machen Hoffnung.»