Rendite durch KI?: Firmen fehlen konkrete Ziele und Messinstrumente
Düsseldorf. In den Geschäften der Optikerkette Fielmann kommen die Mitarbeiter längst nicht mehr ohne Künstliche Intelligenz (KI) aus. In den Läden in ganz Deutschland hilft etwa ein KI-Modell dabei, genaue Wartezeiten vorherzusagen. Die Künstliche Intelligenz ordnet Kunden einem Mitarbeiter zu und berechnet dann die Beratungszeiten. Laut Fielmann hilft das der Effizienz und der Kundenzufriedenheit – und damit langfristig auch der Rendite.
Wie sich das konkret auf die Geschäftszahlen auswirkt, sagt das Unternehmen nicht. Klar aber ist: Fielmann ist nicht die einzige Firma, die KI-Modelle einsetzt und hofft, damit mehr Geld zu verdienen.
Vielmehr zeigt eine weltweit geführte Umfrage der Unternehmensberatung Boston Consulting Group (BCG) nun, dass die Wertschöpfung durch KI zu den Topthemen der Manager für das Jahr 2025 gehört – aber auch, dass viele Unternehmen weder konkrete Ziele haben noch messen können, wie sich Künstliche Intelligenz überhaupt auf die Geschäftszahlen auswirkt. Auch in Deutschland ist das ein Problem.
AI Radar: Viele Unternehmen wollen in KI-Modelle investieren
Für den diesjährigen AI Radar befragte BCG etwa 1800 Manager auf der ganzen Welt. In dem Bericht heißt es, dass 60 Prozent der befragten Unternehmen über kein strategisches Monitoring für den finanziellen Einfluss von KI verfügen.
Häufig fehlen klare Zielvorgaben und finanzielle Kennzahlen – sogenannte Key Performance Indicators (KPIs) –, um den Erfolg von KI-Modellen zu messen. Und trotzdem wollen laut AI Radar genau diese 60 Prozent der befragten Unternehmen mehr in KI investieren.
Diese Zahlen lassen sich laut Benedikt Bonnmann, Mitglied des Vorstands des IT-Dienstleisters Adesso, auf Deutschland übertragen. Die Bundesrepublik liege voll im weltweiten Schnitt. Er sagt: „In der Praxis haben wir gesehen, dass im vergangenen Jahr noch viel ausprobiert wurde, da hat die konkrete Rendite der Investitionen noch keine Rolle für die Unternehmen gespielt.“ Einen Unterschied zwischen großen und kleinen Unternehmen habe es dabei nicht gegeben.
Siemens, Bosch und die Sparkassen: Sie wollen ihre finanziellen Kennzahlen nicht nennen
Sie gehören laut dem AI Radar der Boston Consulting Group zu einer Minderheit. Nur 40 Prozent der befragten Unternehmen haben operative Kennzahlen definiert und überprüfen, ob diese erreicht werden. Die meisten Unternehmen sind noch nicht so weit.
Vom Deutschen Sparkassen- und Giroverband heißt es: „Der Mehrwert von KI ist oft nicht direkt, sondern wird über langfristige Effekte spürbar, was letztendlich die Definition messbarer KPIs erschwert.“ Dennoch gäbe es konkrete wirtschaftliche Kennzahlen. Diese wollen die Sparkassen aber nicht mitteilen.
Siemens und Bosch gelten beim Thema KI als Vorreiter in der Branche. Der Industrial Copilot von Siemens etwa ist ein Assistenzsystem, mit dem sich Maschinen schneller umprogrammieren lassen. Dauerte die Neuinstallation von Werkzeugmaschinen beim Industrieunternehmen Schaeffler früher Tage, übersetzt nun der Copilot von Siemens natürliche Sprache binnen weniger Sekunden in einen Code. Die Ingenieure müssen nur noch den Feinschliff übernehmen.
Für die Industrieunternehmen bedeutet das enorme Zeitgewinne, die sie auch auf finanzielle Kennzahlen runterbrechen würden. Doch weder Siemens noch Bosch wollten mitteilen, wie groß die Effizienzgewinne durch den KI-Einsatz in den Fabriken sind.
Tatsächlich sind viele Industrieunternehmen noch in der Diskussions- und Experimentierphase und können deshalb noch keine Ziele aufstellen. „Viele Unternehmen sind aktuell dabei, die Infrastruktur für den Einsatz von KI zu schaffen, oder beschäftigen sich mit Fragen des Zugangs zu notwendigen Skills und Technologien“, heißt es bei Siemens.
Die Unternehmen stecken in der „Proof of Concept-Falle“
Omar Hairani ist KI-Chef beim Einzelhändler Tchibo. Er findet, dass Unternehmen in einem Dilemma stecken, er nennt das eine „Proof of Concept-Falle“. Will heißen: Firmen führen zwar sogenannte Machbarkeitsstudien zu KI-Anwendungen durch, betten diese aber nicht in gängige Routinen ein. „Wichtige Faktoren wie die IT-Sicherheit, die Instandhaltung oder wie man die neue Anwendung in die bestehenden Strukturen integriert, werden dabei außer Acht gelassen“, sagt Hairani.
Weniger Experimente, klare Vorgaben, das fordert er nun. So müssten laut Hairani Unternehmen schnell aus dieser „Proof-of-Concept-Falle“ raus und eine KI-Strategie etablieren. Daraus ließen sich dann die entsprechenden KPIs ableiten.
Doch wieso sind manche Unternehmen schon weiter als andere – und wie lässt sich nun am besten Wertschöpfung aus KI generieren? „Die erfolgreichsten Unternehmen haben eine KI-Abteilung, die die Transformation managt“, sagt Christoph Schweizer, der Chef der Boston Consulting Group.
Die Abteilungen sorgen dafür, dass KI-Strategien im gesamten Unternehmen verfolgt werden. Generell empfiehlt Schweizer, dass Unternehmen sich auf wenige KI-Anwendungsfälle konzentrieren, die nah am Kerngeschäft der Firma sind. „Aus diesen lässt sich dann die größte Wertschöpfung generieren.“
2024 hat Tchibo erstmals eine interne Analyse angefertigt, aus der hervorging, wie viel Wert die KI-Projekte des Konzerns wirklich geschaffen haben. Tchibo setzt KI etwa bei Kundengesprächen im Callcenter oder online bei Produktempfehlungen ein. Hairani sagt: „Es hat sich gezeigt, dass ein Großteil der Projekte mit diesem Fokus einen mittleren bis hohen Einfluss auf die Rendite hatten.“
Hairani und seine Kollegen haben dafür verschiedene KPIs gemessen. So hat Tchibo neben der Zeitersparnis zum Beispiel auch die Weiterempfehlungsrate ausgewertet und wie oft Waren in den Warenkorb gelegt werden.
2025 dürften weitere deutsche Unternehmen dem Vorbild von Tchibo, Fielmann und Co. folgen. Denn laut AI Radar planen zahlreiche Firmen, ihre Investitionen in KI deutlich zu erhöhen. So will ein Drittel der befragten Manager und Managerinnen 2025 mindestens 25 Millionen Dollar in KI stecken, sechs Prozent sogar über 100 Millionen Dollar.
Bonnmann vom IT-Dienstleister Adesso sagt: „Wenn diese Summen investiert werden, haben die Unternehmen keine andere Wahl mehr, als genaue Zielvorgaben zu definieren.“
Mitarbeit: Martin Buchenau