Zwischen Hype und Realität
Die MIT-Studie „State of AI in Business 2025“ zeigt: Trotz $30–40 Mrd. Investitionen erzielen 95 % der Organisationen keinen messbaren P&L-Return. Die Autor:innen sprechen vom „GenAI Divide“:
Nur 5 % schaffen den Sprung – mit KI-Systemen, die in Kernprozesse integriert sind und sich kontinuierlich verbessern.
Was hinter dem GenAI Divide steckt
Über 80 % der Unternehmen in den USA (Datenbasis und Methodik mit USA Bezügen) haben Tools wie ChatGPT/Copilot exploriert oder pilotiert; knapp 40 % berichten von einer Einführung. Sie steigern vor allem individuelle Produktivität, aber nicht die Ergebnisse.
Wie sieht die Situation in Deutschland aus? Aus Sicht des AI Transformation Institute ist dieser Schritt auch in Deutschland noch lange nicht abgeschlossen. Häufig fehlen ein leistungsfähiger Technologiezugang und eine strukturierte Befähigung der Mitarbeiter. Und diese Effizienzgewinne sind nicht gering. Um diese dann aber auch in Ergebnisse umzuwandeln sind die Führungskräfte gefordert.
Siehe auch: Where ist the Money?
Aber zurück zur Studie: Werden dann im nächsten Schritt unternehmensindividuelle Lösungen entwickelt, erreichen diese laut Studie nur in ~5 % der Fälle die Produktion, die Nutzung im Regelbetrieb mit messbaren Ergebnissen. Nicht die Modellqualität bremst hier, sondern fehlende Anpassungsfähigkeit und fehlende Prozess-Integration.
Industrieeffekt: Nur 2 von 8 großen Branchen (Technologie, Medien) zeigen strukturelle Veränderung.
Build vs. Buy: Partnerschaften sind ~2× häufiger erfolgreich als reine Eigenentwicklung (Korrelation, keine Kausalität).
Wenige schaffen es – aber die profitieren enorm.
Die wenigen erfolgreichen Unternehmen berichten messbare Effekte – u. a. Wegfall von externen Dienstleistungen ($2–10 M p. a.), 30 % weniger Agenturkosten und verbesserte Kundenbindung. Auch bei millionenschweren Projekten gelingt die Amortisierung teils innerhalb weniger Monate.
Was das für Unternehmen bedeutet
Weg vom Proof of Concept – also einmaligen Test ohne laufende Feedback- und Anpassungsmechanismen.
In Prozessen denken, nicht in Einzelanwendungen
Besser gemeinsam als allein: Wer auf starke Partner setzt, erzielt mit KI schneller Wirkung und spart Kosten.
Statt KI-Transformation top-down zu verordnen, sollten Unternehmen Mitarbeitende befähigen, KI-Lösungen in ihren eigenen Prozessen anzuwenden und diese so zu verbessern. Beim AI Transformation Institute nennen wir das Vorgehen „Erst Use, dann Case“.
Hinweis zur Datenbasis/Methodik der Studie
Die Studie nennt keine geografische Einschränkung, weist jedoch Stichproben/Methodenlimits aus; einzelne Analysen (z. B. Arbeitsmarkt) beziehen sich explizit auf die USA. Übertragbarkeit auf DE/EU ist wahrscheinlich, aber nicht 1:1 belegt.
Hier geht es zum Download der Studie:
STATE OF AI IN BUSINESS 2025
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