GenAI-FOMO: Unternehmen verbrennen 40 Mrd. $ ohne Ertrag

US-Unternehmen haben schätzungsweise 35 bis 40 Milliarden Dollar in Initiativen für Generative KI investiert, doch ein aktueller Bericht der MIT-Initiative „Networked Agents and Decentralized AI (NANDA)“ offenbart eine ernüchternde Realität: 95 Prozent der Unternehmen haben praktisch keine Rendite aus diesen erheblichen Investitionen erzielt. Lediglich 5 Prozent der Organisationen haben KI-Tools erfolgreich in großem Maßstab in ihre Abläufe integriert, was die Studienautoren als „GenAI-Kluft“ bezeichnen.

Diese ernüchternde Einschätzung basiert auf einer umfassenden Analyse, die aus 52 strukturierten Interviews mit Unternehmensführern, der Untersuchung von über 300 öffentlichen KI-Initiativen und -Ankündigungen sowie einer Umfrage unter 153 Geschäftsleuten gewonnen wurde. Der Bericht, verfasst von Aditya Challapally, Chris Pease, Ramesh Raskar und Pradyumna Chari, führt diese signifikante Lücke nicht auf mangelnde Infrastruktur, Schulung oder Talent zurück, sondern auf eine grundlegende Einschränkung aktueller KI-Systeme: ihre Unfähigkeit, Daten zu speichern, sich anzupassen und über die Zeit effektiv zu lernen.

Die „GenAI-Kluft“ zeigt sich am deutlichsten bei den Implementierungsraten. Kundenspezifische Unternehmens-KI-Tools, die speziell für den internen Gebrauch entwickelt wurden, schaffen es kaum über Pilotphasen hinaus, wobei nur fünf Prozent jemals die volle Produktion erreichen. Während verbraucherorientierte Chatbots aufgrund ihrer einfachen Testbarkeit und Flexibilität zunächst erfolgreich sein mögen, macht ihr Mangel an Gedächtnis und Anpassung sie oft in kritischen Geschäftsprozessen unwirksam. Wie ein ungenannter Chief Information Officer in einem Interview mit den Autoren offen sagte: „Wir haben dieses Jahr Dutzende von Demos gesehen. Vielleicht ein oder zwei sind wirklich nützlich. Der Rest sind nur Hüllen oder Wissenschaftsprojekte.“ Diese Einschätzung spiegelt andere jüngste Forschungen wider, die einen Rückgang des Vertrauens unter Unternehmensführern bezüglich ihrer KI-Bestrebungen zeigen.

Trotz der weit verbreiteten Unterperformance räumt der NANDA-Bericht ein, dass ein kleiner Teil der Unternehmen Generative KI als vorteilhaft empfunden hat, insbesondere in den Bereichen Technologie sowie Medien und Telekommunikation, wo die Technologie eine spürbare Wirkung hatte. Für die Mehrheit der Branchen – einschließlich professioneller Dienstleistungen, Gesundheitswesen und Pharma, Konsumgüter und Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, fortschrittliche Industrien sowie Energie und Materialien – hat sich Generative KI bisher jedoch als unbedeutend erwiesen. Ein anonymer Chief Operating Officer eines mittelständischen Fertigungsunternehmens fasste diese Diskrepanz zusammen: „Der Hype auf LinkedIn sagt, dass sich alles geändert hat, aber in unseren Abläufen hat sich nichts Grundlegendes verschoben. Wir bearbeiten einige Verträge schneller, aber das ist alles, was sich geändert hat.“

Die sich entwickelnde Arbeitslandschaft ist ein Bereich, in dem der Einfluss der Generativen KI immer deutlicher wird, insbesondere in den Technologie- und Mediensektoren. Der Bericht stellt fest, dass über 80 Prozent der Führungskräfte in diesen Branchen in den nächsten zwei Jahren mit einem reduzierten Einstellungsvolumen rechnen. Diese Personalreduzierungen treten größtenteils in nicht-kerngeschäftlichen Aktivitäten auf, die häufig ausgelagert werden, wie Kundensupport, administrative Bearbeitung und standardisierte Entwicklungsaufgaben. Diese Rollen waren bereits vor der KI-Implementierung aufgrund ihrer Auslagerungsnatur und Prozessstandardisierung anfällig, wobei der Bericht darauf hindeutet, dass zwischen fünf und 20 Prozent der Support- und administrativen Bearbeitungsrollen in den betroffenen Sektoren bereits betroffen sind. Dieser Trend stimmt mit breiteren Branchenbeobachtungen überein, wo Unternehmen wie Oracle und IBM Berichten zufolge mit dem Ausgleich von KI-Kapitalausgaben zu kämpfen hatten oder Vorwürfen ausgesetzt waren, KI als Vorwand für die Verlagerung von Arbeitsplätzen ins Ausland zu nutzen.

Eine entscheidende Erkenntnis des Berichts ist die Fehlallokation von KI-Budgets, wobei etwa 50 Prozent typischerweise für Marketing und Vertrieb verwendet werden. Die Autoren plädieren für eine strategische Neuausrichtung und drängen auf Unternehmensinvestitionen in Aktivitäten, die sinnvolle Geschäftsergebnisse liefern. Dazu gehören Front-End-Prozesse wie Lead-Qualifizierung und Kundenbindung sowie Back-End-Effizienzen wie die Eliminierung von Business Process Outsourcing, die Reduzierung von Werbeagenturausgaben und die Straffung von Risikoprüfungen im Finanzdienstleistungsbereich.

Interessanterweise hebt die Studie hervor, dass generische Tools wie OpenAIs ChatGPT oft maßgeschneiderte Unternehmenslösungen übertreffen, selbst wenn letztere dieselben zugrunde liegenden KI-Modelle verwenden. Der Hauptgrund dafür ist laut dem Bericht die Benutzervertrautheit und Zugänglichkeit, eine Folge von „Schatten-IT“ – Mitarbeiter, die Tools eigenständig einführen. Eine für die Studie interviewte Unternehmensjuristin veranschaulichte dies perfekt, indem sie ihre Unzufriedenheit mit einem 50.000 Dollar teuren spezialisierten Vertragsanalysetool ausdrückte. „Unser gekauftes KI-Tool lieferte starre Zusammenfassungen mit begrenzten Anpassungsmöglichkeiten“, erzählte sie. „Mit ChatGPT kann ich das Gespräch steuern und iterieren, bis ich genau das bekomme, was ich brauche. Der fundamentale Qualitätsunterschied ist spürbar, ChatGPT liefert durchweg bessere Ergebnisse, obwohl unser Anbieter behauptet, dieselbe zugrunde liegende Technologie zu verwenden.“

Der Bericht kommt zu dem Schluss, dass Unternehmen, die die „GenAI-Kluft“ erfolgreich überwinden, die KI-Beschaffung nicht als Standard-Software-as-a-Service-Kunden angehen, sondern eher als Business Process Outsourcing-Kunden. Sie fordern eine tiefgreifende Anpassung, fördern die Akzeptanz an vorderster Front und halten Anbieter an messbaren Geschäftsmetriken fest. Letztendlich erfordert die Überwindung dieser Kluft eine echte Partnerschaft, nicht nur einen Kauf.