ALPHARETTA / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue internationale Unternehmensstudie zu KI-Einführungen liefert eine klare Ursache für viele enttäuschende GenAI-Piloten: Es fehlt häufig an Relevanz und Genauigkeit für die konkreten Abläufe. Laut Befragten schneiden Firmen mit vertikaler, branchenspezifischer KI bei sieben von acht operativen Kennzahlen besser ab. Gleichzeitig zeigt die Erhebung, dass die Systemintegration in Kernumgebungen für viele Organisationen die eigentliche Engstelle bleibt. Nicht zuletzt wächst der Einsatz inoffizieller „Schatten-KI“-Tools, während zugleich der Ruf nach Governance und Leitplanken lauter wird.
Gut ein Jahr nach einer vielzitierten MIT-Analyse, die bei 95 % der Pilotprojekte mit generativer KI keinen messbaren Mehrwert fand, verschiebt eine neue internationale Untersuchung den Blick auf einen konkreten Engpass: Nicht die Modellgüte allein entscheide über den Erfolg, sondern ob eine KI die fachliche und organisatorische Realität eines Unternehmens wirklich trifft. In der Studie wird argumentiert, dass „allgemeine“ KI-Ansätze die Komplexität realer Prozesse nicht abbilden, weil Kontext fehlt – etwa Geschäftsspezifika, domänentypische Begriffe und die internen Compliance-Vorgaben. Genau an dieser Stelle, so die zentrale Botschaft, entsteht die Differenz zwischen beeindruckenden Demo-Ergebnissen und stabiler Wirkung im operativen Betrieb.
Die Untersuchung vergleicht Firmen, die vertikale, branchenspezifische KI einsetzen, mit Unternehmen, die primär auf allgemeine Tools setzen. Als Ergebnis nennt der Report eine deutliche Wirkungskurve: Unternehmen mit vertikaler KI hätten im vergangenen Jahr bei sieben von acht gemessenen operativen Leistungskennzahlen besser abgeschnitten. Besonders auffällig ist dabei die Wahrnehmung aus dem Management: 77 % der Führungskräfte sollen geäußert haben, allgemeine KI könne die Komplexität der eigenen Abläufe schlicht nicht bewältigen. Das ist weniger ein Urteil über die Technologie selbst als über die Passgenauigkeit – denn ein generisches Modell kennt laut dieser Darstellung weder die internen Compliance-Vorgaben noch die Kriterien, die in einer Branche über Erfolg entscheiden. Für Entscheider ist das eine Verschiebung von der „Modell-Frage“ hin zur „Use-Case- und Datenfrage“: Welche Informationen fließen ein, wie werden sie interpretiert und in welchen Entscheidungs- und Prüfketten wird das Ergebnis verwendet?
Vertikale KI wird in der Studie nicht als Schlagwort verstanden, sondern als Ansatz, der mit den Daten und Begriffssystemen einer Branche trainiert oder zumindest konsequent daran ausgerichtet wird. 88 % der Führungskräfte halten speziell entwickelte, branchenspezifische KI für entscheidend oder sehr wichtig. Als Hauptgründe werden drei Punkte besonders häufig genannt: Erstens die einfachere Integration in vorhandene Systeme, zweitens Ergebnisse, die als relevanter und genauer beschrieben werden, und drittens eine bessere strategische Beratung durch Anbieter, die die Branche tatsächlich verstehen. Damit verknüpft die Studie auch ein praktisches Problem der KI-Beschaffung: Unternehmen wollen nicht nur ein Werkzeug, sondern eine Lösung, die in den vorhandenen ERP- oder SCM-Workflow eingebettet werden kann. Gerade dort wird KI schnell zur Systemfrage, weil Output nicht isoliert betrachtet werden darf, sondern in Prozesse wie Freigaben, Prüfungen, Fallbearbeitung oder Bestands- und Lieferentscheidungen eingeht.
Dass die Systemintegration so dominant auftaucht, überrascht in der Praxis wenig – und die Studie macht es messbar: 82 % der Befragten sehen die Einbindung von KI in Kernsysteme als schwieriger an als die KI-Technologie selbst. Den meisten Organisationen fehlt hierfür offenbar die entsprechende Fähigkeit im eigenen Haus, weshalb 92 % angeben, dass externe Expertise nötig wäre, um den Nutzen von KI vollständig auszuschöpfen. Für die Tool-Auswahl bedeutet das: Die Lieferfähigkeit des Anbieters in Richtung bestehender Landschaften wird zum kaufentscheidenden Faktor. Historisch lässt sich diese Entwicklung gut einordnen: Viele frühe GenAI-Piloten starteten als „Sidecar“-Ansätze, etwa als Chat-Interface oder Assistenzfunktion, weil sie schnell erstellbar und leicht zu testen waren. Sobald jedoch die Erweiterung in echte Datenflüsse, Berechtigungsmodelle und Prozess-Logik verlangt wird, steigen die Integrationskosten und die Erwartung an Governance ebenso.
Genau an diesem Schnittpunkt beschreibt der Report auch das Phänomen „Schatten-KI“. Nach dem Scheitern erster Pilotprojekte sollen Mitarbeitende häufig dazu übergehen, freigegebene Tools zu umgehen und stattdessen externe KI-Technologien privat oder informell im Arbeitsalltag einzusetzen. Die Studie beziffert das Verhalten: 40 % der Mitarbeitenden nutzen demnach Schatten-KI-Tools ohne formelle Genehmigung. Als Ursachen werden drei Treiber genannt: die Lücke zwischen dem Tempo, mit dem Mitarbeitende neue Tools übernehmen, und der Bereitschaft der Organisation, freigegebene Alternativen bereitzustellen; der Mangel an verfügbaren, genehmigten Optionen; sowie die Tendenz, kurzfristige Bedürfnisse höher zu gewichten als die vorhandenen Governance-Maßnahmen. Interessant ist dabei die Doppelbotschaft: Trotz eigener Nutzung von Schatten-KI halten 96 % der Befragten einen formalen KI-Governance-Rahmen mit klar definierter Verantwortlichkeit und ethischen Standards für notwendig. 75 % nennen das Fehlen eines solchen Rahmens als wesentliche Hürde für den Erfolg.
Auch die Frage nach der Stimmungslage beantwortet die Studie überraschend deutlich: Der Optimismus bleibt. 83 % sehen die Chancen als wichtigsten Antrieb, und 82 % stimmen zu, dass KI einen klaren Nutzen liefert, der noch nicht vollständig ausgeschöpft ist. Statt die frühen Misserfolge als Grund zu werten, die Initiative zu stoppen, interpretieren viele Befragte die Ergebnisse als Rechtfertigung für weiteres Investieren – mit dem Ziel, sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Diese Haltung passt zu einem typischen Muster in KI-Rollouts: Die erste Welle scheitert oft nicht an fehlender Modellintelligenz, sondern an fehlenden Rahmenbedingungen für Datentransparenz, Qualitätsmessung, Prozessintegration und Verantwortungsmodelle. Wenn Unternehmen diese Themen systematisch angehen, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass KI von der Experimentierphase in eine skalierbare Betriebsrealität überführt wird.
Methodisch stützt sich die Untersuchung auf eine breite Basis: Befragt wurden 1.535 Entscheidungsträger aus Unternehmen mit mindestens 10 Millionen US-Dollar Jahresumsatz in sechs Märkten – den USA, Kanada, dem Vereinigten Königreich, den Niederlanden, Frankreich und Deutschland – sowie in fünf Branchen. Dazu zählen Lebensmittel und Getränke, Bekleidung und Textilien, Transport und Logistik, diskrete und prozessorientierte Fertigung sowie Maschinenhandel; zusätzlich umfasst der Report einen branchenübergreifenden Ausschnitt zur Lieferkette. Laut Beschreibung kamen Fach- und IT-Führungskräfte von der C-Ebene bis zum Management zu Wort, die unmittelbar an der KI-Strategie beteiligt sind und Entscheidungen zu ERP- oder SCM-Systemen beeinflussen. Für Leser mit Blick auf Umsetzbarkeit ist das relevant: Viele KI-Programme scheitern nicht an fehlenden Ideen, sondern daran, dass Messbarkeit, Datenqualität und Integration in den Kernsystemen nicht von Beginn an zusammen gedacht werden. Genau deshalb ordnet der Report die Ergebnisse in sechs Kapitel ein – von der tatsächlichen Reife der KI-Einführung über Infrastruktur- und Messlücken bis zu Kriterien für die Tool-Auswahl.
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