LONDON (IT BOLTWISE) – Unternehmen investieren zunehmend in Künstliche Intelligenz, doch die meisten Pilotprojekte bleiben in der Anfangsphase stecken.
Unternehmen weltweit setzen große Hoffnungen in die Künstliche Intelligenz (KI), insbesondere in generative KI-Modelle, um ihre Geschäftsprozesse zu optimieren und neue Umsatzquellen zu erschließen. Doch eine aktuelle Studie des MIT, die im Rahmen der NANDA-Initiative veröffentlicht wurde, zeigt ernüchternde Ergebnisse: Nur etwa 5% der KI-Pilotprojekte führen zu einer schnellen Umsatzsteigerung. Der Großteil der Initiativen bleibt ohne nennenswerte Auswirkungen auf die Gewinn- und Verlustrechnung.
Die Untersuchung, die auf 150 Interviews mit Führungskräften, einer Umfrage unter 350 Mitarbeitern und der Analyse von 300 öffentlichen KI-Implementierungen basiert, verdeutlicht die Kluft zwischen erfolgreichen und gescheiterten Projekten. Aditya Challapally, der Hauptautor des Berichts und Leiter der Connected AI-Gruppe am MIT Media Lab, betont, dass nicht die Qualität der KI-Modelle das Hauptproblem darstellt, sondern die Integration in bestehende Unternehmensstrukturen.
Ein wesentlicher Faktor für den Erfolg ist die Wahl der richtigen Partner und Werkzeuge. Unternehmen, die spezialisierte KI-Tools von Drittanbietern nutzen und strategische Partnerschaften eingehen, haben eine Erfolgsquote von etwa 67%. Dagegen scheitern interne Entwicklungen dreimal häufiger. Besonders in stark regulierten Branchen wie dem Finanzsektor zeigt sich, dass Eigenentwicklungen oft weniger erfolgreich sind.
Ein weiteres Problem ist die unzureichende Anpassung der generischen KI-Tools an die spezifischen Arbeitsabläufe der Unternehmen. Während Werkzeuge wie ChatGPT für Einzelpersonen aufgrund ihrer Flexibilität gut funktionieren, fehlt es ihnen an der Fähigkeit, sich an unternehmensspezifische Prozesse anzupassen. Zudem zeigt die Studie, dass viele Unternehmen ihre KI-Budgets falsch allokieren, indem sie den Schwerpunkt auf Verkaufs- und Marketingtools legen, obwohl der größte Return on Investment in der Automatisierung von Backoffice-Prozessen liegt.
Die Studie hebt auch hervor, dass erfolgreiche KI-Implementierungen oft mit einer Umstrukturierung der Arbeitskräfte einhergehen. Anstatt Massenentlassungen vorzunehmen, verzichten Unternehmen zunehmend darauf, frei werdende Stellen nachzubesetzen. Dies betrifft vor allem Bereiche wie den Kundenservice und administrative Tätigkeiten, die zuvor häufig ausgelagert wurden.

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