Gartner prognostizierte kürzlich, dass bis Ende 2025 mindestens 30 % der Projekte zur generativen KI nach dem Proof of Concept abgebrochen werden. Als Gründe werden unter anderem schlechte Datenqualität, unzureichende Risikokontrollen, steigende Kosten oder ein unklarer Geschäftswert genannt.
Während des Gartner Data & Analytics Summit in Sydney stellte Rita Sallam, VP Distinguished Analyst bei Gartner, fest, dass Führungskräfte nach dem Hype des letzten Jahres ungeduldig auf die Rendite von Investitionen in generative KI warten, Unternehmen jedoch Schwierigkeiten haben, den Wert zu beweisen und zu realisieren. Mit zunehmendem Umfang der Initiativen wird die finanzielle Belastung durch die Entwicklung und Bereitstellung generativer KI-Modelle immer deutlicher.
Eine große Herausforderung für Unternehmen besteht darin, erhebliche Investitionen in generative KI zur Steigerung der Produktivität zu rechtfertigen, die sich nur schwer direkt in finanzielle Vorteile umsetzen lassen. Viele nutzen generative KI, um ihre Geschäftsmodelle zu transformieren und neue Möglichkeiten zu schaffen, doch diese Einsatzansätze sind mit erheblichen Kosten verbunden.
Sallam wies darauf hin, dass es für generative KI keinen einheitlichen Ansatz gibt und die Kosten nicht so vorhersehbar sind wie bei anderen Technologien. Ausgaben, Anwendungsfälle und Bereitstellungsansätze bestimmen die Kosten. Ob es sich um einen Marktdisruptor handelt, der KI überall einsetzen möchte, oder um ein Unternehmen, das sich eher auf Produktivitätssteigerungen oder die Erweiterung bestehender Prozesse konzentriert – jeder Ansatz ist mit unterschiedlichen Kosten, Risiken, Variabilität und strategischen Auswirkungen verbunden.
Unabhängig von den KI-Ambitionen zeigt die Gartner-Studie, dass generative KI eine größere Toleranz gegenüber indirekten und zukünftigen Finanzinvestitionskriterien erfordert als gegenüber dem unmittelbaren Return on Investment (ROI). Historisch gesehen scheuen sich viele CFOs, heute für indirekten Wert in der Zukunft zu investieren. Diese Zurückhaltung kann dazu führen, dass die Investitionsallokation eher auf taktische als auf strategische Ergebnisse ausgerichtet wird.
Kommerziellen Wert realisieren
Frühanwender aus allen Branchen und Geschäftsprozessen berichten von einer Vielzahl von Verbesserungen, die je nach Anwendungsfall, Arbeitsart und Qualifikationsniveau der Mitarbeiter variieren. Laut einer aktuellen Gartner-Umfrage berichteten die Befragten von durchschnittlich 15,8 % Umsatzsteigerung, 15,2 % Kosteneinsparungen und 22,6 % Produktivitätssteigerungen. Die Umfrage wurde zwischen September und November 2023 unter 822 Führungskräften durchgeführt.
Sallam betonte, dass diese Daten als wertvoller Maßstab für die Bewertung des Geschäftswerts generativer KI-Geschäftsmodellinnovationen dienen. Es ist jedoch wichtig, die Herausforderungen bei der Schätzung dieses Werts zu erkennen, da die Vorteile für jedes Unternehmen, jeden Anwendungsfall, jede Funktion und jede Belegschaft sehr spezifisch sind. Oftmals sind die Auswirkungen nicht sofort erkennbar und können sich erst im Laufe der Zeit einstellen, doch diese Verzögerung schmälert den potenziellen Nutzen nicht.
Berechnung der kommerziellen Auswirkungen
Durch die Analyse des Geschäftswerts und der Gesamtkosten generativer KI-Geschäftsmodellinnovationen können Unternehmen den direkten ROI und die zukünftigen Wertauswirkungen ermitteln. Dies ist ein wichtiges Instrument für fundierte Investitionsentscheidungen im Bereich generativer KI-Geschäftsmodellinnovationen.
Sallam betont abschließend, dass, wenn die Geschäftsergebnisse die Erwartungen erfüllen oder übertreffen, die Möglichkeit besteht, Investitionen zu erweitern, indem Innovationen und der Einsatz generativer KI einer breiteren Nutzerbasis zugänglich gemacht oder in zusätzlichen Geschäftsbereichen implementiert werden. Andernfalls kann es notwendig sein, alternative Innovationsszenarien zu prüfen. Diese Erkenntnisse helfen Unternehmen, Ressourcen strategisch zu verteilen und den effektivsten Weg für die Zukunft zu bestimmen.
Mein persönlicher Eindruck
Na Flexa-Cloud Nach meiner Arbeit an Hunderten von KI-Projekten weiß ich, dass das Hauptproblem darin besteht, dass sich der Kunde auf das Tool konzentriert und nicht auf das eigentliche Problem, das es löst. Sobald wir diese Phase hinter uns lassen, werden die Anwendungsfälle real und haben erhebliche Auswirkungen. Es ist wichtig, sich daran zu erinnern, dass Technologie nur ein Werkzeug ist; der wahre Wert liegt darin, wie wir sie nutzen, um konkrete Herausforderungen zu lösen und transformative Möglichkeiten zu schaffen.
Konzentrieren wir uns weiterhin auf Lösungen, nicht auf Werkzeuge. Gemeinsam werden wir sinnvolle und dauerhafte Ergebnisse erzielen.
