„Ein klar definiertes Problem – und exzellente Umsetzung“
Aditya Challapally, Hauptautor der Studie und Forscher im Projekt NANDA, erklärt: „Einige Pilotprojekte großer Konzerne erzielen zusammen mit jungen Start-ups beachtliche Erfolge mit Generativer KI. Sie konzentrieren sich auf ein spezifisches Problem, setzen es konsequent um und gehen kluge Partnerschaften ein“, so Challapally. Für die übrigen 95 Prozent der Unternehmen sieht es weniger rosig aus. Ursache sei nicht die Qualität der Modelle, sondern eine „Lernlücke“ – sowohl bei den Tools als auch in den Organisationen. Während Führungskräfte häufig Regulierung oder technische Limitierungen verantwortlich machten, verortet das MIT die Schwachstelle in der Unternehmensintegration. Standardtools wie ChatGPT funktionieren hervorragend für Einzelpersonen, scheitern aber im Unternehmenseinsatz, weil sie sich nicht an bestehende Workflows anpassen und nicht in das Unternehmen integriert werden.
Fehlallokation von Budgets
Kauf schlägt Eigenentwicklung
Besonders deutlich wird die Erfolgsquote beim Vergleich der Implementierungsstrategien: Der Zukauf spezialisierter Tools und Partnerschaften mit spezialisierten Start-ups ist in zwei Dritteln der Fälle erfolgreich, Eigenentwicklungen nur in einem Drittel. Gerade in stark regulierten Branchen wie den Finanzdienstleistungen setzen viele Unternehmen auf eigene Systeme – doch die MIT-Daten zeigen, dass diese häufiger scheitern.
„Fast überall, wo wir hinkamen, versuchten Unternehmen, ihr eigenes Tool zu bauen“, so Challapally. „Doch die verlässlicheren Ergebnisse liefern eingekaufte Lösungen.“ Erfolgsentscheidend sei zudem, nicht nur zentrale KI-Abteilungen einzubinden, sondern auch Linienmanager zu befähigen, den Einsatz voranzutreiben.
Auswirkungen auf die Belegschaft
Die Einführung von KI verändert bereits die Arbeitswelt – vor allem im Kundenservice und in administrativen Funktionen. Statt auf Massenentlassungen zu setzen, verzichten Unternehmen zunehmend darauf, freiwerdende Stellen nachzubesetzen. Besonders betroffen sind Tätigkeiten, die bisher oft ausgelagert wurden.
Es ist wichtig, auch die Nutzer der Systeme mitzunehmen, sie zu befähigen, mit der sich weiterentwickelnden Arbeitswelt effektiv umgehen zu können und sie so in die Projekte einzubinden.
Schatten-KI und nächste Entwicklungsstufe
Der Bericht macht zudem auf die weit verbreitete Nutzung von „Schatten-KI“ aufmerksam: nicht autorisierte Tools wie ChatGPT, die Mitarbeitende eigenständig einsetzen. Parallel bleibt es schwierig, den Beitrag von KI zu Produktivität und Profitabilität präzise zu messen. Zudem besteht die latente Gefahr, dass Unternehmensdaten unbemerkt abfließen oder gar Verträge verletzt werden.
Ein Blick in die Zukunft zeigt: Die fortschrittlichsten Unternehmen experimentieren bereits mit KI-Agenten-Systemen, die lernen, sich erinnern und innerhalb festgelegter Grenzen eigenständig handeln können. Sie könnten die nächste Phase des KI-Einsatzes in Unternehmen einläuten.
