Gerade die Industrie hat erkannt, dass GenAI nicht nur für Servicetätigkeiten relevant ist, sondern beispielsweise auch positive Effekte auf Produktentwicklung, Einkauf oder Geschäftsmodelle hat. Auch branchenübergreifend wird das vielfältige Einsatzpotenzial von KI verstärkt wahrgenommen. Wurden in früheren Befragungen noch vor allem interne Bereiche und der Kundenservice genannt, sind KI-Anwendungen nun in nahezu allen Unternehmensbereichen entweder bereits im Einsatz oder für 2024 in Planung.

Bislang vor allem als Effizienzbooster bekannt, wird KI nun darüber hinaus auch in den Dimensionen Entscheidungsunterstützung, Vertriebspotenzial und Gesamtperformance großer Einfluss zugeschrieben.

Gefragt, woran die Unternehmen gerade konkret arbeiten, und was sie für 2024 geplant haben, kommt ein riesiges Paket zusammen. Drei Viertel der Unternehmen wollen die kommenden Monate nutzen, um intensiv zu analysieren, welche Nutzungspotenziale sich für sie ergeben. Sowohl bei der Analyse als auch bei der späteren Umsetzung plant die Mehrheit, sich auch extern unterstützen lassen.

Ebenfalls drei von vier Unternehmen wollen umfangreiche Führungskräftetrainings mit Fokus auf KI durchführen. Bei jeweils 72 Prozent sind organisationsübergreifende Weiterbildungsmaßnahmen und gezielte Einstellungen von KI-Expert:innen geplant. Beruhigend: Ebenso viele nehmen sich die Entwicklung einer konkreten Roadmap zur unternehmensweiten Nutzung von KI-Applikationen sowie zur Skalierung vor.

Dazu kommen fünf weitere Maßnahmen, die von mindestens der Hälfte der Unternehmen verfolgt werden, darunter der Aufbau einer GenAI-Grundlagenabteilung oder Investitionen in KI-spezialisierte Start-ups.  Diese Vielzahl an hehren Zielen ist sicher nicht unbeeinflusst vom Handlungsdruck, der von Inhabern, Investoren, von der Belegschaft und der Öffentlichkeit kommt.

In Deutschland zeigt sich noch eine Besonderheit: Die Verantwortung für die “KI-Transformation” im Unternehmen liegt hier im Ländervergleich deutlich häufiger beim CEO als beim CIO beziehungsweise anderen Vorstandsfunktion mit Digitalverantwortung, oder auch der IT-Leitung. Ganz konkret verorten hierzulande 54 Prozent der Unternehmen die KI-Verantwortung beim CEO, im europäischen Ausland sind es nur 30 Prozent. Ein Horváth-Screening der Vorstandsstrukturen von DAX-Unternehmen – inklusive MDAX und SDAX – bringt zudem ans Licht: Generell gibt es nur sehr wenig Vorstandsfunktionen mit Hauptverantwortung Digitalisierung.

Was bedeutet das? Es bedeutet unter anderem, dass Verantwortliche ohne Erfahrungen mit digitalen Transformationen Herausforderungen und Risiken in Zusammenhang mit KI eher unterschätzen. Das zeigt auch unsere Studie. Während nur 24 Prozent der CxOs die Qualität der eigenen Daten für eine sehr große Herausforderung halten, sind es auf Fachebene 34 Prozent. Ähnlich sieht es mit Risiken in Zusammenhang mit der Nutzung generativer KI aus. Weniger als die Hälfte der Vorstandsmitglieder sieht Datenschutzprobleme (44 Prozent) – auf Fachebene sind es dagegen 64 Prozent.

Interessant in diesem Zusammenhang auch: Auf C-Level bescheinigen sich funktionsübergreifend 85 Prozent (!) mindestens „fortgeschrittene“ Kenntnisse in Bezug auf generative KI. Gleichzeitig werden von Vorständen "mangelnde KI-Kenntnisse im Management insgesamt” als größte Herausforderung gesehen. Folgende Empfehlungen sollten angesichts dieser Ergebnisse erlaubt sein:
 

1. Nicht B vor A sagen.
Mit einer Führungsriege, die noch gar nicht einschätzen kann, was sie da absegnet und implementieren soll, ist die KI-Transformation „at risk“. Ergebnisse und Entscheidungen auf Basis von Potenzialanalysen müssen von allen Stakeholdern verstanden und geteilt werden.
 

2. Priorisierung.
Dies gilt für alle Arten von Transformationen. Wenn zu viele Baustellen aufgemacht werden, die auch noch organisationsübergreifend zu lösen sind, wirkt das lähmend und demotivierend auf eine Organisation. Lieber Grundlagen und maximal drei Use Cases ordentlich bearbeiten, als einen Zwanzig-Punkte-Plan mit halbgaren Ergebnissen umsetzen.
 

3. Achtung vor Selbstüberschätzung und Aktionismus.
KI birgt nicht nur Chancen, sondern auch Risiken, die nicht zu unterschätzen sind. Sind die Systeme einmal implementiert und geben Ergebnisse in unzufriedenstellender Qualität aus – oder noch schlimmer, diskriminierende Entscheidungsvorlagen – ist der Schaden schwer wieder gutzumachen.