Quelle: Snwoflake

International beziffern bereits zwei Drittel der Unternehmen den Mehrwert generativer KI mit durchschnittlich 1,41 US-Dollar Rendite für jeden investierten Dollar.
88 Prozent der deutschen Unternehmen trainieren ihre LLMs mit eigenen Daten (im Vergleich zu 80 Prozent weltweit).
69 Prozent der deutschen Unternehmen kämpfen mit den Speicher- und Rechenanforderungen für generative KI.

Generative KI bringt eine messbare Rendite: 89 Prozent der Unternehmen in Deutschland berichten, dass sich ihre Investitionen in generative KI bereits rentieren – damit liegt Deutschland im weltweiten Vergleich deutlich vorn. Zwei Drittel der Unternehmen weltweit sehen bereits wirtschaftliche Vorteile durch KI-Investitionen und erzielen im Schnitt 1,41 US-Dollar Ertrag für jeden investierten Dollar. Der Aufschwung geht dabei weit über reine Kosteneinsparungen hinaus: Unternehmen setzen generative KI vor allem im IT-Betrieb (70 %), in der Cybersicherheit (65 %), im Kundenservice (56 %) und in der Softwareentwicklung (54 %) ein. Besonders auffällig: 88 Prozent der deutschen Unternehmen trainieren ihre Large Language Models mit eigenen, unternehmensspezifischen Daten – ein Spitzenwert im internationalen Vergleich (80 Prozent global).

Das sind Ergebnisse des »Radical ROI of Generative AI«-Berichts des AI Data Cloud-Unternehmens Snowflake in Zusammenarbeit mit dem Marktforschungsunternehmen Enterprise Strategy Group [1]. Für die Studie wurden 1.900 IT- und Business-Entscheider aus neun Ländern befragt – darunter Deutschland, die USA, das Vereinigte Königreich, Frankreich, und Japan. Alle Befragten setzen generative KI bereits aktiv für mindestens einen Anwendungsfall ein.

»Ich arbeite seit fast zwei Jahrzehnten an der Entwicklung von KI – und jetzt ist endlich der Moment gekommen, in dem sie echten, greifbaren Mehrwert für Unternehmen schafft«, sagt Baris Gultekin, Head of AI von Snowflake. »Mit über 4.000 Kunden, die jede Woche unsere Plattform für KI und maschinelles Lernen nutzen, sehe ich täglich, wie groß der Einfluss auf die Produktivität und die Zugänglichkeit von Daten in Unternehmen ist.”

Globale Unterschiede bei ROI und Anwendungsschwerpunkten

Im internationalen Vergleich wird klar, dass sich der Reifegrad und die Schwerpunkte beim Einsatz generativer KI deutlich unterscheiden und entsprechend für unterschiedliche wirtschaftliche Ergebnisse sorgen:

In Deutschland liegt der Fokus klar auf der Integration eigener Datenquellen: 88 Prozent der Befragten verfeinern ihre großen Sprachmodelle mit proprietären Daten, verglichen mit 80 Prozent im globalen Durchschnitt. Der daraus resultierende durchschnittliche Return on Investment liegt hierzulande bei 34 Prozent.
Frankreich hingegen befindet sich stärker in der Experimentierphase: 41 Prozent der befragten Unternehmen setzen derzeit erste Anwendungsfälle um, was ein höherer Anteil als der weltweite Durchschnitt von 36 Prozent ist. Der durchschnittliche ROI liegt hier bei 31 Prozent.
Im Vereinigten Königreich steht der Nutzen für Endnutzer stärker im Vordergrund: Dort nennen mehr Unternehmen als im globalen Schnitt Effizienz (57  % vs. 51  %) und Innovation (46  % vs. 40  %) als zentrale Ziele ihrer KI-Initiativen. Das schlägt sich in einem ROI von 42 Prozent nieder.
Noch weiter vorne liegen die USA, wo der Einsatz von KI bereits besonders breit gefächert ist. 70 Prozent der Early Adopters nutzen GenAI für mehrere Anwendungsfälle (vs. 64  % weltweit), und mehr als die Hälfte bezeichnen sich als »sehr erfolgreich« bei der Operationalisierung dieser Technologien (52  % vs. 40  %). Zudem berichten 71 Prozent der US-Unternehmen von einem explizit bezifferten, positiven ROI – deutlich mehr als der weltweite Durchschnitt von 60 Prozent.

Weltweit planen 98 Prozent der Befragten, ihre Investitionen in Künstliche Intelligenz im Jahr 2025 weiter auszubauen. Sie investieren dazu gezielt in den Ausbau ihrer KI-Fähigkeiten und legen ihren Schwerpunkt dabei auf Daten (81  %), große Sprachmodelle (78  %), unterstützende Software (83  %), Infrastruktur (82  %) und Fachkräfte (76  %). Diese Entwicklungen unterstreichen eine strategische Neuausrichtung, in der sich Unternehmen für eine Zukunft rüsten, in der KI nicht nur Innovationstreiber, sondern fester Bestandteil der Unternehmensprozesse ist.

Deutsche Unternehmen haben eine starke Datenkompetenz – doch Infrastruktur und Budget bremsen

Deutsche Unternehmen zeigen eine hohe Datenkompetenz, denn sie trainieren häufiger mit eigenen Datenquellen (88  % vs. 80  %) und verbringen weniger Zeit mit der Vorbereitung (45  % vs. 51  %) sowie dem Management (46  % vs. 55  %) ihrer Daten. Außerdem verfügen sie über einen höheren Anteil KI-bereiter unstrukturierter Daten. So sagen 39 Prozent, dass mehr als ein Viertel ihrer Daten für den Einsatz in KI-Modellen geeignet sind. International können das im Durchschnitt nur etwas mehr als ein Drittel. Trotz dieser soliden Datenbasis gibt es Hürden auf dem Weg zum flächendeckenden Einsatz: 69 Prozent der deutschen Unternehmen haben Schwierigkeiten, die Speicher- und Rechenanforderungen von generativer KI zu erfüllen (vs. 54  % global). Dementsprechend stimmen deutsche Befragte auch besonders häufig der Tatsache zu, dass sie mehr Anwendungsfälle im Blick haben, als ihr Budget aktuell zulässt (35  % vs. 29  %).

»Die hohe Datenkompetenz deutscher Unternehmen ist eine echte Stärke – und eine solide Datenbasis ist der Schlüssel für den nachhaltigen Erfolg mit generativer KI. Jetzt kommt es darauf an, dieses Potenzial in konkrete Geschäftsanwendungen zu überführen«, so Jonah Rosenboom, Country Manager Deutschland bei Snowflake. »Damit das gelingt, braucht es nicht nur leistungsfähige Infrastruktur und gezielte Investitionen, sondern auch den Mut, datengetriebene Innovationen in der Breite der Organisation voranzutreiben.«

[1] Die Enterprise Strategy Group führte zwischen dem 21. November 2024 und dem 10. Januar 2025 eine Untersuchung unter sogenannten Early-Adopter-Organisationen durch – also Unternehmen, die generative KI bereits produktiv einsetzen, um Geschäftsprozesse zu unterstützen und auszuführen. Dabei kommen kommerzielle oder Open-Source-Modelle zum Einsatz, nicht jedoch verbraucherorientierte Abonnementlösungen wie ChatGPT. Von insgesamt 3.324 befragten Personen gaben 1.900 (57 %) an, bereits generative KI-Lösungen auf kommerzieller oder Open-Source-Basis zu nutzen.

https://www.snowflake.com/en/lp/radical-roi-generative-ai/

961 Artikel zu „ROI KI“

Ausgabe 1-2-2025 | News | Business | Effizienz | Strategien

ROI-Problem für generative KI – Notwendig: ein pragmatischer Ansatz für generative KI

6. März 2025

Das Potenzial von KI lässt sich durch eine ingenieurwissenschaftliche Denkweise erschließen. Dazu muss die bestehende fachliche Expertise mit KI-Wissen kombinieren werden. Erst dann lässt sich eine Roadmap für einen konkreten, langfristigen Nutzen erstellen.