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Während KI-Vorreiter ihre Fähigkeiten ausbauen, fehlen vielen Unternehmen zentrale Grundlagen.
KI-Vorreiter setzen auf agile Strategieansätze, hohe Datenqualität und verantwortungsbewussten KI-Einsatz.
Steigender Erfolgsdruck erfordert pragmatische Neuausrichtung des Daten- und KI-Portfolios.

Für CEOs steht künstliche Intelligenz als Treiber für die Transformation ihrer Unternehmen weit oben auf der Prioritätenliste. Im Maschinenraum sieht die Stimmung jedoch anders aus: Nur 42 % der Daten- und KI-Manager sind der Ansicht, dass ihr Bereich im Unternehmen derzeit einen hohen oder sehr hohen strategischen Stellenwert hat. Während der Druck steigt, kurzfristige Erfolge mit KI zu erzielen, fehlen in vielen Fällen das dafür benötigte Datenfundament sowie grundlegende technische und organisatorische Fähigkeiten. Dies ist das Ergebnis einer aktuellen Studie der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC Deutschland (PwC), der die Befragung von 351 Daten- und KI-Managern aus Deutschland und Europa zugrunde liegt.

»Wir sehen deutliche Unterschiede in der Daten- und KI-Maturität. Die Vorreiter bauen gezielt ihr Datenfundament aus, passen ihre Strategie an und setzen sehr hohe Priorität auf einen vertrauensvollen KI-Einsatz. In vielen anderen Fällen liegt bei der KI-Transformation aber eine deutliche Kluft zwischen Anspruch und Umsetzung«, sagt Nico Reichen, Data & AI Lead bei PwC Deutschland.

Investitionen legen zu – gleichzeitig steigen aber auch Erwartungen an die KI-Rendite

Für die nächsten fünf Jahre planen 41 % der befragten Unternehmen Investitionen in Daten und KI zwischen einer und 25 Millionen Euro. In den vergangenen Jahren lag dieser Anteil bei 29 %. Trotz steigender Investitionsbereitschaft sieht fast die Hälfte der Befragten eine große Herausforderung darin, die gesteckten Ziele mit den verfügbaren Budgets zu erreichen. »In Relation zur Unternehmensgröße sind die geplanten Investitionen in vielen Fällen zu niedrig, um eine ganzheitliche Transformation zu einem daten- und KI-getriebenen Unternehmen zu ermöglichen«, sagt Reichen.

Aktuell verschiebt sich der Fokus vieler Unternehmen auf kleinere Daten- und KI-Projekte mit klarem Return on Investment. Oft fehlen jedoch die Mittel, um Fortschritte transparent zu machen: 37 % der befragten Daten- und KI-Manager geben an, den Wertbeitrag finanziell nicht einschätzen zu können. Dies hängt auch damit zusammen, dass operative Kennzahlen dominieren. So werden 71 % der Befragten an der Prozesseffizienz gemessen.

KI-Vorreiter zeichnet strategische Agilität und ein verantwortungsbewusster Umgang mit KI aus

Ein zentraler Aspekt der Analyse dreht sich um die Frage, was KI-Vorreiter anders machen als der Großteil der Unternehmen. Dazu wurden die zehn Prozent der befragten Organisationen mit dem höchsten Reifegrad im Bereich Daten und KI gesondert betrachtet. In dieser Spitzengruppe legen 81 % einen hohen Wert auf die Strategieentwicklung. Dies zeigt, wie wichtig es in einer Zeit hoher wirtschaftlicher und technologischer Dynamik ist, die Leitplanken immer wieder neu zu justieren.

Ebenfalls 81 % der Vorreiter sehen eine hohe Relevanz im Thema Responsible AI. Verantwortungsvolle KI-Praktiken werden dementsprechend nicht nur als Compliance-Erfordernis eingestuft, sondern als geschäftliche Notwendigkeit. Die Spitzengruppe setzt außerdem einen klaren Schwerpunkt auf hohe Datenqualität und investiert stärker in den Aufbau von Expertenteams. Neben einem zentralen Daten- und KI-Team in der IT-Abteilung treiben sie auch den Aufbau dezentraler Daten- und KI-Teams in einzelnen Geschäftsbereichen gezielt voran.

Zwischen Innovation und Skalierung: Erfolgsdruck erfordert pragmatische Neuausrichtung des Daten- und KI-Portfolios

Während der Erfolgsdruck steigt, müssen Daten- und KI-Manager kontinuierlich auf neue KI-Möglichkeiten eingehen, sprich: eine gute Balance zwischen Innovation und Skalierung finden. Aktuell hat zum Beispiel für knapp ein Drittel der Befragten die Implementierung von KI-Agenten eine hohe Priorität. Einerseits rückt damit die Anpassung von Geschäftsprozessen – und damit meist ein enger Bezug zu finanziell messbaren Zielen – stärker in den Vordergrund. Andererseits müssen auch hier langfristig tragfähige Grundlagen geschaffen werden. Bisher haben zum Beispiel erst wenige Unternehmen eine Orchestrierungsplattform für KI-Agenten etabliert.

Die PwC-Analyse kommt zu dem Schluss, dass eine stärkere Bündelung der Aktivitäten in der jetzigen Phase der Daten- und KI-Transformation erfolgskritisch ist. »Jetzt geht es darum, Initiativen neu auszurichten. Alle Aktivitäten des Daten- und KI-Portfolios sollten wie eine stringente Maschinerie nachvollziehbar ineinandergreifen und auf klare geschäftliche Ziele einzahlen«, sagt Reichen. »Wichtig an diesen ›Big Bets‹ ist, dass sie auch Investitionen in wesentliche Grundlagen beinhalten und von Anfang an motivieren. So kann zum Beispiel die Modernisierung der Datenplattform eine Grundvoraussetzung für die Implementierung von KI-Agenten sein, die erst auf Basis einer guten Datengrundlage verlässlich funktionieren.«

[1] Weitere Informationen zur Studie: https://www.pwc.de/de/data-and-ai/erfolgsrezepte-von-ki-vorreitern.html

[2] https://pages.pwc.de/erfolgsrezepte-von-ki-vorreitern

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