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Generative KI: Hohe Nutzung, geringe Wirkung?

Warum 95 % der Unternehmen scheitern – und wie man die Hürde überwindet

Generative KI ist in Unternehmen längst angekommen. Doch eine aktuelle Studie aus den USA zeigt: 95 % der Organisationen erzielen bislang keinen messbaren Return on Investment aus ihren KI-Projekten. Nur eine kleine Gruppe hat es geschafft, die Hürde zu überwinden und reale Wertschöpfung zu generieren.
Die vollständige Studie “The GenAI Divide: State of AI in Business 2025” wurde im Juli 2025 vom MIT (Massachusetts Institute of Technology)-Projekt NANDA (Networked Agents And Decentralized Architecture) veröffentlicht und kann hier als PDF eingesehen werden. Sie basiert auf der Auswertung von mehr als 300 öffentlich bekannten KI-Initiativen, 52 Interviews mit Unternehmensvertretern sowie 153 Befragungen von Führungskräften auf Branchenkonferenzen. Hinter der Studie stehen Forscher des MIT Media Lab, ergänzt durch Autorinnen und Autoren mit Industrieerfahrung. Es stützt sich auf das Model Context Protocol (MCP) von Anthropic und Google/Linux Foundation A2A, um Infrastrukturen für „intelligente“ Agenten in großem Maßstab zu entwickeln.

Viele Experimente – wenige Erfolge


Über 80 Prozent der Unternehmen haben bereits mit allgemeinen Tools wie ChatGPT oder Copilot experimentiert und 40 Prozent geben an, sie bereits einzusetzen. Diese Anwendungen steigern in erster Linie die individuelle Produktivität, führen aber selten zu messbaren Geschäftseffekten. Nur 5 Prozent erzielen einen Mehrwert in Millionenhöhe, während die große Mehrheit über keine messbaren finanziellen Auswirkungen berichtet.

Dagegen werden viele unternehmensspezifische Systeme – egal ob individuell entwickelt oder von externen Anbietern gekauft –in der Praxis kaum angenommen. Zwar haben 60 Prozent der teilnehmenden Unternehmen solche Lösungen geprüft, aber nur 20 Prozent starteten überhaupt Pilotprojekte und lediglich 5 Prozent schafften es bis in den regulären Betrieb. Als Hauptgründe für das Scheitern wurden genannt: instabile Abläufe, fehlendes kontextbezogenes Lernen und eine zu geringe Anpassung an die täglichen Arbeitsprozesse.

Schatten-KI wird zur Chance


Eine überraschende Erkenntnis ist: KI verändert bereits die Arbeitswelt, nur nicht über offizielle Kanäle: Während viele Pilotprojekte feststecken, nutzen Mitarbeitende längst private KI-Accounts, um Aufgaben zu automatisieren, und zwar in bedeutendem Ausmaß: Während nur 40 Prozent der Unternehmen angaben, generative KI-Modelle lizenziert zu haben, berichteten 90% der Mitarbeitenden, regelmäßig persönliche KI-Tools wie ChatGPT oder Claude für die Erledigung ihrer Arbeitsaufgaben zu verwenden.

Dieses „Schatten-KI“ zeigt, wo der Mehrwert tatsächlich liegt. Unternehmen, die diese Praxis aufgreifen verschaffen sich einen deutlichen Vorteil: Sie analysieren, welche persönlichen Tools einen Mehrwert bieten und überführen diese in sichere, regelkonforme Systeme.

Drei Wege zur Überwindung der Hürde


Lernfähige Systeme einführen
Die eigentliche Einschränkung heutiger Tools ist ihre fehlende Lernfähigkeit. So vergisst beispielsweise ChatGPT den Kontext und entwickelt sich nicht weiter, so dass bei komplexeren geschäftsspezifischen Aufgaben 90 Prozent der Nutzer Menschen gegenüber einer KI bevorzugen. Die nächste Generation, KI-Agenten, speichert Kontext, lernt kontinuierlich und kann Prozesse eigenständig orchestrieren. Erfolgreiche Unternehmen konzentrieren sich auf enge, aber hochwertige Anwendungsfälle, betten diese tief in Arbeitsabläufe ein und legen Wert darauf, dass die Systeme aus Feedback lernen.

ROI jenseits des Rampenlichts suchen
Zwar fließen rund 70 Prozent der Budgets in Vertrieb und Marketing, doch die größten Effizienzgewinne entstehen häufig im Backoffice – etwa in der Finanzbuchhaltung, im Einkauf oder im Kundenservice. Wer hier Prozesse automatisiert, spart Zeit und externe Kosten. Gewinne lassen sich hier durch Einsparungen bei outgesourcten Prozessen und externen Agenturen erzielen, nicht durch internen Personalabbau.

Auf Partnerschaften setzen
Interne Entwicklungen scheitern laut der Untersuchung doppelt so häufig wie Kooperationen mit spezialisierten Anbietern. Erfolgreiche Unternehmen arbeiten mit Partnern, die Systeme tief in die bestehenden Workflows integrieren. Allerdings ist es nicht bestätigt, dass eine externe Zusammenarbeit die Ursache für die Erfolgsquote ist. Denkbar ist auch, dass Organisationen, die sich für externe Partnerschaften entscheiden, andere Risikotoleranzen, Beschaffungskompetenzen oder interne technische Kapazitäten aufweisen.

Fazit


Was lässt sich von Unternehmen lernen, die mit dem Einsatz von generativer KI einen Return on Investment erzielen? Die Nutzung von Schatten-KI durch Mitarbeitende zeigt, wo der Mehrwert liegt. Bei unternehmensspezifischen Anwendungen führt der Weg über den Einsatz lernfähiger Systeme, einen Fokus auf Backoffice-Prozesse und ggf. über strategische Partnerschaften mit spezialisierten Anbietern.

Auch in der Wirtschaftsprüfungsbranche kann der gezielte Einsatz von generativer KI entscheidende Vorteile hervorbringen. Hier unterstützt die Plattform Solon X, indem sie digitale Tools & Services vorstellt, die die Branche praxisnah einsetzen kann.

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