Enterprise Debts Altlasten: Tech Debt bremst Wachstum in der Technologiebranche

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Laut einer neuen Studie von Genpact verursachen Altlasten bei IT, Daten, Prozessen und HR in der Technologiebranche Kosten von jährlich rund 1,08 Billionen US-Dollar. Besonders kritisch ist, dass die Anbieter dadurch ihre eigenen KI-, Innovations- und Wachstumsstrategien ausbremsen.

Die neue Studie „Die 18-Billionen-Dollar-Chance: Wie vier Unternehmensschulden über Ihre KI-Zukunft entscheiden“ von HFS Research im Auftrag von Genpact identifiziert ein realisierbares Wertschöpfungspotenzial von nahezu 18 Billionen US-Dollar, das in den Unternehmen der Global 2000 gebunden ist. Zudem zeigt die Studie vier miteinander verknüpfte Altlasten auf, die Organisationen daran hindern, dieses Potenzial auszuschöpfen.

Wenn Unternehmen diese Altlasten abbauen, können sie ihr jährliches Umsatzwachstum um etwa acht Prozent steigern und ihre Kosten um rund 16 Prozent senken. Und obwohl laut 85 Prozent der befragten Führungskräfte die KI-Initiativen dadurch ausgebremst werden, hat mehr als die Hälfte keine finanziellen Mittel eingeplant, um das Problem zu lösen. Gleichzeitig fließen inzwischen fast 13 Prozent der Budgets in den einzelnen Unternehmensbereichen in KI. Fehlende Grundlagen können Unternehmen daher teuer zu stehen kommen.

Beseitigung der Altlasten bietet große Chancen

Balkrishan Kalra, President und CEO von Genpact, erklärt: „Die Beseitigung dieser Altlasten ist eine der größten ungenutzten Chancen für Unternehmen. Defizite in den Grundlagen lassen sich nicht durch Innovationen ausgleichen. Nur wer seine Prozesse und deren Zusammenhänge wirklich versteht, kann erkennen, wo Altlasten und Ineffizienzen verborgen sind und wie sie behoben werden können. Deshalb gilt für uns: Es gibt keine künstliche Intelligenz ohne Prozessintelligenz. Unternehmen, die diese Aufgabe entschlossen angehen, werden nicht nur einen kleinen Wettbewerbsvorteil erzielen, sondern ihren Marktanteil deutlich steigern.“

Altlasten – vier Schuldentypen

In der Studie wird der Begriff „Unternehmensverschuldung“ als die Belastung eines Unternehmens durch veraltete Technologien, schlechte Datenqualität, ineffiziente Prozesse und fehlende Qualifikationen definiert. Werden diese Altlasten nicht gelöst, verstärken sie sich gegenseitig und bremsen die Leistungsfähigkeit des Unternehmens:

Datenverschuldung beschreibt die Lücke zwischen den Daten, über die Unternehmen verfügen, und den Daten, die KI benötigt. Derzeit sind nur 33 Prozent der Unternehmensdaten für den Einsatz von KI geeignet. Gleichzeitig scheitern bereits 42 Prozent aller KI- und Analyseprojekte an Problemen bei der Datenqualität.

Prozessverschuldung entsteht durch ineffiziente, manuelle und unzureichend gesteuerte Arbeitsabläufe. Rund 40 Prozent der Arbeitszeit von Mitarbeitern gehen jede Woche durch ineffiziente oder manuelle Prozesse verloren. Wird KI in solche Prozesse eingebunden, macht sie Fehler nicht sichtbar, sondern führt die falschen Schritte lediglich schneller aus.

Technologieverschuldung bezeichnet die Belastung durch veraltete IT-Systeme, die Unternehmen bei neuen Initiativen ausbremst. Zentrale Unternehmenssysteme sind im Durchschnitt zehn Jahre alt. Gleichzeitig verbringen Entwickler rund 42 Prozent ihrer Arbeitszeit mit der Pflege und Behebung technischer Altlasten, statt neue Fähigkeiten aufzubauen und Lösungen zu entwickeln.

Talentverschuldung beschreibt die Lücke zwischen den vorhandenen Kompetenzen der Belegschaft und den Fähigkeiten, die für die Zusammenarbeit von Menschen und KI erforderlich sind. Derzeit sind nur 32 Prozent der Beschäftigten ausreichend auf den Einsatz von KI vorbereitet. Die Talentverschuldung verstärkt außerdem alle anderen Formen der Unternehmensverschuldung und verlangsamt deren Abbau.

Potenzial der Wertschöpfung bei 18 Billionen US-Dollar

Genpact hat in der Studie das insgesamt realisierbare Wertschöpfungspotenzial berechnet, indem sie die von den Befragten erwarteten Umsatzsteigerungen und Kostensenkungen auf die gesamte Umsatzbasis der Global-2000-Unternehmen übertragen hat. Demnach beläuft sich das Potenzial auf rund 18 Billionen US-Dollar. Daten- und Prozessverschuldung machen dabei mit jeweils rund 7,7 Billionen US-Dollar den größten Anteil aus. Besonders groß ist das ungenutzte Potenzial in der Fertigungsindustrie und im Gesundheitswesen. Im Finanzsektor hingegen ist die Datenverschuldung besonders stark ausgeprägt.

„KI macht die Schwachstellen sichtbar, mit denen Unternehmen sich über Jahrzehnte arrangiert haben. Unzureichend strukturierte Prozesse, fragmentierte Daten, veraltete Technologien und fehlende Kompetenzen sind längst nicht mehr nur operative Herausforderungen. Sie stellen heute direkte Hindernisse für Wachstum, Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit dar. Das Potenzial von 18 Billionen US-Dollar können nur die Unternehmen erschließen, die diese Altlasten konsequent angehen, anstatt sie durch weitere Technologieinvestitionen zu überdecken“, kommentiert Phil Fersht, Gründer und CEO von HFS Research.

Altlasten: Nur sechs Prozent sind bereits erfolgreich

Trotz des enormen Potenzials haben mehr als die Hälfte der Unternehmen bislang keine konkreten Maßnahmen gestartet, um diese Altlasten abzubauen. Nur sechs Prozent der Befragten – in der Studie als besonders erfolgreiche Unternehmen identifiziert – haben entsprechende Programme bereits eingeführt, umgesetzt und deren Ergebnisse messbar nachgewiesen. Der entscheidende Unterschied liegt in der Umsetzung. Der vollständige Bericht zeigt, was diese sechs Prozent anders machen und welchen Weg Unternehmen einschlagen können, die diesem Beispiel folgen möchten.

Zur Methodik der Studie: Für die von HFS Research durchgeführte Studie „Die 18-Billionen-Dollar-Chance: Wie vier Unternehmensschulden über Ihre KI-Zukunft entscheiden“ im Auftrag von Genpact wurden mehr als 2.000 Führungskräfte aus Unternehmen befragt, die 16 Branchen und 14 Unternehmensfunktionen repräsentieren. Die Studie identifiziert ein realisierbares Wertschöpfungspotenzial von nahezu 18 Billionen US-Dollar, das in den Unternehmen der Global 2000 gebunden ist.

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