Kostenfalle KI KI-Tools: Warum deren Mehrwert häufig auf sich warten lässt

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Eine neue Studie von Roland Berger offenbart dass die Wertschöpfungslücke bei KI-Investitionen in Milliardenhöhe für Unternehmen bestehen bleibt. Die Mehrheit vertraut auf Intuition statt auf datenbasierte Analysen. Gerade Unternehmen in der DACH-Region beobachten zunächst den Einsatz von KI-Tools.

Weltweit stecken Unternehmen jedes Jahr mehr Geld in Künstliche Intelligenz, doch der wirtschaftliche Nutzen bleibt bislang hinter den Erwartungen zurück. Bei fast 90 Prozent der über 200 befragten Unternehmen aus verschiedenen Regionen (Europa, Japan, USA) liegen die finanziellen Erträge ihrer Projekte mit KI-Tools hinter den Investitionsniveaus, zeigt die aktuelle Roland-Berger-Studie „The AI Value Gap“. Nur ein kleiner Teil der Unternehmen zieht bisher einen konkreten wirtschaftlichen Nutzen. Die neue Studie von Roland Berger identifiziert die größten Hürden bei der Implementierung von generativer KI und KI-Agenten als oberflächliche Erfolgsmessungen, widersprüchliche Ziele und technische Hindernisse.

„Die Wertschöpfungslücke bei der KI-Nutzung besteht nicht wegen mangelnder Ambitionen, fehlendem Kapital oder Zugang zur Technologie. Es liegt vielmehr daran, dass Unternehmen KI als ein kaufbares Projekt behandeln, statt als eine zu entwickelnde Fähigkeit“, erklärt Maria Mikhaylenko, Global Managing Director für Tech und Knowledge & CTO bei Roland Berger.

Erfolgsmessungen der Nutzung von KI-Tools oberflächlich

Die Mehrheit der Unternehmen befindet sich bei Erfolgsmessungen ihrer KI-Initiativen noch im Blindflug: 63 Prozent der befragten Firmen setzen ausschließlich auf Einmal-Messungen oder ihr Bauchgefühl, statt auf kontinuierliches und datenbasiertes Monitoring. Nur ein Viertel der Unternehmen misst den Ertrag ihrer KI-Tools automatisiert und fortlaufend im Betrieb und nicht nur einmal nach dem Projektstart. Das führt dazu, dass viele Firmen nicht wissen, welche Projekte wirklich Wert schaffen und welche nur Kosten verursachen.

Viele der befragten Unternehmen träumen von maximaler Autonomie und wollen gleichzeitig maximale Sicherheit. Der daraus resultierende Zielkonflikt führt zu Entscheidungsblockaden. Gleichzeitig entstehen immer häufiger sogenannte „Shadow-AI“-Lösungen: Fachbereiche und einzelne Teams entwickeln KI-Anwendungen außerhalb der zentralen Firmen-IT und -Governance. Das führt zu unkontrollierten, schwer integrierbaren Systemen und erhöhten Risiken für Sicherheit und Transparenz.

Technische Hindernisse bei der Einführung von KI-Tools

Zwar kaufen viele Unternehmen moderne KI-Tools ein, doch die Integration bleibt oberflächlich. Bestehende IT-Systeme werden durch neue KI-Lösungen oberflächlich erweitert, anstatt ein miteinander vernetztes Ökosystem aufzubauen. Das führt vor allem bei der Einführung von KI-Agenten zu Problemen. Sie können logisch denken, aber nicht zuverlässig in Unternehmenssystemen agieren. Zudem fehlt es an technischen Fähigkeiten: Zwei Drittel der Unternehmen, die bei der KI-Integration stagnieren, gaben Mangel an technischem Know-How als signifikante Hürde an.

Unternehmen kaufen Ferrari-Technologie, betreiben sie aber mit Go-Kart-Motoren. KI, die nur oberflächlich über veraltete Systeme gelegt wird, zerstört ihren Wert.

Maria Mikhaylenko, Roland Berger

Unternehmen in der DACH-Region bleiben Beobachter

Die Studie wirft unter anderem einen Blick nach Japan und zeigt, wie es besser geht. Der Anteil der Firmen, die bereits einen wirtschaftlichen Nutzen aus der KI ziehen, ist dort mehr als viermal so hoch wie in der DACH-Region. Japanische Unternehmen setzen auf klare Governance, unternehmensweite Integration und kontinuierliche Wertmessung. Die DACH-Region befindet sich laut Studienergebnissen noch in einer Beobachterrolle: Sie priorisiert Sicherheit und Genauigkeit über Autonomie und pilotiert einzelne KI-Projekte. Das entspricht ihrer eher vorsichtigen Haltung, kann im langfristigen, weltweiten KI-Rennen aber dazu führen, dass sie abgehängt wird.

Zur Methodik der Studie: Die Studie "The AI Value Gap" basiert auf einer Umfrage von 203 Führungskräften mit technologiebezogenen Mandaten und direkter Aufsicht über oder Beteiligung an KI-Initiativen. Die Stichprobe umfasst Europa, die USA und Japan mit folgender geografischer Verteilung: DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) 35 Prozent, Frankreich 15 Prozent, Vereinigtes Königreich 15 Prozent, USA 20 Prozent und Japan 15 Prozent. Die befragten Verantwortlichen decken verschiedene Branchen ab, darunter: Konsumgüter, Einzelhandel und Logistik; Gesundheitswesen und Energieversorgung; Finanzdienstleistungen; Industrie und Automobilindustrie sowie Technologie, Medien und Telekommunikation.

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