Die GenAI-Kluft: Warum wir Hype und Realität trennen sollten (vorerst)

Künstliche Intelligenz beherrscht die heutigen Geschäftsgespräche. In vielen Sitzungen von Verwaltungsrat und Geschäftsleitung steht KI auf der Traktandenliste. Jeder CEO wird gefragt: «Was ist unsere KI-Strategie?» Doch hinter dem Lärm zeigt sich eine deutliche Kluft zwischen Hype und tatsächlicher Transformation.

Der Bericht «State of AI in Business 2025» des MIT-Projekts NANDA zeigt: Trotz Investitionen von 30 bis 40 Milliarden US-Dollar in Unternehmen berichten 95 Prozent der Organisationen von keinem messbaren Ertrag. Nur 5 Prozent der Pilotprojekte erreichen die Produktion und liefern Wert. Die Forscher nennen dies die GenAI-Kluft.

Für Verwaltungsräte und Geschäftsleitungen ist das Verständnis dieser Kluft entscheidend. Es geht nicht um Modellqualität, Regulierung oder Talente. Es geht darum, ob Unternehmen KI als Werkzeug zum Experimentieren betrachten oder als System, das lernen, sich anpassen und tief in die Arbeitsabläufe eingebettet werden muss.

Hohe Verbreitung, geringe Transformation

Die Zahlen sind eindrücklich. Über 80 Prozent der Organisationen haben Tools wie ChatGPT oder Copilot bereits ausprobiert. Fast 40 Prozent berichten von einer gewissen Nutzung im Betrieb. Doch diese Tools verbessern vor allem die individuelle Produktivität, nicht die Unternehmensleistung. Sie helfen Mitarbeitenden, E-Mails zu entwerfen, Notizen zusammenzufassen und Dokumente zu übersetzen. Die Gewinn- und Verlustrechnung bewegen sie kaum.

Bei unternehmensweiten Systemen, die Arbeitsabläufe automatisieren oder die operative Effizienz steigern sollen, sieht das Bild deutlich anders aus. 60 Prozent der Organisationen haben solche Tools evaluiert. Nur 20 Prozent erreichten die Pilotphase. Gerade einmal 5 Prozent erreichten die Produktion.

Das Ergebnis ist eindeutig: KI auszuprobieren ist nicht dasselbe wie mit KI zu transformieren.

Wo echte Disruption stattfindet, und wo nicht

Sieben von neun grossen Branchen zeigen kaum strukturelle Veränderungen durch die GenAI-Einführung. Trotz der Schlagzeilen zeigen nur Technologie und Medien eine klare Disruption.

In der Technologiebranche prägen KI-native Start-ups die Arbeitsabläufe neu und fordern etablierte Anbieter heraus. In den Medien verschiebt KI-generierter Content die Werbe- und Engagement-Modelle.

Im Gegensatz dazu zeigen Branchen wie Gesundheitswesen, Energie, Finanzdienstleistungen und Industrie nur minimale Disruption. Pilotprojekte sind verbreitet, doch die Geschäftsmodelle bleiben unverändert.

Dieser Befund sollte innehalten lassen. Trotz hoher Investitionen läuft in den meisten Branchen weiterhin das Tagesgeschäft. Der Hype suggeriert, die Transformation sei überall. Die heutigen Daten sagen etwas anderes.

Die Mythen, die Verwaltungsrat und Geschäftsleitung hinterfragen sollten

Der Bericht nennt fünf Mythen rund um KI im Unternehmen. Sie lohnen sich für die nächste Strategiediskussion:

1. «KI wird die meisten Jobs bald ersetzen.» Realität heute: Die Auswirkungen auf Arbeitsplätze sind begrenzt und konzentrieren sich auf ausgelagerte Funktionen wie Kundensupport oder Dokumentenverarbeitung. Wer selbst als Outsourcing-Anbieter tätig ist, spürt die Wirkung möglicherweise bereits.
2. «KI transformiert die Wirtschaft.» Realität: Die Verbreitung ist hoch, strukturelle Transformation bleibt selten.
3. «Unternehmen sind langsame Anwender.» Realität: Unternehmen sind führend bei Pilotprojekten, scheitern aber an der Skalierung.
4. «Die grössten Hürden sind rechtlicher Natur oder liegen an der Modellqualität.» Realität: Die eigentliche Hürde ist, dass die meisten Tools nicht lernen oder sich nicht an Arbeitsabläufe anpassen.
5. «Die besten Unternehmen bauen ihre eigenen Tools.» Realität: Interne Entwicklungen scheitern doppelt so oft wie externe Partnerschaften.

Das bedeutet für das Management: Signal von Rauschen trennen. Investitionen sollten nicht nach Neuheitswert, sondern nach messbaren Ergebnissen geprüft werden.

Die Schatten-KI-Ökonomie

Der vielleicht überraschendste Befund ist der Aufstieg der Schatten-KI. Mitarbeitende nutzen bereits Konsumenten-Tools wie ChatGPT oder Claude über eigene Konten, oft ohne Freigabe der IT.

Nur 40 Prozent der Unternehmen haben offiziell KI-Abonnemente beschafft. Doch über 90 Prozent der Mitarbeitenden in der Studie gaben zu, KI-Tools privat für die Arbeit zu nutzen. In manchen Organisationen liefert diese Schattennutzung mehr Wertschöpfung als offizielle Initiativen. Die Sicherheitsdimension dieser KI-Schatten-IT darf jedoch nicht unterschätzt werden.

Verwaltungsrat und Geschäftsleitung sollten das zur Kenntnis nehmen. Innovation findet bereits im Unternehmen statt, wird aber von der formellen Strategie oft nicht erfasst. Statt dagegen vorzugehen, untersuchen führende Unternehmen die Schattennutzung, um Wertschöpfung zu erkennen, und investieren anschliessend in unternehmenstaugliche Alternativen.

Warum Pilotprojekte stecken bleiben

Die zentrale Hürde ist die Lernlücke. Heutige KI-Tools erzeugen gute Ergebnisse, sind aber schwach darin, aus Feedback zu lernen, sich Dinge zu merken und sich an konkrete Arbeitsabläufe anzupassen.

Führungskräfte betonten wiederholt, dass ChatGPT für den persönlichen Gebrauch besser geeignet ist als die meisten Unternehmens-KI-Tools. Der Grund: Es wirkt flexibel, schnell und vertraut. Bei geschäftskritischen Aufgaben macht jedoch der fehlende Speicher und die fehlende Anpassungsfähigkeit es ungeeignet.

Diese Lücke erklärt, warum 95 Prozent der KI-Pilotprojekte in Unternehmen nicht skalieren. Für Verwaltungsrat und Geschäftsleitung lautet die entscheidende Frage nicht «Haben wir KI-Piloten?», sondern «Lernen und verbessern sich diese Systeme über die Zeit?»

Wie die Besten die Kluft überwinden

Trotz der ernüchternden Durchschnittswerte gibt es erfolgreiche Unternehmen. Ihr Vorgehen liefert Lehren für jeden Verwaltungsrat:

1. Kaufen statt bauen. Interne Entwicklungen scheitern doppelt so oft. Externe Partnerschaften erreichen Erfolgsquoten von 66 Prozent gegenüber 33 Prozent bei internen Projekten.
2. Klein starten, dann skalieren. Erfolgreiche Anbieter beginnen mit engen Anwendungsfällen wie Gesprächszusammenfassungen oder Dokumenten-Tagging und erweitern danach in Kernprozesse.
3. Lernfähige Systeme verlangen. Führungskräfte wollen KI, die sich anpasst, Dinge behält und sich mit der Nutzung weiterentwickelt.
4. Ergebnisse messen, nicht Modelle. Der Return on Investment zeigt sich in Kosteneinsparungen, Kundenbindung oder im Wegfall von Business Process Outsourcing (BPO), nicht in technischen Genauigkeitswerten.

Wo die echte Wertschöpfung liegt

Die meisten KI-Budgets fliessen in Vertrieb und Marketing, doch die höchste Wertschöpfung liegt im Backoffice. Unternehmen, die die Kluft überwinden, reduzieren Outsourcing, beenden BPO-Verträge und senken Agenturkosten.

Beispiele:

• Wegfall von 2 bis 10 Millionen US-Dollar an jährlichen BPO-Verträgen.
• Senkung der externen Agenturausgaben um 30 Prozent.
• Einsparung von 1 Million US-Dollar pro Jahr im ausgelagerten Risikomanagement.

Wichtig: Diese Einsparungen entstehen ohne Massenentlassungen. Die Verschiebung erfolgt von externen Kosten hin zu internen Fähigkeiten.

Der nächste Horizont: Agentische KI

Über die heutigen KI-Tools hinaus liegt die agentische KI. Statt isolierter Systeme koordinieren autonome Agenten künftig über Netzwerke hinweg, verhandeln Verträge und steuern Arbeitsabläufe ohne menschliches Eingreifen.

Protokolle wie das Model Context Protocol (MCP) und Agent-to-Agent (A2A) legen dafür bereits das Fundament. In den kommenden Jahren werden Unternehmen von einzelnen Pilotprojekten zu einem vernetzten Ökosystem lernender, anpassungsfähiger Agenten übergehen.

Für Unternehmen ist das keine Science-Fiction. Es ist die nächste Welle der digitalen Transformation.

Was Verwaltungsrat und Geschäftsleitung jetzt tun sollten

1. Die richtigen Fragen stellen. Wie viele Pilotprojekte haben die Produktion erreicht? Welche Geschäftsergebnisse werden gemessen? Lernen und passen sich die Systeme über die Zeit an?
2. Investitionen umlenken. Das Management herausfordern, über Vertrieb und Marketing hinauszuschauen und Backoffice-Chancen mit hohem ROI zu prüfen.
3. Partnerschaften bevorzugen. Anbieter bevorzugen, die sich tief integrieren und mit den eigenen Prozessen weiterentwickeln, statt interner Entwicklungen, die stecken bleiben.
4. Schattennutzung nutzen. Untersuchen, wo Mitarbeitende KI bereits informell einsetzen, und darauf aufbauend unternehmenstaugliche Lösungen entwickeln.

Zusammenfassung

Bei der GenAI-Kluft geht es nicht um Technologie. Es geht um den Ansatz. Unternehmen, die KI wie eine weitere Softwarelizenz behandeln, bleiben in Pilotprojekten stecken. Wer KI als lernendes System versteht und in die Arbeitsabläufe einbettet, erzielt messbare Wirkung.

Für Verwaltungsrat und Geschäftsleitung ist die Aufgabe klar: über den Hype hinausgehen, die Kluft überwinden und sicherstellen, dass KI-Investitionen zu echter geschäftlicher Transformation führen.

Quelle: The GenAI Divide: State of AI in Business 2025 (MIT NANDA)