Eine Studie des MIT Sloan Management Review zeigt, dass viele Unternehmen zwar KI-Pilotprojekte starten, aber Schwierigkeiten bei der umfassenden Implementierung haben. Die größten Hürden liegen neben der Technologie selbst im Change Management und der damit verbundenen Anpassung von Prozessen und Arbeitsabläufen. Für den Erfolg ist eine strategische Planung mit klaren Zielen, passender Technologie und ausreichenden Ressourcen entscheidend.
Eine Studie des MIT Sloan Management Review verdeutlicht, dass sich viele Unternehmen noch in der Anfangsphase der KI-Integration befinden. Wie Cryptopolitan berichtet, sind zwar bereits zahlreiche KI-Pilotprojekte gestartet worden, die umfassende Nutzung und Einbindung von KI in die Geschäftsabläufe gestaltet sich jedoch schwierig. Diese Beobachtung stimmt mit den Ergebnissen einer McKinsey-Studie aus dem Jahr 2024 überein, die im MIT Sloan Artikel zitiert wird. Demnach gaben zwar 65% der befragten Unternehmen an, generative KI in mindestens einem Geschäftsbereich regelmäßig einzusetzen, jedoch konnten nur 10% eine erfolgreiche Implementierung im großen Maßstab vorweisen.
Die Gründe hierfür sind vielfältig. Aamer Baig, Senior Partner bei McKinsey, erörterte auf dem MIT Sloan CIO Symposium sieben zentrale Herausforderungen der KI-Implementierung in Unternehmen. Nicht alle Anwendungsfälle seien gleichermaßen profitabel, und die Kosten für das Change Management würden häufig unterschätzt. Baig betonte, dass die KI-Einführung nicht nur die Technologie selbst, sondern auch die Anpassung von Geschäftsprozessen, Arbeitsabläufen und Leistungskennzahlen umfasse. Die Kosten für das Change Management könnten dabei bis zu dreimal so hoch sein wie die Technologieinvestitionen.
Die Wahl der passenden Technologie spielt ebenfalls eine entscheidende Rolle. Baig wies darauf hin, dass nicht nur die KI-Modelle selbst, sondern der gesamte Technologie-Stack, inklusive Daten, Schnittstellen, Prompt Engineering und Sicherheit, berücksichtigt werden müsse. Die Automatisierung und Orchestrierung des gesamten Workflows sei für den Erfolg von KI-Implementierungen im Unternehmensumfeld ausschlaggebend. Auch die Datenbasis ist von großer Bedeutung. Laut Baig sollten sich Unternehmen auf Datendomänen konzentrieren, die für mehrere Anwendungsfälle relevant sind, um den Aufwand für die Datenaufbereitung zu reduzieren.
Die Studie des MIT Sloan Management Review unterstreicht die Notwendigkeit eines strategischen Vorgehens bei der KI-Implementierung. Unternehmen müssen klare Ziele definieren, die passenden Technologien auswählen und ausreichend Ressourcen für das Change Management bereitstellen. Nur so kann das volle Potenzial der KI ausgeschöpft und ein Wettbewerbsvorteil erlangt werden. Auch Sicherheitsbedenken und Datenschutzfragen, die in einer KPMG-Studie von 2023 hervorgehoben wurden, müssen ernst genommen und durch entsprechende Maßnahmen adressiert werden. Ein verantwortungsvoller Umgang mit KI und die Entwicklung von Risikominderungsstrategien sind essenziell für eine erfolgreiche KI-Integration.
Trotz der großen Herausforderungen bietet die KI-Implementierung enormes Potenzial. Wie Baig betonte, könnte generative KI einen wirtschaftlichen Einfluss von bis zu 4,4 Billionen US-Dollar generieren. Um dieses Potenzial zu nutzen, müssen Unternehmen die Herausforderungen angehen und eine strategische Roadmap für die KI-Integration entwickeln.
Quellen:
