KI-Einsparungen bleiben hinter den Erwartungen zurück
Viele Unternehmen sind mit der Erwartung in KI-Projekte gestartet, durch die Technologie spürbar Kosten zu senken. Eine von Manager-Magazin.de zitierte Bain-Umfrage unter 951 weltweit tätigen Unternehmen zeigt jedoch eine deutliche Lücke zwischen Anspruch und Ergebnis: 59 Prozent der Befragten wollten Einsparungen von mehr als zehn Prozent erzielen, tatsächlich erreichten dieses Ziel nur 43 Prozent. Die meisten erfolgreichen Unternehmen lagen dabei lediglich im Bereich von 11 bis 20 Prozent. Die Studie bewertet diese Differenz als Warnsignal, weil viele Investitionen gerade mit erwarteten Kostenvorteilen begründet wurden.
Besonders auffällig ist, dass die Reaktion vieler Unternehmen nicht in einer Pause zur Ursachenanalyse besteht, sondern in weiteren Ausgaben. Laut Bain wollen 90 Prozent der Unternehmen ihre Budgets erneut aufstocken – diesmal mit Fokus auf KI-Agenten, die autonomer, komplexer und mit größerer Tragweite arbeiten sollen. Damit wächst das Risiko, dass sich unrealistische Annahmen wiederholen: Wer schon bei bisherigen KI-Projekten die organisatorischen Voraussetzungen unterschätzt hat, wird durch agentische Systeme nicht automatisch effizienter.
Die Studie beschreibt zugleich eine Gruppe von Unternehmen, die erfolgreicher vorgeht. Diese Firmen behandeln Regeln, Zuständigkeiten, Datenzugang und Prozessneugestaltung nicht als reine IT-Fragen, sondern als Aufgabe des Topmanagements. Genau dadurch erreichen sie ihre Sparziele häufiger. Der zentrale Unterschied liegt weniger in der eingesetzten Technologie als in der Steuerung: Erfolgreiche Unternehmen passen Erwartungen, Verantwortlichkeiten und operative Abläufe an das an, was im Betrieb tatsächlich funktioniert.
Bei autonomen Agenten ist die Praxis bislang deutlich vorsichtiger, als manche Business Cases nahelegen. Nur sieben Prozent der Unternehmen lassen vollständig autonome Agenten in der Produktion laufen. Häufiger sind Modelle, bei denen am Ende ein Mensch die Freigabe erteilt (38 Prozent) oder der Agent in Zweifelsfällen eine menschliche Entscheidung anfordert (32 Prozent). Diese Zurückhaltung ist angesichts der Risiken nachvollziehbar. Problematisch wird sie aber, wenn Einsparrechnungen auf Vollautomatisierung basieren, im Alltag jedoch weiterhin ein erheblicher Teil der Entscheidungen durch Menschen getroffen werden muss.
Als größte Hürde für Fortschritte nennen 41 Prozent der Befragten Datenzugang und Datenintegration. Bemerkenswert ist, dass gerade jene Unternehmen, die ihre Sparziele erreichen, diese Probleme noch stärker wahrnehmen als schwächere Performer: 44 Prozent gegenüber 40 Prozent. Das deutet darauf hin, dass erfolgreiche Skalierung die Grenzen bestehender Datenlandschaften schneller sichtbar macht. Wer KI breit einführt, stößt nicht nur auf technische Fragen, sondern auf strukturelle Defizite in Prozessen, Datenhaltung und Governance.
Die Lehre aus der Bain-Analyse ist klar: Der Business Case für KI muss konsequenter an der betrieblichen Realität gemessen werden. Unternehmen, die Budgets erhöhen, ohne Arbeitsabläufe anzupassen, Verantwortung klar zu verteilen und Datenzugänge zu verbessern, riskieren teure Enttäuschungen. Agentische KI kann Potenziale eröffnen, ersetzt aber keine belastbare Strategie. Entscheidend ist ein realistischer Blick darauf, welche Aufgaben automatisiert werden können, wo menschliche Kontrolle notwendig bleibt und welche organisatorischen Voraussetzungen geschaffen werden müssen, bevor weitere Investitionen genehmigt werden.
Redakteur
Thomas Rehm ist Redakteur bei etailment und „Der Handel“. Der erfahrene Fachjournalist schrieb zuvor viele Jahre für Titel der dfv Mediengruppe, darunter das Konsumgüter- und Verpackungsportal packaging-360.com, und begleitet heute die Themen Handel, Konsumgüter und Digitalisierung.
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