Bei fast 90 % der über 200 befragten Unternehmen aus verschiedenen Regionen (Europa, Japan, USA) liegen die finanziellen Erträge ihrer KI-Projekte 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 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“, verdeutlicht Maria Mikhaylenko, Global Managing Director für Tech und Knowledge & CTO bei Roland Berger.
Die Studie identifiziert die größten Hürden bei der Implementierung von generativer KI und KI-Agenten als oberflächliche Erfolgsmessungen, widersprüchliche Ziele und technische Hindernisse.
Oberflächliche Erfolgsmessungen
Die Mehrheit der Unternehmen befindet sich bei Erfolgsmessungen ihrer KI-Initiativen noch im Blindflug:
63% der befragten Firmen setzen ausschließlich auf Einmal-Messungen oder ihr Bauchgefühl, statt auf kontinuierliches, 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.
Widersprüchliche Ziele
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
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 Knowhow 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“, ergänzt Maria Mikhaylenko.
DACH-Region bleibt Beobachter – Japan als Vorbild
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.
Nähere Informationen zur vollständigen Studie finden Sie hier.
