Die jüngsten Ergebnisse der Deloitte CFO Survey zeigen eine bemerkenswerte Kluft zwischen der Anerkennung des Potenzials von Generativer KI (GenAI) und den tatsächlichen Investitionen deutscher Unternehmen. Die Umfrage, an der 185 Finanzvorstände (CFOs) teilnahmen, verdeutlicht die Herausforderungen und Chancen, die GenAI in der Unternehmenswelt Deutschlands bietet, und zieht Parallelen zur Situation in den USA.

Hauptfrage: Warum investieren deutsche Unternehmen trotz des Potenzials zögerlich in Generative KI?

Obwohl die Hälfte der CFOs eine Produktivitätssteigerung von 1 bis 5 Prozent durch den Einsatz von GenAI erwartet, zeigt die Umfrage, dass die Budgets für diese Technologie immer noch niedrig angesetzt sind. Über 57 Prozent der deutschen Unternehmen planen im Jahr 2025 weniger als ein Prozent ihres Gesamtinvestitionsbudgets für GenAI ein. Dies ähnelt der Zurückhaltung in den USA, wo ebenfalls vorsichtige Investitionen in GenAI festzustellen sind.

Folgefragen: Häufige Fragen zu den GenAI-Investitionen in Deutschland

1. Welche Unternehmensbereiche profitieren am meisten von GenAI?
2. Warum sind deutsche Unternehmen bei GenAI-Investitionen zurückhaltend?
3. Wie hoch ist das Potenzial von GenAI für die Finanzfunktion?
4. Welche Vorteile bieten GenAI-Investitionen für Großunternehmen im Vergleich zum Mittelstand?
5. Welche Faktoren beeinflussen die Implementierung von GenAI in deutschen Unternehmen?
6. Welche Schritte sind entscheidend für eine erfolgreiche GenAI-Implementierung?
7. Wie unterscheiden sich die GenAI-Budgets in Deutschland und den USA?

1. Welche Unternehmensbereiche profitieren am meisten von GenAI?

Die Umfrage zeigt, dass sich das größte Potenzial für GenAI in den Bereichen Informationstechnologie, Finanzfunktion, Kundenservice sowie Vertrieb und Marketing zeigt. GenAI wird von 61 Prozent der CFOs im Bereich IT als besonders wertvoll eingeschätzt. Weitere zentrale Bereiche sind:

• Finanzfunktion (54 Prozent): CFOs sehen ein erhebliches Potenzial, insbesondere für das Managementberichtswesen und die Planung sowie das Forecasting.
• Kundenservice (45 Prozent): Durch personalisierte Automatisierung kann GenAI Kundenerlebnisse verbessern.
• Vertrieb und Marketing (39 Prozent): KI-gestützte Analysen ermöglichen eine gezieltere Ansprache und Optimierung von Kampagnen.

2. Warum sind deutsche Unternehmen bei GenAI-Investitionen zurückhaltend?

Die Zurückhaltung deutscher Unternehmen lässt sich durch mehrere Faktoren erklären:

• Kosten-Nutzen-Abwägung: Angesichts der noch relativ frühen Entwicklungsphase von GenAI und Unsicherheiten über die langfristigen Effekte investieren Unternehmen vorsichtig.
• Technologiebedarf: Unternehmen sehen die Notwendigkeit, ihre Dateninfrastruktur und interne Expertise zu erweitern, was zusätzliche Kosten und Zeitaufwand bedeutet.
• Fachkräftemangel: 63 Prozent der CFOs setzen auf interne Ressourcen für den Aufbau von GenAI-Fähigkeiten. Großunternehmen nutzen jedoch Skalenvorteile durch bestehende Technologieteams, während der Mittelstand oft auf externe Dienstleistungen zurückgreift.

3. Wie hoch ist das Potenzial von GenAI für die Finanzfunktion?

Die Finanzfunktion wird von vielen CFOs als besonders relevanter Bereich für den Einsatz von GenAI angesehen. Potenzielle Anwendungen umfassen:

• Managementberichtswesen (44 Prozent): Automatisierung von Berichten und Prognosen zur schnelleren Entscheidungsfindung.
• Planung und Budgetierung (39 Prozent): Effiziente Ressourcenallokation und Optimierung von Finanzprozessen.
• Wertschöpfungskette: GenAI ermöglicht strategische Einblicke entlang der gesamten Wertschöpfungskette und unterstützt bei der Identifizierung von Kostensenkungspotenzialen und Ertragssteigerungen.

4. Welche Vorteile bieten GenAI-Investitionen für Großunternehmen im Vergleich zum Mittelstand?

Großunternehmen profitieren von besseren Skalierungsmöglichkeiten und Zugang zu spezialisierten Technologieteams. Sie befinden sich oft in der Pilotierungs- oder Skalierungsphase von GenAI-Projekten, was ihnen einen Wettbewerbsvorteil verschafft. Im Mittelstand zeigt die Umfrage hingegen, dass 13 Prozent der Unternehmen keinen Bedarf an GenAI-Kompetenzen in der Finanzfunktion sehen.

5. Welche Faktoren beeinflussen die Implementierung von GenAI in deutschen Unternehmen?

Mehrere Faktoren beeinflussen, wie Unternehmen GenAI umsetzen:

• Dateninfrastruktur: Eine moderne Dateninfrastruktur ist die Grundlage für erfolgreiche GenAI-Anwendungen.
• Fachwissen und Kompetenzen: Unternehmen müssen entweder internes GenAI-Know-how aufbauen oder externe Expertise hinzuziehen.
• Technologiepartner: Die Zusammenarbeit mit erfahrenen Technologiepartnern erleichtert den Zugang zu GenAI-Lösungen und beschleunigt deren Implementierung.

6. Welche Schritte sind entscheidend für eine erfolgreiche GenAI-Implementierung?

Für eine erfolgreiche Einführung von GenAI in Unternehmen sind folgende Schritte wichtig:

1. Investition in Dateninfrastruktur: Eine robuste Datenbasis stellt sicher, dass GenAI-Modelle effizient arbeiten und präzise Ergebnisse liefern.
2. Schulung und Weiterbildung: Unternehmen sollten ihren Mitarbeitenden Zugang zu GenAI-Schulungen bieten, um interne Kompetenzen aufzubauen.
3. Pilotprojekte und Testläufe: Kleinere Pilotprojekte helfen, erste Erfahrungen zu sammeln und die Technologie auf spezifische Unternehmensbedürfnisse anzupassen.
4. Strategische Partnerschaften: Die Zusammenarbeit mit Technologiepartnern erleichtert den Zugang zu bewährten GenAI-Lösungen und hilft, Herausforderungen bei der Implementierung zu meistern.

7. Wie unterscheiden sich die GenAI-Budgets in Deutschland und den USA?

Die Deloitte-Umfrage zeigt, dass deutsche und US-amerikanische Unternehmen ähnlich vorsichtig investieren. In beiden Ländern planen über 50 Prozent der Unternehmen, weniger als ein Prozent ihres Gesamtbudgets für GenAI zu verwenden. Dies spiegelt eine abwartende Haltung wider, da die Unternehmen die langfristigen Effekte und potenziellen Risiken der Technologie abwägen.

Zusammenfassung und Handlungsaufforderung

Die Deloitte CFO Survey verdeutlicht, dass Generative KI als Zukunftstechnologie in Deutschland anerkannt wird, jedoch mit einem vorsichtigen Budgetansatz. Besonders die Finanzfunktion und IT-Bereiche bieten großes Potenzial, doch die Unsicherheit über die langfristigen Auswirkungen bremst umfassende Investitionen. Um den Vorsprung gegenüber der Konkurrenz zu sichern, sollten Unternehmen in Pilotprojekte und den Aufbau von GenAI-Kompetenzen investieren. Frühzeitige Schritte zur Implementierung könnten sich langfristig als Wettbewerbsvorteil erweisen.

Weitere Informationen

Für detaillierte Ergebnisse und eine tiefere Analyse zur GenAI-Nutzung in der Finanzfunktion finden Sie die vollständige Umfrage von Deloitte unter Deloitte CFO Survey.

Quelle: Pressemitteilung