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Unternehmen und GenAI: Erkenntnisse aus der Roland Berger-Studie zur Transformation durch Künstliche Intelligenz

Von Oliver Welling
Unternehmen und GenAI

Die Roland Berger-Studie „GenAI-driven Transformation“ offenbart eine deutliche Kluft zwischen den hohen Erwartungen an Generative Künstliche Intelligenz (GenAI) und deren tatsächlicher Reife in den Unternehmen. Während Führungskräfte weltweit die Automatisierungspotenziale und Qualitätssteigerungen durch GenAI anerkennen, bleibt die Implementierung in der Praxis oft zurück. Über 100 Führungskräfte aus 17 Ländern und 21 Branchen wurden befragt, und das Ergebnis zeigt: Nur 19 % der Unternehmen bewerten ihre GenAI-Nutzung als „reif“, während knapp 50 % sich selbst als „unreif“ einstufen. Doch wie können Unternehmen diesen Rückstand aufholen? Was sind die Schlüsselfaktoren für eine erfolgreiche Transformation durch GenAI?

Das musst Du wissen – Unternehmen und GenAI: Erkenntnisse aus der Roland Berger-Studie zur Transformation durch Künstliche Intelligenz

  • Reifegrad: Nur 19 % der Unternehmen bewerten ihren GenAI-Reifegrad als hoch; 49 % sehen sich als unreif.
  • Potenziale: Die größten Chancen sehen Unternehmen in Automatisierung und Qualitätsverbesserung – besonders in Kundenbeziehungen, Vertrieb und Marketing.
  • Branchenunterschiede: Finanzdienstleister und professionelle Dienstleistungen sind in der GenAI-Integration am weitesten, während Transport, Infrastruktur und Industrie deutlich hinterherhinken.
  • Jobprofile: 55 % der Führungskräfte erwarten signifikante Auswirkungen auf Jobprofile, insbesondere im Finanzsektor.
  • Erfolgskriterien: Für eine erfolgreiche GenAI-Transformation sind strategische Steuerungseinheiten, Change Management, und eine flexible, robuste Dateninfrastruktur entscheidend.

Die aktuelle Lage: Reifegrad und Erwartungen

Generative KI, eine Technologie, die in der Lage ist, Texte, Bilder, Videos und sogar Musik zu generieren, hat das Potenzial, nahezu jede Branche grundlegend zu verändern. Sie könnte die Art und Weise, wie Unternehmen operieren, revolutionieren, indem sie Prozesse automatisiert, die Qualität der Outputs verbessert und signifikante Produktivitätsgewinne liefert. Doch trotz der erkannten Potenziale sehen sich fast die Hälfte der befragten Unternehmen als „unreif“ in Bezug auf ihre GenAI-Nutzung. Nur ein kleiner Teil, etwa 19 %, schätzt sich als „reif“ ein.

Reifegrade in verschiedenen Branchen

Die Reifegrade variieren stark zwischen den einzelnen Branchen. Ein Überblick:

  1. Finanzen und professionelle Dienstleistungen: Diese Sektoren haben bereits erhebliche Fortschritte gemacht, da sie frühzeitig auf Cloud-Computing und Big Data gesetzt haben. 32 % dieser Unternehmen bewerten ihren GenAI-Reifegrad als hoch.
  2. Gesundheitswesen und Konsumgüter: Mit einem Reifegrad von 28 % sind diese Branchen ebenfalls weiter vorangeschritten. Sie profitieren besonders von der Datenverarbeitung und personalisierten Dienstleistungen, die durch GenAI ermöglicht werden.
  3. Transport, Infrastruktur und Öffentliche Hand: Diese Sektoren sind am wenigsten fortgeschritten, was GenAI betrifft. Nur 6 % der Befragten aus dem Transportsektor und 4 % aus der Industrie und dem produzierenden Gewerbe bewerten ihre Implementierung als reif.
  4. Industrie und produzierendes Gewerbe: Traditionelle „Blue-Collar“-Sektoren, die sich mehr auf Automatisierung und Robotik als auf datengetriebene Entscheidungen konzentriert haben, weisen ebenfalls niedrige Reifegrade auf.

Potenziale und Herausforderungen von GenAI

Die Studie identifiziert klare Bereiche, in denen GenAI besonders großes Potenzial hat. Die Top-Anwendungsbereiche sind:

  • Kundenbeziehungen, Vertrieb und Marketing: 93 % der Befragten sehen hier moderate bis große Chancen für die Automatisierung durch GenAI.
  • Service- und Support-Funktionen: Hier sehen 90 % der Führungskräfte Potenziale, insbesondere bei der Automatisierung repetitiver Aufgaben.
  • Forschung und Entwicklung sowie Qualitätskontrolle: 83 % der Befragten erkennen in diesen Bereichen große Chancen für Qualitätssteigerungen, insbesondere durch multimodale GenAI-Modelle, die verschiedene Datentypen verarbeiten und präzise Vorhersagen treffen können.

Die größten Herausforderungen liegen jedoch in der Vorbereitung und Umsetzung. Viele Unternehmen sind auf die Integration von GenAI in ihre Betriebsprozesse nicht ausreichend vorbereitet. Häufig fehlen eine durchdachte Strategie, klare Governance-Strukturen und eine flexible IT-Architektur, die schnell auf neue technologische Entwicklungen reagieren kann.

Erfolgsfaktoren für die GenAI-Transformation

Roland Berger identifiziert vier Schlüsselprinzipien, die für den Erfolg bei der Implementierung von GenAI entscheidend sind:

  1. Ganzheitliche Implementierung: GenAI sollte in allen Unternehmensbereichen zum Einsatz kommen, von der Produktion bis zur Kundenbetreuung. Eine strategische GenAI-Einheit, die alle Aktivitäten zentral steuert, kann hier helfen.
  2. Zentrale Steuerungseinheit für GenAI: Eine solche Einheit ermöglicht die effektive Skalierung von Anwendungen und verhindert ineffiziente Ressourcennutzung durch isolierte Ansätze. Sie sorgt auch dafür, dass alle Initiativen auf die übergeordneten Unternehmensziele ausgerichtet sind.
  3. Change Management und Upskilling: Die Einführung von GenAI erfordert umfassende Weiterbildungsmaßnahmen und Change-Management-Programme, um die Mitarbeiter auf die neuen Technologien vorzubereiten und Akzeptanz zu schaffen. Nur so kann die Organisation effizient arbeiten und von GenAI profitieren.
  4. Robuste Dateninfrastruktur und flexible AI-Architektur: Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Dateninfrastruktur solide und ihre KI-Architektur flexibel ist, um die GenAI-Anwendungen nahtlos zu integrieren und zukünftige Entwicklungen berücksichtigen zu können.

Die Auswirkungen auf Jobprofile und die Notwendigkeit von Umschulungen

GenAI wird tiefgreifende Veränderungen in der Arbeitswelt mit sich bringen. Laut der Studie erwarten 55 % der Führungskräfte, dass sich Jobprofile und Aufgabenbeschreibungen erheblich ändern werden. Besonders betroffen sind der Finanzsektor und professionelle Dienstleistungen. Hier sind es sogar 71 %, die mit großen Veränderungen rechnen. Diese Veränderungen erfordern neue Fähigkeiten und Kompetenzen. Mitarbeiter müssen nicht nur technisches Know-how erlangen, sondern auch lernen, wie sie die neuen Technologien effektiv nutzen und in ihre täglichen Arbeitsabläufe integrieren können.

Praktische Empfehlungen: Jetzt handeln!

Die Studie endet mit einer klaren Botschaft: Unternehmen müssen jetzt handeln, um nicht den Anschluss zu verlieren. Die Umsetzung sollte strategisch erfolgen, beginnend mit einer zentralen Steuerungseinheit für GenAI und einem klar definierten Change-Management-Programm. Nur durch gezielte, koordinierte Maßnahmen können Unternehmen die Potenziale von GenAI voll ausschöpfen und eine erfolgreiche Transformation sicherstellen.

Praktische Schritte zur Umsetzung:

  • Strategische Ziele definieren: Klare Ziele setzen und die Unterstützung des Top-Managements sichern.
  • Zentrale Governance etablieren: Eine zentrale Einheit zur Koordination aller GenAI-Aktivitäten einrichten.
  • Dateninfrastruktur stärken: Eine robuste und flexible Daten- und KI-Architektur schaffen.
  • Change Management priorisieren: Umfassende Schulungs- und Weiterbildungsprogramme aufsetzen.

Fazit: Unternehmen und GenAI – Der Schlüssel zur Zukunft liegt in der Strategie

Die Roland Berger-Studie zeigt deutlich: GenAI bietet enorme Chancen, erfordert jedoch eine durchdachte Strategie und mutige Entscheidungen. Unternehmen, die bereit sind, die notwendigen Investitionen in ihre Dateninfrastruktur, ihre Mitarbeiter und ihre strategischen Fähigkeiten zu tätigen, werden von den Möglichkeiten profitieren, die diese Technologie bietet. Die Zeit zu handeln ist jetzt – GenAI ist keine Option, sondern eine Notwendigkeit für die Zukunft.

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Roland Berger-Studie: Nur jedes fünfte Unternehmen spricht sich hohen Reifegrad in Generativer Künstlicher Intelligenz zu

Studie

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