GenAI zwischen Aufbruch und Unsicherheit

Generative künstliche Intelligenz (Gen AI) ist keine zukünftige Technologie mehr, sondern längst im operativen Alltag von Unternehmen angekommen. Eine neue Studie des Capgemini Research Institute zeigt, dass sich die Nutzung dieser Technologie in den letzten zwei Jahren verfünffacht hat. 30 Prozent der befragten Unternehmen setzen Gen AI bereits ganz oder teilweise ein. Die Dynamik ist beeindruckend: Fast alle Unternehmen (93 %) experimentieren, testen oder implementieren derzeit entsprechende Lösungen. Bemerkenswert ist auch die Erwartungshaltung: Fast 60 Prozent der Unternehmen gehen davon aus, dass KI-Systeme innerhalb der nächsten zwölf Monate als aktive Teammitglieder eingesetzt werden, die menschliche Kollegen unterstützen oder sogar andere KI-Systeme koordinieren. Diese Entwicklung macht deutlich, dass Gen AI nicht mehr nur in Pilotprojekten getestet, sondern zunehmend skaliert und in kritischen Geschäftsbereichen verankert wird. Doch der Weg zur vollen Integration ist komplex und birgt erhebliche Herausforderungen.

Der Aufstieg der KI-Agenten und die Vertrauenslücke

Ein zentraler Fokus der aktuellen Entwicklungen liegt auf KI-Agenten. Diese autonomen Systeme können Aufgaben selbstständig erledigen. 14 Prozent der Unternehmen setzen sie bereits produktiv ein, während 23 Prozent Pilotprojekte durchführen. Die Pioniere gehen noch einen Schritt weiter: Von denjenigen, die bereits Erfahrungen mit Agenten gesammelt haben, experimentieren 45 Prozent mit Multi-Agenten-Systemen. Diese vernetzten KI-Strukturen, die über Systemgrenzen hinweg agieren können, gelten als der nächste große Schritt in der Automatisierung intelligenter Prozesse, insbesondere in Bereichen wie Forschung, Produktentwicklung, Marketing und Vertrieb. Sie versprechen Effizienzsteigerungen, eine höhere Verarbeitungsgeschwindigkeit und autonome Problemlösungen.

Doch mit der technischen Leistungsfähigkeit wächst nicht automatisch das Vertrauen. Im Gegenteil: 71 Prozent der befragten Organisationen vertrauen autonomen KI-Agenten in unternehmensrelevanten Kontexten nicht vollständig. Diese Unsicherheit resultiert nicht nur aus der Angst vor Fehlentscheidungen, sondern auch aus dem Fehlen klarer Richtlinien für Governance, Ethik und Sicherheit. Lediglich 46 Prozent der Unternehmen verfügen über dokumentierte Governance-Strukturen und selbst dort hapert es oft an der konsequenten Umsetzung. Vertrauen ist jedoch die fundamentale Voraussetzung dafür, dass KI-Systeme autonom agieren und strategische Entscheidungen vorbereiten können.

Drei zentrale Hürden auf dem Weg zur Skalierung

Neben der Vertrauenslücke identifiziert die Studie drei weitere, oft unterschätzte Hürden, die eine erfolgreiche Skalierung von Gen AI behindern:

1. Mangelhafte Datenqualität: Viele Unternehmen kämpfen mit fragmentierten, unvollständigen oder inkonsistenten Datenbeständen. Nur rund 42 Prozent der datenverantwortlichen Führungskräfte halten ihre Datenbasis für robust genug, um KI-Modelle sinnvoll zu trainieren oder zu betreiben.
2. Unerwartete Kostensteigerungen: Über die Hälfte der Unternehmen berichtet von sogenannten „Rechnungsschocks“ bei Cloud-Diensten, Speicher und Rechenkapazitäten, die die ursprünglich kalkulierten Budgets deutlich überschreiten. Diese Kostenexplosionen können die Wirtschaftlichkeit von KI-Projekten schnell gefährden.
3. Fehlende ökologische Bilanz: Nur etwa 20 Prozent der Unternehmen erfassen den ökologischen Fußabdruck ihrer KI-Systeme systematisch. Angesichts des hohen Energieverbrauchs und der CO₂-Emissionen ist dies eine zunehmend kritische Dimension.

Der Mensch im Zentrum des Wandels

Für den erfolgreichen Einsatz von Gen AI ist weit mehr erforderlich als nur die technologische Implementierung. Zwei Drittel der Unternehmen sehen sich gezwungen, ihre Organisationsstrukturen grundlegend zu verändern, um die Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine zu ermöglichen. Es entstehen neue Rollen, wie etwa KI-Ethiker oder Prompt Engineers, während bestehende Prozesse angepasst werden müssen. Besonders kritisch ist der Bereich der Weiterbildung. Nur rund die Hälfte der Unternehmen schult ihre Mitarbeitenden systematisch im Umgang mit Gen AI, sei es bei der Bedienung, der Interpretation von Ergebnissen oder der Modellpflege. Diese Kompetenzlücke wird zunehmend zu einem strategischen Risiko, da sie verhindert, dass Investitionen in produktiven Nutzen umgewandelt werden können.

Handlungsempfehlungen für Führungskräfte

Die Studienergebnisse münden in klare Handlungsempfehlungen für Unternehmen, die Gen AI nachhaltig implementieren wollen:

• Strategie ganzheitlich denken: KI-Initiativen dürfen nicht isoliert als IT-Projekt laufen, sondern müssen alle Geschäftsbereiche und Stakeholder einbinden.
• Daten als strategisches Gut behandeln: Investitionen in Infrastruktur, Datenpflege und Standardisierung sind unerlässlich, um eine verlässliche Datenbasis zu schaffen.
• Klare Governance etablieren: Ethische Richtlinien, Transparenz und Audits sind keine bürokratische Last, sondern schaffen das notwendige Vertrauen und die Sicherheit für den autonomen Einsatz von KI.
• Kompetenzaufbau forcieren: Systematische Weiterbildungsmaßnahmen für alle Mitarbeitenden sind entscheidend, um die Akzeptanz zu fördern und das volle Potenzial der Technologie auszuschöpfen.
• Kosten und Nachhaltigkeit planen: Unternehmen sollten ihre Skalierungsstrategie sorgfältig planen, um unerwartete Kostenfallen zu vermeiden. Der Einsatz kleinerer Modelle (SLMs) kann eine kosteneffiziente Alternative darstellen. Zudem sollte der ökologische Fußabdruck systematisch erfasst und reduziert werden.

Generative KI ist im Geschäftsalltag angekommen. Doch technologische Leistungsfähigkeit allein ist nicht der Schlüssel zum Erfolg. Unternehmen, die jetzt in die Struktur, das Vertrauen und die Kompetenzen ihrer Organisation investieren, sichern sich nicht nur Effizienzgewinne, sondern auch einen nachhaltigen Innovationsvorteil. Der Mensch bleibt dabei der aktive Mitgestalter in der neuen, KI-getriebenen Arbeitswelt.