Mit Daten und KI Rendite generieren

Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Praxis vieler Unternehmen nicht mehr wegzudenken. Beispiele wie KI-Agenten, frühzeitige Fehlererkennung in der Produktion oder Prozessoptimierung in der Logistik zeigen, dass KI-Anwendungen in unterschiedlichsten Unternehmensbereichen schon jetzt eingesetzt werden. Obwohl KI zunehmend als Schlüsseltechnologie anerkannt wird, bleiben nachhaltige Mehrwerte in vielen Unternehmen weiterhin aus. Zwar entstehen vielerorts ambitionierte Pilotprojekte, doch nur ein Bruchteil schafft den Übergang in die breite Anwendung und damit in die echte Wertschöpfung. Das Ergebnis ist für viele Unternehmen meist ernüchternd: Sie verfolgen eine Vielzahl an Aktivitäten, die wenig Wirkung entfalten. KI-Anwendungen werden auf diese Weise schnell zum Kostenfaktor statt zum echten Werttreiber für Unternehmen. Vor allem aber entgehen Unternehmen gewaltige Potenziale durch den ineffektiven Einsatz von KI.

Viele Projekte enden als Pilot

Eine aktuelle Befragung mit über hundert Top-Führungskräften aus unterschiedlichen Branchen, durchgeführt von Porsche Consulting in Zusammenarbeit mit dem Fraunhofer-Institut für angewandte Informationstechnik (FIT), zeichnet ein klares Bild: Nicht die technischen Grundlagen und Algorithmen begrenzen in erster Linie den Erfolg, sondern die fehlende strategische Ausrichtung, mangelnde organisatorische Verankerung, unzureichende Datenqualität und Unternehmenskultur.

95 Prozent der über einhundert befragten Führungskräfte berichten von aktiven KI-Initiativen in ihren Unternehmen. Doch nur knapp 20 Prozent der befragten Unternehmen gelingt es aktuell, KI-Anwendungen über die Pilotierungsphase hinaus in den breiten Einsatz zu bringen. Projekte werden gestartet und zeigen anfänglich Potenzial, werden dann jedoch nicht in den Regelbetrieb überführt.  Initiativen erzeugen so kurzfristig Aufmerksamkeit, entfalten aber keinen nachhaltigen Wertbeitrag für die Organisation.

Ebenso entscheidend ist, den Erfolg von KI-Initiativen zu messen. Insgesamt zeigen die Ergebnisse, dass nur 44 Prozent der Unternehmen ihren wirtschaftlichen Wertbeitrag quantitativ durch Key Performance Indicators (KPIs), wie zum Beispiel die KI-Rendite, messen. Dieses Phänomen zeigt sich noch stärker bei einem Vergleich zwischen sogenannten Mainstream-Adopter (Unternehmen, die neue Technologien erst einführen, wenn sie sich bewährt haben) und Innovatoren (Unternehmen die KI-Anwendungen sehr frühzeitig nutzen). Nur 25 Prozent der Mainstream-Adopter messen den Wertbeitrag ihrer KI-Anwendungen quantitativ. Bei den Unternehmen, die sich selbst als Innovatoren beim Thema KI sehen, liegt dieser Anteil immerhin bei knapp 70 Prozent. 

Das Problem ist offensichtlich: Wer die Wirkung seiner Initiativen nicht misst, kann diese auch nicht effektiv kontrollieren und steuern. Darüber hinaus entsteht so ein Muster hoher KI-Aktivität bei gleichzeitig begrenzter Wirkung, die aufgrund der fehlenden Transparenz potenziell zu falschen strategischen Schlussfolgerungen führen kann. 

Mangelnde Datenqualität, fehlende Kompetenz und Kultur

Viele Unternehmen stoßen auf strukturelle Hürden, welche die Skalierung von KI-Anwendungen erheblich bremsen. Die Umfrage identifiziert dabei drei Hauptbarrieren, die den nachhaltigen Erfolg von KI-Anwendungen systematisch begrenzen: Mehr als die Hälfte der Befragten nennt mangelhafte Datenqualität und fehlende Zugänglichkeit als größtes Hindernis. Besonders stark betroffen sind große Unternehmen mit einem Umsatz zwischen 25 und 50 Milliarden Euro. Dort liegt dieser Anteil bei 86 Prozent.

39 Prozent der Befragten sehen organisatorische Silos und unklare Zuständigkeiten als Hauptgrund, warum KI nicht unternehmensweit genutzt wird. Häufig entscheidet das Budget der Abteilung über die Priorität von Anwendungsfällen – und nicht der Unternehmensnutzen. So entstehen lokale Projekte, während bereichsübergreifende Anwendungen unzureichend gefördert werden. Oftmals fehlt es darüber hinaus an einer zentralen Portfolio-Steuerung von KI-Anwendungen. Dies kann zu Doppelarbeiten, ineffizientem Ressourceneinsatz und letztlich zu Projektabbrüchen führen. 

Knapp die Hälfte der Befragten nennt fehlende Kompetenzen in der Organisation als größte Barriere. Die Ergebnisse der Umfrage zeigen, dass frühzeitige Investitionen in KI-Kompetenz, eine transparente Kultur und die Befähigung der Teams entscheidend sind, um Vertrauen in Daten zu schaffen. Fehlen diese Grundlagen, scheitern KI-Initiativen meist an der Skalierung über die Pilotphase hinaus.  Fachliche Kompetenzen und eine veränderungsbereite Unternehmenskultur sind entscheidend für die Geschwindigkeit und Skalierung von KI-Initiativen. 62 Prozent nennen qualifizierte und befähigte Mitarbeitende als Top-Erfolgsfaktor für den effektiven Einsatz von KI.

Erfolgsfaktoren für wertstiftende KI-Anwendungen 

Die Umfrage macht nicht nur die zentralen Barrieren sichtbar, sie zeigt ebenso, welche vier Hebel Unternehmen nutzen können, um sie zu überwinden. 

1. Datenqualität und Zugang verbessern

Die Verfügbarkeit und Qualität der Daten bilden das Fundament für jede erfolgreiche KI-Initiative. Unternehmen, die dies erkennen, behandeln das Management ihrer Daten nicht als bloße IT-Aufgabe, sondern als strategischen Erfolgsfaktor. Die Herausforderung besteht darin, Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen so zusammenzuführen und zu ordnen, dass klare Regeln für ihren Umgang entstehen. Damit wird Data Governance nicht als bürokratischer Aufwand verstanden, sondern als Grundlage für Skalierbarkeit. Dieser Ansatz gewährleistet nicht nur die unternehmensweite Datenkonsistenz, sondern stellt sicher, dass spezifische Fachbereiche die für ihre KI-Anwendungen benötigten Daten effizient nutzen können.

2. Mehrwert konsequent messen

Ob KI langfristig wirkt, entscheidet vor allem das konsequente Messen ihres Mehrwerts. Häufig bleiben entsprechende Aktivitäten jedoch losgelöst von strategischen Zielen. So bleibt oft die notwendige Unterstützung durch die Unternehmensführung aus, um Projekte in nachhaltige Initiativen zu wandeln. Dafür ist ein grundlegender Wandel in der KPI‑Logik nötig. Sie sollten nicht ausschließlich auf finanzielle Kennzahlen fokussiert sein, sondern in eine Steuerungslogik eingebettet werden, die direkt mit strategischen Zielen verknüpft sind. Ergänzend zu klassischen Performance- und Effizienzmetriken sind zusätzliche Messdimensionen im Bereich Führung, Mitarbeiterzufriedenheit und -engagement, Kundenbegeisterung in Echtzeit sowie Innovationsgeschwindigkeit entscheidend.

3. Führung und Zusammenarbeit sicherstellen

Die Befragung zeigt: Unterstützung durch Führungskräfte ist einer der stärksten Hebel für die Skalierung von KI. Sowohl sogenannte Laggards (Nachzügler, die neue Technologien erst sehr spät übernehmen) als auch Innovatoren stimmen zu einhundert Prozent zu, dass Unterstützung durch die Führungskräfte sowie eine klare Daten- und KI-Strategie entscheidende Erfolgsfaktoren sind. Allerdings zeigt sich in der Implementierung, dass nur 52 Prozent der Innovatoren ein Problem bei der Implementierung haben. Führung ist der zentrale Faktor für KI-Erfolg. Sie schafft Akzeptanz in den Fachbereichen und verankert KI als festen Bestandteil der täglichen Arbeit und nicht als Innovationsprojekt, sondern als Standard. Aktiv involvierte Führungskräfte sorgen darüber hinaus dafür, dass Zusammenarbeit funktioniert und Teams befähigt werden. Ein befragtes Unternehmen hebt hervor, dass die hohe Sichtbarkeit interner Experten, vor allem aus dem IT-Bereich, ein zentraler Erfolgsfaktor für den Kompetenzaufbau ist. Insbesondere Schulungen mit Praxisbezug, die Einblicke in die Anwendung verschiedener Tools geben, helfen, Hemmschwellen abzubauen und die breite Akzeptanz im Arbeitsalltag zu stärken. Führungskräfte, die solche Strukturen aktiv aufbauen, können somit den Erfolg der KI-Implementierung erhöhen. 

4. Produktorientierung etablieren

Vorreiter betrachten KI nicht als lose Abfolge von Projekten, sondern denken deutlich stärker in stabilen Strukturen mit klaren Rollen und Verantwortlichkeiten. 44 Prozent von ihnen nennen eine etablierte Daten- und KI-Organisation mit klar definierten Rollen und Zuständigkeiten als zentralen Erfolgsfaktor – etwa doppelt so viele wie in der Gruppe der Mainstream-Adopter (23%). Dieser Perspektivwechsel von Projektlogik zu Produkt- und Organisationslogik ist entscheidend, um Nachhaltigkeit und Wiederverwendung zu sichern. KI wird so nicht als befristetes Experiment gesehen, sondern als fester Bestandteil des Geschäftsmodells. Ein teilnehmendes Unternehmen liefert ein praktisches Beispiel, wie dies gelingt: Es hat ein Modell entwickelt, das den gesamten Lebenszyklus eines KI‑Anwendungsfalls – von der Idee bis zur Umsetzung – abbildet und nahtlos in Ende‑zu‑Ende‑Prozesse integriert. Jede Anwendung hat einen klaren Verantwortlichen, eine kompakte Übersicht mit dem konkreten Geschäftsnutzen und wird transparent und fokussiert über einheitliche Werkzeuge nachverfolgt. So entsteht aus Einzelinitiativen ein skalierbares KI-Portfolio mit klarer Verantwortung, messbarer Wirkung und hohem Wiederverwendungsgrad. 

KI skalieren, statt sie nur zu testen

Eine nachhaltige Wertschöpfung mit KI erfordert den Übergang von isolierten Experimenten zu einer strukturierten, unternehmensweiten Vorgehensweise. Die Erfolgsformel stützt sich auf vier Kernelemente: hohe Datenqualität und guten Zugänglichkeit, konsequente Wertmessung, klare Verantwortlichkeiten und ein produktorientiertes Arbeiten. Die zentrale Frage ist daher nicht mehr, ob Künstliche Intelligenz Werte schaffen kann, sondern, ob das Unternehmen bereit ist, KI mit derselben Disziplin zu steuern, wie seine Kernprozesse. Hierzu müssen Unternehmen die Frage beantworten, wie sich KI-Anwendungen auf ihre Wertschöpfung auswirken und wie sie diese im Umkehrschluss verändern. Die KI-Reife misst sich daher nicht an der Anzahl der Piloten, sondern an der Anzahl der Wertströme, die nachhaltig in das Unternehmen wirken.