Die Analysten von Gartner prognostizieren, dass mindestens 30 Prozent der generativen KI-Projekte (GenAI) nach dem Proof of Concept (PoC) bis Ende 2025 wieder aufgegeben werden. Als Gründe führen sie insbesondere an:

• schlechte Datenqualität,

• unzureichende Risikokontrollen,

• eskalierende Kosten und

• unklaren Geschäftswert.

"Nach dem Hype des letzten Jahres warten Führungskräfte ungeduldig darauf, dass sich die Investitionen in GenAI auszahlen", erklärte Rita Sallam, Distinguished VP Analyst bei Gartner, auf dem Gartner Data & Analytics Summit in Sydney. Die Unternehmen täten sich jedoch schwer, den Wert nachzuweisen und umzusetzen. Und da der Umfang der Initiativen zunimmt, werde die finanzielle Belastung durch die Entwicklung und den Einsatz von GenAI-Modellen immer größer.

Hohe GenAI-Investitionen rechtfertigen

Eine große Herausforderung für Unternehmen besteht laut Gartner darin, die beträchtlichen Investitionen in GenAI zur Produktivitätssteigerung zu rechtfertigen. So könne es sich schwierig gestalten, diese direkt in einen finanziellen Nutzen umzusetzen. Zudem nutzten viele Unternehmen GenAI, um ihre Geschäftsmodelle zu verändern und neue Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen. "Diese Implementierungsansätze sind jedoch mit erheblichen Kosten verbunden, die zwischen fünf und 20 Millionen Dollar liegen", erklärte Sallam.

"Leider gibt es bei GenAI keine Einheitsgröße und die Kosten sind nicht so vorhersehbar wie bei anderen Technologien", so die Gartner-Analystin. "Die Höhe der Ausgaben, die Anwendungsfälle, in die Sie investieren, und die Art der Bereitstellung, die Sie wählen, bestimmen die Kosten. Egal, ob Sie mit dem Einsatz von KI den Markt verändern wollen, oder ob Sie sich eher konservativ auf Produktivitätssteigerungen oder die Erweiterung bestehender Prozesse konzentrieren - jedes Unternehmen hat ein anderes Maß an Kosten, Risiko, Variabilität und strategischer Bedeutung."

Eher taktische als strategische Investition

Unabhängig von der Ausprägung der KI-Ambitionen empfiehlt Gartner in seinem Report "Calculating the ROI on GenAI Business Model Innovation", dass Unternehmen bei GenAI weniger auf einen sofortigen Return on Investment (ROI) setzen, sondern andere Kriterien für künftige Investitionen anlegen sollten. Historisch betrachtet hätten sich viele CFOs nicht wohl dabei gefühlt, zum jetzigen Zeitpunkt für einen unbestimmten Wert in der Zukunft zu investieren, so die Analysten. Diese Abneigung könne dazu führen, dass Investitionen eher taktisch als strategisch eingesetzt werden.

GenAI schafft Business Value

Immerhin: Frühe GenAI-Anwender aus verschiedenen Branchen und mit unterschiedlichen Geschäftsprozessen berichten von einer Reihe von geschäftlichen Verbesserungen, die je nach Anwendungsfall, Art der Tätigkeit und Qualifikationsniveau der Mitarbeiter variieren, erklärt Gartner. So berichteten die Ende 2023 befragten 822 Geschäftsführer:

• ihren Umsatz im Schnitt um 15,8 Prozent gesteigert zu haben,

• ihre Kosten um durchschnittlich 15,2 Prozent reduziert zu haben, und

• die Produktivität im Mittel um 22,6 Prozent in die Höhe getrieben zu haben.

"Diese Daten sind ein wichtiger Anhaltspunkt dafür, welche Vorteile sich durch GenAI-gestützte Geschäftsmodelle für das Business ergeben können", so Sallam. Allerdings hänge dieser Wert stark von Faktoren wie dem Unternehmen, den Use Cases oder den Mitarbeitern ab, wie die Gartner-Analystin einräumte. Oftmals seien die Auswirkungen nicht sofort ersichtlich und könnten sich erst mit der Zeit einstellen. "Diese Verzögerung schmälert jedoch nicht den potenziellen Nutzen", erklärte die KI-Expertin.

Berechnung der geschäftlichen Auswirkungen

Laut Gartner können Unternehmen den direkten ROI und die Auswirkungen auf den zukünftigen Wert ermitteln, indem sie den Wert für das Business und die Gesamtkosten für die Verbesserung eines Geschäftsmodells durch GenAI analysieren.

"Diese Erkenntnisse helfen den Unternehmen, ihre Ressourcen strategisch zu verteilen und den effektivsten Weg nach vorne zu bestimmen", erklärte Sallam, Die Analysten fügte hinzu: "Erfüllen die Geschäftsergebnisse die Erwartungen oder übertreffen sie sogar, bietet sich die Gelegenheit, die Investitionen auszuweiten, indem die GenAI- Nutzung auf eine breitere Nutzerbasis ausgeweitet oder in zusätzlichen Geschäftsbereichen implementiert wird. Falls nicht, kann es notwendig sein, alternative Innovationsszenarien ins Auge zu fassen."