Kein Bot auf KI? Neue Studie zu GenAI zeigt Verzögerungen bei der Einführung

Die Einführung von KI-Tools erfolgt selten zentral gesteuert durch die Geschäftsleitung (28 Prozent) oder einem CIO und der IT (19 Prozent); 15 Prozent sehen die Verantwortung in den einzelnen Fachbereichen. In nur sieben Prozent liegt die Verantwortung bei einem dedizierten Chief Data oder Chief Digital Officer. Bei einem Drittel der befragten Unternehmen fällt diese Aufgabe einzelnen Mitarbeitenden zu. „In der DACH-Region wird generative KI weniger strategisch gedacht als vielmehr „einfach gemacht“. Das ermächtigt die Fachabteilungen, öffnet aber auch komplexe Fragestellungen hinsichtlich der Zugriffsrechte“, so Paul Anderie. Auch bei internen Regularien zeigt die Studie deutliche Unterschiede auf: 35 Prozent der Unternehmen gestatten nur ausgewählten Bereichen und Funktionen Zugriff auf GenAI-Tools, während in einem Drittel der Unternehmen jeder Mitarbeitende uneingeschränkten Zugriff hat. 

„Gerade die Kombination aus uneingeschränktem Zugriff für alle Mitarbeitenden und dem Fehlen einer strategischen, top-down-getriebenen Implementierung mit festgelegten Regeln und Schulungen für die Mitarbeitenden kann zu einer Schatten-KI führen. Das birgt Risiken wie Anwendungsfehler und falsche Ergebnisse, aber auch Verstöße gegen Compliance-Richtlinien oder die Data-Governance. Gleichzeitig sollte der Innovationsgeist von engagierten Mitarbeitenden nicht erstickt werden“, weiß Paul Anderie.

Tatsächlich zeigt die Studie diese Aspekte als größte Bedenken in Hinblick auf GenAI auf: In 59 Prozent der Unternehmen haben die Mitarbeitenden geringes oder sehr geringes Vertrauen in die durch GenAI-Tools erzeugten Ergebnisse, nur 7 Prozent vertrauen voll und ganz darauf. Gleichzeitig beobachtet über die Hälfte der Befragten derzeit nur geringe Produktivitätssteigerungen durch die Technologie. Anwendern ist der Nutzen der Technologie häufig noch nicht klar.

Führungspersonal (CIO, IT-Leiter, Vorstände, Geschäftsleitung, Fachbereichsleiter) hat vor allem rechtliche Bedenken über die Konsequenzen falscher KI-generierter Ergebnisse (71 Prozent) und fürchtet Haftungsrisiken gegenüber Entscheidungen durch die KI (70 Prozent). Auch unzureichende Data Governance (54 Prozent) und eigene Compliance-Vorgaben (43 Prozent) beschäftigen Führungspersonen. In Summe ist in 13 Prozent aller Unternehmen der Einsatz von generativer KI nicht zugelassen – der überwiegende Hauptgrund dafür ist mit 58 Prozent Compliance und Regulatorik. 

„Viele unserer Kunden berichten von fehlendem Wissen darüber, welche regulatorischen Bestimmungen gelten oder wie mit Datenschutzfragen umgegangen wird. Gesetze wie der EU AI Data Act bieten die Chance, klare Regeln für den Einsatz von KI-Technologien in der EU aufzustellen und Sicherheit und Vertrauen für Unternehmen zu schaffen. Auch im Unternehmen sind Richtlinien wichtig, um das Vertrauen der Mitarbeitenden in die Ergebnisqualität zu stärken und Probleme wie Data-Governance-Verletzungen zu vermeiden. Hier stehen wir in manchen Branchen jedoch noch am Anfang. Ganze 40 Prozent der befragten Handelsunternehmen kennen zum Beispiel den EU AI Data Act nicht, nur 8 Prozent arbeiten an der Umsetzung.“  

Dabei bietet vor allem die Branche Handel viele Anwendungsfelder für GenAI. Zu den Top drei Anforderungen zählen eine bessere Kundenzentrierung, mehr Agilität und Flexibilität und die Beschleunigung der Transformation. „Besonders beliebte Use Cases für Handelsunternehmen finden sich im E-Commerce und im Marketing. Beispiele sind personalisierte, KI-gestützte Produktempfehlungen, automatisch generierter Content oder Predictive Pricing“, ordnet Paul Anderie ein. „Die Branche steht GenAI aktuell jedoch noch skeptisch gegenüber, nur ein Bruchteil traut sich an die Entwicklung eigener trainierter Modelle heran.“

Ein gutes Drittel (36 Prozent) der befragten Unternehmen im Handel sieht eine gewisse Relevanz von GenAI für ihre Branche, die Restlichen schätzen die Relevanz als niedrig oder sehr niedrig ein. Zudem lässt ein im Branchenvergleich hoher Anteil von 24 Prozent aller Handelsunternehmen die Nutzung von GenAI bisher gar nicht zu. Ein Grund dafür ist das zu erwartende hohe Investment in GenAI-Projekte, deren Return on Investment aktuell noch nicht klar ist. Zudem sehen 24 Prozent die Technologie als Gefahr für das eigene Geschäftsmodell. Mit klar definierten Startprojekten und Proofs of Concepts (PoC) können Unternehmen einen Mehrwert schaffen und Erfahrungswerte sammeln, weiß beispielsweise die Baumarktkette Globus, ein Kunde der KPS AG. 

„KI ist allgegenwärtig und jeder hat bereits erste Berührungspunkte, aber der Nutzen lässt sich noch nicht genau quantifizieren, weshalb viele – nicht zuletzt aufgrund der Investitionen, die mit der Einführung von KI verbunden sind – doch noch skeptisch sind“, kommentiert Christian Becker, Fachbereichsleiter Solution Architecture, Koordination GLOBUS Holding GmbH & Co. KG. „Wir sind bewusst mit einem PoC rund um GenAI gestartet, um die Thematik griffiger zu machen, die Mehrwerte herauszuarbeiten und die ersten Schritte zu initiieren, bevor wir es in die Fachabteilungen tragen.“

„Der Einsatz von neuen Technologien führt immer dazu, dass Mitarbeiter sich – bewusst oder unbewusst – fragen, welchen Einfluss das auf sie und ihren Arbeitsplatz haben wird und somit immer eine gewisse Skepsis gegenüber den Neuerungen mitschwingt,“ so Bert Middendorb, Director E-Commerce bei GALERIA Karstadt Kaufhof GmbH i.I., über den Einsatz von GenAI.  

„Die wichtigsten Erfolgsfaktoren für die erfolgreiche Implementierung sind ein strukturiertes Vorgehen und gutes Change-Management: Man muss die Menschen mitnehmen, die aktuell für die Prozesse zuständig sind. Am Ende geht es meist weniger um die Technologie, sondern viel mehr um den Menschen dahinter. Mit unserer langjährigen Erfahrung in IT-Change-Management-Prozessen unterstützen wir Unternehmen auf ihrer GenAI-Reise. Dabei geht es zum Beispiel darum, auf allen Ebenen Bedenken ernst zu nehmen und Skepsis abzubauen: Für Mitarbeitende ist es wichtig zu verstehen, dass GenAI sie unterstützen, nicht ersetzen wird. Entscheider müssen den konkreten Wert erkennen, den die Technologie für ihre Branche und ihr Business bedeutet“, so Paul Anderie.