The State of AI in the Enterprise

Seit der Veröffentlichung von ChatGPT vor zweieinhalb Jahren haben sich Führungskräfte aus der Wirtschaft Gedanken darüber gemacht, wie sich KI auf ihre Unternehmen auswirken würde. Seitdem hat KI Einzug in die überwiegende Mehrheit der Unternehmen gehalten: 94 % der Befragten unserer Umfrage nutzen KI in irgendeiner Form. Allerdings teilen sich die Unternehmen, die KI einsetzen, gleichmäßig auf in diejenigen, die sich selbst als „Anfänger” in der KI-Einführung betrachten, und diejenigen, die KI in mehreren Anwendungsfällen auf sinnvollere Weise einsetzen.

Für Unternehmen, die in der Einführung von KI bereits weiter fortgeschritten sind, beginnt KI nun, eine wirklich messbare Produktivitätssteigerung zu erzielen. Unsere Umfrage zeigt, dass Unternehmen, die sich selbst als Vorreiter bei der Einführung von KI betrachten, eine Produktivitätssteigerung von 37 % durch KI erzielen. Als Beispiel dafür, wie diese führenden Unternehmen über den ROI von KI denken, erklärte ein IT-Leiter eines Technologieunternehmens: „Wir bewerten Modelle vor der Einführung rigoros anhand unserer eigenen Benchmarks. Im Kundenservice erzielte GPT-4 bei Tests mit unseren historischen Ticketdaten eine Genauigkeit der Absichtserkennung von 92 % gegenüber 84 % bei Alternativen. Dieser Vorsprung von 8 Prozentpunkten führte zu jährlichen Einsparungen von 1,2 Millionen US-Dollar durch weniger Eskalationen.“

Zeitersparnis ist der unmittelbarste und am einfachsten quantifizierbare Vorteil. Unternehmen gewinnen durch die Automatisierung routinemäßiger Verwaltungsaufgaben, von der Dateneingabe und Dokumentenverarbeitung bis hin zur Terminplanung und Berichterstellung, erhebliche Mitarbeiterkapazitäten zurück. Die Beschleunigung der Informationsbeschaffung und -synthese ist besonders wertvoll für Wissensarbeiter, die nun innerhalb von Sekunden statt Stunden auf relevante Erkenntnisse zugreifen können. Optimierte Genehmigungsworkflows und Entscheidungsprozesse beseitigen Engpässe, die zuvor wichtige Maßnahmen verzögert haben. Am bedeutendsten ist vielleicht, dass KI-Systeme durch Fehlervermeidung Nacharbeiten reduzieren und sicherstellen, dass Aufgaben auf Anhieb korrekt ausgeführt werden.

Kostensenkungen ergeben sich natürlich aus diesen Zeitersparnissen, gehen aber über die reine Arbeitseffizienz hinaus. Geringere Betriebskosten durch automatisierte Prozesse führen direkt zu verbesserten Margen. Die Kosten für den Kundenservice sinken, da KI-gestützte Self-Service-Funktionen Routineanfragen und -transaktionen bearbeiten. Fehlerbedingte Kosten – von Gewährleistungsansprüchen bis hin zu Compliance-Strafen – sinken, da KI-Systeme einheitliche Regeln anwenden und potenzielle Probleme erkennen, bevor sie sich auf Kunden auswirken. Eine effizientere Ressourcenzuweisung stellt sicher, dass Kapital- und Betriebsausgaben maximale Renditen erzielen.

Verbesserungen der Kundenzufriedenheit stellen eine weniger direkte, aber ebenso wichtige Dimension der Auswirkungen von KI dar. Verbesserte Kundenerlebnisse fördern die Loyalität und Kundenbindung in einer Weise, die mit traditionellen Ansätzen nicht zu erreichen ist. Personalisiertere Interaktionen und Empfehlungen schaffen ein Gefühl von Verständnis und Wert, das generischen Erlebnissen fehlt. Eine schnellere Lösung von Anfragen und Problemen reduziert den Aufwand und die Frustration der Kunden. Eine konsistente Servicequalität über alle Kanäle hinweg beseitigt unzusammenhängende Erlebnisse, die das Vertrauen untergraben. Am beeindruckendsten ist vielleicht, dass die proaktive Identifizierung und Lösung von Problemen potenzielle negative Erfahrungen in Beweise für die Kompetenz und Sorgfalt des Unternehmens verwandeln kann.

Das Umsatzwachstum vervollständigt das Bild der geschäftlichen Auswirkungen von KI. Durch eine effektivere Ansprache und Konversion von Interessenten entstehen Umsatzvorteile, da KI-Systeme die vielversprechendsten Chancen identifizieren und die Ansätze entsprechend anpassen. Ein besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse und -präferenzen führt zu mehr Cross-Selling und Upselling. Die geringere Kundenabwanderung ist sowohl auf verbesserte Erfahrungen als auch auf die frühzeitige Erkennung gefährdeter Kundenbeziehungen zurückzuführen. Die beschleunigte Entwicklung neuer Einnahmequellen – ermöglicht durch KI-gestützte Marktanalysen und Produktentwicklung – schafft Wachstumschancen, die sonst möglicherweise unentdeckt geblieben wären.

1. KI ist zu einer grundlegenden Geschäftsfähigkeit geworden, die von 94 % der Unternehmen in irgendeiner Form genutzt wird.
2. Frühe Anwender von KI verzeichnen erhebliche Produktivitätssteigerungen mit zweistelligen Wachstumszahlen.
3. KI-Agenten gewinnen zunehmend an Bedeutung und helfen Unternehmen, effizienter zu arbeiten und Innovationen schneller voranzutreiben.
4. Die Mehrheit der Unternehmen ist der Meinung, dass KI die Wettbewerbsdynamik verändert, neue Vorteile schafft und traditionelle Geschäftsmodelle auf den Kopf stellt.
5. Unternehmen setzen mehrere KI-Modelle und -Agenten ein, um ihre Betriebsabläufe zu unterstützen, wobei diejenigen, die eine größere Vielfalt nutzen, tendenziell größere Produktivitätssteigerungen erzielen.
6. Datensicherheit und Governance haben bei der Bewertung von KI-Plattformen höchste Priorität, doch viele Unternehmen hinken bei der Entwicklung einer Governance-Strategie für KI noch hinterher.

Der Bericht hebt eine klare Trennung zwischen Unternehmen hervor, die KI strategisch eingeführt haben, und solchen, die sich noch in einer frühen Phase der Einführung befinden. Er bietet einen Rahmen für Unternehmen, um ihre KI-Reife zu bewerten und voranzutreiben, da KI-Investitionen weiter zunehmen und in den kommenden Jahren erhebliche Renditen erwartet werden.

Die Investitionsmuster deuten darauf hin, dass Unternehmen die strategische Bedeutung von KI erkennen und entsprechend Ressourcen bereitstellen. Da 90 % der Befragten planen, ihre KI-Ausgaben im nächsten Jahr zu erhöhen, und Prognosen zufolge 25 % der Geschäftsprozesse innerhalb von drei Jahren durch KI ergänzt werden sollen, ist die Entwicklung offensichtlich. Die erwartete Verbesserung des ROI von derzeit durchschnittlich 10 % auf 30 % innerhalb von drei Jahren deutet darauf hin, dass die geschäftlichen Auswirkungen von KI in den kommenden Jahren weiter erheblich zunehmen werden.

Für Unternehmen, die das transformative Potenzial der KI nutzen möchten, ergeben sich mehrere Erfordernisse:

Erstens: Entwicklung einer umfassenden KI-Strategie, die auf die Unternehmensziele abgestimmt ist. Diese Strategie sollte hochwertige Anwendungsfälle identifizieren, klare Erfolgskennzahlen festlegen und einen Fahrplan für die Umsetzung erstellen, der schnelle Erfolge mit längerfristigen Transformationsinitiativen in Einklang bringt.

Zweitens: Aufbau von Fähigkeiten zur Bereitstellung und Verwaltung mehrerer KI-Modelle und -Agenten. Dazu gehören die technische Infrastruktur für die Modellintegration, Organisationsstrukturen für eine effektive Überwachung sowie Prozesse für kontinuierliche Verbesserung und Anpassung.

Drittens sollten robuste Governance-Rahmenwerke eingerichtet werden, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI zu gewährleisten. Diese Rahmenwerke sollten Datensicherheit, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, ethische Überlegungen und Transparenzanforderungen berücksichtigen, die der Branche und dem Risikoprofil des Unternehmens angemessen sind.

Viertens sollte die Belegschaft auf die Zusammenarbeit mit KI-Systemen vorbereitet werden. Dazu gehören technische Schulungen für Spezialisten, eine breitere Aufklärung über die Möglichkeiten und Grenzen von KI sowie Initiativen zum Veränderungsmanagement, um Bedenken auszuräumen und Begeisterung für KI-gestützte Arbeit zu wecken.

Schließlich sollten erfolgreiche Implementierungen skaliert werden, um die geschäftlichen Auswirkungen zu maximieren. Dies erfordert systematische Ansätze zur Identifizierung von Expansionsmöglichkeiten, zum Wissenstransfer innerhalb der Organisation und zur kontinuierlichen Messung und Kommunikation der Ergebnisse.

Die Wettbewerbslandschaft wird durch KI neu gestaltet. Unternehmen, die diesen Wandel hin zu einem KI-orientierten Ansatz erkennen und entschlossen handeln, werden die nächste Ära der Unternehmensleistung prägen. Diejenigen, die zögern, könnten sich einem wachsenden Wettbewerbsnachteil gegenübersehen, da die KI-Fähigkeiten weiter voranschreiten und noch stärker in die Geschäftswelt integriert werden.

It has been two and a half years since the release of ChatGPT inspired business leaders to consider how AI would impact their enterprises. Since then, AI has made its way into the vast majority of organizations, with 94% of our survey respondents using AI in some capacity. However, organizations using AI are split evenly between those that consider themselves in the “early stage” of AI adoption and those using AI in more meaningful ways across multiple use cases.

For those companies further along in their AI adoption journey, AI is starting to deliver truly measurable productivity. Our survey reveals that the companies that consider themselves on the leading edge of AI adoption are seeing 37% productivity improvements from AI. As an example of how these leading-edge companies are thinking about AI ROI, an IT director at a technology firm elaborated, “We rigorously evaluate models against our proprietary benchmarks before deployment. For customer service, GPT-4 achieved 92% intent recognition accuracy versus 84% for alternatives when tested against our historical ticket data. This 8-point advantage translated to $1.2M annual savings in reduced escalations.ˮ

Time savings represents the most immediate and easily quantifiable benefit. Organizations are recapturing significant employee capacity through automation of routine administrative tasks, from data entry and document processing to scheduling and reporting. The acceleration of information retrieval and synthesis is particularly valuable for knowledge workers, who can now access relevant insights in seconds rather than hours. Streamlined approval workflows and decision processes eliminate bottlenecks that previously delayed critical actions. Perhaps most significantly, AI systems are reducing rework through error prevention, ensuring tasks are completed correctly the first time.

Cost reductions flow naturally from these time savings but extend beyond simple labor efficiency. Lower operational expenses from automated processes translate directly to improved margins. Customer service costs decrease as AI-powered self-service capabilities handle routine inquiries and transactions. Error-related expenses — from warranty claims to compliance penalties — decline as AI systems apply consistent rules and identify potential issues before they impact customers. More efficient resource allocation ensures that capital and operational expenditures generate maximum returns.

Customer satisfaction improvements represent a less direct but equally important dimension of AIʼs impact. Enhanced customer experiences are driving loyalty and retention in ways that traditional approaches canʼt match. More personalized interactions and recommendations create a sense of understanding and value that generic experiences lack. Faster resolution of inquiries and issues reduces customer effort and frustration. Consistent service quality across channels eliminates the disjointed experiences that erode trust. Perhaps most impressively, proactive issue identification and resolution can transform potential negative experiences into demonstrations of organizational competence and care.

Revenue growth completes the picture of AIʼs business impact. Top-line benefits are emerging through more effective targeting and conversion of prospects, as AI systems identify the most promising opportunities and tailor approaches accordingly. Increased cross-selling and upselling result from more sophisticated understanding of customer needs and preferences. Reduced customer churn stems from both improved experiences and early identification of at-risk relation-ships. The accelerated development of new revenue streams — enabled by AI-powered market analysis and product development — creates growth opportunities that might otherwise remain undiscovered.

1. AI has become a fundamental business capability, with 94% of organizations using it in some way.
2. Early adopters of AI are experiencing significant productivity gains, with double-digit growth numbers.
3. AI agents are becoming increasingly important, helping businesses run more efficiently and innovate faster.
4. The majority of companies believe AI is changing competitive dynamics, creating new advantages and disrupting traditional business models.
5. Organizations are using multiple AI models and agents to support their operations, with those using a greater variety tend to see bigger productivity gains.
6. Data security and governance are top priorities when evaluating AI platforms, but many companies are still behind in developing a governance strategy for AI.

The report highlights a clear division between organizations that have strategically embraced AI and those that are still in the early stages of adoption. It provides a framework for organizations to assess and advance their AI maturity, as AI investment continues to accelerate with expectations of substantial returns in the coming years.

Investment patterns suggest that organizations recognize AIʼs strategic importance and are committing resources accordingly. With 90% of respondents planning to increase AI spending next year and projections indicating that 25% of business processes will be AI-augmented within three years, the trajectory is evident. The anticipated improvement in ROI from current aver-ages of 10% to 30% within three years indicates that AIʼs business impact will continue to grow substantially in coming years.

Several imperatives emerge for organizations seeking to capitalize on AIʼs transformative potential:

First, develop a comprehensive AI strategy aligned with business objectives. This strategy should identify high-value use cases, establish clear success metrics, and create a roadmap for implementation that balances quick wins with longer-term transformational initiatives.

Second, build capabilities to deploy and manage multiple AI models and agents. This includes technical infrastructure for model integration, organizational structures for effective oversight, and processes for continuous improvement and adaptation.

Third, establish robust governance frameworks to ensure responsible AI use. These frameworks should address data security, regulatory compliance, ethical considerations, and transparency requirements appropriate to the organizationʼs industry and risk profile.

Fourth, prepare the workforce for collaboration with AI systems. This includes technical training for specialists, broader education about AI capabilities and limitations, and change management initiatives to address concerns and build enthusiasm for AI-augmented work.

Finally, scale successful implementations to maximize business impact. This requires systematic approaches to identifying expansion opportunities, transferring knowledge  across the organization, and continuously measuring and communicating results.

The competitive landscape is being reshaped by AI. Organizations that recognize this shift to an AI-first approach and act decisively will define the next era of business performance. Those that hesitate may find themselves facing a growing competitive disadvantage as AI capabilities continue to advance and become even more embedded in business.