Angesichts der erwarteten weltweiten Ausgaben für Künstliche Intelligenz (KI) – Gartner prognostiziert 644 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025, ein Anstieg von 76,4 % gegenüber 2024 – betrachten Unternehmen KI zunehmend als existenzielle Notwendigkeit. Aber was genau erhoffen sich Unternehmen, wenn sie in KI investieren?
In Zusammenarbeit mit Forrester sind wir dieser Frage nachgegangen. Dafür haben wir im Rahmen einer Doppelblind-Studie 400 Entscheidungsträger befragt, die in ihren Unternehmen für KI- und Cloud-Strategien verantwortlich sind. Zu den Befragten gehören Geschäftsführer, stellvertretende Geschäftsführer und Führungskräfte aus den Bereichen Technologie, Finanzdienstleistungen, Medien, Einzelhandel, Fertigung und Gesundheitswesen.
Ziel dieser Untersuchung war es, zu ermitteln, wie Unternehmen kurz- und langfristig mit KI-Workflows und -Tools umgehen. Der Fokus lag dabei auf kundenorientierten Anwendungen, da hier die Erwartungen am höchsten sind. Der Stand von Enterprise-KI: Erfahrungen sammeln und Risiken managen (ein Forrester OSNAP-Bericht) hat gezeigt, dass KI heute in allen Branchen und Regionen eine strategische Notwendigkeit darstellt.
Um die Bedeutung dieser Ergebnisse zu verstehen, betrachten wir im Detail, welche Faktoren sie beeinflussen, was die derzeitige Akzeptanzlage prägt und welche nächsten Schritte Unternehmen und Entwicklungsteams unternehmen können, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
KI definiert den Wettbewerb
Daten von Forrester zeigen, dass 76 % der Unternehmen KI-Lösungen und -Anwendungen einsetzen, um das Kundenerlebnis zu verbessern, 71 % zur Stärkung der Kundenbindung und 76 % zur Steigerung der betrieblichen Effizienz. Diese Bereiche sind die Haupttreiber von Umsatzwachstum und Wettbewerbsvorteilen.
Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, sind besser positioniert, um:
- sich durch das Kundenerlebnis zu differenzieren
- Marktanteile zu gewinnen und zu halten
- Innovationszyklen zu beschleunigen
- operative Hebelwirkungen freizusetzen
- sich gegen zukünftige Disruptionen abzusichern
Durch das Kundenerlebnis differenzieren
Personalisierte Services oder Empfehlungen, schnellere Abläufe dank Automatisierung und intelligente Service-Lösungen verbessern direkt das Kundenerlebnis – den laut Forrester wichtigsten Treiber für KI-Investitionen. In hart umkämpften Märkten ist die Qualität der Kundeninteraktionen der entscheidende Faktor für die Kundenbindung.
Marktanteile gewinnen und halten
Durch die Einbettung generativer KI und anderer KI-Funktionen in die Customer Journey schaffen Unternehmen ein nachhaltig besseres Kundenerlebnis, das für Wettbewerber nur schwer zu replizieren ist. Dies erhöht nicht nur die Kundenbindung, sondern steigert für Kunden auch die Hürden im Falle eines Anbieterwechsels.
Innovationszyklen beschleunigen
Unternehmen, die KI einsetzen, können neue Produkte und Dienstleistungen schneller auf den Markt bringen, insbesondere wenn sie fortschrittliche Funktionen wie prozedurale Inhaltserstellung, visuelle Suche und prädiktive Analysen integrieren. In Branchen, in denen die Markteinführungszeit direkt mit Marktanteilen korreliert, ist dies ein entscheidender Vorteil.
Operative Hebelwirkungen freisetzen
KI-gestützte Effizienz, sei es durch die Automatisierung von Prozessen oder die Erweiterung der Fähigkeiten der Mitarbeiter, führt zu geringeren Kosten, einer schnelleren Skalierung und der Möglichkeit, Ressourcen für höherwertige Aufgaben einzusetzen.
Sich gegen zukünftige Disruptionen absichern
Wie Forrester feststellt, messen Unternehmen den Erfolg von KI nicht nur an der Effizienz, sondern auch an den Auswirkungen auf langfristigen Umsatz und Customer Lifetime Value. Unternehmen, die zögern, laufen Gefahr, von Wettbewerbern überholt zu werden, die KI als grundlegende Fähigkeit integrieren.
Aus Sicht der Entwickler bedeutet dieser Wandel, dass KI nun untrennbar mit den zentralen Geschäftsergebnissen verbunden ist. Der Code, der KI antreibt, hat direkten Einfluss auf Kennzahlen wie Customer Lifetime Value und Nettokundenbindung. Dies macht Zuverlässigkeit, Skalierbarkeit und Ethik im KI-Design wichtiger denn je.
Bewährte Anwendungsfälle und die nächste Innovationswelle
Forrester betont, dass die am weitesten verbreiteten KI-Anwendungsfälle diejenigen sind, die sich direkt auf die Kundenkontaktpunkte auswirken: Personalisierung (53 %), Automatisierung von Kundendienstlösungen (53 %) und Beantwortung von Kundenanfragen (52 %). Diese Anwendungsfälle sind so wichtig, weil sie unmittelbare und messbare Ergebnisse liefern.
Eine Empfehlungs-Engine, die die Konversionsrate steigert, oder ein Chatbot, der die Abwanderung reduziert, lassen sich von der Unternehmensleitung viel leichter rechtfertigen als abstrakte KI-Initiativen mit unklarem Return on Investment (ROI). Für Unternehmen und ihre Entwicklungsteams bedeutet diese Schwerpunktsetzung einen anhaltenden Bedarf an Systemen, die skalierbar sind, Echtzeitdaten verarbeiten und die Latenz bei Kundeninteraktionen minimieren können.
Die richtige Technologie entscheidet über Sieg oder Niederlage im KI-Rennen
Unternehmen versuchen, sich diese mächtige KI-Welle zunutze zu machen. Es gibt viele Geschichten über KI-Fallstricke und -Fehlschläge, daher ist ein durchdachter und bewusster Ansatz erforderlich, um eine Erfolgsgeschichte zu schreiben.
Oft empfiehlt es sich, mit etablierten Anwendungsfällen zu beginnen, die schnelle Erfolge versprechen, beispielsweise einem KI-Chatbot. Dies trägt dazu bei, grundsätzliches Vertrauen in die KI-Strategie aufzubauen und interne KI-Kompetenzen zu entwickeln.
Dieses Vertrauen wiederum öffnet die Tür zu komplexeren oder spezifischeren KI-Implementierungen, die besser auf das jeweilige Unternehmen zugeschnitten sind und je nach Branche sehr unterschiedlich ausfallen können. Beispiele:
Einzelhandel und Reisebranche konzentrieren sich auf Personalisierung und visuelle Suchfunktionen, um das Kundenerlebnis zu verbessern.
Finanzdienstleister legen einen höheren Wert auf Automatisierung und Betrugserkennung.
Gesundheitswesen und Life Sciences setzen KI vorsichtiger ein, weil sie Innovationen gegen strikte Compliance und Risikomanagement abwägen.
Abgesehen von diesen etablierten Anwendungsfällen steigt die allgemeine Experimentierfreudigkeit. Fast die Hälfte der Unternehmen (46 %) experimentieren derzeit mit prozeduraler Inhaltserstellung, 40 % testen visuelle Suchfunktionen und 37 % beschäftigen sich mit Gesichtserkennung.
Diese Projekte sind entscheidend, da die Erkenntnisse aus heutigen Tests die Wettbewerbsfähigkeit von morgen sichern können. Denken Sie daran, wie sich das mobile Einchecken im Hotelgewerbe von einer Neuheit zu einer Notwendigkeit entwickelt hat. Unternehmen, die Entwicklungsteams dazu ermutigen, neue Technologien zu erproben, sind besser auf das gewaltige Wachstum von KI-basierten Tools und Lösungen vorbereitet.
Risiko, Sicherheit und Reputation: die versteckten Kosten von KI
Die Studie bringt auch einige ernüchternde Wahrheiten ans Licht. Insgesamt 63 % der Befragten nennen Sicherheitsbedenken als größtes Hindernis, 55 % sorgen sich um die Einhaltung von Vorschriften und fast die Hälfte (45 %) befürchtet Reputationsschäden, wenn KI-Lösungen nicht die Erwartungen erfüllen.
Aus technischer Sicht unterstreichen diese Zahlen die Notwendigkeit, Governance-Rahmenwerke zu etablieren, die Folgendes umfassen:
- Sicherung von Daten-Pipelines, um Datenlecks zu verhindern
- Modellüberwachung zur Erkennung von Abweichungen oder Verzerrungen
- Testprotokolle, die die Produktionsbedingungen widerspiegeln
Die Minderung dieser Risiken geht jedoch über technische Sicherheitsmaßnahmen hinaus.
Unternehmen können davon profitieren, ganzheitlich über Risikomanagement nachzudenken. Denn für Sicherheit ist nicht nur eine abgesicherte Infrastruktur erforderlich, sondern auch klare Richtlinien für den Umgang mit Daten sowie regelmäßige Audits, um Schwachstellen zu erkennen, bevor dies Angreifern gelingt. Die Einhaltung von Vorschriften erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Entwicklungsteams, Rechtsteams und Regulierungsexperten, um sicherzustellen, dass die Modelle den sich weiterentwickelnden regionalen und Branchenstandards entsprechen. Das Reputationsrisiko erfordert darüber hinaus Transparenz und Rechenschaftspflicht.
Unternehmen, die nachvollziehbar erklären können, wie ihre KI-Systeme Entscheidungen treffen, und die nachweisen können, dass dies fair geschieht, sind weitaus weniger anfällig für Gegenreaktionen, falls Probleme auftreten. Mit anderen Worten: Unternehmen entwickeln nicht einfach nur Modelle, sie implementieren vielmehr geschäftskritische Systeme, in denen sich die Integrität des Unternehmens widerspiegelt.
Risikominderung bedeutet also, technische Disziplin mit organisatorischem Verantwortungsbewusstsein zu verbinden, damit das Streben nach Innovation nicht auf Kosten von Sicherheit, Compliance oder Vertrauen geht.
Überwindung von Integrationshindernissen
Unternehmen setzen sicherheitshalber auf mehrere Technologieansätze. Laut Forrester ist die Akzeptanz von Cloud-nativen Technologien (81 %), Open-Source-KI (72 %) und verwalteten KI-Diensten (77 %) hoch. Dennoch nennen 55 % der Unternehmen noch immer Technologie- und Plattformlücken als größte Herausforderung.
Diese Dualität spiegelt eine Realität wider, die Entwickler nur zu gut kennen: Die Tools sind da, aber die Integration erweist sich als schwierig, denn proprietäre APIs, fragmentierte Ökosysteme und uneinheitliche Compliance-Anforderungen verlangsamen den Fortschritt. Unternehmen, die flexible hybride Architekturen aufbauen, indem sie Open-Source-Innovationen, verwaltete Dienste für Skalierung und Edge-Bereitstellungen für Latenz-optimierte Anwendungen nutzen, gelingt es häufiger, diese Hürde zu überwinden.
Wenn Unternehmen eine weltweite Einführung von KI in naher Zukunft anstreben, benötigen sie mehr als nur eine Cloud-Infrastruktur. Sie brauchen Partner, die in verschiedenen Regulierungsräumen agieren, lokale Datenresidenz unterstützen und eine konsistente Performance bieten.
In den Daten von Forrester stehen spezialisierte KI-Anbieter als bevorzugte Partner an erster Stelle. Dies zeigt sich auch in der Praxis: Unternehmen wünschen sich Anbieter, welche globale Reichweite mit fundierten technischen Fachkenntnissen kombinieren.
Fünf Schritte, die Unternehmen schon heute umsetzen können
An einem lässt die Forrester-Studie keinen Zweifel: KI wird auch in Zukunft ein entscheidender Faktor sein, und der Erfolg von Unternehmen hängt davon ab, wie es ihnen gelingt, Chancen zu nutzen und Risiken zu bewältigen. Basierend auf den Ergebnissen der Befragung finden Sie hier fünf praktische Schritte, die Sie schon heute umsetzen können:
- KI im Kundennutzen verankern. Jede Implementierung sollte direkt mit messbaren Verbesserungen in den Bereichen Kundenerlebnis, Kundenbindung oder Umsatz verbunden sein.
- Geschwindigkeit und Governance in Einklang bringen. Handeln Sie schnell, aber stellen dabei sicher, dass Compliance, Tests und Überwachung von Beginn an in den Entwicklungszyklus integriert werden.
- In flexible Architekturkonzepte investieren. Vermeiden Sie Lock-in-Effekte, indem Sie Open-Source-, Cloud-native und verwaltete KI-Dienste strategisch kombinieren.
- Partner mit Bedacht auswählen. Suchen Sie nach Anbietern, die globale Reichweite, lokale Compliance-Expertise und bewährte Zuverlässigkeit bieten.
Betrachten Sie Experimente als Investitionen in Forschung und Entwicklung. Anstatt Pilotprojekte isoliert durchzuführen, sollten sie die gewonnenen Erkenntnisse in langfristige KI-Roadmaps integrieren.
Die nächste KI-Ära definieren
Die Forrester-Studie bestätigt, was viele bereits beobachtet haben: KI ist heute ein zentraler Bestandteil von Unternehmensstrategien. Die Zahlen zeigen aber auch eine Spannung zwischen Versprechen und Risiko.
Entwickler, Architekten und Geschäftsführer sollten sich darüber im Klaren sein, dass die KI-Entwicklung von heute sich nicht nur auf Anwendungen, sondern auch auf Kundenerlebnisse und den zukünftigen Ruf der Marke auswirken wird. Unternehmen, die KI konsequent auf den Kundennutzen ausrichten, flexible Technologiestrategien verfolgen und Partnerschaften zur Skalierung eingehen, werden das KI-Zeitalter nicht nur passiv erleben, sondern aktiv mitgestalten.
Mehr erfahren
Wenn Sie mehr über den Stand von Enterprise-KI erfahren möchten, lesen Sie den vollständigen Bericht.
Tags
