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Nach einer Phase großer Erwartungen zeigt sich bei vielen Unternehmen Ernüchterung über den praktischen Nutzen von Künstlicher Intelligenz. Trotz umfangreicher Investitionen lassen sich in der Breite bislang nur begrenzte wirtschaftliche Effekte feststellen. Zu diesem Ergebnis kommt eine aktuelle Befragung der Wirtschaftsprüfungsgesellschaft PwC unter 4.454 Unternehmern weltweit.
Mehr als die Hälfte der befragten Führungskräfte gab an, dass der Einsatz von KI-Systemen weder zu steigenden Umsätzen noch zu sinkenden Kosten geführt habe. Lediglich 12 % berichteten von einem gleichzeitigen Rückgang der Ausgaben bei steigenden Erlösen. Etwa 56 % sahen hingegen keine wirklich messbaren Ergebnisse. Immerhin konnten etwa ein Viertel der Unternehmen wohl Kosten reduzieren. Umgekehrt berichten nahezu ebenso viele von höheren Ausgaben, etwa durch Infrastruktur, Softwarelizenzen, Datenaufbereitung oder den Betrieb leistungsfähiger Rechenmodelle.
Die Ergebnisse relativieren damit die Versprechen vieler Anbieter, die KI-Lösungen als kurzfristige Effizienztreiber positionieren. PwC verweist allerdings auch darauf, dass sich viele Unternehmen noch in einer frühen Phase der Einführung befinden. Technisch handelt es sich dabei häufig um isolierte Anwendungen, etwa für Textgenerierung, Analyse von Kundendaten oder Automatisierung einzelner Prozessschritte, die noch nicht tief in bestehende IT-Architekturen integriert sind.
Auch die tatsächliche Verbreitung von KI bleibt begrenzt. Selbst in Bereichen mit vergleichsweise hoher Affinität zur Automatisierung, etwa Marketing, Kundenservice oder Produktentwicklung, setzt nur rund ein Fünftel der Unternehmen KI in größerem Umfang ein. Eine frühere PwC-Erhebung zeigte zudem, dass lediglich 14 % der Beschäftigten täglich mit generativer KI arbeiten.
PwC plädiert trotz der verhaltenen Resultate für weitere Investitionen und verweist auf die Notwendigkeit umfassender, unternehmensweiter KI-Strategien. Einzelne Pilotprojekte lieferten häufig keinen nachhaltigen Mehrwert, da sie technisch und organisatorisch isoliert blieben. Kritiker halten dagegen, dass genau solche Pilotprojekte dazu dienen, Risiken zu minimieren und die Leistungsfähigkeit neuer Systeme unter realen Bedingungen zu prüfen, bevor sie skaliert werden.
