STUDIE

Wettbewerbsfähigkeit: Auf zu neuen Höhen

Wettbewerbsfähigkeit: Auf zu neuen Höhen

  • 91 % der Topmanager in Deutschland geben an, ihre Wachstumsziele nur mit der Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) erreichen zu können. 82 % fällt es jedoch schwer, über die Pilot-Phase hinauszukommen.
  • 86 % der deutschen Topmanager befürchten: Wenn sie ihre KI-Initiativen in den nächsten fünf Jahren nicht unternehmensweit ausrollen, droht ihnen der Konkurs.
  • Weltweit zeigt sich: Wer KI strategisch skaliert, erzielt bei gleichen Investionen eine fast dreimal so hohe Rendite wie jene Unternehmen, die nur auf vereinzelte Proof of Concepts setzen.
  • Weiterführende Analysen bestätigen, dass strategisches Skalieren drei wichtige Finanzkennzahlen um durchschnittlich 32 % erhöht.


Die Zahlen sprechen für sich

Neun von zehn der deutschen Topmanager sind der Ansicht, sie müssten künstliche Intelligenz (KI) nutzen, um ihre Wachstumsziele zu erreichen. Fast alle betrachten KI als Enabler für ihre wichtigsten strategischen Ziele. Und eine überwältigende Mehrheit meint, eine Rendite ließe sich mit KI-Investitionen nur dann erzielen, wenn man sie unternehmensweit implementiert. Acht von zehn der Befragten räumen allerdings ein, dass ihnen genau dies schwerfällt. Hinzu kommt, dass 86 % der deutschen Topmanager befürchten: Wenn sie ihre KI-Initiativen nicht innerhalb der nächsten fünf Jahren unternehmensweit nutzen, droht ihnen der Konkurs.

Es steht viel auf dem Spiel. Was also können wir von Unternehmen aus der ganzen Welt lernen, die KI erfolgreich skalieren, damit eine fast dreimal so hohe Rendite erzielen und um 30 % bessere Finanzzahlen vorweisen?

KI skalieren: Wie wichtig ist das für Ihr Unternehmen?

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Erst kapieren, dann skalieren

Wir haben weltweit mehr als 1.500 Topmanager aus Unternehmen in 16 Branchen zu folgenden Themen befragt: Inwieweit unterstützt KI die Strategie eines Unternehmens? Welche Voraussetzungen gibt es, um KI erfolgreich zu skalieren? Wie wirkt sich die erfolgreiche Skalierung finanziell aus? Das Ziel: Herauszufinden, wie Unternehmen KI nicht nur punktuell in Pilotprojekten sondern ganzheitlich integriert nutzen und daraus sogar Wettbewerbsvorteile generieren können, die sie bei der Umsetzung ihrer Wachstumsagenda unterstützen.

Unsere Studie identifiziert drei Gruppen von Unternehmen, die unterschiedlich gut darin sind, KI-Innovationen unternehmensweit zu implementieren. Wir nennen sie Proof-of-Concept-Fabriken, strategische Skalierer und Wachstumsmaschinen.

  • Betrachten Analytics als Fachthema, das für den CEO keine Rolle spielt
  • Betreiben Technologie in Silos, kontrolliert von der IT-Abteilung
  • Schaffen es nicht, Mehrwert aus Daten zu generieren
  • Haben eine unrealistische Zeiteinschätzung bezüglich der Skalierung von KI und tun sich sehr schwer mit der Umsetzung
  • Investieren in ungenügender Höhe und erzielen lediglich niedrige Renditen
  • Unserer Erfahrung nach gehören etwa 80% der Unternehmen dieser Gruppe an

  • KI genießt hohe CEO-Attention mit Advanced Analytics und Expertenteams, die sich um Probleme mit größerem Zusammenhang kümmern
  • Verfügen über multidisziplinäre Teams mit mehr als 200 Spezialisten, angeleitet von KI-Leiter, Data oder Analytics Officer
  • Trennen erfolgreich unwichtige von wichtigen Daten
  • Nutzen intelligente Automatisierung und Predictive-Reporting
  • Schaffen es, Versäumnisse in den Bereichen Digitalisierung/KI/Daten schnell aufzuholen
  • Verfügen über ein experimentierfreudiges Mindset, das die Skalierungs- und Renditechancen erhöht
  • Wir sehen 15-20% der Unternehmen in dieser Gruppe

  • Verfügen über ein tiefes Verständnis für digitale Plattformen und für eine KI, die Echtzeit-Einblicke für alle zugänglich macht und Entscheidungen beschleunigt
  • Haben eine klare Vision sowie klar definierte Verantwortlichkeiten, Metriken und Governance ohne Silos
  • Nutzen Was-wäre-wenn-Analysen für optimierte Akquisition, besseren Kundenservice und höhere Kundenzufriedenheit
  • Stärken ihr Markenimage und Vertrauen durch eine verantwortungsvolle Geschäftspraxis
  • Schaffen sich einen Wettbewerbsvorteil mit KI, mit dem sie ihre Wertschöpfung und damit auch ihre Rendite erhöhen
  • Weniger als 5% der Unternehmen befinden sich bereits auf dieser Stufe

Die große Kluft

Insgesamt haben die von uns befragten Unternehmen in den letzten drei Jahren 306 Milliarden US-Dollar für KI-Anwendungen ausgegeben. Doch die Unterschiede beim Return on Investment (ROI) sind enorm. Allein zwischen den Unternehmen in der Proof-of-Concept-Phase und den strategischen Skalierern gibt es eine Kluft von 110 Millionen US-Dollar.

„Strategische Skalierer erzielen eine fast dreimal so hohe Rendite aus ihren KI-Investitionen wie Unternehmen, die in der Proof-of-Concept-Phase verharren.“

Frédéric Brunier

Technology Strategy und Financial Services Strategy Lead für Deutschland, Österreich, die Schweiz und Russland

Digitale Dividende

Alle befragten Entscheider gaben an, mit ihren KI-Investitionen positive Renditen zu erzielen. Wir wollten wissen: Gibt es Zusammenhänge zwischen einer erfolgreichen KI-Skalierung und den wichtigsten Kennzahlen zum Markterfolg? Wie weit sind die Vorreiter allen anderen tatsächlich voraus?

Wir haben unsere Umfragedaten mit öffentlich zugänglichen Finanzzahlen kombiniert und daraus ein Modell entwickelt. Auf dieser Basis konnten unsere Data Scientists den Vorsprung der erfolgreichen skalierenden Unternehmen ermitteln.

Das Ergebnis: Hinsichtlich Unternehmenswert-Umsatz-, Kurs-Gewinn- und Kurs-Umsatz-Verhältnis stehen Vorreiter um durchschnittlich 32 % besser da als andere.

Wie man erfolgreich skaliert

Die Studie zeigt drei Erfolgsfaktoren, die strategische Skalierer von Unternehmen in der Proof-of-Concept-Phase unterscheiden:

1. KI "bewusst" vorantreiben
2. Das Daten-Grundrauschen ausblenden
3. KI als Teamsache betrachten

1. KI "bewusst" vorantreiben

Strategische Skalierer starten mehr Pilotprojekte und skalieren auch fast doppelt so viele wie Unternehmen in der Proof-of-Concept-Phase. Gleichzeitig setzen sie dafür längere Laufzeiten an: Sie gehen 65 % häufiger von einer ein- bis zweijährigen Projektdauer aus, um einen Piloten zu skalieren. So erreichen die strategischen Skalierer mit ihren Maßnahmen mehr – bei niedrigeren Investitionen. Das klingt zunächst zwar widersprüchlich. Der Grund ist jedoch, dass die Vorreiter mit klareren Absichten an das Thema herangehen sowie realistischere Erwartungen an das Timing und die dafür nötigen Voraussetzungen haben.

„KI-Innovationen können nur dann skaliert werden, wenn sie wertgestützt und eng mit der Unternehmensstratgie verzahnt sind.“

Christian Kaspar

Accenture Applied Intelligence Deutschland Lead, Österreich, die Schweiz und Russland

Erfolgreich zu skalieren, setzt Struktur und Governance voraus. Strategische Skalierer haben beides. Fast drei Viertel (71 %) von ihnen nutzen bereits ein klar definiertes Strategie- und Betriebsmodell für die Skalierung von KI-Maßnahmen. Bei den Proof-of-Concept-Unternehmen ist es nur die Hälfte.

Die strategischen Skalierer verfügen im KI-Umfeld zudem deutlich häufiger über Prozesse und Prozessverantwortliche und haben eigene Experten bestimmt, die von der Unternehmensführung unterstützt werden. Werden KI-Initiativen hingegen nicht eng mit der Unternehmensstrategie verzahnt und fehlen die Kontrollstrukturen, schreiten sie nur langsam voran. Die Folge sind interne Grabenkämpfe darüber, wer für das Thema die Verantwortung trägt. In einem solchen Fall kommt es gar nicht mehr darauf an, welche KI-Plattformen im Einsatz sind oder ob das Know-how dafür vorhanden ist: Die Anstrengungen sind von vornherein zum Scheitern verurteilt.

(K)eine Frage der Größe

Die „kleineren“ Unternehmen in unserer Studie erzielen Umsätze zwischen 1 US-Dollar und 5 Milliarden US-Dollar im Jahr. Das größte wiederum weist mehr als 30 Milliarden US-Dollar vor. Welchen Einfluss hat dies auf die Skalierung von KI-Maßnahmen? Sind die größten Unternehmen seltener erfolgreich, weil ihre Strukturen so komplex sind? Oder erreichen sie im Gegenteil sogar eine höhere Rendite, weil ihr Wertpotenzial deutlich größer ist?

Tatsächlich konnten wir keine signifikanten Unterschiede feststellen. Die Unternehmensgröße ist also für den Skalierungserfolg und die Rendite von KI-Investitionen unerheblich. Vielmehr geht es darum, die richtigen KI-Kompetenzen und das passende Mindset zu etablieren.

2. Das Daten-Grundrauschen ausblenden
„Datenprobleme sind die häufigste Ursache, warum KI-Innovationen nicht skaliert werden können.“

Andreas Braun

Managing Director Accenture Technology

97 % aller heute verfügbaren Daten sind in den letzten zehn Jahren entstanden. Bis 2025 werden es 175 Zettabyte sein. Doch das Sammeln, Speichern und Analysieren all dieser Datenmassen stellt die meisten Unternehmen vor ein großes Problem: Solche Mengen an Informationen lassen sich nur äußerst schwer bereinigen, verwalten, aktuell halten und nutzen.

Strategische Skalierer sind in der Lage, dieses „Daten-Grundrauschen“ auszublenden. Sie betrachten Stammdaten sowie Informationen aus den Bereichen Finanzen, Marketing und Kundenmanagement als geschäftskritisch und legen darauf ihren Schwerpunkt. Die strategischen Skalierer sind auch versiert darin, ihre Daten zu strukturieren und zu verwalten. Unserer Studie zufolge sind bei ihnen deutlich häufiger größere und zugleich exaktere Datensätze zu finden (61 % gegenüber 38 % bei den Proof-of-Concept-Fabriken). Zwei Drittel der strategischen Skalierer integrieren zudem standardmäßig interne und externe Datenquellen – im Vergleich zu 56 % bei den PoC-Unternehmen.

Sie setzen außerdem auf die richtigen KI-Tools für die Verwaltung ihrer Anwendungsdaten – nämlich cloudbasierte Data Lakes, Data Engineering und Data Science Workbenches sowie Daten- und Analytics-Suchwerkzeuge (60 % im Vergleich zu 47 %).

Von der Erstellung über die Aufbewahrung bis zur Nutzung: Strategische Skalierer konzentrieren sich auf jene Daten, die ihre KI-Maßnahmen unterstützen.
3. KI als Teamsache betrachten

Wer skalieren will, braucht unternehmensweit multidisziplinäre Teams, die mit den notwendigen Kompetenzen ausgestattet sind und Leadership-Support bekommen. Nur so lässt sich sicherstellen, dass die Maßnahmen zur Unternehmensvision passen. Bei den strategischen Skalierern werden diese Teams zumeist von einem Chief AI, Data oder Analytics Officer geleitet. Sie bestehen aus Data Scientists, Datenmodellierern, Spezialisten für Machine Learning und KI, Visualisierungsexperten sowie Fachleuten für Datenqualität, Schulungen, Kommunikation und mehr.

92%
der strategischen Skalierer setzen auf multidisziplinäre Teams

Das Signal: Skalierung spielt hier eine strategisch entscheidende Rolle. Diese klare Botschaft beschleunigt den kulturellen Wandel und die nötigen Änderungen im täglichen Verhalten. Im Gegensatz dazu verlassen sich die Proof-of-Concept-Fabriken häufiger auf Einzelkämpfer aus dem IT-Bereich, die KI-Maßnahmen vorantreiben sollen.


Wachstumsmaschinen passen sich dynamisch an.

Unsere Studie identifiziert drei Stellschrauben, mit denen Unternehmen schneller an ihr Ziel gelangen können: einer datengetriebenen Kultur nämlich, in der KI exponentiell zur Wertschöpfung beiträgt.

  Auf Investitionen fokussieren statt auf die Rendite
  Skalierung mit einer "Plattform-Denke" angehen
  Vertrauen schaffen durch verantwortungsvolle KI

Wettbewerbsfähigkeit: Auf zu neuen Höhen

Informationen darüber, “WAS” KI ist, gibt es wie Sand am Meer. Um mit KI einen Wettbewerbsvorteil zu generieren, müssen Unternehmen aber auch das „WIE“ verstehen. Mit der zunehmenden Nutzung von KI lernen wir auch darüber immer mehr:

Es geht nicht nur um TEMPO

Sondern darum, bewusst in die angestrebte Richtung zu steuern.

Es geht nicht nur um GELD

Sondern darum, an den richtigen Stellen zu investieren – mit dem Ziel, große Veränderungen anzustoßen.

Es geht nicht nur um MEHR DATEN

Sondern darum, zielgerichtet und pragmatisch in die relevanten Daten zu investieren, um so wichtige Erkenntnisse zu ermöglichen.

Es geht nicht nur um EINZELKÄMPFER

Sondern darum, multidisziplinäre Teams mit den richtigen Fähigkeiten aufzusetzen.

Die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz nehmen exponentiell zu. Wer sie unternehmensweit nutzen will, hat es nicht mit einem einmaligen Projekt zu tun, sondern mit einer Reise. Die Unternehmen, die bei jeder Etappe dazulernen, werden schaffen, künstliche Intelligenz als selbstverständlichen Bestandteil in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren und so ihre die Produktivität und Effektivität zu erhöhen.

Das Ergebnis: ein regelrecht industrialisiertes, "maschinelles" Wachstum. Es basiert auf einer unanfechtbaren Wettbewerbsfähigkeit in so umfassenden Bereichen wie organisatorischer Effektivität über das Markenimage bis hin zum Vertrauen in das Unternehmen.


Zur Forschungsmethodik

Im Rahmen der Studie haben wir 1.500 Topmanager von Unternehmen aus 12 Ländern mit einem Jahresumssatz von mindestens 1 Milliarde US-Dollar untersucht. Das Ziel: Die Ermittlung von Erfolgsfaktoren für die Skalierung von KI-Maßnahmen.

Ketan Awalegaonkar

Managing Director, Accenture Applied Intelligence, Strategy and Consulting Lead


Robert Berkey

MANAGING DIRECTOR, ACCENTURE APPLIED INTELLIGENCE


Greg Douglass

Senior Managing Director – Accenture Strategy, Communications, Media & Technology lead


Athena Reilly

Managing Director – Accenture Strategy, CFO & Enterprise Value

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Das Wichtigste in Kürze

Lesezeit: 20 Minuten

Die Studie

Die Studie mit Topmanagern aus der ganzen Welt skizziert drei Erfolgsfaktoren für die KI-Skalierung

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