Eine Studie von PwC zeigt, dass der Großteil der KI-Wertschöpfung auf eine kleine Gruppe von Unternehmen entfällt. 74 Prozent des Potenzials liegen bei nur 20 Prozent der Unternehmen. Entscheidend ist dabei der Fokus auf Wachstum statt reiner Effizienzsteigerung.
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Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich
Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz ist in vielen Unternehmen angekommen, doch die wirtschaftlichen Ergebnisse bleiben oft hinter den Erwartungen zurück. Laut der aktuellen AI Performance Study von PwC gelingt es nur einer kleinen Gruppe von Unternehmen, KI in messbaren Geschäftserfolg zu übersetzen. Für die Untersuchung wurden 1.217 Führungskräfte aus 25 Branchen weltweit befragt.
Zentrales Ergebnis der Studie ist die ungleiche Verteilung des wirtschaftlichen Nutzens: 74 Prozent des KI-Wertschöpfungspotenzials entfallen auf lediglich 20 Prozent der Unternehmen. Diese Gruppe nutzt KI gezielt zur Transformation ihres Geschäftsmodells und zur Erschließung neuer Umsatzquellen.
KI-Vorreiter sind 2,6-mal häufiger der Ansicht, dass KI ihr Geschäftsmodell grundlegend verändert. Zudem setzen sie die Technologie zwei- bis dreimal häufiger ein, um Wachstumschancen zu identifizieren, etwa durch Kooperationen über Branchengrenzen hinweg.
„Viele Unternehmen experimentieren mit KI, aber nur wenige erzielen dabei messbare finanzielle Ergebnisse. Die Vorreiter richten KI konsequent auf Wachstum aus und schaffen die Voraussetzungen, um die Technologie skalierbar und verlässlich umzusetzen“,
kommentiert Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich.
Ein wesentlicher Unterschied liegt in der Art der Implementierung. Während viele Unternehmen KI in bestehende Prozesse integrieren, gestalten die führenden 20 Prozent ihre Arbeitsabläufe deutlich häufiger neu.
Diese Unternehmen setzen stärker auf strukturelle Veränderungen und kombinieren den KI-Einsatz mit Investitionen in grundlegende Voraussetzungen. Dazu zählen insbesondere Datenqualität, Governance-Strukturen und Vertrauen in die Technologie.
KI-Vorreiter treffen laut Studie deutlich mehr automatisierte Entscheidungen. Sie überlassen KI-Systemen Entscheidungen fast dreimal so schnell wie andere Unternehmen. Gleichzeitig setzen sie häufiger auf fortgeschrittene Betriebsmodelle, etwa Systeme, die mehrere Aufgaben innerhalb definierter Leitlinien übernehmen oder vollständig autonom agieren.
Parallel dazu investieren diese Unternehmen stärker in Governance: Sie verfügen 1,7-mal häufiger über ein Responsible-AI-Framework und 1,5-mal häufiger über bereichsübergreifende KI-Gremien. Dies wirkt sich auch auf die Akzeptanz aus – Mitarbeitende vertrauen KI-Ergebnissen in diesen Organisationen doppelt so häufig.
