Künstliche Intelligenz als strategischer Treiber – Chancen, Risiken und Einführungsperspektive

Künstliche Intelligenz in Form von Machine Learning (ML) oder Deep Learning (DL) wird schon seit vielen Jahren erfolgreich eingesetzt. Dabei behinderten oft fehlende oder unwirtschaftlich zu zu betreibende Rechenleistung den breiteren Einsatz. Die in den letzten Jahren rasante Entwicklung von generativen Modellen und der besseren Verfügbarkeit von Rechenleistung eröffnet Unternehmen auf strategischer Ebene zusätzlich vielfältige Möglichkeiten.

Die Automatisierung repetitiver oder datenintensiver Prozesse reduziert Kosten und beschleunigt Abläufe und kann einen Effizienz- und Automatisierungsschub erzeugen. KI-gestützte Entscheidungen ermöglichen schnellere und treffsichere Reaktionen auf Marktveränderungen. Datengetriebene Intelligenz kann einen Wettbewerbsvorsprung erschaffen. Kundendaten können zur Personalisierung und Kundenbindung genutzt werden, um passgenaue Produkte, Services und Kommunikation zu entwickeln. Generative KI ist ein Innovationsbeschleuniger und verkürzt Innovationszyklen – von Ideenfindung bis Prototyping.

Strategische Herausforderungen und Grenzen

Trotz der Potenziale ist ein strategisch-kritischer Blick auf Herausforderungen und Grenzen als Teile der Technikfolgenabschätzung notwendig.

Suleyman, Mustafa ist Gründer des KI-Unternehmens DeepMind, dessen Gewinn eines „GO“-Spiels gegen einen menschlcihen Großmeister einen Meilenstein in der Entwicklung darstellte. In seinem Buch „The Coming Wave – Künstliche Intelligenz, Macht und das größte Dilemma des 21. Jahrhunderts“ setzt er sich mit den Auswirkungen des gerade stattfindenen Umbruchs, auseinander und prophezeit gewaltige Veränderungen.

Amortisation und TCO sind wichtige Aspekte, denn Kosten und Ressourcen für den Aufbau leistungsfähiger KI-Infrastruktur, z.B. Investitionen in Hardware, Datenmanagement und Know-how, sind nicht zu vernachlässigen. Die mangelnde Erklärbarkeit und das noch geringe Vertrauen in die Technologie sind wichtige Faktoren, denn Black-Box-Modelle erschweren die Nachvollziehbarkeit, was insbesondere für regulierte Branchen oder risikoreicheren Anwendungen gemäß KI-Verordnung kritisch ist. Verzerrte Trainingsdaten (Bias) dürfen nicht zu diskriminierenden Entscheidungen führen. Regulatorische Risiko und Compliance erhöhen die Komplexität, darunter fällt nicht nur der Datenschutz, sondern auch mögliche Haftungsfragen.

Durch die mediale Aufmerksamkeit werden derzeit noch viele übertriebene Erwartungen geweckt: „KI-First“ oder „Agentic AI“ sind nur leere Begriffe, wenn sie ohne klaren Anwendungsfall und belegbarem Mehrwert eingeführt werden. Ansonsten führt das zu Enttäuschungen bei den Mitarebeitern und fehlendem ROI im Betriebsergebnis.

Was bei vielen Anwendungen eines der größten Vorteile bietet, ist die Interaktion mit Menschen in natürlicher Sprache. Die Fortschritte der Spracherkennung und -verarbeitung in Echtzeit bildet est die Grundlage für die aktuelle Vielfalt der „Assistenten“, vom Kundenservice-Chatbot über das „Prompting“ den GenKI-Plattformen für die Erstellung von Texten, Bildern, Video oder Audio. Und hier sind wir an der Schwelle, bei der KI anhand der Tonalität des gelieferten Ergebnis eine Persönlichkeit zugesprochen wird. Beim Wechsel von ChatGPT40 zu 5 schrieb eine Nutzerin auf LinkedIn, sie habe „einen Freund verloren“, weil der warme und empathische (!) Ton in den Antworten weggefallen sei.

Wirtschaftliches Potenzial: aktuelle Use Cases

Anhand einiger Anwendungsfälle kann das enorme wirtschaftliche Potenzial näher betrachtet werden.

• Supply-Chain-Optimierung: Firmen wie Siemens und Bosch nutzen KI, um Lieferverzögerungen oder Nachfrageschwankungen vorherzusagen – mit messbaren Einsparungen durch optimierte Lagerhaltung und Produktionsplanung.
• Predictive Maintenance: Sensor-Datenanalyse und KI erkennen Wartungsbedarfe, bevor Ausfälle entstehen. Unternehmen berichten von 20–40 % geringeren Wartungskosten und höherer Anlagenverfügbarkeit.
• Marketing & CRM: Personalisierte Produktempfehlungen steigern Conversion Rates um 10–30 %, laut Studien im E-Commerce-Bereich.
• Finanzwesen & Kreditprüfung: KI-basierte Risikomodelle verbessern die Genauigkeit der Kreditvergabe und senken Ausfallraten.
• Generative KI zur Content-Produktion: Marketingteams steigern den Content-Output um das 3- bis 10-Fache (Effektivität) bzw. erzmöglichen deutlich niedrigere Kosten für die Erstellung der einzelnen Inhalte (Effizienz, bis zu 80% Ersparnis).

Für jeden Anwendungsfall muss ein individuelle und für das Unternehmen passende Lösung gefunden. Trotz KI können auch bestehende Methoden und Technologien weiterhin besser für das Ergebnis sein, das muss immer individuell geprpft werden . So können einfache programmierte Algorithmen oftmals ausreichen.

Vergleich: KI vs. klassische programmierte Algorithmen

Vergleichen wir doch einmal Künstliche Intelligenz mit klassisch programmierte Algorithmen anhand für das jeweilieg Geschäftsmodell relevanten Kriterien wie Flexibilität, Wartbarkeit usw.

Eines der oben genannten Beispiele will ich detaillierter analysieren, um anhand statistisch belegbarer Vorteile den wirtschaftlichen Outcome zu verdeutlichen.

Statistisch belegbare Vorteile – Beispiel „AUC-Sprung“

Ein anschauliches Beispiel ist der Kredit-Score: Ein klassischer Algorithmus erreicht oft eine AUC ≈ 0,70 (Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve), was bedeutet: In 70 % der Fälle erkennt er korrekt, wer wahrscheinlich zurückzahlt und wer nicht. Ein AUC von 0,5 entspricht dem Zufall (Münzwurf), ein AUC von 1,0 ist die perfekte Unterscheidung.

Durch moderne Machine-Learning-Modelle wie Random Forest (viele zufällige Entscheidungsbäume, die gemeinsam abstimmen – robust und vielseitig.) oder Gradient Boosting (baut Bäume schrittweise auf, jeder korrigiert die Fehler des vorherigen – oft noch präziser) lässt sich dieser Wert häufig auf 0,85–0,90 steigern.

Betrachten wir die finanzielle Auswirkung

• 100.000 Kreditanträge/Jahr, Ø Kreditbetrag: 10.000 €
• Altes Modell (AUC 0,70): 5 % Ausfälle → 50 Mio. € Verlust
• Neues Modell (AUC 0,90): 3 % Ausfälle → 30 Mio. € Verlust
• Ersparnis: 20 Mio. € pro Jahr

Zusätzlich werden mehr gute Kunden erkannt. Bei 2.000 zusätzlich genehmigten Kredite à 10.000 € und 5 % Zins ergibt sich ein zusätzlicher Zinsgewinn von 1 Mio. €. Der Gesamt-Mehrwert pro Jahr beläuft sich auf ca. 21 Mio. € – allein durch ein leistungsfähigeres KI-Modell. Dem stehen jedoch auch Investition mindestens siebenstelliger Höhe und die Betriebskosten entgegen, wobei dennoch ein deutlich positive ROI im Ergbnis erzielt wird.

Welche strategischen Empfehlungen für die Einführung von KI kann ich abgeben:

• Use-Case-First: Technologie folgt der Problemstellung – nicht umgekehrt. Fokus auf Bereiche mit hohem Hebel.
• Machbarkeits- und Wertpotenzial-Check: ROI, Datenqualität, technische Infrastruktur und regulatorische Risiken prüfen.
• Prototyping und Piloten: Klein und schnell anfangen, messen, iterativ verbessern.
• Governance und Ethik: Bias-Monitoring, Erklärbarkeit (Explainable AI) und Compliance-Checks fest verankern.
• Skalierung: Integration in bestehende Systeme, Schulung der Mitarbeiter, kontinuierliches Modell-Monitoring.
• Change-Management: Mitarbeiter einbeziehen, Ängste adressieren, Erfolge sichtbar machen.

Künstliche Intelligenz ist mehr als ein technologischer Trend – sie ist ein strategischer Hebel für Effizienz, Wachstum und Innovation. Mit klaren Use-Case-Prioritäten, sorgfältiger Machbarkeitsanalyse, Governance-Strukturen und gutem Change-Management lassen sich die Chancen realisieren und Risiken minimieren. Das Beispiel des „AUC-Sprungs“ zeigt, wie schon kleine Verbesserungen in der Modellqualität zu zweistelligen Millionenbeträgen an Mehrwert führen können.