gestern wurde mir ein Artiekl zugespielt .. und er spiegelte das wieder, was wir in Europa immer noch zu häufig zu lesen bekommen .. und so titelt es gerade durch die Medien ...
Basierend auf einer MIT-Studie. Klingt dramatisch. Klingt nach: KI ist gescheitert.
Aber wisst ihr, was mich an dieser Zahl wirklich stĂśrt?
Sie ist methodisch ... naja ... sagen wir: dĂźnn. đł
Die 95 %-Zahl basiert auf gerade mal 52 Interviews.
Gemessen wurde der ROI innerhalb von 6 Monaten nach Pilotstart.
Die Studie selbst nennt ihre Ergebnisse ânur richtungsweisend".
52 Interviews. 6 Monate. Und daraus wird: âKI bringt nichts."
Ganz ehrlich ... das ist, als wĂźrdest du nach 6 Wochen Fitnessstudio sagen: âSport wirkt nicht."
Aber der Reihe nach.
Ich lese gestern einen langen Artikel mit dem Titel âWarum Milliardeninvestitionen in KI kaum wirtschaftliche Wirkung zeigen".
Die These: KI ist zu teuer, frisst Energie, bringt keinen ROI â und Europa sollte vorsichtig sein.
Das ist die typische europäische Erzählung. Vorsicht. Abwarten. Erstmal gucken.
Und sie ist gefährlich. Nicht weil sie falsch wäre in einzelnen Punkten â sondern weil sie das GANZE Bild unterschlägt.
Hier sind die Daten, die in solchen Artikeln NICHT vorkommen:
âĄď¸ OpenAI Enterprise Report 2025: 75 % der Mitarbeitenden berichten messbare Produktivitätssteigerung. 40â60 Minuten Zeitersparnis. Pro Tag. Pro Person.
âĄď¸ McKinsey State of AI 2025: High Performer erzielen Ăźber 5 % EBIT-Beitrag durch KI. Der Unterschied? Sie haben ihre Workflows grundlegend umgebaut â nicht einfach ein ChatGPT-Abo gebucht.
âĄď¸ GitHub Copilot Studie: Entwickler sind 55 % schneller. In kontrollierten Experimenten. Nicht in Marketing-Slides.
âĄď¸ Stanford AI Index 2025: Die Inferenzkosten fĂźr KI sind um den Faktor 280 gefallen. In nur 2 Jahren. Hardware-Kosten sinken 30 % pro Jahr. Energieeffizienz steigt 40 % pro Jahr.
âĄď¸ Google Cloud 2025: 74 % der FĂźhrungskräfte berichten ROI im ersten Jahr bei Agentic AI.
âĄď¸ Siemens + EthonAI: 30.000â100.000 ⏠Ersparnis pro Inspektionsstation. In Europa. Nicht im Silicon Valley.
âĄď¸ OECD-Daten: Deutsche KMU haben mit 38,7 % die hĂśchste GenAI-Nutzungsrate aller untersuchten Länder.
Ja, richtig gelesen. Deutschland fĂźhrt. đĽ
Und jetzt der historische Kontext, den NIEMAND erwähnt:
1987 sagte der Nobelpreisträger Robert Solow: âComputer sind Ăźberall â nur nicht in den Produktivitätsstatistiken."
Und was passierte danach? In den 90ern explodierten die Produktivitätsgewinne. Nicht weil Computer plÜtzlich besser wurden. Sondern weil Unternehmen endlich ihre PROZESSE umgebaut hatten.
Goldman Sachs und die Wharton School sagen: Bei KI passiert exakt dasselbe. Messbarer GDP-Impact ab 2027â2028. +1,5 % Produktivität bis 2035.
Das Muster ist IMMER gleich:
â Neue Technologie kommt â Euphorie
â Erste Projekte scheitern â ErnĂźchterung
â Medien schreiben: âBringt nichts"
â
Unternehmen, die TROTZDEM drangeblieben sind â dominieren den Markt
Das war beim Internet so. Bei Cloud so. Und bei KI wird es genauso sein.
Was der Artikel richtig beschreibt: Wer KI nur als Tool draufpackt, ohne Prozesse zu verändern, verbrennt Geld.
Was der Artikel verschweigt: Wer JETZT aufhĂśrt zu investieren, verliert den Anschluss. Unwiderruflich.
Denn der wahre Kostenpunkt ist nicht das KI-Investment.#
Der wahre Kostenpunkt ist das NICHT-Investieren. đŞđť
Jedes Jahr ohne KI-Strategie ist ein Jahr, in dem dein Wettbewerber Daten sammelt, Prozesse optimiert und Talente aufbaut â die du in 3 Jahren nicht mehr aufholen kannst.
Mario Draghi hat es im EU-Wettbewerbsbericht auf den Punkt gebracht: âWenn die EU nicht handelt, macht sie sich erpressbar."
Da hat der Mann recht.
Aber das gilt nicht nur fĂźr die EU. Das gilt fĂźr JEDES Unternehmen.
Mein Take nach 35 Jahren Strategieberatung und 3 Jahren intensiver KI-Arbeit mit vielen tausend Menschen in unserer Community:
KI ist nicht gescheitert.
Die meisten Implementierungen sind gescheitert.
Das ist ein RIESIGER Unterschied.
Und genau deshalb braucht es keine Angst vor KI.
Sondern Strategie und eine Umsetzungsstarke Herangehensweise.
â PS: Wie seht ihr das? Habt ihr messbare Ergebnisse mit KI â oder erkennt ihr euch in der â95 %-Statistik" wieder?
Ich bin gespannt auf eure Perspektive. đ