Warum langfristige ROI nicht ausreicht: Sicherstellung von Wert auf jeder Stufe der AI-Implementierung

Unternehmen hören immer wieder dasselbe: schneller auf AI umsteigen und Ergebnisse zeigen, jetzt. Die Adoption beschleunigt sich, mit 78% der Organisationen, die bereits AI in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzen, bis 2024 – im Vergleich zu 55% im Vorjahr.

Aber hier ist der Haken: Der Druck, Geschäftswert zu demonstrieren, eskaliert genauso schnell.

Das ist eine hohe Hürde, wenn die Amtszeiten von CDOs kurz sind und die Rolle des Chief AI Officers (CAIO) noch in Entwicklung begriffen ist. Mit so viel Führungsfluktuation an der Spitze kommen AI-Programme oft zum Stillstand, bevor sie irgendeinen echten Wert demonstrieren können.

Die zentrale Herausforderung ist klar: Unternehmen müssen aufhören, AI-Strategien zu entwickeln, die nur der Verheißung einer “zukünftigen Transformation” nachjagen, und stattdessen solide Grundlagen schaffen, die heute Wert liefern – und gleichzeitig auf die Zukunft vorbereiten.

Das Problem mit “nur zukünftigen” Strategien

Führungskräfte investieren Geld in AI. Tatsächlich erhöhen 92% ihre Budgets in den nächsten drei Jahren, wobei über die Hälfte auf eine Erhöhung von 10% abzielt. Darüber hinaus sagen Finanzinstitute wie Morgan Stanley voraus, dass es erhebliche Rückgaben geben wird, wie z.B. ~920 Mrd. USD jährlicher Nettoertrag für den S&P 500.

Dieser Makrotrend fördert das, was ich “Big-Bang-aber-später”-AI-Programme nenne, die auf dem Papier beeindruckend aussehen, aber den Wert zu weit in die Zukunft verlagern, um heute einen Einfluss zu haben.

Die harte Realität ist, dass sehr wenige Organisationen AI-fähige Daten haben. Mit Governance und Datenqualität als größte Hürden geben nur 12% der Unternehmen an, dass ihre Daten für eine effektive AI-Einbindung ausreichend sind. Und wie Gartner feststellt, wird schlechte Governance dazu führen, dass 60% der Organisationen ihre AI-Ziele bis 2027 verfehlen – selbst wenn sie jetzt AI einsetzen.

Kurz gesagt, AI-Programme, die sich nur auf zukünftige Versprechungen verlassen, sind dazu verurteilt, zum Stillstand zu kommen, in der Pilot-Hölle stecken zu bleiben oder das Vertrauen der Stakeholder zu verlieren, lange bevor die erwartete ROI eintritt.

AI-Wert neu definieren

Um die Lücke zwischen zukünftigem Potenzial und gegenwärtigem Wert zu überbrücken, müssen Organisationen ihre Sicht auf AI-Wert neu definieren. Es gibt zwei unterschiedliche Arten:

• Unmittelbarer Wert: Dies sind messbare, kurzfristige Verbesserungen – wie z.B. eine 23% schnellere mittlere Zeit bis zur ersten Reaktion nach dem Einsatz eines GenAI-Support-Assistenten. Dies sind die Erfolge, die den Stakeholdern zeigen, dass AI nicht nur ein langfristiges Spiel ist.
• Grundlegender Wert: Dies geht darum, die zugrunde liegende Infrastruktur – Datenpipelines, Governance und skalierbare Plattformen – aufzubauen, die AI heute und in Zukunft effektiv machen werden. Wie McKinseys State of AI-Bericht feststellt, sind Risikomanagement und Governance für den langfristigen Erfolg entscheidend.

Sobald Sie beide Wertströme definieren, besteht die Herausforderung darin, sie in Einklang zu bringen: Wie können Sie unmittelbare Erfolge erzielen, während Sie sicherstellen, dass sie in wiederholbare, geregelte Fähigkeiten übersetzt werden? Diejenigen, die diese Balance richtig hinbekommen, werden echte Rückgaben sehen.

Das richtige Gleichgewicht finden: Wert jetzt und später

Einer der größten Fehler, die ich sehe, ist, dass Unternehmen AI-Plattformen nicht mit Blick auf die Entwickler entwerfen. Bis 2025 werden 84% der Entwickler AI-Tools verwenden, und 51% von ihnen werden sie täglich verwenden. Wenn AI-Plattformen nicht in bestehende Workflows integriert sind, wird die Akzeptanz ausbleiben, unabhängig von der Leistung der Modelle. Der Erfolg hängt von der Integration, der Auswahl von Aufgaben und der kontinuierlichen Schulung ab.

Ebenso wichtig sind Governance und Sicherheit. Wenn diese nicht priorisiert werden, wird AI nicht vertrauenswürdig sein, unabhängig von der Komplexität. Gartner hat hervorgehoben, dass Vertrauensprobleme, Zugriffssicherheit und Governance große Hindernisse für die Akzeptanz sind und dass Verletzungen im Zusammenhang mit GenAI-Missbrauch bis 2027 zunehmen werden, wenn die Innovation voranschreitet. Governance sollte von Anfang an Priorität haben, insbesondere wenn der regulatorische Druck zunimmt.

Die erfolgreichsten Organisationen sind diejenigen, die AI-Tools entwickeln, die unmittelbaren Wert liefern – denn schnelle Erfolge kaufen politisches Kapital. Tatsächlich sind die Unternehmen, die die beste ROI auf AI sehen, diejenigen mit einem dedizierten CAIO. Diese Führungskräfte konzentrieren ihre Ressourcen auf “jetzt” (messbare Anwendungsfälle) und “nächste” (Stärkung von Daten und Plattform), um kontinuierlichen Fortschritt zu gewährleisten und gleichzeitig die Grundlagen für zukünftige Gewinne zu legen.

Dies bedeutet auch, KPIs zu etablieren, die den frühen Wert hervorheben – Support-Operationen, Verkäufe, Marketing und Ingenieurwesen sind gute Ausgangspunkte. Durch die Definition klarer KPIs – wie Lead-to-Win, Fluktuation und Modell-Risikoscores – sowie Baselines und Verifizierungspläne wird sichergestellt, dass AI-Initiativen nicht nur theoretisch sind, sondern greifbare Ergebnisse liefern.

Der Schlüssel besteht darin, erfolgreiche Muster zu identifizieren und zu replizieren. Der Wechsel von der Experimentierung zur Ausführung erfolgt, wenn Unternehmen ihre Prozesse anpassen, nicht nur ihre Tools.

Stärkung der Datenfundamente: Ein kontinuierlicher Prozess

Viele AI-Programme scheitern, weil die Daten nicht vertrauenswürdig sind. Der Mangel an Daten-Governance ist eines der größten Hindernisse für den Erfolg. Deshalb sollten Datenqualität, Herkunft und Zugänglichkeit mit der gleichen Wichtigkeit behandelt werden wie die benutzerseitigen Tools selbst. Starke Datenfundamente sind die Grundlage jeder erfolgreichen AI-Initiative.

AI zu einem Geschäfts-Imperativ machen, heute und morgen

Die Erwartungen sind klar: unmittelbare, messbare Erfolge zeigen, während Sie eine Plattform und ein Daten-Gut aufbauen, das langfristig auszahlt. Mit AI-Budgets, die sprudeln, und intensivierender Prüfung riskieren Programme, die auf beiden Seiten versagen, einen Neustart.

Führungskräfte, die Wert jetzt liefern können, während sie auf die Zukunft vorbereiten, werden AI von einer Reihe isolierter Pilotprojekte in einen nachhaltigen Motor für Umsatz und Produktivität verwandeln.