KI-Produktivität: Neue Daten zeigen erstmals echten ROI

Künstliche Intelligenz liefert erstmals messbare finanzielle Ergebnisse. Das belegen neue Studien von IBM, Goldman Sachs und Microsoft, die in dieser Woche veröffentlicht wurden. Sie markieren das Ende der reinen Experimentierphase und den Start der finanziellen Bewertung.

Eine umfassende IBM-Erhebung unter 2.400 IT-Entscheidern liefert den bisher deutlichsten Beleg für den wirtschaftlichen Nutzen von KI. Demnach verzeichnen bereits 47 Prozent der Unternehmen einen positiven Return on Investment (ROI) aus ihren KI-Projekten.

Besonders auffällig ist der Unterschied bei der Technologiewahl:
* Firmen mit Open-Source-KI melden zu 51 Prozent einen positiven ROI.
* Bei rein proprietären Lösungen liegt die Quote nur bei 41 Prozent.

„Unternehmen definieren nun spezifische Anwendungsfälle“, kommentiert Analystin Maribel Lopez von Lopez Research. Die Kostenvorteile von Modellen wie Llama oder Mistral schlagen sich offenbar direkt in der Bilanz nieder.

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Goldmans 1-Billion-Dollar-Frage

Während der Nutzen sichtbar wird, bleiben die Ausgaben enorm. Goldman Sachs beziffert die Investitionen in KI-Infrastruktur für das dritte Quartal 2024 auf rund 70 Milliarden US-Dollar. Für Ende 2025 prognostiziert die Bank einen weiterer Anstieg um 5 Prozent.

Doch wann rechtfertigen die Produktivitätsgewinne diese gewaltigen Summen? Diese „1-Billion-Dollar-Frage“ stellt Analyst Jim Covello. 2025 wird zum Bewährungsjahr für die Gewinnmargen, während Tech-Riesen wie Microsoft, Google und Amazon weiter investieren.

Microsoft misst, was KI wirklich bringt

Bisher scheiterte die Bewertung oft an fehlenden Messinstrumenten. Microsoft schließt diese Lücke jetzt mit Copilot Analytics in Viva Insights. Das Dashboard korreliert erstmals die KI-Nutzung direkt mit Geschäftsergebnissen.

Die aktuellen Daten sind vielversprechend:
* 77 Prozent der Enterprise-Nutzer berichten von einer klaren Produktivitätssteigerung.
* In Bereichen wie Dokumentenerstellung oder Coding werden Effizienzsprünge von bis zu 55 Prozent gemessen.

Für Finanzchefs wird KI damit kalkulierbar. Sie können die Lizenzkosten von etwa 30 US-Dollar pro Monat gegen konkrete Zeitersparnis aufrechnen.

Warum 30 Prozent der Projekte scheitern werden

Trotz der positiven Signale warnt die Branche vor zu viel Euphorie. Gartner prognostiziert, dass bis Ende 2025 rund 30 Prozent aller GenKI-Projekte nach der Testphase eingestellt werden.

Der Grund liegt selten in der Technik, sondern in der Wirtschaftlichkeit:
1. Hohe Betriebskosten: Token-Gebühren und Rechenleistung fressen die Gewinne auf, wenn die Anwendungsfälle nicht skalieren.
2. Schlechte Datenqualität: Sie führt zu unbrauchbaren Ergebnissen und produziert so Mehrarbeit statt Zeitersparnis.

Der Markt spaltet sich: Die „Optimierer“ mit klarem ROI stehen den „Experimentierern“ gegenüber, die noch nach einem tragfähigen Geschäftsmodell suchen.

2025 wird das Jahr der harten Fakten

Im kommenden Jahr vollzieht sich ein entscheidender Wandel. Die Bewertung von KI verschiebt sich von weichen Faktoren wie Mitarbeiterzufriedenheit hin zu harten Kennzahlen.

• Umschichtung der Budgets: Unternehmen werden ihre Gelder in die bereits profitablen 47 Prozent der Projekte lenken und Experimente reduzieren.
• Open Source gewinnt: Der Trend zu kostengünstigeren Open-Source-Modellen wird sich beschleunigen, um die Margen zu verbessern.

Der Hype ist vorbei. Jetzt zählt, was auf dem Konto landet.

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