Generative KI: Early Adopter sehen einen ROI von 41 %

Generative KI (GenAI) wird sich durchsetzen und schafft bereits greifbaren Mehrwert für Unternehmen. Unternehmen auf der ganzen Welt, die GenAI-Lösungen implementieren, entdecken nicht nur bemerkenswerte Renditen, sondern auch erhebliche Herausforderungen. Die Kernfragen konzentrieren sich nun darauf, wie viel Wert GenAI tatsächlich liefert und wie jedes Unternehmen eine optimale GenAI-Strategie entwickeln kann.

Um die realen Auswirkungen generativer KI zu verstehen, haben wir mehr als 3.300 Unternehmen weltweit befragt und 1.900 Early Adopter identifiziert, die mit GenAI Fortschritte machen. Die Ergebnisse, die in unserem neuen Bericht „The Radical ROI of Gen AI“ ausführlich beschrieben werden, zeigen überzeugende Belege: 92 % dieser Early Adopter berichten von positiven Renditen. Die Mehrheit, die ihren ROI quantifiziert hat, sieht im Durchschnitt eine Rendite von 41 % – ein Wert, der sie dazu veranlasst, Investitionen in Dateninfrastruktur (81 % der Early Adopters), LLMs (78 %), unterstützende Software (83 %) und Talente (76 %) zu erhöhen.

Das sind globale Durchschnittswerte. Der Bericht enthält wichtige Highlights für acht spezifische globale Regionen und sechs große Branchen. Im Folgenden möchte ich Ihnen mehr globale Zahlen vorstellen. Für regionale und vertikale Einblicke sollten Sie sich jedoch den vollständigen Bericht ansehen.

Vom Code zur Kundenbetreuung 

Generative KI liefert im gesamten Unternehmen beeindruckende Ergebnisse: Early Adopter berichten von „bahnbrechenden“ oder „signifikanten“ Auswirkungen in Prozentsätzen, die konstant über 75 % liegen. In technischen Bereichen revolutioniert die Technologie die Arbeitsweise von Teams: 54 % der Entwicklungsteams nutzen GenAI, um die Codequalität und Fehlererkennung zu verbessern, während 70 % der IT-Teams sie für Infrastrukturoptimierungen und Kostenanalysen nutzen. Sicherheitsteams liegen nicht weit zurück: 65 % von ihnen konzentrieren sich darauf, die Sicherheit zu verbessern und Reaktionszeiten auf Vorfälle zu verkürzen.

Die Technologie transformiert auch kundenseitige Funktionen. Während der Einsatz in Sales mit 38 % nach wie vor relativ niedrig ist, berichten diejenigen, die GenAI nutzen, von erheblichen Umsatzsteigerungen und präzisen Prognosen. Marketingteams (44 % Einsatz) verzeichnen höhere Interaktionsraten durch die Generierung personalisierter Inhalte, während Kundenserviceeinheiten (56 % Einsatz) berichten, dass sie mit KI-gestützten Chatbots und Wissensmanagement zufriedener sind.

Selbst traditionell weniger technologieorientierte Abteilungen verzeichnen starke Renditen. Personalabteilungen nutzen GenAI, um alles zu optimieren, von der Personalbeschaffung bis hin zum Performance-Management: 60 % berichten von höherwertigen Neueinstellungen. In der Beschaffung berichten 76 % der Benutzer:innen von bahnbrechenden oder erheblichen Auswirkungen, insbesondere auf Analytics und Vertragsmanagement. Fertigungsprozesse erleben eine verbesserte Bedarfsprognose und Wartungsplanung, wobei 79 % der Benutzer:innen von erheblichen Vorteilen berichten.

Diese konstant starken Ergebnisse über alle Funktionen hinweg deuten darauf hin, dass wir gerade erst an der Oberfläche des Potenzials von generativer KI kratzen.

Navigation in der Implementierungslandschaft

Während die meisten befragten Unternehmen (69 %) ihre GenAI-Initiativen mit höchster Priorität verfolgen, stehen viele vor schweren strategischen Entscheidungen. 18 Prozent glauben, dass kundenorientierte Projekte die größte Wirkung erzielen würden, konzentrieren sich aber aufgrund von Infrastrukturbeschränkungen, Sicherheitsbedenken und Genauigkeitsproblemen auf mitarbeiterorientierte Initiativen. Weitere 13 % priorisieren kundenorientierte Projekte, obwohl sie ein größeres Potenzial in Mitarbeiterapplikationen sehen – oftmals, weil sie einsatzbereite Lösungen mit besser vorhersehbaren Renditen identifiziert haben.

Die Herausforderung unstrukturierter Daten ist besonders drängend. 80 bis 90 % der Unternehmensinformationen werden bereitgestellt, doch nur 11 % der Early Adopter verfügen über mehr als die Hälfte ihrer unstrukturierten Daten für LLM-Anwendungen. Unternehmen haben mit zeitaufwendigem Datenmanagement (55 %), Qualitätsproblemen (52 %) und Bedenken hinsichtlich der Datensensibilität (50 %) zu kämpfen. Die CDOs, mit denen ich gesprochen habe, haben mir erzählt, dass sie erst im letzten Jahr von der Verwaltung strukturierter Daten zu einem Wilden Westen unstrukturierter Informationen übergegangen sind. Die Leistungsfähigkeit generativer KI hat ihre Reservoirs an unstrukturierten Daten erschlossen, aber manchmal haben sie das Gefühl, darin zu ertrinken.

Mit der Praxis und dem etablierten Erfolg können wir erwarten, dass Unternehmen fähiger werden, GenAI zu implementieren und mit den riesigen Datenmengen zu arbeiten, die ihr zugrunde liegen. Trotzdem wird sich die Technologie immer weiter entwickeln. Die meisten Unternehmen verfolgen Multimodellstrategien, ob kommerziell, Open Source oder beides. 93 % der Early Adopter planen, im nächsten Jahr mindestens zwei LLMs einzuführen, 59 % planen die Einführung von drei oder mehr LLMs.

Modellanpassungen sind mittlerweile Standard: 96 % der Early Adopter trainieren, optimieren oder ergänzen ihre LLMs. Dazu gehören die Optimierung mit proprietären Daten (80 %) und die Implementierung von Retrieval-Augmented Generation (RAG) (71 %), um das Kontextbewusstsein und die Genauigkeit zu verbessern. Diese Bemühungen erfordern oft die Verarbeitung von Multiterabyte-Datasets, was die Implementierung zusätzlich komplex macht.

Insgesamt werden die Herausforderungen durch die Vorteile generativer KI überlagert, was sich sowohl in den ROI-Zahlen als auch in dem nahezu universellen Engagement für anhaltende, gesteigerte Investitionen in die Technologie zeigt.

Daten sind unerlässlich 

Erste Proof-of-Concepts können das Potenzial von generativer KI demonstrieren. Doch für die Skalierung auf Produktion braucht es eine leistungsstarke Dateninfrastruktur. Early Adopter erkennen das ganz klar: 81 % planen, im nächsten Jahr verstärkt in cloudbasiertes Data Warehousing zu investieren, und prognostizieren damit eine durchschnittliche Ausgabensteigerung von 24 %.

Sicherheit führt die Prioritätenliste von Unternehmen an (84 % bewerten sie als wichtig oder kritisch), gefolgt von der Nachfrage nach fortschrittlichen KI-Funktionen und integrierten Analytikfunktionen. Doch um erfolgreich zu sein, bedarf es mehr als nur eine technische Infrastruktur – Unternehmen brauchen durchdachte Anwendungsfälle und umfassende Messsysteme, um die Performance zu verfolgen und zu optimieren.

Wir bei Snowflake bieten unseren Kunden die Infrastruktur und die nötigen Einblicke, um dem aktuellen KI-Trend gerecht zu werden und uns auf die schnell wachsenden Möglichkeiten rund um Agentic AI vorzubereiten. Wir erleben, dass Kunden KI aus einer systemischen, durchgängigen Perspektive angehen, die ihnen ein tieferes Verständnis ihrer Investitionen und ihres ROI ermöglicht und mit der sie eine einzige, optimierte Benutzererfahrung schaffen können.

Wir sind noch am Anfang 

Zwar wird im öffentlichen Raum immer noch viel darüber diskutiert, wie generative KI die Welt verändern wird und welche Richtlinien und Ansätze für Technologieunternehmen, Anwender:innen und die Gesellschaft am besten geeignet sind, doch es ist offensichtlich, dass GenAI in Unternehmen bereits einen starken Einfluss hat.

Und ich sage das mit dem Wissen, dass wir noch keine KI-native Erfahrung haben. Bisher haben wir das genommen, was wir bereits tun, und GenAI genutzt, um es schneller, besser und kostengünstiger zu machen. Doch schon bald werden wir KI im Consumer-Bereich erleben – mit Funktionen, an die wir noch nicht gedacht haben. Eine weit verbreitete Analogie zum mobilen Zeitalter ist, dass die erste Welle von Smartphone-Apps so etwas wie Uber nicht vorausahnte. Inzwischen gibt es viele Varianten von Ridesharing- und Lieferanwendungen, die Teil unseres täglichen Lebens sind.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Unternehmen mit generativer KI bemerkenswerte Renditen erzielen, laden Sie unseren vollständigen Bericht „The Radical ROI of Gen AI“ herunter.