Wie können Unternehmen durch den Nebel der KI hindurch von "+KI" zu "KI+" gelangen?

In den letzten Jahren war für die Branche kaum ein Begriff strahlender als "KI". Fast alle Branchen sprechen darüber, wie man mit KI Effizienz und Qualität steigern kann, und unzählige Pilotprojekte sind aufgetaucht - hinter der Hype steckt jedoch eine nüchterne Realität.

Scheinbar ist KI überall, aber tatsächlich sind die Anwendungen, die wirklich umgesetzt werden und Wert schaffen, noch sehr rar. Obwohl alle von der Notwendigkeit von KI reden, machen viele Unternehmen bei der KI-Transformation denselben Fehler - sie versuchen, nur durch das Hinzufügen von intelligenten Tools in einzelnen Bereichen Kosten zu senken und Effizienz zu steigern. Dies ist im Wesentlichen eine einfache Addition auf der bestehenden Unternehmensstruktur und eine typische Denkweise des "+KI".

Die Daten des Umfrageberichts "Übersicht über die KI-Anwendung in Unternehmen 2025" zeigen, dass 50 % der befragten Unternehmen die Einführung von KI hauptsächlich aus "Unsicherheit" motiviert ist. Sie erkennen den Trend zur Digitalisierung an, haben aber selten ein klares Verständnis. Die zugrunde liegende Logik bleibt unverändert, was diese "Unsicherheit" sogar verstärkt.

Hohe Investitionen bringen oft keine angemessenen Erträge. Die Ergebnisse der Umsetzung von KI in den meisten Unternehmen bleiben hinter den Erwartungen zurück. Der tiefere Grund dafür liegt darin, dass Unternehmen immer nur beim "+KI" bleiben.

Um dieses Problem zu lösen, haben die Antai School of Economics and Management der Shanghai Jiao Tong University und das Zhongyin Institute of Science and Technology Finance gemeinsam mit einer Reihe von Industriepartnern wie China Pacific Insurance Group, L'Oréal China, Leke Sports, Industrial Bank und Ant Group das erste Branchenmodell für die Reifegradbewertung der KI-Anwendung in Unternehmen (AI Adoption Maturity Model, AIM²) veröffentlicht. Die von Professor Liu Shaoxuan, dem Exekutivdirektor des Zhongyin Institute of Science and Technology Finance und dem Vizedekan der Antai School of Economics and Management der Shanghai Jiao Tong University geleitete AIM²-Joint-Research-Gruppe hat eine tiefe Untersuchung an repräsentativen Unternehmen aus den vier Branchen Finanz, Automobil, Gesundheit und Einzelhandel durchgeführt und einen Bericht erstellt.

Für Unternehmen bietet es eine neue Denkweise und Methodik, die KI wirklich in die Unternehmensstrategie, das Management und die Technologie integriert und schließlich den Weg zum "KI+" ebnet.

Die KI-Entwicklung hat die zweite Hälfte erreicht. Auf dem schwelenden Schlachtfeld gibt es immer noch Chancen, um Massenerträge zu erzielen. Die Frage ist, wie AIM² Unternehmen dabei helfen kann, diese Chancen zu nutzen? Wie kann man wirklich den Sprung vom "+KI" zum "KI+" schaffen?

01. Warum bleiben Unternehmen immer beim "+KI" stehen?

Unternehmen stürzen sich in die KI-Welle, aber nicht alle können ans Ufer kommen.

Tatsächlich können nur wenige Unternehmen mit einem hohen Reifegrad der KI-Anwendung KI tief in ihre Geschäftsprozesse integrieren. Die meisten Unternehmen geraten in den "Nebel" der KI-Transformation. In dem Bericht "The GenAI Divide State of AI in Business 2025" der Forschungsgruppe des Massachusetts Institute of Technology wird erwähnt, dass viele Unternehmen in GenAI-Pilotprojekte investieren, aber es schwer tun, diese in eine tatsächliche Produktivitätssteigerung und Geschäftstransformation umzuwandeln. Die Daten zeigen, dass 95 % der Organisationen keine Rendite aus GenAI-Projekten erzielen und nur 5 % der Organisationen GenAI-Tools erfolgreich in ihren Arbeitsabläufen integrieren können.

Warum gibt es diese enorme Diskrepanz? In der gesamten Branche gibt es unzählige Probleme bei der KI-Anwendung: Unternehmen setzen sich zum Ziel, den "Hundert-Modell-Kampf" zu gewinnen, aber fehlen an Maßen für die Umsetzung und Verbesserung; sie können keine effektive Wiederverwendungsmethode aufbauen, sodass Erfolg zum Zufall wird; es gibt auch keine einheitlichen Maßeinheiten, sodass Entscheidungen eher auf Intuition als auf wissenschaftlichen Ergebnissen basieren... Diese Faktoren auf verschiedenen Ebenen führen zu einem systemischen Versagen auf breiter Front.

Rückblickend betrachtet, ist es nicht die KI-Technologie selbst, die Unternehmen hemmt, sondern die allgemeine Meinung in der Branche, die beim "+KI" bleibt. Es fehlt an einem systemischen Rahmen, es wird zu viel Wert auf die Technologie gelegt und zu wenig auf die Anwendung. Es ist schwierig, KI tief in die Geschäftsprozesse zu integrieren. Stellen Sie sich vor, wenn die KI-Anwendung keine vollständige Lösung bilden kann und nicht klar beantworten kann, was KI letztendlich für ein konkretes, messbares Wert für das Unternehmen bringt, dann ist diese Versuch höchstens eine gewöhnliche technologische Probe. Es ist schwierig, für die meisten Unternehmen den Sprung von der Pilotphase zur Massenproduktion zu ermöglichen.

Die wirkliche KI-Anwendung in Unternehmen sollte ein vollständiges Entwicklungskonzept sein, das KI und Geschäftsprozesse integriert, einschließlich einer klaren strategischen Planung, einer effektiven technologischen Umsetzung und einer genauen Bewertung des kommerziellen Werts von KI. Auf dem Forums "Einsicht 2035: KI-getriebene Branchenausbruch und intelligente Evolution" der 2025 Inclusion·Bundang Conference hat Professor Liu Shaoxuan den Kern des Problems zusammengefasst: Die KI-Anwendung sollte ein Staffelrennen von der Geschäftsmodell des "+KI" zum "KI+" sein.

02. Wie können Unternehmen in Zukunft das "KI+" erreichen?

Das wirkliche "KI+" bedeutet, dass man das Ausgangspunkt grundlegend ändert und eine "KI-native" Anwendung realisiert.

Die native KI-Anwendungsmethode ist fast revolutionär. Sie verlangt, dass Unternehmen nicht einfach KI-Funktionen hinzufügen, sondern KI als Kernmotor nutzen und das Design von Architektur bis zur Interaktionslogik um die KI-Fähigkeiten herum aufbauen. Dieser Wandel lässt KI von einem Werkzeug zu einem Motor werden, der die Unternehmensstrategie und das Geschäftsmodell antreibt.

Wenn KI von der Peripherie in den Mittelpunkt rückt, erweitert sich auch ihre Wirkung von Punkt zu Fläche. Von der Produktion, der Lieferkette bis zum Vertrieb und Kundendienst verändert KI die Betriebslogik von Unternehmen grundlegend und schafft neue Wertschöpfungspunkte.

Daten bestimmen die Obergrenze der KI-Anwendungskapazität. China Pacific Insurance, das erste Versicherungsunternehmen, das sich tief in das Gebiet der Datenfusion und direkten Rückerstattung von "Gesundheitsversicherung + Private Versicherung" einbringt, hat die KI-Anwendung in die ökologischen Szenarien von "Große Gesundheit" und "Versicherung + Dienstleistung", die eng mit der Volkswirtschaft und Lebenshaltung zusammenhängen, integriert. Es hat erfolgreich die Daten aus verschiedenen Szenarien wie Medizin, Meteorologie und Internet der Dinge fusioniert und sich so einen strategischen Vorsprung in der zukünftigen Konkurrenz um die Große Gesundheit-Ökologie sichert. Darüber hinaus hat China Pacific Insurance seit 2023 den Aufbau einer "digitalen Arbeitskraft im Versicherungsbereich" vorgeschlagen und KI von einem "Effizienzwerkzeug" zu einem "digitalen Mitarbeiter" aufgewertet, um das Betriebsmodell systemisch neu zu gestalten.

Wenn KI wirklich zu einer inneren Fähigkeit von Unternehmen wird, wird ihr Wert weiter ausstrahlen. Unternehmen können durch "KI+" die langfristige Konkurrenz in Richtung Ökosystemaufbau lenken, anstatt in einem kurzfristigen technologischen Wettlauf zu bleiben.

Die Praxis von Ant Digital Healthcare in den letzten Jahren bestätigt dies: Der KI-Gesundheitsbetreuer AQ spiegelt den zukünftigen Trend über die Zyklen hinweg wider. Er kann sich von der Fokussierung auf einen bestimmten Anwendungsfall lösen und durch die technologische Verbindung der Ressourcen aus verschiedenen Teilen des medizinischen Ökosystems einen geschlossenen medizinischen Dienstleistungsökosystem aufbauen. Die gesamte Abteilung ist ein autonomer Intelligenzagent, der durch einen einheitlichen "Wahrnehmung, Entscheidung, Handlung, Lernen"-Zyklus eine agiles Zusammenwirken und effiziente Entscheidungen zwischen verschiedenen Geschäftsbereichen und Systemen ermöglicht.

Es ist bemerkenswert, dass aus den Einsichten von AIM² hervorgeht, dass die endgültige Richtung der KI-Anwendung darin besteht, dass Unternehmen sich zu "Unternehmen als Intelligenzagent" entwickeln. In Zukunft wird KI der Kernmotor für die Selbstentwicklung von Unternehmen sein. Damals wird die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen nicht mehr von der Größe und den Ressourcen abhängen, sondern davon, ob sie von der KI-nativen Logik ausgehen, kontinuierlich lernen, anpassen und evolvieren können, um in der technologischen Welle weiterhin vital zu bleiben.

Deshalb betrifft die Modellentwicklung von AIM² nicht nur den gegenwärtigen Entwicklungspfad von Unternehmen, sondern auch ihre Position in der zukünftigen Branchenlandschaft. Es ist auch der Schlüsselpunkt, ob Unternehmen die Zyklen überstehen können. Wie kann man AIM² nutzen, um den maximalen Nutzen zu erzielen?

03. Den "Kompass" auf dem Sprungweg finden

Wie kann man vom "+KI" zum "KI+" gelangen?

AIM² hat innovativ ein "Fünf-Stufen-Six-Dimensionen"-System aufgebaut, das einen klaren Entwicklungspfad für die KI-Anwendung in Unternehmen bietet.

Unter dem System von fünf Stufen (L1 - L5) und sechs Dimensionen (Strategie, Organisation, Daten, Technologie, Anwendung und Geschäft) hat das AIM²-Modell nicht nur eine Bewertungsfunktion für Unternehmen, sondern ist auch eine "Trichter"-förmige Handlungsanleitung von der strategischen Auswahl bis zur Wertschöpfung. Es leitet Unternehmen dabei, wie sie systemisch hochwertige KI-Anwendungsszenarien identifizieren, auswählen und umsetzen können. Dies bedeutet, dass es eine umfassende und zuverlässige Lösung gibt, um von der Zielerkenntnis des "KI+" zur tatsächlichen Umsetzung zu gelangen.

AIM² hat fünf Stufen festgelegt, die den Reifegrad der KI-Anwendung in Unternehmen klar definieren. Sie spiegeln die strategische Entwicklung von Unternehmen wider, von der Nutzung von KI als Hilfswerkzeug ("+KI"-Modell) bis zur Neugestaltung des Geschäfts auf der Grundlage von KI ("KI+"-Modell).

Zusätzlich hat AIM² sechs miteinander verbundene Schlüsseldimensionen festgelegt, die einen vollständigen geschlossenen Zyklus von der obersten Planung bis zur untersten Grundlage und schließlich zur Wertschöpfung abdecken. Dies bringt Unternehmen dazu, sich auf Plattformierung, Standardisierung und Wiederverwendung zu konzentrieren, anstatt ständig "Neues zu erfinden", und senkt so die Grenzkosten von Unternehmen erheblich.

Darüber hinaus ist AIM² für die Umsetzung der KI-Anwendung in Unternehmen gedacht. Beim Aufbau des Modells wurde die Unterschiedlichkeit zwischen Branchen berücksichtigt. Professor Liu Shaoxuan sagte in einem Interview mit 36Kr, dass einerseits die allgemeinen Standards zwischen verschiedenen Branchen berücksichtigt werden müssen und dazu verschiedene Indikatoren benötigt werden, andererseits auch die Zyklen und Prozesse der Verbreitung von KI-Technologie in verschiedenen Branchen. Deshalb sind die Indikatoren für die Mehrdimensionalität und die Phasen der Zyklen besonders wichtig.

Vor allem in der heutigen Zeit, in der der Markt wieder zu einer rationalen Haltung zurückkehrt, brauchen Unternehmen bei der Entscheidungsfindung eine umfassende Bewertung und müssen systematisch Risiken und Fallstricke vermeiden. Sie müssen schrittweise den Entwicklungspfad von "+KI" zu "KI+" planen. Mit AIM² können wir detaillierter die KI-Anwendungssituation von Unternehmen in verschiedenen Branchen verstehen.

Zum Beispiel müssen traditionelle Finanzinstitute in der Anfangsphase der KI-Anwendung nicht unbedingt eine revolutionäre Veränderung anstreben, sondern sollten mit einer pragmatischen Strategie in die Kernbereiche einsteigen und die Schlüsselprozesse optimieren. Shanghai Bank hat um das Kernbereich der Finanzwirtschaft, die Risikomanagement, herum gearbeitet und die Kreditrisiken präzise mit maschinellem Lernen bewertet. Auf der Grundlage von hochwertigen Daten hat es die Genehmigung vor der Kreditvergabe und die Frühwarnung nach der Kreditvergabe präzise verbessert. Darüber hinaus ist die ökologische Zusammenarbeit auch ein wichtiger Weg für die Banken, um ihre KI-Fähigkeiten schnell zu verbessern. Shanghai Bank hat sich aktiv mit externen Technologieunternehmen zusammengeschlossen und fertige Systeme wie intelligente Anlageberatung und intelligentes Risikomanagement eingeführt, um den tatsächlichen Wert von KI in Geschäftsszenarien schnell umzusetzen und zu validieren.

In der Gesundheitsbranche treiben die riesigen Datenmengen und die hohen Anforderungen an die Parallelverarbeitung die kontinuierliche Verbesserung der technologischen Infrastruktur an. Meinian Onehealth hat die KI-Technologie systemisch eingesetzt, um den gesamten Serviceprozess neu zu gestalten. Auf der Grundlage der verteilten Datenbanktechnologie hat es das neue Generation von intelligentem Gesundheitsprüfungsmanagementsystem verbessert. Es hat nicht nur die Leistungsschranke überwunden, sondern auch eine KI-angetriebene Dienstleistungsmodellinnovation realisiert und die Transformation zu einer personalisierten Gesundheitsdienstleistung gefördert. Es hat die Umstellung von einer einmaligen Gesundheitsprüfung auf eine ganzheitliche Gesundheitsverwaltung im Lebenslauf erreicht.

Die Automobilbranche, die sich in der Transformation befindet, kann sich auf eine genaue strategische Wahl und eine tiefe technologische Forschung verlassen, um die Fallstricke des blindem Folgens der Mode zu vermeiden. Das junge Automobilmarke Leapmotor folgt streng einem ROI-gerichteten KI-Entwicklungspfad und hat sich klar auf die beiden Kernbereiche von intelligenter Fahrweise und intelligentem Cockpit fokussiert. Es nutzt effizient die begrenzte Rechenleistung, um die Geschäftsszenarien präzise zu verbessern und hat spezielle Expertenmodelle für bestimmte Szenarien entwickelt. In Zukunft wird es die intelligente Transformation unter dem Prinzip von "KI-Pragmatismus" erreichen.

Digitalisierung ist nicht einfach die Addition von Technologien, sondern eine grundlegende Neugestaltung von Organisation, Geschäftsmodell und ökologischem Zusammenwirken. In der Einzelhandelsbranche hat L'Oréal die globale KI-Technologie tief in den chinesischen Markt angepasst und ein lokales Daten-Middleware aufgebaut. Es hat die Fähigkeiten in verschiedenen Szenarien wie Trenderkennung und virtuelle Make-up-Test erstellt und diese zurück an das globale Hauptquartier geleitet, um die Innovation zu fördern. Gleichzeitig hat es aktiv ein offenes Kosmetik-Technologie-Ökosystem aufgebaut und mit Start-ups und Hochschulen zusammengearbeitet, um die schnelle Konzeptvalidierung von generativer KI und intelligenter Interaktionstechnologie zu fördern und so die Wettbewer