Beherrsche diese KI-Wertformel vollständig und wandle KI von einer Kostenposition in einen Wachstumshebel um.

Viele Unternehmen erreichen mit ihren KI-Investitionen nicht die erwarteten Renditen. Das Problem liegt nicht an technischen Störungen oder unzureichendem Veränderungsmanagement, sondern an der größten Hebelwirkung für den Wert – der Übereinstimmung zwischen KI und Strategie – die oft von den Menschen übersehen wird. Strategie bedeutet im Wesentlichen, auszuwählen, welche Probleme gelöst werden sollen, und das gilt auch im KI-Bereich. Investieren Sie das Kapital dort, wo es Wert schaffen kann.

Heute diskutieren große Unternehmen KI mit großer Begeisterung. Führungskräfte leiten Pilotprojekte ein, organisieren Mitarbeiterschulungen, aktualisieren Datenplattformen und verfolgen die neuesten KI-Modelle. Aber wenn sie mit Finanzvorständen über die finanziellen Ergebnisse der KI sprechen, geraten die Gespräche oft in peinliche Situationen. Unternehmen investieren aktiv in KI, aber es ist schwierig, die entsprechenden Renditen zu quantifizieren.

Die Lücke zwischen KI-bezogenen Maßnahmen und messbaren finanziellen Renditen ist zu einem Kernproblem für die Verantwortlichen von KI-Projekten in großen Unternehmen geworden. Eine globale Umfrage, die PricewaterhouseCoopers Anfang dieses Jahres veröffentlicht hat, zeigt, dass die meisten Vorstandsvorsitzenden angeben, dass die Anwendung von KI in ihren Unternehmen keine quantifizierbaren Vorteile gebracht hat.

Wir haben dieses Phänomen in zahlreichen Branchen beobachtet: Einer der Autoren dieses Artikels, David, hat Unternehmen in Bereichen wie Finanzdienstleistungen, Konsumgüter und Industrie beraten; der andere Autor, Krishnan, arbeitet seit vielen Jahren in der kapitalintensiven Öl-, Gas- und Chemieindustrie, wo Fehlentscheidungen bei großen strategischen Wetten Verluste in Milliardenhöhe verursachen können.

Aus der praktischen Erfahrung beider Autoren haben wir die Wurzeln der KI-Wertlücke ermittelt und zusammengefasst, wie Manager aus dieser Situation ausbrechen können, um die durch KI erzielten Vorteile zu maximieren.

Die KI-Wertlücke

Wenn KI keinen messbaren Wert erzeugen kann, gehen die meisten Manager davon aus, dass das Problem in der Technologie oder bei den Mitarbeitern liegt. Aber nach unserer Erfahrung liegt die Tatsache, dass die Renditen nicht den Erwartungen entsprechen, im Wesentlichen oft an strategischen Problemen.

Einfach ausgedrückt: Unternehmen setzen KI oft für Chancen mit geringem Wert ein. Wir haben zahlreiche solche Fälle mit eigenen Augen gesehen:

- Interne Reibungen lösen, die das Management sichtbar macht, aber für das Unternehmen keine hohen tatsächlichen Kosten verursachen;

- Hinzufügen von Funktionen, die für Kunden irrelevant sind;

- Übernahme ausgereifter Anwendungsszenarien, nur weil andere Unternehmen dies bereits getan haben;

- Darstellung von Daten in neuer Form, ohne die Art der Entscheidungsfindung zu ändern;

- Bereitstellung von Tools für Mitarbeiter, um Zeit bei Aufgaben zu sparen, aber keine quantifizierbaren Kosteneinsparungen für das Unternehmen zu erzielen.

In jedem dieser Fälle ist der direkte Nutzen für das Unternehmen bestenfalls gering, und es ist unmöglich, einen langfristigen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.

Wenn KI wirklich messbaren Wert schafft, konzentriert sich das Unternehmen unweigerlich auf Kernprobleme, die die Rentabilität beeinflussen:

- Nike baut ein KI-System auf, um Nachfrageschwankungen vorherzusagen, Lagerüberbestände zu reduzieren und gleichzeitig Lieferengpässe zu vermeiden – zwei Punkte, die sich direkt auf den Cashflow und die Kundenzufriedenheit auswirken;

- Netflix optimiert Inhaltsempfehlungen mithilfe von KI, was sich auf die Sehdauer der Nutzer und die Kündigungsrate von Abonnements auswirkt;

- Nestlé beschleunigt die Produktinnovation im gesamten Prozess mithilfe von KI und bringt neue Produkte früher auf den Markt als Konkurrenten;

- Merck nutzt KI, um „Fehlentscheidungen bei der Aussortierung“ im Produktionsprozess zu reduzieren – also Fälle, in denen Produkte während der Produktion fälschlicherweise aussortiert werden, was die Lieferung von lebensrettenden Medikamenten verzögert.

Die KI-Wertformel

Im Unternehmenskontext können wir den KI-Wert mit einer einfachen Formel definieren:

Wert = Technologie × Einführung in der Praxis × Strategische Übereinstimmung

Das erste Element „Technologie“ umfasst KI-Modelle, Infrastruktur, Rechenleistung und Daten. Das zweite Element „Einführung in der Praxis“ ist das Kernziel des Veränderungsmanagements, zu dem David in seinem kürzlich veröffentlichten Werk eine spezielle Ausführung gemacht hat. Das dritte Element „Strategische Übereinstimmung“ misst, inwieweit die Probleme, die Sie mit KI lösen, mit den strategischen Prioritäten, der Bilanz und der Gewinn- und Verlustrechnung des Unternehmens übereinstimmen.

Der Schlüssel dieser Formel liegt im Multiplikationszeichen: Die drei Elemente stehen in einem multiplikativen Verhältnis zueinander. Sobald eines der Elemente nahe Null liegt, sinkt der Gesamtwert auf Null. Stellen Sie sich drei Szenarien vor: Das Modell ist hervorragend, aber es fehlen geeignete Daten; das Lösungskonzept ist ausgeklügelt, aber niemand ist bereit, es zu verwenden; das Tool hat leistungsstarke Funktionen, löst aber ein unbedeutendes Problem. In jedem dieser Szenarien kann KI keinen Wert für das Unternehmen schaffen.

Das vernachlässigte Element: Strategie

Theoretisch sind die drei Elemente gleichermaßen wichtig. Aber in der Praxis stellen wir fest, dass die strategische Übereinstimmung am leichtesten übersehen wird und gleichzeitig das Element mit dem größten Hebelpotenzial für den Wert ist.

Die meisten Unternehmen haben die Bedeutung der ersten beiden Elemente erkannt: Sie trainieren geeignete Modelle mit korrekten Daten und fördern die Akzeptanz neuer Arbeitsweisen bei den Mitarbeitern; aber sie vernachlässigen die strategische Übereinstimmung. Dafür gibt es viele Gründe: KI-Projekte werden von IT- oder Innovationsteams geleitet, die nicht für Gewinn und Verlust verantwortlich sind; Manager gehen davon aus, dass sie keine schwierigen Entscheidungen darüber treffen müssen, welche Geschäftsprobleme gelöst werden sollen, solange leistungsstarke Modelle an alle Daten angeschlossen sind; die KI-Ziele werden auf Schulung und praktische Umsetzung beschränkt, als wäre sie nur eine zu erlernende Fähigkeit; oder das gesamte Projekt geht von der Technologie selbst aus, aus reiner Angst, von Wettbewerbern zurückgelassen zu werden.

Wenn wir die beiden Variablen Technologie und praktische Einführung festlegen und nur die Geschäftsprobleme ändern, die mit KI gelöst werden sollen, können wir die enorme Wirkung der strategischen Übereinstimmung direkt erkennen.

Nehmen wir ein Beispiel: Es gibt eine Lösung, die Mitarbeitern helfen kann, eine Minute bei regulären Arbeiten zu sparen. In einem Unternehmen ist diese Minute wertlos: Die eingesparte Zeit wird zu unproduktiver Arbeitszeit, diese Aufgabe befindet sich nicht im kritischen Prozess, und es gibt keine Änderungen in nachfolgenden Schritten. In einem anderen Unternehmen kann dieselbe eingesparte Minute zu einer umwälzenden Veränderung führen. Der Grund dafür ist, dass diese Aufgabe sich an einem Engpass befindet, der die Produktivität einschränkt (z. B. zusätzliches Beladen von Lieferwagen mit zu versendenden Waren), oder Mitarbeiter diese Operation täglich zehntausend Mal wiederholen müssen, oder diese Minute die Dauer verkürzt, in der Mitarbeiter gefährlichen Umgebungen ausgesetzt sind. Bei derselben „Optimierung“ ist der endgültige Wert völlig unterschiedlich. Der Unterschied stammt vollständig aus der strategischen Ebene: Er hängt von der Position dieser Aufgabe in der Rentabilitätslogik und der Risikokette des Unternehmens ab.

Investieren Sie das Kapital dort, wo es Wert schaffen kann

Um den Wert durch strategische Übereinstimmung zu hebeln, muss jede KI-Investition an die grundlegende Geschäftstätigkeit des Unternehmens gebunden sein – investieren Sie das Kapital dort, wo es wirklich Wert erzeugen kann.

Konkret kann dies in vier Schritte unterteilt werden:

1. Definieren Sie Werttreiber

Werttreiber sind Hebel, die bei Anpassung die Rentabilität des Unternehmens spürbar verändern.

In der Schwerindustrie ist beispielsweise der Einkauf ein zentraler Werttreiber, wobei die Einkaufsausgaben 30 % bis 60 % des Jahresumsatzes des Unternehmens ausmachen können. Der Einkaufsprozess des Unternehmens kann mit Hunderten von Lieferanten verbunden sein, und jedes Angebot der Lieferanten enthält Hunderte von detaillierten Kosten mit begleitenden Dienstleistungsvertragsbedingungen. Es ist unmöglich, alle Punkte manuell zu optimieren. Aber einige Unternehmen haben erfolgreich KI-Plattformen aufgebaut, um Verhandlungsprozesse zu optimieren, wodurch die Einkaufsausgaben um 10 % bis 20 % gesenkt werden, was sich direkt auf den Gewinn pro Aktie auswirkt.

Die Anlagenauslastung ist ein weiterer großer Werttreiber in der Schwerindustrie. Die Senkung der Stückproduktionskosten ist von entscheidender Bedeutung, und die Gewährleistung des dauerhaften Betriebs der Fabriken steht an erster Stelle. Im Perm-Becken in den USA haben führende Öl- und Gasunternehmen KI-gesteuerte Drohnenprojekte umgesetzt: Anhand voreingestellter Betriebsstandards wird beurteilt, ob Personal zur Inspektion vor Ort geschickt werden muss. Dieses vorausschauende Wartungskonzept hat die ungeplanten Ausfallzeiten um 30 % bis 40 % reduziert und Kosten in Höhe von mehreren Hundert Millionen Dollar eingespart.

Andere Branchen haben ihre eigenen zentralen Werttreiber: Bei B2B-Dienstleistungsunternehmen ist die Optimierung des Ertrags des Vertriebsteams der Schlüssel; bei abonnementbasierten Medienunternehmen stehen die Kundenbindung und die Senkung der Kundengewinnungskosten im Vordergrund; bei Dienstleistungsunternehmen steht die Arbeitsproduktivität im Vordergrund; bei Einzelhandelsunternehmen konzentriert man sich auf Preisoptimierung und Lagerverwaltung; in der Verpackungskonsumgüterbranche umfassen die Werttreiber Produktideen, Portfoliomanagement und die Optimierung des Marketing-Mixes.

2. Finden Sie Ihre Position in der branchenspezifischen Wertschöpfungskette

Die Werttreiber unterscheiden sich stark zwischen verschiedenen Branchen, und selbst innerhalb derselben Branche sind die Treiber für verschiedene Unternehmen unterschiedlich, was weitgehend von der Position des Unternehmens in der branchenspezifischen Wertschöpfungskette abhängt.

Nehmen wir die chemische Herstellung als Beispiel: Celanese ist ein Hersteller von Massenchemikalien, der hauptsächlich Chlor und Polyethylen produziert; während Givaudan ein Hersteller von Spezialchemikalien ist, der Aromen, Duftstoffe und Kosmetikrohstoffe herstellt. Beide gehören zur chemischen Herstellung, aber ihre Werttreiber sind völlig unterschiedlich.

Celanese investiert Milliarden von Dollar in große Produktionsanlagen wie Dampfcrackeinheiten, um Chemikalien herzustellen, die auf dem globalen Markt gehandelt werden. Sein Wert wird durch die Betriebseffizienz zur Kostensenkung gesteuert.

Givaudan produziert Produkte mit hoher Bruttomarge, und der Anteil der Forschungs- und Entwicklungsausgaben am Umsatz beträgt das 5- bis 10-fache von dem von Celanese. Die Gewinne stammen aus geistigem Eigentum, und die Innovationszyklen sind kürzer. Sein Werttreiber konzentriert sich auf die Geschwindigkeit und die Kosten der Entwicklung neuer Produkte sowie auf die Fähigkeit, sich tief in die Produktionsprozesse der Kunden einzubetten.

3. Suchen Sie nach Chancen in der Gewinn- und Verlustrechnung

Im nächsten Schritt richten Sie den Blick auf die Gewinn- und Verlustrechnung. Lesen Sie die Gewinn- und Verlustrechnung des Unternehmens oder der Geschäftseinheit Zeile für Zeile durch und überlegen Sie: Welchen Posten kann KI verändern? Wie groß kann die Veränderung sein? Bei jedem Posten wie Umsatz, Herstellungskosten der verkauften Waren und Betriebskosten sollten Sie die Möglichkeit der Wertschöpfung in Betracht ziehen.

Nehmen wir als Beispiel ein großes Öl- und Gasunternehmen, dessen Vermögenswerte sich hauptsächlich im vorgelagerten Bereich befinden. Bei der Analyse der Gewinn- und Verlustrechnung zeigt sich, dass die Lebensdauer der Reserven und die kostengünstige Produktion von entscheidender Bedeutung sind. Die entsprechenden KI-Richtungen bestehen einerseits darin, Produktionsausfälle zu reduzieren, um den Umsatz zu sichern, und andererseits die Förderung zu optimieren, um die Nutzungsdauer der Reserven zu verlängern.

Die Gewinn- und Verlustrechnung kann Unternehmen auch dabei helfen, neue Einnahmequellen zu erschließen und bereits investiertes Kapital zu aktivieren. Für dieses Öl- und Gasunternehmen kann es KI nutzen, um Kapitalvermietungen durchzuführen, oder über Spotausschreibungen, Termingeschäfte und Optionen mit Rohöl-Spotgeschäften neue Einnahmen zu generieren.

4. Legen Sie Messgrößen für die finanzielle Rendite fest

Schließlich müssen Sie bestimmen, wie Sie die Auswirkungen von KI auf die ausgewählten Werttreiber (also die zu lösenden Zielprobleme) messen.

Merck misst die Aussortierungsrate durch Fehlentscheidungen im Produktionsprozess und die Produktionskapazität von Produkten, die für Patienten verfügbar sind; die Messgrößen von Netflix umfassen die Kundenbindung, die Sehdauer und die langfristige Zufriedenheit der Nutzer, kombiniert mit strengen A/B-Tests, um die Wirkung des KI-Empfehlungssystems zu bewerten; Nike erfasst die Fehlübereinstimmungsrate im Lager (sowohl Überbestände als auch Lieferengpässe), die Lagerkosten für überschüssige Bestände und die Genauigkeit der Nachfrageprognose in der Phase der Markteinführung neuer Produkte; die Messgrößen von Nestlé konzentrieren sich auf die Beschleunigung aller Phasen der Forschung und Entwicklung sowie den Markteinführungszyklus neuer Produkte.

Die Messgrößen müssen festgelegt werden, bevor das KI-Lösungskonzept aufgebaut und an die Geschäftsprozesse angeschlossen wird. Wenn Sie nicht im Voraus die Messmethode des Projekts definieren können und nicht festlegen können, wer den Werterfolg bestätigt, sind Sie noch nicht bereit, das Projekt zu starten.

Die Auswirkungen der strategisch ausgerichteten KI

Alle KI-Projekte an die Unternehmensstrategie zu binden, ist der Schlüssel, um Investitionen in quantifizierbare Vorteile umzuwandeln. Wir haben beobachtet, dass Unternehmen, die an diesen strategischen Prinzipien festhalten, der Falle „nur handeln, keine Rendite“ entkommen, KI in großem Maßstab umsetzen und messbare