Unternehmen, die KI heute als strategisches Werkzeug nutzen, erzielen deutlich bessere Ergebnisse als noch vor einem Jahr. Eine neue Studie von Box, die 1.640 IT-Entscheidungsträger:innen in den USA, Großbritannien, Frankreich und Japan befragte, zeigt einen rasanten Wandel: Innerhalb von nur zwölf Monaten stieg der Anteil der als „fortgeschritten“ oder „führend“ eingestuften Unternehmen von 8 % auf 64 %. Gleichzeitig sank der Anteil derer, die sich als „Anfänger“ oder „noch nicht gestartet“ bezeichneten, von 53 % auf 9 %. Doch was treibt diesen Wandel voran?
Der Unterschied liegt in der Systematisierung, nicht in der Technologie
Olivia Nottebohm, COO von Box, erklärt den Wandel als eine Entwicklung von isolierten Experimenten hin zu integrierten, produktionsreifen KI-Agenten. „Früher arbeiteten Einzelpersonen mit KI in isolierten Projekten“, sagt sie. „Heute setzen Unternehmen auf standardisierte, wiederholbare KI-Agenten, die in bestehende Prozesse eingebettet sind.“ Dieser systematische Ansatz sei der Schlüssel für messbare Erfolge.
Der Studie zufolge berichteten 80 % der befragten Unternehmen über eine spürbare Kapitalrendite durch KI – definiert als eine Steigerung von mindestens 10 %. Die Hälfte der „führenden“ Unternehmen erzielte sogar eine Rendite von über 25 %. Bei den „Anfängern“ waren es nur 11 %. Doch der Unterschied liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in der Art und Weise, wie Unternehmen KI einführen und verwalten.
„Es geht nicht darum, ob Unternehmen KI einsetzen, sondern wie sie sie strukturieren“, so Nottebohm. „Führende Unternehmen verfügen über spezialisierte Teams, klare Governance-Strukturen und eine konsistente Inhaltsbasis, auf die ihre Agenten zugreifen können.“
Fehlender Zugriff auf Unternehmensdaten bremst KI-Projekte aus
Ein zentrales Hindernis für den Erfolg von KI in Unternehmen ist laut Studie der Zugriff auf unternehmensspezifische Inhalte. 96 % der Befragten gaben an, dass KI-Agenten Zugang zu firmeninternen Daten benötigen, doch nur 36 % haben diese Agenten bereits mit vertrauenswürdigen Inhalten für verschiedene Anwendungsfälle verknüpft. Das Problem ist weniger die technische Machbarkeit als vielmehr das Vertrauen in die Datenqualität und -sicherheit.
„Anfangs dachten wir, KI-Erfolg hinge von der Wahl des besten Modells ab“, erklärt Nottebohm. „Doch heute geht es darum, ob die Agenten Zugriff auf die richtigen Inhalte haben – und ob diese Inhalte sicher und kontrolliert sind. Denn Agenten sind nur so gut wie die Daten, auf denen sie operieren.“
Besonders reifen Unternehmen gelingt es zunehmend, unstrukturierte Dokumente wie Verträge oder Berichte als strategischen Vorteil zu nutzen. 63 % dieser Unternehmen betrachten solche Inhalte nicht mehr als Ballast, sondern als wertvolle Ressource. Gleichzeitig kämpfen viele Unternehmen noch mit fragmentierten Datenbeständen (24 %), Integrationsschwierigkeiten (24 %) oder unzureichenden Berechtigungsstrukturen (21 %).
Governance wird zum Beschleuniger – nicht zum Bremsklotz
Ein weiteres zentrales Ergebnis: Fast jedes zweite Unternehmen (48 %) berichtete bereits von KI-bezogenen Datenvorfällen. Bei den führenden Unternehmen lag dieser Anteil sogar bei 60 %. Doch statt Governance als Hindernis zu sehen, erkennen viele den Nutzen: 93 % der Befragten gaben an, dass bessere Governance ihnen hilft, KI schneller und sicherer zu skalieren.
„Governance wurde lange als lästiger Ballast wahrgenommen“, sagt Nottebohm. „Doch heute verstehen Unternehmen, dass klare Regeln und Strukturen die Skalierung erst ermöglichen.“ Nur 39 % der Unternehmen verfügen jedoch über eine umfassende Sichtbarkeit über genehmigte und nicht genehmigte KI-Nutzung, und nur 34 % haben formale Standards für den Datenzugriff durch Agenten definiert.
Ein praktisches Beispiel: Viele Unternehmen müssen ihre bestehenden Berechtigungsstrukturen anpassen, um Agenten den Zugriff auf Dokumente zu ermöglichen. „Die Berechtigungen, die vor zwei Jahren für menschliche Nutzer:innen eingerichtet wurden, berücksichtigen oft nicht die Anforderungen von KI-Agenten“, erklärt Nottebohm. „Jetzt müssen Unternehmen ihre unstrukturierten Datenbestände überprüfen und gegebenenfalls neu strukturieren – ein Prozess, der noch nicht abgeschlossen ist.“
Vermeidung von Vendor-Lock-in: Flexibilität als Erfolgsfaktor
Ein weiterer kritischer Punkt ist die Abhängigkeit von einzelnen KI-Anbietern. „Die Ära des reinen Token-Managements ist vorbei“, sagt Nottebohm. „Unternehmen wollen nicht in eine einzige Technologie gebunden sein, sondern die kostengünstigste Lösung wählen, die ihre Qualitätsanforderungen erfüllt.“
Die Studie zeigt, dass Unternehmen zunehmend auf Interoperabilität setzen, um ihre KI-Investitionen zukunftssicher zu gestalten. „Die besten Ergebnisse erzielen Unternehmen, die ihre KI-Strategie flexibel halten und nicht auf eine einzige Plattform oder einen einzigen Anbieter setzen“, so Nottebohm.
Fazit: KI-Skalierung erfordert mehr als nur Technologie
Die Studie von Box macht deutlich: Der Unterschied zwischen erfolgreichen und weniger erfolgreichen KI-Initiativen liegt nicht in der Wahl der richtigen Modelle oder Tools, sondern in der Art und Weise, wie Unternehmen ihre KI-Systeme strukturieren und integrieren. Erfolgreiche Unternehmen setzen auf klare Governance, sicheren Datenzugriff und flexible Architekturen – und schaffen so die Grundlage für nachhaltige Skalierung.
KI-Zusammenfassung
Box'un yeni araştırması, AI liderlerinin nasıl daha yüksek getiri elde ettiğini ve şirketlerin bu dönüşümde karşılaştığı en büyük engelleri ortaya koyuyor. Kurumsal AI uygulamalarında neler değişiyor?
