Generative KI: Deutschland ist vorn bei Datenstrategie

Generative KI bringt eine messbare Rendite: 89 Prozent der Unternehmen in Deutschland geben an, dass sich ihre Investitionen in generative KI bereits rentieren - damit liegt Deutschland im weltweiten Vergleich deutlich vorn. International sehen bereits zwei Drittel der Unternehmen wirtschaftliche Vorteile durch KI-Investitionen und erwirtschaften im Schnitt 1,41 US-Dollar Ertrag für jeden investierten Dollar.

Der Aufschwung geht dabei weit über reine Kosteneinsparungen hinaus: Unternehmen setzen generative KI vor allem im IT-Betrieb (70 Prozent), in der Cybersicherheit (65 Prozent), im Kundenservice (56 Prozent) und in der Softwareentwicklung (54 Prozent) ein. Besonders auffällig: 88 Prozent der deutschen Unternehmen trainieren ihre Large Language Models mit eigenen, unternehmensspezifischen Daten - ein Spitzenwert im internationalen Vergleich (weltweit 80 Prozent).

Das sind Ergebnisse des 'Radical ROI of Generative AI'-Berichts des AI Data Cloud-Unternehmens Snowflake in Zusammenarbeit mit dem Marktforschungsunternehmen Enterprise Strategy Group. Für die Studie wurden 1900 IT- und Business-Entscheider aus neun Ländern befragt – darunter Deutschland, die USA, das Vereinigte Königreich, Frankreich, und Japan. Alle Befragten setzen generative KI bereits aktiv für mindestens einen Anwendungsfall ein.

„Ich arbeite seit fast zwei Jahrzehnten an der Entwicklung von KI – und jetzt ist endlich der Moment gekommen, in dem sie echten, greifbaren Mehrwert für Unternehmen schafft“, sagt Baris Gultekin, Head of AI von Snowflake. „Mit über 4.000 Kunden, die jede Woche unsere Plattform für KI und maschinelles Lernen nutzen, sehe ich täglich, wie groß der Einfluss auf die Produktivität und die Zugänglichkeit von Daten in Unternehmen ist.”

So unterscheiden sich die Nationen bei ROI und Anwendungsschwerpunkten

Im internationalen Vergleich wird klar, dass sich der Reifegrad und die Schwerpunkte beim Einsatz generativer KI deutlich unterscheiden und entsprechend für unterschiedliche wirtschaftliche Ergebnisse sorgen:

• In Deutschland liegt der Fokus klar auf der Integration eigener Datenquellen: 88 Prozent der Befragten verfeinern ihre großen Sprachmodelle mit proprietären Daten, verglichen mit 80 Prozent im globalen Durchschnitt. Der daraus resultierende durchschnittliche Return on Investment liegt hierzulande bei 34 Prozent.
• Frankreich hingegen befindet sich stärker in der Experimentierphase: 41 Prozent der befragten Unternehmen setzen derzeit erste Anwendungsfälle um, was ein höherer Anteil als der weltweite Durchschnitt von 36 Prozent ist. Der durchschnittliche ROI liegt hier bei 31 Prozent.
• Im Vereinigten Königreich steht der Nutzen für Endnutzer stärker im Vordergrund: Dort nennen mehr Unternehmen als im globalen Schnitt Effizienz (57 Prozent gegenüber 51 Prozent) und Innovation (46 Prozent im Vergleich zu durchschnittlich 40 Prozent) als zentrale Ziele ihrer KI-Initiativen. Das schlägt sich in einem ROI von 42 Prozent nieder.
• Noch weiter vorne liegen die USA, wo der Einsatz von KI bereits besonders breit gefächert ist. 70 Prozent der Early Adopters nutzen GenAI für mehrere Anwendungsfälle (64 Prozent weltweit), und mehr als die Hälfte bezeichnen sich als „sehr erfolgreich“ bei der Operationalisierung dieser Technologien (52 Prozent im Vergleich zu 40 Prozent). Zudem berichten 71 Prozent der US-Unternehmen von einem explizit bezifferten, positiven ROI – deutlich mehr als der weltweite Durchschnitt von 60 Prozent.

Weltweit planen 98 Prozent der Befragten, ihre Investitionen in Künstliche Intelligenz im Jahr 2025 weiter auszubauen. Sie investieren dazu gezielt in den Ausbau ihrer KI-Fähigkeiten und legen ihren Schwerpunkt dabei auf Daten (81 Prozent), große Sprachmodelle (78 Prozent), unterstützende Software (83 Prozent), Infrastruktur (82 Prozent) und Fachkräfte (76 Prozent). Diese Entwicklungen unterstreichen eine strategische Neuausrichtung, in der sich Unternehmen für eine Zukunft rüsten, in der KI nicht nur Innovationstreiber, sondern fester Bestandteil der Unternehmensprozesse ist.

Deutsche Unternehmen haben eine starke Datenkompetenz – doch Infrastruktur und Budget bremsen

Deutsche Unternehmen zeigen eine hohe Datenkompetenz, denn sie trainieren häufiger mit eigenen Datenquellen (88 Prozent, weltweit 80 %) und verbringen weniger Zeit mit der Vorbereitung (45 Prozent gegenüber 51 Prozent) sowie dem Management (46 Prozent zu 55 Prozent) ihrer Daten. Außerdem verfügen sie über einen höheren Anteil KI-bereiter unstrukturierter Daten. So sagen 39 Prozent, dass mehr als ein Viertel ihrer Daten für den Einsatz in KI-Modellen geeignet sind. International können das im Durchschnitt nur etwas mehr als ein Drittel.

Trotz dieser soliden Datenbasis gibt es Hürden auf dem Weg zum flächendeckenden Einsatz: 69 Prozent der deutschen Unternehmen haben Schwierigkeiten, die Speicher- und Rechenanforderungen von generativer KI zu erfüllen (global 54 Prozent). Dementsprechend stimmen deutsche Befragte auch besonders häufig der Tatsache zu, dass sie mehr Anwendungsfälle im Blick haben, als ihr Budget aktuell zulässt (35 Prozent gegenüber 29 Prozent).

„Die hohe Datenkompetenz deutscher Unternehmen ist eine echte Stärke – und eine solide Datenbasis ist der Schlüssel für den nachhaltigen Erfolg mit generativer KI. Jetzt kommt es darauf an, dieses Potenzial in konkrete Geschäftsanwendungen zu überführen“, so Jonah Rosenboom, Country Manager Deutschland bei Snowflake. „Damit das gelingt, braucht es nicht nur leistungsfähige Infrastruktur und gezielte Investitionen, sondern auch den Mut, datengetriebene Innovationen in der Breite der Organisation voranzutreiben.“

Quelle: Snowflake