Obwohl sich Unternehmen in diesem Jahr (finanziell und organisatorisch) zur Nutzung von KI bekannt haben, geben 36 Prozent der C-Level-Führungskräfte an, dass sich ihre KI-Investitionen nicht auf den Umsatz ausgewirkt haben. Dies ist eine ernüchternde Erkenntnis für IT-Führungskräfte, die unter Druck stehen, den ROI nachzuweisen.
Zwar gab es einige Erfolge, doch in den meisten Fällen handelt es sich dabei um relativ geringe Kosteneinsparungen und Produktivitätssteigerungen. Trotz hoher Investitionen – 34 Prozent der Unternehmen planen, bis 2025 weitere 10 Millionen US-Dollar in KI zu investieren – geben nur 19 Prozent der C-Level-Führungskräfte an, dass sie durch KI Umsatzsteigerungen von mehr als 5 Prozent erzielen konnten. Die Kluft zwischen KI-Investitionen und Renditen veranlasst CFOs und CEOs dazu, Rechenschaft zu verlangen.
Das wirft schwierige Fragen auf: Wie können IT-Führungskräfte ihren Wert unter Beweis stellen, wenn CFOs und CEOs Verantwortung einfordern? Und was bedeutet es für die Belegschaft, wenn KI nur als Produktivitäts- und nicht als Wertschöpfer betrachtet wird?
Die Antworten hängen eng zusammen. Richtig eingesetzt, kann KI die Talente sowohl in der IT als auch im Unternehmen erweitern und verstärken. Um zu verstehen, wie das funktioniert, müssen wir die neuen Fähigkeiten und Grenzen der agentischen KI untersuchen und analysieren, wie sie die Arbeit neu gestalten wird.
Agentische KI verstehen und der Wandel der Arbeitswelt
Agentische KI-Systeme verfolgen Ziele autonom, treffen Entscheidungen und handeln ohne ständige menschliche Eingaben. Sie gehen über die reine Automatisierung von Routineaufgaben hinaus und übernehmen komplexe Koordinierungs- und Entscheidungsprozesse – eine grundlegende Veränderung dessen, was wir von KI in der IT erwarten dürfen.
Bisher bestand die Herausforderung bei der IT-Automatisierung darin, die erforderliche Geschäftslogik klar im Code zu formulieren. Der Mangel an talentierten Entwicklern schränkte die Möglichkeiten ein. Heute erledigen KI-Agenten Routineaufgaben selbstständig, ohne dass explizite Schritt-für-Schritt-Anweisungen erforderlich sind.
Diese Fähigkeiten bedeuten jedoch nicht, dass wir den Menschen vollständig aus dem Prozess ausschließen können. Agentische KI ist in der Lage, 80 Prozent der Aufgaben eines Service Desks zu übernehmen. Sie eignet sich hervorragend für einfache, sich wiederholende Arbeiten wie das Erstellen von Notizen oder das Zusammenführen von Kontextinformationen aus komplexen IT-Umgebungen. Sie kann Daten für Entscheidungsträger zusammenstellen und ihnen so den Kontext liefern, den sie für fundierte Entscheidungen benötigen. Sie ist jedoch nicht für Situationen mit hoher Unklarheit, wie die Strategieentwicklung, ausgelegt.
Deshalb halte ich die Vorstellung, dass agentische KI zu massiven Arbeitsplatzverlusten führen wird, für kurzsichtig. Menschen verlieren nicht an Wert, wenn sie von repetitiven Aufgaben befreit werden – und in fast jedem Unternehmen gibt es nach wie vor einen Rückstau an wertschaffenden Projekten, für die IT-Teams keine Zeit haben. Schätzungen zufolge verbringen IT-Teams einen Großteil ihrer Zeit mit repetitiven Aufgaben, die den Betrieb am Laufen halten. Infolgedessen erhalten Projekte, die unternehmensweite Auswirkungen haben, nicht immer die Aufmerksamkeit, die sie verdienen.
Tatsache ist, dass wir diese Menschen brauchen, damit sie weiterhin höherwertige Arbeit leisten und ihr gesamtes institutionelles Wissen nutzen können, um den Wert der agentischen KI zu steigern.
Wenn Entwickler die Zeit haben, nutzen sie KI, um Projekte anzugehen, die zuvor vielleicht unvorstellbar waren. Die KI-gesteuerte Automatisierung der Compliance-Workflows bei JPMorgan ermöglicht die Verarbeitung von 230.000 Dateien – eine Steigerung von 50 Prozent – mit 20 Prozent weniger Mitarbeitern, wodurch die Produktivität um fast 90 Prozent gesteigert wird. Der KI-Codierungsassistent „Q” von Amazon hat durch die Automatisierung routinemäßiger Code-Updates den Gegenwert von 4.500 Entwicklerjahren an Arbeit eingespart und damit zu jährlichen Effizienzgewinnen in Höhe von schätzungsweise 260 Millionen US-Dollar geführt.
Ökonomie der Unternehmens-IT neu definieren
Um die Auswirkungen der KI zu verstehen, sollten wir vielleicht einen Vergleich mit einer anderen allgegenwärtigen Technologie anstellen: Cloud Computing. Die Akzeptanzraten der Cloud sind bekanntermaßen schwer zu schätzen, aber Forscher zogen in einer Studie Stellenanzeigen für Cloud-Fachkräfte bei großen börsennotierten Unternehmen als Anhaltspunkt heran. Sie fanden heraus, dass jeder zusätzliche Mitarbeiter mit Cloud-Kenntnissen zu einem Umsatzanstieg von 1,4 bis 1,6 Millionen Dollar führte. Berücksichtigt man jedoch andere Faktoren, führte die Cloud-Einführung lediglich zu einer Produktivitätssteigerung von 2,24 Prozent.
Umgekehrt sind die geschätzten Produktivitätsgewinne durch KI deutlich höher. Eine frühe Studie ergab Produktivitätssteigerungen von etwa 15 Prozent für bestimmte Aufgaben. Eine andere Studie ergab, dass Chatbots im Durchschnitt viermal mehr verkauften als neue Mitarbeiter.
Diese Studien befassen sich nicht mit agentischer KI, da dieses Gebiet noch zu neu ist. Es genügt jedoch zu sagen, dass die Zahlen auf ein grundlegendes Umdenken in der IT-Ökonomie hindeuten. Bald wird die IT zunehmend damit beauftragt sein, den ROI für KI-Investitionen nachzuweisen. Anstatt nur Systeme zu verwalten, wird die IT strategisch intelligente Agenten einsetzen, die die Kosten für LLMs ausgleichen und es den Top-Leuten ermöglichen, seinen Rückstand aufzuholen und Projekte mit hoher Wirkung in Angriff zu nehmen. In der Praxis umfasst dies den Einsatz von KI-Agenten zum Erstellen interner Prototypen, zum Experimentieren mit neuen Prozessen und zum Beschleunigen der Umsetzung lang erwarteter Projekte, während gleichzeitig über die damit erzielten finanziellen Ergebnisse berichtet wird.
IT-Führungskräfte müssen ihre Teams dazu anleiten, KI zu nutzen, anstatt sich gegen sie zu wehren. Eine klare Kommunikation der Rolle der KI bei der Stärkung von Teams ist unerlässlich. Durch die Eliminierung mühsamer Aufgaben ermöglicht KI IT-Fachleuten, sich auf komplexe, hochwertige Aktivitäten zu konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen und Kreativität erfordern.
Von Ryan Manning, Chief Product Officer bei BMC Helix
