Kommentar von Christoph Knöll, Neurawork.ai Die KI-Elite entsteht jetzt – und der Mittelstand droht zurückzufallen

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Fujitsu Technology Solutions GmbH

Die meisten KI-Investitionen erzeugen keinen messbaren Return on Investment (ROI). Statt Wertschöpfung zu transformieren, optimieren Unternehmen Prozesse und verschenken damit ihr größtes Potenzial. In den nächsten zwei bis drei Jahren wird sich entscheiden, wer gewinnt und wer den Anschluss verliert. Die KI-Elite entsteht nicht irgendwann. Sie entsteht jetzt.

Viele Unternehmen investieren derzeit in Künstliche Intelligenz (KI). Doch der erhoffte Durchbruch bleibt häufig aus. Statt messbarer Ergebnisse entsteht ein „Pilotprojekt-Friedhof“. Zahlreiche Initiativen werden gestartet, aber nur wenige erreichen den produktiven Einsatz.

Die Ursache liegt nicht in der Technologie selbst, sondern im grundlegenden Verständnis. Viele Unternehmen behandeln KI wie ein neues Softwaretool. ChatGPT hier, Copilot da, etwas Automatisierung dort. Damit lassen sie enormes Potenzial liegen. Gleichzeitig verstärkt der Markt dieses Missverständnis zusätzlich, indem er aktuell mit vermeintlichen KI-Lösungen geflutet wird, die kaum mehr sind als Oberflächen auf bestehenden Modellen.

Kommentar von Bettina Tratz-Ryan, Gartner

Warum KI-Projekte an ihren Daten scheitern

Das zentrale Problem ist, dass vielen Unternehmen eine klare wertschöpfende KI-Strategie fehlt. Sie wissen oft nicht, wofür sie KI überhaupt einsetzen wollen. Gleichzeitig mangelt es an Know-how und an einer realistischen Einschätzung der eigenen Fähigkeiten. Dahinter steckt häufig der Dunning-Krüger-Effekt: Gerade Menschen mit sehr geringem KI-Wissen überschätzen ihre eigene Kompetenz massiv, und genau auf diese Fehleinschätzung verlässt sich häufig die Geschäftsführung. So werden schnell Hunderttausende Euro verbrannt, ohne dass ein nachhaltiger Mehrwert entsteht.

Diffuse Erwartungen statt klarer Business-Ziele

Ein weiteres Missverständnis besteht darin, dass viele Unternehmen Produktivitätsgewinne erwarten, ohne konkret benennen zu können, wie sich diese auf das Geschäft auswirken. Die Erwartungen bleiben diffus – „KI soll uns besser machen“ –, ohne dass klar ist, welche Kosten gesenkt, welche Umsätze gesteigert oder welche Wettbewerbsvorteile erreicht werden sollen. Ohne diese Zielklarheit bleibt der Einsatz von KI in der Praxis oft nutzlos.

KI wird als Tool missverstanden

Viele Unternehmen bleiben bei Textgenerierung und kleinen Optimierungen stehen, während der wahre Mehrwert in der Automatisierung zentraler Prozesse und in neuen Geschäftsmodellen liegt.

Hinzu kommt ein weiterer Trugschluss. Viele Unternehmen investieren in vermeintliche KI-Lösungen wie „sichere ChatGPT-Umgebungen“, die technisch oft nur einfache Oberflächen darstellen. Der Eindruck, KI sei bereits implementiert, täuscht, denn der eigentliche Mehrwert bleibt aus. Die Lücke zwischen dem, was KI kann, und dem, wofür sie eingesetzt wird, ist enorm, und wird in den kommenden Jahren zu massiven Wettbewerbsunterschieden führen.

Wertschöpfung statt Spielerei: Wo KI wirklich wirkt

Konkrete Beispiele aus der Praxis zeigen, wie groß das Potenzial ist. In der Due Diligence analysieren KI-Agenten heute große Dokumentenmengen und bereiten Risikobewertungen automatisiert vor. Das sind Aufgaben, die zuvor ganze Teams über Tage hinweg beschäftigt haben. Beispielsweise filtert KI in der Immobilienbranche hunderte Objekte entlang von Portfolio-Strategien und Renditezielen, sodass nur noch wirklich relevante Investitionsmöglichkeiten übrigbleiben. Und auch im Dienstleistungsbereich verschiebt sich das Geschäftsmodell grundlegend. Statt Stunden zu verkaufen, rückt die tatsächliche Wertschöpfung in den Mittelpunkt. KI übernimmt dabei unter anderem die Leadgenerierung und schafft die Grundlage für neue, skalierbare Geschäftsmodelle.

Kommentar von Jörg Hesske, Denodo

Logisches Datenmanagement – ein Enabler für Agentic AI

Generative KI spielt hier oft nur eine Nebenrolle. Der eigentliche Hebel liegt in deterministischen Modellen, die komplexe Analysen reproduzierbar und skalierbar durchführen.

In anderen Projekten wurden zudem 40 bis 60 Prozent E-Mail-Automatisierung, 70 Prozent schnellere Onboarding-Prozesse und Einsparungen von bis zu 450.000 Euro im SAP-Umfeld erreicht.

Operational AI: Drei Voraussetzungen für echten Erfolg

Unternehmen müssen KI direkt in die Wertschöpfung integrieren. Genau hier setzt der Ansatz der sogenannten „Operational AI“ an. Dahinter verbirgt sich kein einzelnes Tool, sondern ein strukturiertes Vorgehensmodell.

Die erste Voraussetzung ist eine klare Strategie. Warum wird KI eingesetzt und welche Unternehmensziele soll sie unterstützen? Ohne diese Einordnung bleibt es beim Flickenteppich.

Der zweite Faktor ist der Mensch. Studien zeigen, dass ein Großteil des Erfolgs von KI-Projekten auf Kommunikation, Training und Change-Management zurückzuführen ist. Mitarbeitende müssen die Systeme verstehen, akzeptieren und aktiv nutzen, andernfalls bleiben selbst technisch gute Lösungen wirkungslos.

Die dritte Säule ist die Architektur. Statt eines teuren Sammelsuriums aus isolierten KI-Tools braucht es eine integrierte, skalierbare KI-Architektur. Sie greift auf alle relevanten Daten zu, bildet komplexe Anwendungsfälle ab und kann – wie bei unserer Plattform Neuraplox – immer wieder für neue Use Cases genutzt werden.

Der richtige Einstieg: Engpässe statt Tools analysieren

Doch wie finden Unternehmen die richtigen Anwendungsfälle? Der Schlüssel liegt nicht in der Technologie, sondern im Geschäft selbst. Entscheidend ist die Analyse der Engpässe. Warum wächst ein Unternehmen nicht schneller? Wo entstehen unnötige Kosten? Welche Prozesse sind zu langsam oder ineffizient? Wie können wir unseren Service verbessern? Welche neuen Märkte ergeben sich durch KI? Wer diese Fragen beantwortet, identifiziert automatisch die Bereiche mit dem größten Potenzial. Wer KI richtig einsetzt, entwickelt neue Produkte, Services und Geschäftsmodelle, um sich echte Wettbewerbsvorteile zu verschaffen.

Vom Pilotprojekt zur echten Wertschöpfung

Der Weg von der Idee zur Umsetzung ist klar. Nicht mit Technologie starten, sondern mit realen Problemen und Umsatzzielen. Wenn Kunden zu lange auf Antworten warten, Maschinen stillstehen oder Kapital im Lager gebunden ist, sind das konkrete Ansatzpunkte. KI kann solche Probleme messbar lösen und echte Wertschöpfung schaffen.

Entscheidend ist dabei ist die abteilungsübergreifende Nutzung in der Organisation, die Beschleunigung von Prozessen und vor allem der direkte Einfluss auf Ergebniskennzahlen wie Kosten, Umsatz und Profitabilität. Gleichzeitig müssen Unternehmen lernen, mit KI iterativ zu arbeiten. Annahmen testen, Ergebnisse messen und kontinuierlich nachschärfen.

Die Schere geht auseinander: Gewinner und Verlierer

Der Markt spaltet sich. Derzeit fließt enormes Kapital in KI-Unternehmen und Technologien. Unternehmen, die KI konsequent einsetzen, erreichen deutlich höhere Profitabilität und bauen strukturelle Vorteile auf, die zu einer zunehmenden Konzentration von Marktanteilen führen.

Gleichzeitig entsteht eine „KI-Elite“, deren Entwicklung exponentiell verläuft und durch die nächste Generation der KI zusätzlich beschleunigt wird. Auf Large Language Models folgen Large Math Models und vor allem World Models. Diese neue Kategorie wird bereits vor dem ersten Kunden mit Milliarden bewertet.

Der Abstand zwischen Vorreitern und Nachzüglern wächst dadurch rapide. In den nächsten zwei bis drei Jahren wird sich entscheiden, wer zu den Gewinnern gehört und wer dauerhaft zurückfällt.

Zeitfenster für den Mittelstand: 18 bis 24 Monate

Ohne eine klare KI-Strategie in den kommenden 18 bis 24 Monaten drohen dem Mittelstand spürbare Wettbewerbsnachteile. Unternehmen riskieren höhere Kosten, geringere Effizienz, neue Märkte und letztlich den Verlust von Wettbewerbsfähigkeit.

Riesiges Potential: Wissensschatz nutzbar machen

Dabei verfügen gerade hiesige mittelständische Unternehmen über einen entscheidenden Vorteil, nämlich ihr weltweit geschätztes tiefes Wissen über Produkte, Märkte und Kunden. Dieses Wissen allein reicht jedoch für eine glorreiche Zukunft nicht aus. Es muss in strukturierte, nutzbare KI-Systeme überführt werden. Vereinfacht gesagt: Viele Unternehmen sitzen auf Öl. Aber ohne Raffinerie bleibt es wertlos.

Fazit

Die größte Hürde ist nicht die Technologie, sondern das Verständnis. Wer KI weiterhin als „nice to have“ betrachtet, unterschätzt ihre Bedeutung fundamental. Tatsächlich zeigt sich eine klare Korrelation. Je geringer das Wissen über KI, desto eher wird sie als irrelevant eingeschätzt. Die Situation ist vergleichbar mit den frühen Jahren des Internets. Damals hielten viele Unternehmen das Thema für unwichtig – mit bekannten Folgen. Heute steht der Mittelstand vor einer ähnlichen Entscheidung. Unternehmen stehen vor der Entscheidung, KI entweder nur als Werkzeug zu betrachten oder als zentralen Bestandteil der eigenen Wertschöpfung. Unternehmen, die jetzt nicht handeln, werden nicht einfach langsamer wachsen, sie werden ersetzt.

Mehr KI ist nicht automatisch besser

Warum klassische Automatisierung oft die klügere Wahl bleibt

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