28.01.2025
STUDIE

Deloitte: Generative KI bringt Unternehmen erstmals Rendite, virtuelle Belegschaft im Kommen

Eine neue Deloitte-Studie zeigt, dass Unternehmen, die Generative KI nutzen, aus finanzieller Sicht erstmals spürbar davon profitieren. Gleichzeitig ist ein neuer Trend im Kommen: Der AI-Agent. Dieser könnte für virtuelle Belegschaften sorgen. Ein Überblick.
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Künstliche Intelligenz hat in Österreich keinen hohen Stellenwert.
(c) Adobe Stock / metamorworks

Erstmals seit der offiziellen Einführung von ChatGPT vor mehr als zwei Jahren spüren Unternehmen einen finanziellen Nutzen durch Generative KI. Das besagt eine nun von Deloitte veröffentlichte Studie. Dieser zufolge würde der Einsatz von KI die finanziellen Erwartungen von Unternehmen sogar „übertreffen“. Für die Studie „The State of GenAI in the Enterprise“ wurden weltweit rund 2.800 Führungskräfte befragt.

Demnach ziehen Unternehmen mittlerweile einen finanziellen Mehrwert aus dem Einsatz von Generativer KI. Die KI-Lösungen würden bereits die ROI-Erwartungen von drei Viertel der befragten Unternehmen erfüllen, heißt es. Gleichzeitig würden fehlende organisatorische Rahmenbedingungen und Governance-Strategien das Arbeiten mit GenAI noch erschweren.

ROI-Erwartungen werden übertroffen

„Seit dem Aufkommen der neuen Technologie war GenAI für viele Unternehmen vor allem ein großer Investitionsposten. Das ändert sich jetzt: Drei Viertel der Befragten sagen, dass ihre ausgereiftesten GenAI-Lösungen die ROI-Erwartungen mittlerweile nicht nur erfüllen, sondern sogar übertreffen“, meint Evrim Bakir, Managing Partnerin im Consulting bei Deloitte Österreich, zur aktuellen Lage.

Fehlender organisatorischer Rahmen erschwert Einsatz

Die Studienergebnisse weisen jedoch darauf hin, dass die Geschwindigkeit der Implementierung nicht mit jener des technologischen Fortschritts mithalten kann. Vielen Unternehmen fehle es an einem organisatorischen Rahmen für einen vollumfänglichen Einsatz, schreibt Deloitte. Dazu kommen nicht abgeschlossene Testphasen für AI-Tools. Über zwei Drittel der Befragten würden indes angeben, dass maximal 30 Prozent der GenAI-Experimente in den kommenden drei bis sechs Monaten vollständig skaliert werden.

Deloitte appelliert, entsprechende Rahmenbedingungen zu schaffen. Gefragt sei nicht nur das Handeln in der Wirtschaft, sondern vor allem auch die passende Gesetzgebung: „Es braucht auch Gesetze und Richtlinien, die einen sicheren und sinnvollen Rahmen für die Verwendung von GenAI vorgeben. Der AI Act der EU war ein erster Schritt, aber entscheidend sind international entsprechende Regeln, die auch stetig an aktuelle Entwicklungen angepasst werden müssen“, so Evrim Bakir.

Governance-Strategie als größte Herausforderung

Insofern gestalte sich die fehlende Regulatorik rund um die GenAI-Implementierung in Unternehmen als Bremse. Fast ein Drittel der Befragten äußern Bedenken bei der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, was sie folglich von der GenAI-Nutzung abhält.

Außerdem gehen mehr als zwei Drittel davon aus, dass die vollständige Umsetzung eine Governance-Strategie über ein Jahr in Anspruch nehmen wird.

Deloitte-GenAI-Experte Stevan Borozan rät zu einem starken Fokus auf „Markterkundung und Szenarienplanung, um potenzielle Lücken in Stategien aufzudecken.“ Gefordert sei „Ausdauer und ein strategischer Ansatz, um die geeignete Governance-Grundlage zu schaffen und das Potenzial der Technologie ausschöpfen zu können.“

AI-Agenten in den Startlöchern

Als nächster Entwicklungsschritt sind die sogenannten AI-Agenten zu erwarten. Dabei handelt es sich um eine autonom arbeitende Software, die mithilfe von Künstlicher Intelligenz in der Lage sein soll, eigenständig Aufgaben auszuführen und Entscheidungen zu treffen. Ein Viertel (26 Prozent) der von Deloitte befragten Führungskräfte beschäftigen sich gerade mit diesem Thema. Eine breite Etablierung der AI-Agenten würde derzeit noch von fehlender Regulatorik, Datenmängeln und Personalmangel verhindert.

Virtuelle Belegschaft

Zudem zeigt die neueste Deloitte-Studie, inwiefern Führungskräfte mit einer Automatisierungswelle rechnen – und davon derzeit schon profitieren können. „Wo Sprachmodelle bisher nur über Wissen verfügen, können Agenten nun selbstständig Entscheidungen treffen. Das könnte in naher Zukunft zu einer weiteren großen Automatisierungswelle führen“, heißt es von Stevan Borozan. „Die Agenten können langfristig zu einer virtuellen Belegschaft werden“, prophezeit der Experte.

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Andreas Blumauer, bislang CEO von Semantic Web Company und nun SVP Growth bei Graphwise | (c) Graphwise
Andreas Blumauer | (c) Graphwise

Im Oktober 2024 fusionierte das Wiener Unternehmen Semantic Web Company (2004 von Andreas Blumauer und Martin Kaltenböck gegründet) mit Ontotext aus dem bulgarischen Sofia und wurde zu Graphwise. Blumauer, bis dato CEO von Semantic, wurde SVP Growth, Atanas Kiryakov, davor CEO von Ontotext, wurde Präsident. Details zum Deal wurden damals nicht genannt – brutkasten berichtete.

Nun hat das britische Private-Equity-Haus Oakley Capital die Mehrheit an Graphwise übernommen. Auch hier wurden die Höhe der Summe und der verkauften Anteile nicht aktiv kommuniziert, Gründer Blumauer erklärte dem brutkasten jedoch, dass man sich nun weltweit gesehen in den Top 3 – was die Evaluation von KI-Infrastrukturunternehmen betrifft – befände.

Graphwise: Ein Meilenstein in Bulgariens IT-Historie

„Durch den Merger hat die Firma eine besondere Konstellation mit Standorten bzw. Strukturen in Wien, Sofia und den USA geschaffen“, sagt Blumauer. „Die Bewertung basiert wesentlich auf dem ARR. Das heurige Jahr ist dabei zäher als die Jahre zuvor, dennoch ist es uns gelungen, uns im Markt zu behaupten und einen Multiple über dem 2026er Marktdurchschnitt zu erzielen. Daher liegt die Bewertung im neunstelligen Bereich und ist damit signifikant. Für Bulgarien bedeutet das sogar, dass es sich nun um die dritthöchste Bewertung eines IT-Unternehmens in der Geschichte des Landes handelt.“

Auf die Frage, wie es zu diesem Deal kam, war für Blumauer die Marktdynamik ganz entscheidend. „In den vergangenen zwei Jahren hat sich KI in Unternehmen zunehmend langsam in den operativen Einsatz entwickelt. Es gibt zwar immer wieder pointierte Erfolgsmeldungen, gleichzeitig besteht weiterhin Unsicherheit darüber, welche LLM-Ansätze sich tatsächlich durchsetzen werden. Gerade bei Multi-Agentic- und autonomen Systemen ist ein breiter Roll-out noch meilenweit entfernt“, erklärt er.

Kontakt über Messen in London

Umso wichtiger seien deswegen Referenzkunden, bei denen sich anhand konkreter Anwendungen demonstrieren lässt, wie KI vertrauenswürdiger und in bestehende Unternehmensstrukturen integriert werden kann. „Das lässt sich auch mit Company Rules verknüpfen: Ein wesentlicher Teil der Story ist die Frage, wie KI in Unternehmen kontrolliert und gleichzeitig hochskalierbar ausgerollt werden kann“, führt er aus. „Das hat auch Oakley erkannt und verstanden. Über Messen in London kam der Kontakt zustande, woraufhin unser Business genauer analysiert und das Potenzial erkannt wurde. Begleitet wurde die Entwicklung unter anderem von Deloitte, EY und Bain, die bestätigen konnten, dass Graphwise eine zentrale Rolle in diesem Umfeld spielen kann.“

Heute wird die Graphwise-Technologie von Banken und großen Pharmakonzernen in Europa eingesetzt, darunter beispielsweise Roche und weitere prominente Unternehmen in Österreich, die nicht genannt werden wollen: „Gleichzeitig gibt es gute Statements und Bewertungen aus dem Markt“, führt Blumauer weiter aus. „Mit der Entwicklung der Sprachmodelle und insbesondere GraphRAG (Anm.: Retrieval-Augmented Generation mit Graphen) stehen nach dem Merger sehr zentrale Komponenten zur Verfügung, um die nächste Entwicklungsstufe von KI in Unternehmen abzubilden. Das zeigt sich auch in unseren operativen Kennzahlen: Der ARR wächst organisch um rund 30 Prozent, bei inzwischen mehr als 200 Blue-Chip-Kunden. Damit verfügen wir über eine relevante Kundenbasis und konkrete Referenzen, die die technologische Positionierung und die Skalierbarkeit des Geschäftsmodells untermauern.“

Gründer bleiben im Management

Für den Founder ist der neue Eigentümer ein Investor mit einem langfristigen und klar auf Wertschöpfung ausgerichteten Ansatz: „Oakley, mit Gründer Peter Dubens, hat unter anderem in die Sigmund Freud Privat-Universität investiert und Dubens selbst war mehrfacher Startup-Gründer. Er hat sich immer wieder gefragt, warum sich klassische VCs teilweise so wenig mit den Gründern selbst auseinandersetzen. Für ihn geht es letztlich darum, Ideen zur Welt zu bringen und Unternehmen langfristig aufzubauen. Martin Kaltenböck und ich verstehen uns weiterhin klar als Gründer. Wir sind nach wie vor im Management-Board aktiv und bringen damit unsere Erfahrung und unsere ursprüngliche Gründerperspektive weiterhin unmittelbar in die Entwicklung des Unternehmens ein. Das ist ausdrücklich so gewünscht und Teil der langfristigen Konstellation.“

Oakley baut auf Graphwise auf

„Wir freuen uns sehr über diese neue Partnerschaft mit Oakley, da ihr Team sowohl unsere Technologie als auch unsere Ambitionen versteht. Oakley hat eine herausragende Erfolgsbilanz darin, gründergeführte Software-Unternehmen zu Unicorns zu machen. Mit Oakley als paneuropäischem Investor im Rücken sind wir besser denn je positioniert, um global als KI-Enabling-Plattform aufzutreten und Unternehmen dabei zu unterstützen, souveräne und vertrauenswürdige KI in großem Maßstab zu implementieren“, sagt Kiryakov.

KI-Souveränität im Fokus

In einer Zeit, in der Unternehmen zunehmend unabhängig von einzelnen großen Tech-Plattformen agieren wollen, gewinnt das Thema „KI-Souveränität“ an Bedeutung. Der Einstieg von Oakley als paneuropäischer Investor sei deswegen ein starkes Signal für den europäischen Technologie-Standort und stärke die Rolle von Graphwise als unabhängige KI-Plattform.

„Der Wert von Künstlicher Intelligenz hängt direkt von der Qualität und Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten ab. Large Language Models (LLMs) sind extrem leistungsfähig bei der Sprachverarbeitung, haben aber entscheidende Schwächen: Sie neigen zu faktischen Fehlern („Halluzinationen“) und können oft nicht nachvollziehbar erklären, wie sie zu einem Ergebnis gekommen sind“, liest man in der Aussendung.

Graphwise mit Rückgrat

Graphwise löst dieses Problem durch den Aufbau eines sogenannten „Semantic Backbone“ (semantisches Rückgrat) in Form eines Knowledge Graphs. Diese Wissensgraphen verknüpfen isolierte Unternehmensdaten, geben ihnen Kontext und stellen großen KI-Modellen eine Faktenbasis zur Verfügung. Das Ergebnis: Die KI soll nicht mehr halluzinieren, Ergebnisse würden revisionssicher und die Token-Kosten drastisch sinken, so der Claim. Dies sei besonders in regulierten und datenintensiven Branchen wie Finanzdienstleistungen, im Gesundheitswesen (Life Sciences) und im öffentlichen Sektor unverzichtbar.

Dubens, Gründer und Managing Partner von Oakley Capital, dazu: „KI verändert die Art und Weise, wie jede Organisation arbeitet. Das macht vertrauenswürdige, gut verwaltete Daten heute wichtiger denn je.“

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