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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RNAnalytics, tecnet
© equity - (v.l.) Christian Laurer, Adriana González Palomo, Viktoria Enkmann, Hannes Burgstaller und Natalija Rajicic.

Mit einem SAFE (Simple Agreement for Future Equity) beteiligt sich tecnet equity am niederösterreichischen TechBio-Startup RNAnalytics. Das von Viktoria Enkmann und Hannes-Oliver Burgstaller gegründete Unternehmen ist im accent Makerspace in Tulln angesiedelt und entwickelt dort Lösungen für die Analyse von Lipid-Nanopartikeln – winzigen Transporthüllen, die Wirkstoffe wie RNA sicher in menschliche Zellen bringen sollen. Mit dem Investment möchte RNAnalytics die Weiterentwicklung seiner modularen Analyse-Toolkits sowie den Ausbau seiner integrierten Softwareplattform vorantreiben. Über die Höhe der Beteiligung wurde Stillschweigen vereinbart. Doch wie brutkasten erfahren hat, handelt es sich inklusive Förderungen um eine Summe im „höheren sechsstelligen Bereich“.

RNAnalytics: Analysen sehr aufwendig

RNA-basierte Medikamente haben durch neue Impfstoffe und Therapieansätze stark an Bedeutung gewonnen. Damit RNA im Körper überhaupt dort ankommt, wo sie wirken soll, braucht sie eine schützende Transporthülle. Dafür werden häufig sogenannte Lipid-Nanopartikel, kurz LNPs, eingesetzt.

Ob diese winzigen Partikel richtig funktionieren, muss während der Entwicklung eines Medikaments immer wieder überprüft werden. Entscheidend sei dabei, die Eigenschaften der Partikel genau zu verstehen, von ihrer Größe und Stabilität über die tatsächlich eingeschlossene RNA-Menge bis hin zu ihrem Verhalten in unterschiedlichen Zellen.

Diese Analysen seien heute oft aufwendig, erfordern teilweise teure Spezialgeräte und würden mangels einheitlicher Methoden nur eingeschränkt vergleichbare Ergebnisse liefern. „Das kostet Zeit und erschwert insbesondere kleineren BioTech-Unternehmen und Forschungslabors den Zugang zu einer Technologie, die für die Entwicklung neuer RNA-Therapien immer wichtiger wird“, liest man in der Aussendung.

Modulare Toolkits

RNAnalytics hat es sich daher zum Ziel gesetzt, diese Analysen einfacher und standardisierter zu machen. Dafür entwickelt das Unternehmen modulare Toolkits, die auf bereits vorhandener Laborausstattung eingesetzt werden können. Sie kombinieren validierte Messmethoden, Reagenzien und Referenzmaterialien und wollen Laboren damit einen „klar definierten Ablauf für die Untersuchung von Lipid-Nanopartikeln“ ermöglichen.

„Die SAFE-Finanzierung gibt uns in dieser frühen Phase die Möglichkeit, unsere Toolkits konsequent weiterzuentwickeln und parallel den Ausbau unserer Softwareplattform voranzutreiben. Mit tecnet equity haben wir dabei einen Partner an unserer Seite, der die Herausforderungen technologieintensiver Gründungen versteht“, sagt Enkmann, CEO von RNAnalytics.

RNAnalytics: Plattform in Entwicklung

Der Ansatz des Tullner Startups geht jedoch über einzelne Labortests hinaus, wie man mitteilt: Parallel zu den Toolkits entwickelt das Unternehmen eine Softwareplattform, in der die bei den Analysen entstehenden Daten zusammengeführt und automatisch ausgewertet werden können.

So entstehe ein umfassendes Bild der relevanten Qualitätsmerkmale eines RNA-Therapeutikums. Statt Messergebnisse aus unterschiedlichen Geräten und Tests einzeln auszuwerten, könnten Labore ihre Daten zentral verarbeiten, verschiedene Qualitätsparameter miteinander vergleichen und standardisierte Berichte erstellen. Die Kombination aus physischen Toolkits und Software soll damit einen bislang stark fragmentierten Analyseprozess in einen durchgängigen Workflow überführen.

„RNAnalytics setzt an einem sehr konkreten Problem in einem technologisch anspruchsvollen und stark wachsenden Bereich der Biotechnologie an. Besonders überzeugt uns der Ansatz, komplexe Laboranalytik durch standardisierte Toolkits zugänglicher zu machen und diese gleichzeitig in einer skalierbaren Softwareplattform zusammenzuführen“, erklärt Christian Laurer, Senior Investment Manager bei tecnet equity. „Die beiden Gründer:innen verbinden fundiertes wissenschaftliches Know-how mit einem klaren Verständnis für die Herausforderungen in der LNP-Analytik und einer überzeugenden Produktvision. Diese Kombination war für uns eine wesentliche Grundlage für das Investment in dieser frühen Phase.“

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