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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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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