02.08.2023

McKinsey-Studie zu KI in Unternehmen: 75 Prozent erwarten Disruption

Eine neue Studie befasst sich mit der fortschreitenden Anwendung von KI und ihren Auswirkungen in Betrieben.
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Foto: Unsplash/Adolfo Félix

Künstliche Intelligenz bringt praktisch täglich Veränderungen in der Unternehmenswelt – angefangen von der Art wie Betriebe arbeiten und was sie anbieten. Eine Befragung der Unternehmensberatungsfirma McKinsey mit fast 1.700 Befragten aus verschiedenen Branchen und Ebenen von Unternehmen beleuchtet die Vorgänge. Sie wurde Mitte April 2023 durchgeführt und berücksichtigt Organisationen unterschiedlicher Größe mit Büros in Europa, Nordamerika, Asien und dem pazifischen Raum.

Demnach gaben 22 Prozent der Teilnehmer:innen an, dass sie generative KI regelmäßig in ihrer eigenen Arbeit einsetzen. Allerdings bleibt die Nutzung auf spezifische Bereiche begrenzt. Weniger als ein Drittel der Befragen gibt an, dass ihr Unternehmen die Technologie in mehr als einer Geschäftsfunktion eingesetzt wird. Wie auch schon in den letzten vier vergleichbaren Umfragen seien Produkt- und Serviceentwicklung sowie der Servicebetrieb ganz vorne in der Rangliste.

Aufstieg der generativen KI in Betrieben

Potenzial für weitere Ausschöpfung ist offenbar noch vorhanden. Mehr als zwei Drittel der Befragten geht davon aus, dass ihre Unternehmen ihre Investitionen in KI in den folgenden drei Jahren erhöhen werden. 75 Prozent glauben zudem, dass Künstliche Intelligenz im gleichen Zeitraum den Wettbewerb in ihrer Branche erheblich oder disruptiv verändern wird.

Mit den jüngsten Fortschritten hat sich vor allem Generative AI zu einem immer größeren Thema auf unterschiedlichen Ebenen der Unternehmen entwickelt. Immerhin gibt ein Viertel der befragten C-Suite-Führungskräften an, dass es persönlich KI-Tools für seine Arbeit nutzt. Mehr als 25 Prozent sehen zudem generative KI bereits auf der Tagesordnung ihres Vorstands.

Was die Risiken von KI-Nutzung angeht, geben gerade mal 21 Prozent der Befragten an, dass ihre Unternehmen entsprechende Richtlinien eingeführt zu haben. Ungenauigkeit wird bei den Risiken häufiger genannt, als Cybersicherheit und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Nur 32 Prozent gaben an, dass ihre Unternehmen dafür präventive Maßnahmen bereitstellen.

Umschulen und abbauen

Auch auf die Belegschaft wird KI starke Auswirkungen haben, erwarten die Befragten in der Studie: Sie rechnen mit Personalabbau und umfangreichen Umschulungsmaßnahmen, um die Entwicklung zu bewältigen. Allgemein wird dabei erwartet, dass mehr Mitarbeiter:innen umgeschult werden als gekündigt. Fast vier von zehn, die den Einsatz von KI in ihren wahrnehmen, gehen davon aus, dass mehr als ein Fünftel der Belegschaft in ihren Unternehmen umgeschult wird. 8 Prozent erwarten Personalabbau von mehr 20 Prozent der Mitarbeiter:innen.

Für den Service-Bereich erwarten 54 Prozent der Befragten, dass Jobs aufgrund von KI wegfallen werden. Für die Produktentwicklung erwarten dies dagegen nur 30 Prozent. In sämtlichen Bereichen gehen jedoch mehr Befragte davon aus, dass Jobs wegfallen als dass welche dazukommen.

Erst kürzlich wurde bekannt, dass Shopify beim Customer Support den KI-Einsatz forcieren möchte. Das Personal befürchtet daher den Verlust ihrer Arbeitsplätze (brutkasten berichtete). Der Studie zufolge hat sich der Prozentsatz der Tätigkeiten, die automatisiert werden können, von 50 auf 60 bis 70 Prozent erhöht. Dies bedeute aber nicht, dass unbedingt ganze Jobprofile automatisiert werde.

Im Hinblick auf KI-Einsatz suchen Betriebe weiterhin nach neuen Mitarbeiter:innen. Im vergangenen Jahr haben Unternehmen, die KI einsetzen, am häufigsten Dateningenieur:innen, Ingenieur:innen für maschinelles Lernen und KI-Datenwissenschaftler:innen eingestellt. Rollen im Bereich Prompt Engineering seien erst kürzlich entstanden, da der Bedarf an diesen Fähigkeiten mit der Einführung von KI steigt. 7 Prozent der Befragten, die KI im Betrieb integriert haben, gaben an, dass sie solche Stellen besetzt haben.

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KI-Agenten sollen in Unternehmen und Organisationen zunehmend komplexe Aufgaben übernehmen – etwa die Analyse von Hunderttausenden Seiten interner Berichte, Dokumente und Richtlinien. Bisherige Retrieval-Systeme stoßen dabei jedoch an technische und ökonomische Grenzen, meint man beim Wiener Startup AI Baseline. Ein KI-Agent beginne bei aktuellen Ansätzen nämlich für jede neue Frage eine eigenständige Suche, wodurch dieselben Dokumente immer wieder neu verarbeitet werden müssten. Das führe zu einem hohen Verbrauch an kostenpflichtigen Modell-Tokens, Rechenleistung und Zeit. Bei anspruchsvollen Fragen könne die Beantwortung bis zu 40 Minuten dauern, während die zugrunde liegenden Textfragmente oft nicht mehr bis zur Originalquelle zurückverfolgt werden können.

„Knowledge Space“ für mehr Effizienz und Transparenz

Um dieses Zusammenspiel aus Effizienz- und Transparenzproblemen zu lösen, hat das von CEO Xenia Galkina und CTO Alexander Czech gegründete Unternehmen eine neue Retrieval-Architektur entwickelt. Das System bildet Informationen in einer logisch verknüpften Ebene ab, wodurch die Herkunft der Daten über die Struktur des sogenannten „Knowledge Space“ erhalten bleibt. Da die aufwendige Strukturierung einmalig bei der Datenaufnahme erfolgt, soll der anschließende Rechercheprozess auch bei großen Datenmengen wirtschaftlich und nachvollziehbar bleiben. Das Versprechen des Startups: Organisationen müssen bei KI-Anfragen nicht mehr zwischen Geschwindigkeit, Kosten und Qualität wählen.

Überzeugende Benchmark-Vergleiche

Eigenen Benchmark-Tests zufolge soll der „Research Mode“ von AI Baseline im Vergleich zu herkömmlichem agentischen RAG eine um 44 Prozent höhere Antwortqualität liefern, bis zu 22-mal schneller arbeiten und 72 Prozent weniger Input-Tokens verbrauchen. Bei maximaler Performance erreicht das System laut Unternehmensangaben mehr als die doppelte Antwortqualität bei nahezu neunfacher Geschwindigkeit und rund 15 Prozent geringeren Kosten.

20.000 GPU-Stunden auf Supercomputer Leonardo im AI:AT Hub

Das im Dezember 2025 gegründete bzw. im Hub aufgenommene Startup wird von NVIDIA Inception sowie AWS unterstützt und ist Mitglied im AI:AT Coworking Hub der AI Factory Austria. Für die Entwicklung der ersten Produktversion nutzte das bootstrappende Team unter anderem 20.000 GPU-Stunden auf dem europäischen Supercomputer Leonardo, die über die AI Factory Austria und EuroHPC bereitgestellt wurden. „Die Arbeit im AI:AT Hub war für uns ein echter Booster“, heißt es von CEO Xenia Galkina. Der Zugang zu Hochleistungsinfrastruktur habe es erst möglich gemacht, die Technologie in dieser Größenordnung umzusetzen. CTO Alexander Czech verweist zudem auf den Wert des Netzwerks: „Ebenso wertvoll ist die Community: Der Austausch mit anderen Gründern […] und der Zugang zu Experten […] haben uns geholfen, über die Technologie selbst hinauszudenken“.

Die Lösung richtet sich laut AI Baseline vor allem an technische Teams in regulierten und datenintensiven Branchen wie Life Sciences, Healthcare, Recht, Finanzforschung und dem öffentlichen Sektor. Während der aktuellen Beta-Phase kann die Architektur über eine API oder als Claude Skill getestet werden. Zudem sucht das Unternehmen derzeit Design-Partner für seine Ingestion Engine.

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