95 % der Geschäftsprojekte mit KI sind wirtschaftlich nicht rentabel.

Die viel gepriesene technologische Revolution, die dieses Jahrhundert prägen wird, bringt keine Verbesserung der Unternehmensumsätze. Die Kapitalrendite hat sich bisher nicht in mehr Geld niedergeschlagen. Plattformen für generative künstliche Intelligenz mögen viele Vorteile haben, sind für Unternehmen jedoch nicht rentabel. Dies behauptet das renommierte MIT (Massachusetts Institute of Technology in den USA) über seine Technologieabteilung NANDA in seiner neuesten, letzte Woche veröffentlichten Studie „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ .

Die Auswirkungen dieser Untersuchung waren so gravierend, dass Analysten sie als einen der Gründe für die Kurskorrektur der Wall-Street-Technologieunternehmen in der zweiten Augusthälfte ansehen, die schon lange von der Angst vor einer Blase geplagt werden. Was steht in dem Dokument?

Die Studie basiert auf 150 Interviews mit Branchenführern, einer Umfrage unter 350 Mitarbeitern und der Analyse der Ergebnisse von über 300 KI-Projekten in US-Unternehmen. Analysten fanden heraus, dass nur 5 % dieser Entwicklungen zu Umsatzsteigerungen geführt haben. Die wenigen Firmen, die ihren Umsatz innerhalb eines Jahres auf 20 Millionen Dollar steigern konnten, sind meist junge Start-ups. In den übrigen Fällen (95 %) hingegen dürften die Unternehmen, die mehr als 40 Milliarden Dollar in diese Technologie investiert haben, dies in ihren Bilanzen kaum bemerkt haben.

Die Mitarbeiter nutzen die Plattformen auf individueller Ebene, was jedoch nicht bedeutet, dass das Unternehmen davon profitiert.

Das Problem, so argumentiert das MIT, sei nicht so sehr das Tool selbst, sondern die „Lernlücke“. Der Engpass sei nicht die Cloud oder das Talent an sich, sondern vielmehr die Unfähigkeit, die Prozesse, Daten, Speicher und das Management von Unternehmen so anzupassen, dass KI-Tools lernen und einen (wirtschaftlichen) Mehrwert bieten können.

Die Studie zeigt, dass es Integrationslücken zwischen KI und Unternehmensgeschäft gibt. So funktionieren beispielsweise Allzweckplattformen wie ChatGPT zwar auf individueller Ebene – wenn sie von Mitarbeitern genutzt werden – gut, verbessern aber nicht die Unternehmensrentabilität, da sie sich nicht an die internen Geschäftsabläufe des Unternehmens anpassen oder von ihnen lernen. Die Verbesserung der Produktivität eines einzelnen Mitarbeiters führt nicht zwangsläufig zu einer höheren Produktivität des Unternehmens. Während offizielle KI-Projekte auf Unternehmensebene scheitern, nutzen Mitarbeiter persönliche Abonnements von ChatGPT und anderen KI-Lösungen zur Automatisierung von Aufgaben in der sogenannten „Schatten-KI-Wirtschaft“, wie der Bericht es nennt. Diese erzielt oft bessere Ergebnisse als die formellen, groß angelegten Initiativen, die Unternehmen mit generischen Tools zur Digitalisierung ihres Geschäfts umsetzen.

Als Beispiel für dieses Ungleichgewicht nennt der Bericht folgendes Paradoxon: Mehr als 50 % des Budgets für generative KI fließen in Vertrieb und Marketing. Es ist jedoch erwiesen, dass die höchste Rendite durch die Automatisierung interner Prozesse, die Reduzierung von Outsourcing und die Steigerung der Betriebseffizienz erzielt wird. Anders ausgedrückt: Die für KI bereitgestellten Mittel werden der MIT-Analyse zufolge fehlgeleitet und missbraucht. Demnach handelt es sich eher um ein organisatorisches als um ein technisches Versagen. Aber es ist dennoch ein Versagen.

Das Tool eignet sich am besten für bestimmte Aufgaben und bestimmte Sektoren: Der Fehler liegt in der Organisation

Hinzu kommt, dass die Auswirkungen von KI aufgrund der Natur der Wirtschaftstätigkeit immer noch auf branchenspezifischen Widerstand stoßen. Das MIT ist beispielsweise der Ansicht, dass ihre Auswirkungen in bestimmten Bereichen wie professionellen Dienstleistungen, Gesundheitswesen/Pharmazie, Konsumgütern, Einzelhandel, Finanzdienstleistungen, fortschrittlichen Industrien sowie Energie und Materialien begrenzt sind. Im Gegensatz dazu ist KI in den Bereichen Technologie und Medien am effektivsten.

Was den Arbeitsmarkt betrifft, widerlegt die Studie erneut den angeblichen Zusammenhang zwischen KI-Einführung und Entlassungen. Tatsächlich zeigt sich, dass Unternehmen, die diese Technologie entwickeln, zwar keine Mitarbeiter entlassen, aber frei werdende Stellen nicht ersetzen. Dies betrifft vor allem administrative Aufgaben oder Aufgaben mit geringem Wert. Die meisten Arbeitsplatzverluste treten im Kundensupport und in der Verwaltung auf, andere Bereiche sind jedoch nicht betroffen.

Wann funktioniert KI? Die fortschrittlichsten Organisationen erforschen bereits „agentische KI“-Systeme: KI, die lernt, sich erinnert und innerhalb definierter Grenzen autonom handelt, könnte die nächste Geschäftsphase revolutionieren. Laut MIT ist KI am wirtschaftlichsten, wenn sie in hochspezialisierten Fällen eingesetzt wird: wenn sie zur Lösung eines sehr spezifischen Problems mit präzisen Geschäftskennzahlen verwendet wird, um einen bestimmten Prozess zu beschleunigen, anstatt mit generischen Programmen, die für die breite Öffentlichkeit entwickelt wurden.

Eine Studie des Universitätszentrums geht davon aus, dass die Vorteile nur bei Startups spürbar sind

Es ist an der Zeit, von Experimenten zu Gewinnen überzugehen. Doch dieser Tag scheint noch nicht so bald zu kommen. Unterdessen kommen an der Wall Street, die sich auf einem Allzeithoch befindet, erste Zweifel, ob sie mit ihrem Enthusiasmus nicht zu voreilig war. Es wäre nicht das erste Mal. Und es wird auch nicht das letzte Mal sein.

Warnung von Sam Altman von OpenAI: „Unrealistische Erwartungen“

Der Nasdaq Composite Index hat seit Mitte August mehrere Verluste in Folge verzeichnet – mit Ausnahme des Anstiegs am vergangenen Freitag nach der Zinsrede von Fed-Vorsitzendem Jerome Powell. OpenAI-CEO Sam Altman warnte, dass viele der risikokapitalfinanzierten KI-Startups unrealistische Erwartungen wecken. „Ich denke, die meisten Investoren haben sich zu sehr von ihrer Begeisterung mitreißen lassen. Wenn Blasen entstehen, neigen kluge Leute dazu, aufgeregt zu sein. Das Internet, die Technologie – es gab zwar solide Grundlagen, aber sie waren überbewertet. Jemand wird eine enorme Menge Geld verlieren, wir wissen nicht, wer. Die Blase wird gnadenlos sein. Unternehmen, Aktionäre und Investoren könnten von ihr mitgerissen werden, vielleicht sogar ein Fonds oder eine Bank.“ Seine Aussagen spiegeln die von Torsten Slok, Ökonom bei Apollo Global Management, wider. „Die aktuelle Blase ist noch übertriebener als die Dotcom-Blase. Der Unterschied zwischen der Blase der 1990er Jahre und der heutigen KI-Blase besteht darin, dass die zehn größten Unternehmen im S&P 500 heute stärker überbewertet sind als in den 1990er Jahren.“ Unterdessen verhandelt Nvidia, der führende KI-Chip-Hersteller, mit der US-Regierung über die Genehmigung des Exports eines neuen Chips nach China. Die Party kann weitergehen.