KI ist überall – nur nicht im Gewinn: Warum der große Effizienz-Boost ausbleibt

Alle reden über KI. Vorstände, Berater, Tech-Anbieter. Jeder verkauft Transformation, Automatisierung, Agenten. Die Erwartung: weniger Kosten, mehr Output, schlankere Prozesse. Die Realität: Erstaunlich wenig davon kommt in den Bilanzen an.

Die große Ernüchterung lässt sich inzwischen gut belegen: Ki bringt bisher nicht, was sich ihre Fans davon versprochen haben. Eine der aktuellsten und relevantesten Studien dazu kommt jetzt vom deutschen Softwareunternehmen Celonis, einem der weltweit führenden Anbieter für Prozessanalyse mit Sitz in München. Dort wurden mehr als 1600 Führungskräfte befragt und das Ergebnis ist ein Reality-Check für die gesamte Branche: Die Ambitionen sind riesig, aber die Wirkung bleibt aus. 85 Prozent der Unternehmen wollen in den nächsten Jahren zu „agentischen Unternehmen“ werden, also Organisationen, in denen KI eigenständig Entscheidungen trifft. Gleichzeitig sagen 82 Prozent, dass KI ohne ein tiefes Verständnis der eigenen Prozesse bisher keinen messbaren Return liefert.

Kein messbarer Nutzen

Celonis-Präsident Carsten Thoma formuliert es offen: „Viele kämpfen damit, Ambitionen in echten Return on Investment zu übersetzen.“ Genau darin liegt das Problem. Unternehmen investieren in Technologie, ohne ihre eigenen Abläufe im Griff zu haben. Die Folge: KI wird auf Strukturen gesetzt, die sie gar nicht verstehen kann. Oder, einfacher gesagt: Die meisten Firmen bauen gerade KI auf Sand – und setzen damit die entsprechenden Projekte in den Sand.

Das bestätigt auch eine breit angelegte Analyse aus der Forschung. Das Massachusetts Institute of Technology, eines der weltweit führenden Technologie-Institute, kommt in aktuellen Untersuchungen zu einem ähnlichen Schluss: KI entfaltet ihren wirtschaftlichen Nutzen nur dann, wenn sie tief in Prozesse integriert wird, und sie tut es nicht, wenn sie als isoliertes Tool eingesetzt wird. Daran aber scheitert es derzeit in der Praxis.

Stattdessen passiert etwas anderes: Unternehmen setzen KI vor allem dort ein, wo es schnell geht und gut aussieht – Chatbots, Assistenten, Content. Das erzeugt Aktivität, aber keine echte Produktivität. Die großen Hebel, also Kostenstrukturen, Durchlaufzeiten oder operative Effizienz, bleiben oft unangetastet.

Achtung „Agenten-Washing“

Besonders deutlich wird die Diskrepanz beim Thema „Agentic AI“. Plötzlich hat jedes Produkt einen „Agenten“, jede Software wird zur autonomen Lösung erklärt. Das klingt nach Zukunft, ist aber häufig nichts anderes als Marketing. Der US-Analystenriese Gartner, eine der einflussreichsten Stimmen der Tech-Industrie, spricht von einem „Hype“. Viele dieser Projekte seien vor allem durch Erwartungen getrieben, nicht durch echten Nutzen. Gartner prognostiziert, dass mehr als 40 Prozent der Projekte mit sogenannter agentischer KI bis 2027 wieder eingestellt werden, weil sie zu teuer sind, keinen Mehrwert liefern oder sich nicht kontrollieren lassen.

In der Branche hat sich dafür längst ein Begriff etabliert: „Agenten-Washing“. Ähnlich wie beim Greenwashing wird hier bestehende Software einfach neu etikettiert. Ein Chatbot wird zum „Agenten“, ein Workflow-Tool zur „autonomen Plattform“. Der Eindruck von Innovation entsteht schneller als tatsächlicher Fortschritt.

Die Celonis-Daten zeigen ziemlich klar, warum das so ist. Die größte Hürde ist nicht die Technologie, sondern das Unternehmen selbst. Fehlende Abstimmung zwischen Abteilungen, schlechte Datenqualität und ein mangelndes Verständnis der eigenen Prozesse verhindern, dass KI überhaupt wirksam werden kann. 76 Prozent der Befragten sagen sogar, dass ihre eigenen Abläufe den Erfolg von KI blockieren. KI scheitert also nicht an sich selbst, sondern an Organisationen, die strukturell nicht darauf vorbereitet sind. Die Technologie ist weiter als die Unternehmen, die sie einsetzen wollen.

Unternehmen sind noch nicht bereit für KI

Die Firmen stecken damit im klassischen Zyklus der Tech-Ökonomie. Erst kommt der Hype, dann das Kapital und dann die Realität. Diese Realität ist im Moment ziemlich eindeutig: KI spart noch kein Geld. Sie macht Unternehmen nicht automatisch effizienter. Und sie ersetzt vor allem keine schlechten Prozesse.

Die große Transformation wird kommen. Aber sie wird nicht durch Tools ausgelöst, sondern durch harte, oft unbequeme Arbeit an den eigenen Strukturen. Wer das ignoriert, wird auch mit der besten KI keinen Vorsprung erzielen, sondern nur teure Experimente finanzieren. Oder anders gesagt: Die größte KI-Illusion ist nicht die Technologie. Sondern der Glaube, dass Unternehmen schon bereit für sie sind.