Die KI-ROI-Lücke schließen: Von der Vorhersage zur Wirkung

Stellen Sie sich eine Vorstandssitzung eines Fortune-500-Unternehmens irgendwann in den letzten achtzehn Monaten vor. Jemand zeigt eine Folie mit einer Chatbot-Demo. Der Chatbot verfasst eine E-Mail. Er fasst einen Vertrag zusammen. Alle nicken.

Jemand genehmigt einen weiteren siebenstelligen Posten für die „KI-Transformation“.

Stellen Sie sich nun die Folgesitzung ein, ein Jahr später, als endlich jemand die unbequeme Frage stellt: Was haben wir eigentlich für dieses Geld bekommen?

Diese Besprechung findet in weit mehr Vorstandsetagen statt, als man denken würde. Die weltweiten Investitionen von Unternehmen in KI ergaben 580 Milliarden Dollar im Jahr 2025, und dennoch kommt eine MIT-Studie über Pilotprojekte im Bereich generativer KI zum Ergebnis, dass 95 % davon nie einen messbaren Einfluss auf die Gewinn- und Verlustrechnung hatten. Die weltweite Umfrage von McKinsey erzählt eine ähnliche Geschichte: Der Einsatz von KI ist mittlerweile nahezu allgegenwärtig, doch die Zahl der Unternehmen, die auf echte Auswirkungen auf das Unternehmensergebnis verweisen können, ist nach wie vor gering.

Wir bezeichnen dies mittlerweile als „Prognoselücke“: die wachsende Kluft zwischen den Ausgaben von Unternehmen für KI und dem Umfang, in dem sich diese tatsächlich im Geschäftsergebnis niederschlagen.

Ein Grund für diese Lücke ist, dass zu viele KI-Initiativen bei der Technologie ansetzen und nicht bei der geschäftlichen Entscheidung, die sie eigentlich verbessern sollen. Unsere Erfahrungen in den Bereichen Mobilität und Logistik zeigen, dass diejenigen KI-Investitionen am ehesten messbaren Mehrwert liefern, die mit konkreten Geschäftsergebnissen verknüpft sind.

Demos vs. Entscheidungen

KI schafft den größten Mehrwert, wenn sie eine geschäftliche Entscheidung verändert – nicht, wenn sie eine Demo liefert.

Ein Chatbot, der einen Absatz verfasst, kann einen ganzen Raum beeindrucken. Ein Modell hingegen, das eine Lieferverzögerung vorhersagt, bevor sie zu einer Nichteinhaltung der SLA führt, die Nachfrage prognostiziert, bevor es zu Kapazitätsengpässen kommt, einen Lagerbestandsmangel meldet, bevor er den Betrieb stört, oder eine Anlage identifiziert, die wahrscheinlich gewartet werden muss, kann geschäftliche Ergebnisse direkt beeinflussen.

Das ist der Unterschied zwischen der Demonstration von KI und ihrer Anwendung auf eine geschäftliche Entscheidung.

Von der Erkenntnis zum Handeln: Die Reifekurve der Analytik

Die nächste Frage lautet, wie effektiv ein Unternehmen seine eigenen Daten in diese Art von Vorausschau umsetzen kann.

Die meisten Unternehmen durchlaufen vier grobe Phasen der Analytics-Reife:

• Beschreibend: Was ist passiert? – Dashboards, Berichte und historische Leistungsdaten
• Diagnostisch: Warum ist es passiert? – Ursachenanalyse und tiefere Einblicke
• Prädiktiv: Was wird wahrscheinlich als Nächstes passieren? – Prognosen und das Erkennen von Mustern, bevor sie sich entfalten
• Präskriptiv: Was sollten wir dagegen tun? – Optimierung, Simulation und zunehmend automatisierte Entscheidungsfindung

Die größere Chance besteht darin, vom Rückblick zum Ausblick überzugehen und diese Erkenntnisse schließlich zu nutzen, um die nächsten Schritte zu steuern.

Für ein Logistikunternehmen könnte das bedeuten, über ein Dashboard, das verspätete Lieferungen anzeigt, hinauszugehen und Muster zu erkennen, die darauf hindeuten, wo es wahrscheinlich zu Verzögerungen kommen wird.

Für ein Bestandsmanagement-Team könnte dies bedeuten, über historische Lagerbestände hinauszugehen, den zukünftigen Verbrauch zu prognostizieren und diese Prognose als Grundlage für den Zeitpunkt der Nachbestellung zu nutzen.

Wo Predictive Analytics bereits Mehrwert schafft

Der Wandel von deskriptiver zu prädiktiver Analytik ist keine reine Theorie.

In der Fertigungsindustrie wird dies durch Untersuchungen des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology untermauert. Unternehmen, die stärker auf vorausschauende und präventive Instandhaltung setzten, verzeichneten 52,7 % weniger ungeplante Ausfallzeiten und 78,5 % weniger Defekte als solche, die sich hauptsächlich auf reaktive Instandhaltung stützten.

Der Einzelhandel bietet ein weiteres Beispiel. 73 % der in einer globalen Lieferkettenstudie befragten Einzelhändler gaben an, dass KI und maschinelles Lernen einen erheblichen Mehrwert für die Nachfrageprognose bieten könnten, während leistungsstärkere Einzelhändler zudem eher dazu neigten, Technologien einzusetzen, um Reaktionen auf schwerwiegende Störungen in der Lieferkette zu modellieren.

Warum tun sich viele Unternehmen also immer noch schwer damit, KI in ihren täglichen Betrieb zu integrieren?

Was es tatsächlich braucht, um KI einsatzfähig zu machen

Das ist es, was aus einem vielversprechenden Anwendungsfall etwas macht, das ein Unternehmen konsequent nutzen kann.

Ein erfolgreiches Modell ist nur der Ausgangspunkt. Der schwierigere Teil besteht darin, die Ergebnisse im Unternehmen nutzbar zu machen.

Ein Modell mag zwar erkennen, dass sich eine Lieferung wahrscheinlich verzögern wird. Aber jemand muss diese Information noch erhalten, verstehen, was sie bedeutet, und entscheiden, was zu tun ist.

An dieser Stelle kommen viele Initiativen ins Stocken. Die Daten sind über verschiedene Systeme verteilt. Neue Funktionen existieren neben bestehenden Tools. Und Erkenntnisse erreichen nicht immer die Personen oder Prozesse, die darauf reagieren können.

Für Mobilitäts- und Logistikunternehmen ist diese Herausforderung noch größer. Fahrzeuge, Flotten, Lager, Aufträge, Routen, Infrastruktur und Partner können alle Daten auf verschiedenen Plattformen generieren.

Um prädiktive Analysen in großem Maßstab nutzbar zu machen, bedarf es daher mehr als nur eines Modells. Es ist notwendig, die richtigen Daten und Funktionen innerhalb des Betriebs zusammenzuführen.

Die Prognoselücke schließen

Bei der Chancen von Unternehmens-KI geht es nicht darum, die Technologie zu wählen, die die größte Begeisterung weckt. Es geht darum, zu erkennen, wo bessere Informationen eine Geschäftsentscheidung verbessern können, und die Fähigkeit aufzubauen, konsequent darauf zu reagieren.

Für Mobilitäts- und Logistikunternehmen bedeutet dies, über einzelne Anwendungsfälle hinauszuschauen und Wege zu finden, neue Fähigkeiten in die Fahrzeuge, Flotten, Lager und Partnernetzwerke zu integrieren, aus denen sich ihr Betrieb zusammensetzt . Bei Bosch Mobility Platform & Solutions bringen wir die Technologien, Plattformen und Partner zusammen, die dafür erforderlich sind.

Unsere Partnerschaft mit Datastride Analytics ergänzt dies durch Daten- und Analysefähigkeiten. Sia, die dialogorientierte Multi-Agent-Analyseplattform von Datastride, vereint Data Engineering, Analytik, KI-Modellentwicklung und Workflow-Automatisierung, um Unternehmen dabei zu helfen, ihre Daten in Erkenntnisse, Entscheidungen und Maßnahmen umzuwandeln. Gemeinsam helfen diese Fähigkeiten Unternehmen, über KI-Experimente hinauszugehen und Intelligenz im täglichen Betrieb nutzbar zu machen.

Denn letztendlich werden Investitionen in KI erst dann zu geschäftlichem Mehrwert, wenn sie einem Unternehmen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen und diese umzusetzen.

Möchten Sie Ihre Unternehmensdaten in umsetzbare Erkenntnisse verwandeln? Entdecken Sie Datastride Analytics und erfahren Sie, wie Sia Ihren Teams dabei helfen kann, den Schritt von Daten und Analysen hin zu Entscheidungen und Maßnahmen zu vollziehen.