Immer mehr Unternehmen testen oder nutzen bereits GenAI-Tools im Bereich Data Analytics. Laut einer neuen Studie der Unternehmensberatung BearingPoint setzen 42 Prozent der befragten Firmen in der DACH-Region generative KI-Lösungen zur Analyse, Visualisierung und automatisierten Entscheidungsunterstützung ein. Das Potenzial dieser Technologie zur Effizienzsteigerung und Automatisierung ist unbestritten – doch es bestehen große Herausforderungen bei der Implementierung.
Technische und organisatorische Herausforderungen bremsen den Einsatz
85 Prozent der Befragten sehen akuten Handlungsbedarf bei ihrer bestehenden Analytics-Systemlandschaft, um GenAI-gestützte Anwendungen umsetzen zu können. Häufig fehlen klare Strategien, sowohl auf technischer als auch organisatorischer Ebene. Zudem mangelt es an Know-how: Nur 35 Prozent der Mitarbeitenden in Fachabteilungen verfügen über ausreichende Kenntnisse im Umgang mit GenAI. Auch der künftige Bedarf an Fachkräften ist kaum zu decken – 60 Prozent der Studienteilnehmer berichten von einem Engpass an Expertinnen und Experten.
Gewinnen in der Plattform-Ökonomie
Effizienzsteigerung steht im Fokus
Die Vorteile der Technologie zeigen sich vor allem in der Effizienz von datengetriebenen Prozessen. GenAI kommt derzeit vor allem in der Datenaufbereitung (52 Prozent) sowie bei Dokumentation und Administration (48 Prozent) zum Einsatz. Weitere Anwendungsfelder sind die automatisierte Erstellung von Berichten, Data Mining und Datenexploration, die jeweils von 37 Prozent der Befragten genutzt werden. Besonders weit verbreitet sind KI-Tools wie ChatGPT (71 Prozent) und Microsoft Copilot (45 Prozent).
Europäische Initiative gefordert
Trotz der Fortschritte überwiegen auch kritische Stimmen. Zu den größten Bedenken zählen Fragen der Datensicherheit, Compliance und Qualität. Hinzu kommen geopolitische Risiken durch die technologische Abhängigkeit von US- und chinesischen Anbietern. Lediglich 21 Prozent der Studienteilnehmer halten aktuelle KI-Initiativen der EU für ausreichend. 79 Prozent sprechen sich für eine deutlich stärkere europäische Positionierung im Bereich Künstliche Intelligenz aus, um digitale Souveränität zu sichern.
Fazit: Strategien und Governance-Strukturen notwendig
„Die Relevanz von GenAI Analytics ist in den Unternehmen angekommen, aber es fehlen oft die Voraussetzungen für einen nachhaltigen und zielgerichteten Einsatz“, sagt Christoph Landgrebe, Partner bei BearingPoint. Gefragt seien konkrete Einführungsstrategien, die Identifikation geeigneter Anwendungsfälle und der Aufbau robuster AI-Governance-Strukturen – auch, um Fehlinvestitionen und Fragmentierung im Tool-Einsatz zu vermeiden.
