Microsoft (MSFT), Amazon (AMZN) und andere führende Cloud-Anbieter behalten ihre wichtige Position in der Wertschöpfungskette im Bereich Enterprise AI bei, auch wenn einige kurzfristige Finanzkennzahlen hinter den Erwartungen zurückbleiben. Dies beeinträchtigt jedoch nicht ihren mittel- bis langfristigen Wert.
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Im Softwarebereich sind Unternehmen wie ServiceNow (NOW), Palantir (PLTR), Cloudflare (NET) und Elastic (ESTC) aufgrund ihrer Fähigkeit, Unternehmen bei der effektiven Implementierung von GenAI zu unterstützen, bereits dabei, das AI-Thema positiv geschäftlich umzusetzen und sind ebenfalls eine Investition wert.
01. Die Durchdringung von GenAI auf Unternehmensseite ist schneller als erwartet
1. Unternehmen beschleunigen die Einführung von GenAI
Obwohl sich die Zyklen für das Training und die Einführung neuer SOTA-Modelle verlängern, verlangsamt sich die Einführung von KI durch große Unternehmen nicht.
2023 war das Jahr mit der schnellsten Durchdringungsrate von KI im Unternehmensbereich. Laut einer McKinsey-Umfrage stieg die Durchdringungsrate von KI in Unternehmen von 55% auf 72%, ein Anstieg um 17 Prozentpunkte. Wenn man KI auf den Bereich GenAI eingrenzt, ist die Geschwindigkeit noch erstaunlicher: In einem Jahr stieg sie von 33% auf 65%, eine Verdoppelung.
Die Budgetausgaben der Unternehmen für KI steigen ebenfalls. Laut dem 2024Q2 US Tech Report von Morgan Stanley ### wird das Budget für KI/ML-bezogene Projekte in Unternehmen im zweiten Quartal 2024 um 16,3% wachsen, verglichen mit 13,7% im ersten Quartal. Unter den Top 10 Projektausgaben der Unternehmen sind nur CRM-Anwendungen (+2,3 Prozentpunkte) und Storage Hardware Data (+1 Prozentpunkt) nicht rückläufig, und diese beiden Bereiche sind auch Schlüsselinfrastrukturen für die Implementierung von KI in Unternehmen.
2. 2025 wird die massive Einführung von GenAI in Unternehmen erwartet
Obwohl alle befragten Unternehmen die Bedeutung von GenAI erkannt haben, befinden sich Unternehmen unterschiedlicher Größe in verschiedenen Phasen der KI-Implementierung.
Laut einer UBS-Umfrage zu KI-Ausgaben von Unternehmen konzentrieren sich die meisten mittelgroßen und großen Unternehmen bei der Nutzung von GenAI hauptsächlich auf die Erforschung von Anwendungsfällen für Konzeptnachweise und kleine Testeinführungen. 45% der großen Unternehmen haben bereits mit kleinen Testeinführungen begonnen, 40% haben ihre Anwendungsfälle identifiziert und beginnen mit Konzeptnachweisen. Bei mittelgroßen Unternehmen liegen diese Zahlen bei 44% bzw. 38%.
Kleine Unternehmen zeigen ein gegenteiliges Bild und konzentrieren sich auf beide Extreme. In der Umfrage befinden sich 25% der kleinen Unternehmen bereits in der Phase der Skalierung, während weitere 25% noch in der Forschungsphase sind. Der höhere Anteil kleiner Unternehmen, die KI schnell skalieren können, könnte mit Faktoren wie Entscheidungsflexibilität aufgrund der Unternehmensgröße, relativ unkomplizierten Arbeitsabläufen und höherer Kostenempfindlichkeit zusammenhängen. Die 25%, die sich noch in der Forschungsphase befinden, könnten mit dem technologischen Hintergrund und der eigenen Geschäftsentwicklungs-Roadmap des Unternehmens zusammenhängen.
Insgesamt können wir jedoch optimistisch davon ausgehen, dass ### bis Ende 2024 mehr mittelgroße und große Unternehmen den Einsatz von GenAI innerhalb ihrer Organisation ausweiten und sogar damit beginnen werden, es in breitere Geschäftsprozesse zu integrieren (In production at scale across units). 2025 wird voraussichtlich die massive Einführung von GenAI im Unternehmensbereich erleben.
Wenn man die Eigenschaft der "schrittweisen Freischaltung" von Modellen nicht richtig erkennt, überschätzt man leicht die kurzfristigen Fortschritte in den Modellfähigkeiten und die Geschwindigkeit, mit der LLMs tatsächlich in realen Geschäftsprozessen eingesetzt werden. Dies spiegelt sich auch in der Veränderung der Erwartungen der CIOs bezüglich des Zeitplans für die tatsächliche Anwendung von KI/LLMs in der Unternehmensproduktion wider. Von Q3 2023 bis Q2 2024 haben sich die Schätzungen der CIOs für den Zeitplan der KI-Nutzung deutlich verlangsamt.
In der Umfrage vom vierten Quartal 2023 war der Markt am optimistischsten bezüglich des Anwendungszyklus von GenAI: Ein Drittel der Befragten glaubte, dass GenAI in sechs Monaten in der tatsächlichen Geschäftsproduktion von Unternehmen eingesetzt werden könnte (in production). Gleichzeitig gaben ein Drittel der Unternehmen an, noch keine Pläne für die Nutzung von GenAI zu haben.
Im ersten und zweiten Quartal 2024 wurden die Unternehmen in ihrer Beurteilung des Zeitplans vorsichtig optimistisch. In der neuesten Umfrage vom zweiten Quartal 2024 erwarten 26% der Befragten, dass KI/LLMs erst nach 2025 in die Produktionsprozesse der Unternehmen integriert werden, während 25% glauben, dass dies in der zweiten Hälfte 2024 geschehen wird.
3. Kurz- bis mittelfristig konzentrieren sich die GenAI-Anwendungsfälle der Unternehmen noch auf interne Szenarien
In den letzten vier Quartalen haben sich die Ansichten der Unternehmensnutzer darüber, wie KI/LLM intern eingesetzt werden soll, verändert:
• Der Anteil der Unternehmen, die die interne Produktivitätssteigerung als Ziel für den Einsatz von KI/LLM sehen, ist von 15% auf 23% gestiegen und hat sich vom dritten auf den ersten Platz verbessert.
• Der Anteil der Unternehmen, die KI/LLM zur Optimierung der Arbeitskosten einsetzen (z.B. Vereinfachung von Geschäftsprozessen in Bereichen wie Kundenservice und Finanzen), ist von 10% auf 18% gestiegen.
• Obwohl es immer noch zu den Top 3 der KI/LLM-Einsatzbereiche gehört, ist die Erwartung, die Kundenzufriedenheit zu verbessern, von 19% auf 15% gesunken und vom ersten auf den dritten Platz zurückgefallen.
Diese Veränderung ist sehr interessant, da sich die Erwartungen der Unternehmen an GenAI von eher externen, kundenorientierten Geschäftsszenarien hin zu internen Kosteneinsparungen und Effizienzsteigerungen verschoben haben. Dies spiegelt indirekt wider, in welchen Szenarien und Aufgaben die KI/LLM-Versuche der Unternehmen in den letzten 9 Monaten effektiver waren. Angesichts dieses Konsenses erwarten wir, dass Unternehmen kurz- bis mittelfristig KI weiterhin verstärkt in internen Szenarien einsetzen werden.
Obwohl das Potenzial von Gen-AI allgemein anerkannt wird, zeigt eine Bain-Umfrage, dass derzeit nur etwa 35% der Unternehmen klar beschreiben können, wie sie aus Gen-AI geschäftlichen Wert schöpfen können. Der vollständige Übergang von der Erkundungsphase zur groß angelegten Implementierung wird wahrscheinlich nicht so schnell erfolgen wie erwartet, sondern eher ein schrittweiser Prozess über 3-5 Jahre sein.
Um das Wertpotenzial von GenAI zu quantifizieren, hat McKinsey eine Vorhersageanalyse für verschiedene GenAI-Anwendungsszenarien in Unternehmen durchgeführt, basierend auf dem Betrag des Einflusses von GenAI und dem Anteil des Einflusses auf die funktionalen Ausgaben.
Von allen Funktionsbereichen hat GenAI den deutlichsten Einfluss auf Marketing und Vertrieb (Sales & Marketing), Softwareentwicklung (Software Engineering), interne IT (Corporate IT), Kundenoperationen (Customer operations) und Produktforschung und -entwicklung (Product R&D). Diese Bereiche machen zusammen etwa 75% des jährlichen Gesamteinflusses von GenAI auf Unternehmen aus.
Neben der offensichtlichen Konzentration der Anwendungsfälle stellen wir auch fest, dass Kundenservice, Softwareentwicklung und Unternehmens-IT