Warum jede Branche eine maßgeschneiderte KI-Strategie benötigt

In vielen Branchen hat sich die Einführung von KI zu einem wesentlichen Bestandteil moderner Geschäftsstrategien entwickelt. Tatsächlich geben 54 % der Verantwortlichen für IT- und Datenentscheidungen an, dass KI sehr wichtig sein wird, damit ihre Unternehmen die Umsatzwachstumsziele in den nächsten zwei Jahren erreichen.

Trotz dieser weit verbreiteten Akzeptanz geben die meisten zu, dass sie noch weit davon entfernt sind, den vollen Nutzen daraus zu ziehen. Während einige Branchen bereits fortgeschrittene Anwendungsfälle erproben, stehen andere bei der Skalierung von KI noch ganz am Anfang. Werden Strategien nicht auf den jeweiligen Branchenkontext zugeschnitten, können KI-Initiativen möglicherweise nicht ihr volles Potenzial ausschöpfen.

Die Realität der KI-Einführung

Die Einführung von KI ist für viele Unternehmen quer durch alle Branchen zu einem zentralen Schwerpunkt geworden, insbesondere für diejenigen, die ihre Effizienz, ihren Kundenservice und ihre Innovationskraft steigern möchten. Dennoch ist diese Einführung bei weitem nicht einheitlich.

Weltweit wird KI am häufigsten in drei Hauptgeschäftsbereichen eingesetzt: IT und Sicherheit (82 %), Kundenservice (53 %) sowie Forschung und Entwicklung (53 %). Doch sie beschränkt sich nicht auf diese Bereiche. Unternehmen experimentieren in größerem Umfang, wobei KI im Durchschnitt in fünf verschiedenen Funktionen zum Einsatz kommt, was ihre Vielseitigkeit und die Dynamik hinter ihrer Einführung belegt.

Der Unterschied liegt oft in der Reife. Während KI-Pioniere die Technologie oft breit gefächert testen, konzentrieren fortgeschrittenere Unternehmen ihre Bemühungen strategisch darauf, Abläufe zu optimieren und messbare Ergebnisse zu erzielen. Je ausgereifter der Umgang mit KI wird, desto klarer lässt sich identifizieren, wo sie den entscheidenden Unterschied macht – der Weg wird frei, um vom Pilotprojekt zur echten Wertschöpfung überzugehen.

Wie die Realität der Branche die Einführung von KI beeinflusst

KI ist keine Einheitslösung. Stattdessen spiegeln die Anwendungen die Prioritäten und Herausforderungen der jeweiligen Branche wider. Beispielsweise geben Energie-, Versicherungs- und Fertigungsunternehmen an, KI in sechs Betriebsbereichen einzusetzen, was über dem globalen Durchschnitt von fünf liegt. Diese Branchen verwalten komplexe Prozesse und priorisieren die betriebliche Effizienz, um wettbewerbsfähig zu bleiben. In der Praxis bedeutet das, dass Hersteller und Energieversorger KI zur Optimierung der Lieferkette und für die vorausschauende Wartung nutzen. Versicherungsunternehmen hingegen entscheiden sich dafür, die Schadensabwicklung zu automatisieren und den Kundenservice zu verbessern.

Andere Sektoren verfolgen einen enger gefassten Ansatz. Im Bankwesen sind es beispielsweise durchschnittlich nur vier Betriebsbereiche. Selbst innerhalb der Finanzdienstleistungen ist der Kontrast auffällig: 61 % der Führungskräfte in der Versicherungsbranche nutzen KI für den Kundenservice, verglichen mit nur 37 % der Führungskräfte im Bankwesen. Diese Differenzen sind Ausdruck individueller betrieblicher Herausforderungen und Interaktionsformen, für die KI maßgeschneiderte Lösungen bietet.

Während Branchenprioritäten der Haupteinflussfaktor sind, spielt oft auch der nationale Kontext eine Rolle. In Frankreich beispielsweise ist der Einsatz von KI über verschiedene Funktionen hinweg breiter gestreut als im Vereinigten Königreich, was auf politische und regulatorische Rahmenbedingungen zurückzuführen ist, die die Prioritäten der Unternehmen beeinflussen.

Die wirklich wichtigen Kennzahlen messen

Die Vielseitigkeit der KI ist sowohl eine Stärke als auch eine Herausforderung. Branchenübergreifend nutzen Unternehmen sie, um Kosten zu senken, das Kundenerlebnis zu verbessern und Innovationen voranzutreiben. Doch so wie sich diese Prioritäten unterscheiden, unterscheidet sich auch die Art und Weise, wie der Erfolg gemessen werden sollte.

Viele Unternehmen stützen sich nach wie vor auf traditionelle betriebliche Kennzahlen wie Effizienzsteigerungen und ROI, um den Wert von KI nachzuweisen. Diese sind zwar wichtig, können jedoch dazu führen, dass KI lediglich als Instrument zur Kosteneinsparung und nicht als Motor für strategischen Wandel betrachtet wird. Aus diesem Grund setzen reifere Organisationen verstärkt auf Kennzahlen, die den langfristigen Erfolg abbilden – wie etwa die Abgrenzung zum Wettbewerb oder die Erschließung neuer Umsatzquellen.

Diese Entwicklung bei der Messung belegt, dass es keine einheitliche Kennzahl für den Erfolg von KI gibt. Stattdessen liegt der Schlüssel darin, die Erfolgsmessung an den Prioritäten der Branche und der Reife des Unternehmens auszurichten. Unternehmen, die ihre KPIs entsprechend weiterentwickeln, sind am besten in der Lage, KI von einem einmaligen Projekt hin zu einer dauerhaften Geschäftstransformation zu führen.

Die Datenherausforderung hinter KI-Ergebnissen

So wie jede Branche eigene Erfolgskennzahlen hat, sieht sie sich auch mit individuellen Datenproblemen konfrontiert, die über den Erfolg von KI-Anwendungen entscheiden. In allen Branchen zählt die Qualität der Daten, die die KI ‚füttern‘, zu den kritischsten Hürden. Unternehmen verfügen über mehr unstrukturierte Daten als je zuvor, und diese sind nach wie vor am schwierigsten aufzubereiten und zu verwalten.

Die Auswirkungen dieser Hürde variieren je nach Branche. In der Fertigungsindustrie können dies nicht standardisierte Wartungsprotokolle sein, während Versicherungsunternehmen möglicherweise mit handschriftlichen Schadensmeldungen oder jahrzehntealten Versicherungsunterlagen konfrontiert sind. In beiden Fällen bleiben wertvolle Erkenntnisse verborgen, bis die Daten bereinigt, organisiert und für die KI zugänglich gemacht wurden.

Wie Unternehmen darauf reagieren, hängt weitgehend von ihrem Reifegrad ab. Vorreiter auf diesem Gebiet binden unstrukturierte Daten bereits fest in ihre Kernanwendungen ein – im Bewusstsein, dass nur so eine hohe Zuverlässigkeit der KI-Outputs gewährleistet werden kann. Die Unternehmen, die die größten Fortschritte erzielen, sind diejenigen, die die richtige Grundlage für die Aufbereitung, Verwaltung und Infrastruktur schaffen, um unstrukturierte Daten in KI-taugliche Ressourcen umzuwandeln.

Wo Branchenprioritäten auf KI-Erfolg treffen

Bei KI geht es nicht mehr nur um die Einführung, sondern um die strategische Ausrichtung. Da jede Branche ihre eigenen Prioritäten, Herausforderungen und Erfolgsdefinitionen hat, sollten diese Unterschiede die Gestaltung von KI-Strategien prägen.

KI-Strategien sind zwar erfolgreich, wenn sie im Branchenkontext verankert sind, können aber nur so weit voranschreiten, wie es die Datengrundlage zulässt. Die Iron Mountain InSight^® Digital Experience Platform (DXP) bietet diese unverzichtbare Basis und wandelt unstrukturierte Daten in KI-fähige Erkenntnisse um. Mit konfigurierbaren Workflows und skalierbarer Integration stellt InSight DXP sicher, dass Ihre KI auf die spezifischen Anforderungen jeder Branche abgestimmt bleibt.

Die Unternehmen, die den größten Wettbewerbsvorteil erzielen, sind diejenigen, die kontextbezogene KI-Strategien zu einer geschäftlichen Priorität erheben. Erfahren Sie, wie InSight DXP verstreute Informationen in branchenrelevante Erkenntnisse umwandelt.