Im "SYBIT Expert Talk" aufgezeigt: Einzelne KI-Use-Cases schaffen bereits heute messbaren Mehrwert. Der nächste Wettbewerbsvorteil entsteht durch die Fähigkeit, diese Erfolge zu skalieren…
Hintergrund
Die Diskussion rund um Künstliche Intelligenz tritt in eine neue Phase ein. Nachdem Unternehmen in den vergangenen Jahren vor allem auf Automatisierung und Effizienzsteigerung blickten, rückt zunehmend eine andere Frage in den Mittelpunkt: Wie lässt sich mit KI nachhaltiger Geschäftswert schaffen – sei es durch höhere Produktivität, bessere Kundenerlebnisse, neue Services oder zusätzliche Umsatzpotenziale?
Im SYBIT Expert Talk „Show me the money – Der wahre Business Value von KI“ (1) wurde auf diese Entwicklung spezifisch eingegangen und die zentrale Erkenntnis der Diskussion dazu lässt sich wie folgt zusammenfassen: „Erfolgreiche KI-Initiativen beginnen häufig mit einzelnen, klar umrissenen Anwendungsfällen. Langfristiger Wettbewerbsvorteil entsteht jedoch dort, wo Unternehmen diese Erfolge auf weitere Prozesse, Datenquellen und Geschäftsbereiche übertragen und daraus eine skalierbare KI-Fähigkeit entwickeln können.“ Hier eine Zusammenfassung der wichtigsten Erkenntnisse der Diskussionsrunde:
KI wird zur strategischen Fähigkeit
Zur Ausgangslage: „Laut der aktuellen Transformations-Studie 2026 von NTT DATA Business Solutions** sehen 60 Prozent der Unternehmen KI inzwischen als wichtigsten Treiber ihrer Transformation (**externer link > https://de.nttdata-solutions.com/de-transformationsstudie-2026).
Gleichzeitig setzen bereits 76 Prozent KI systematisch in ihren Transformationsprojekten ein. Dennoch kämpfen viele Organisationen weiterhin mit den Voraussetzungen erfolgreicher KI-Initiativen, insbesondere bei Themen wie Datenqualität, Transparenz und Governance.
Nach Einschätzung der Diskussionsteilnehmer könnten sich dadurch die Unterschiede zwischen Unternehmen mit hoher KI-Reife und Unternehmen in frühen Experimentierphasen zunehmend vergrößern. Während einige Organisationen bereits tragfähige Daten- und KI-Fundamente schaffen, beschäftigen sich andere noch mit ersten Governance- oder Use-Case-Fragen.
Engpass ist nicht mehr die Technologie
Ein zentrales Ergebnis war die Beobachtung, dass KI-Projekte heute immer seltener an den technologischen Möglichkeiten scheitern. „Viele Unternehmen starten noch immer nach dem Muster: Wir haben eine Technologie und suchen nun nach einem passenden Problem“, lautete eine der Kernaussagen der Diskussion.
Erfolgreiche KI-Projekte beginnen stattdessen mit einer grundlegenden geschäftlichen Fragestellung: Welches Problem soll gelöst werden und welchen konkreten Mehrwert soll die Lösung schaffen? Die Diskussion machte deutlich, dass Unternehmen künftig weniger über einzelne KI-Werkzeuge sprechen werden und stärker über Geschäftsziele, Prozesse, Daten und Wertschöpfung nachdenken müssen.
Von Effizienz zu Wachstum: Die KI-Debatte verändert sich
Besonders auffällig war die veränderte Perspektive auf den wirtschaftlichen Nutzen von KI. In den vergangenen Jahren stand vor allem die Frage im Vordergrund, wie Unternehmen durch KI produktiver werden können. Heute gewinnt zunehmend die Diskussion an Bedeutung, wie sich neue Umsatzpotenziale erschließen lassen.
Dabei geht es nicht nur um Automatisierung, sondern um neue digitale Services, datenbasierte Angebote und innovative Geschäftsmodelle. Wissen, Daten und digitale Leistungen werden zunehmend als eigenständige Wertschöpfungsbausteine betrachtet. KI ermöglicht es Unternehmen, solche Leistungen wirtschaftlicher bereitzustellen, zu personalisieren und zu skalieren.
Kunden bezahlen nicht für KI, sondern für den konkreten Nutzen, der durch KI entsteht. Ob bessere Verfügbarkeit, schnellere Entscheidungen, höhere Servicequalität oder neue digitale Angebote – der geschäftliche Mehrwert steht im Vordergrund, nicht die Technologie selbst.
Daten bleiben entscheidend – aber die Spielregeln ändern sich
Eine weitere wichtige Erkenntnis betrifft den Umgang mit Daten: Jahrelang investierten Unternehmen erhebliche Ressourcen in die Strukturierung, Klassifizierung und Organisation ihrer Informationen. Moderne KI-Systeme verändern dieses Paradigma grundlegend. Informationen können heute aus unterschiedlichsten Quellen zusammengeführt und kontextbezogen genutzt werden.
Dadurch verschiebt sich der Fokus: Nicht perfekte Datenstrukturen werden zum entscheidenden Erfolgsfaktor, sondern die Verfügbarkeit, Qualität und Nutzbarkeit der vorhandenen Informationen. Die Transformationsstudie 2026 bestätigt auch diesen Trend. Datenqualität zählt weiterhin zu den wichtigsten Erfolgsfaktoren erfolgreicher Transformationen und gleichzeitig zu den häufigsten Herausforderungen.
Bildquelle: (SAP-)Studie, „SAP Value of AI: Oxford Economics 2026“. Commissioned by Oxford Economics Research between March and May 2026.
Data Layer, Enterprise Architecture und MCP gewinnen an Bedeutung
Auf technologischer Ebene zeichnet sich laut den Experten ein weiterer Trend ab. Unternehmen investieren zunehmend in gemeinsame Datenplattformen, sogenannte Data Layer, und in skalierbare Enterprise Architectures. Ziel ist es, Daten zentral verfügbar zu machen und für unterschiedliche Anwendungen nutzbar zu halten – von Analyseplattformen über Kundenportale bis hin zu KI-Assistenten und Automatisierungslösungen.
Auch neue Architekturkonzepte wie das Model Context Protocol (MCP) gewinnen demnach an Relevanz. Sie ermöglichen es, Unternehmensdaten und Geschäftsprozesse standardisiert für KI-Systeme zugänglich zu machen. Dadurch entwickelt sich KI zunehmend vom einzelnen Feature zu einem grundlegenden Gestaltungsprinzip moderner Unternehmensarchitekturen.“
Die nächste Wettbewerbsstufe entsteht gerade
Der Expert Talk machte deutlich, dass die eigentliche Herausforderung für Unternehmen nicht darin besteht, möglichst viele KI-Projekte zu starten. Vielmehr geht es darum, erfolgreiche Anwendungsfälle als Ausgangspunkt zu nutzen und daraus eine skalierbare Grundlage für weitere Innovationen zu schaffen. An diesem Punkt entscheidet sich nach Ansicht der beteiligten Experten, welche Unternehmen KI langfristig als strategische Fähigkeit etablieren können.
Fazit: Die erste KI-Welle war stark von Effizienz, Automatisierung und Produktivität geprägt. Die nächste Welle wird sich laut diesen Erkenntnissen zunehmend mit Wachstum, neuen Geschäftsmodellen und zusätzlichen Wertschöpfungs-Potenzialen beschäftigen.
(1) Quelle: Im SYBIT Expert-Talk "Show me the money – Der wahre Business Value von KI" diskutierten Dominik Rotter, Senior Director Digital Products bei MULTIVAC, Ron Boes, Director Innovation & Portfolio bei SYBIT, und Jonas Degener, Business Consultant bei SYBIT, diese Frage „warum der eigentliche Business Value von KI nicht in einzelnen Use Cases entsteht, sondern in der Fähigkeit, KI über Daten, Prozesse und Systeme hinweg skalierbar zu machen.“
Anmerkung: SYBIT ist laut eigenen Angaben "Europas führender Full-Service-Anbieter für Customer Experience (CX)" und Teil des weltweit größten SAP-Partners, NTT Data Business Solutions. Als Komplettanbieter adressiert das Unternehmen die Komplexität von End-to-End-Prozessoptimierungen und unterstützt Kunden auf strategischer Ebene in ihrer Transformation.
Stand: 11. Aug. 2026
Querverweis:
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