KI als Wachstumsmotor: Über Kosteneinsparungen hinausgehen

Künstliche Intelligenz (KI) wird oft als Werkzeug für Effizienz dargestellt, um Minuten bei Aufgaben einzusparen, repetitive Aufgaben zu automatisieren, Personal abzubauen und generell Betriebskosten zu senken. Während diese Vorteile real und kosteneffektiv sind, riskiert diese enge Sichtweise, das transformative Wachstumspotenzial der KI zu unterschätzen. 

KI sollte nicht nur als Kostensenkungsmechanismus betrachtet werden, sondern im Wesentlichen als Wachstumsmotor, der Innovation vorantreiben, neue Märkte schaffen und Wettbewerbsvorteile neu definieren kann. In McKinseys "2025 State of AI" wurde festgestellt, dass die zentrale Führungsverschiebung im Jahr 2025 darin besteht, KI als marktschaffende Fähigkeit zu behandeln.

Diese Verschiebung ist entscheidend für politische Entscheidungsträger, Investoren und Unternehmensführer, die KI für langfristige Wertschöpfung nutzen wollen.

Das Narrativ der Kosteneinsparung positioniert KI als defensive Strategie, die kurzfristige Gewinne erzielen kann, aber selten nachhaltige Differenzierung schafft. Wettbewerber können Kosteneffizienzen replizieren, was den Vorteil schmälert.

Darüber hinaus führt die ausschließliche Konzentration auf Einsparungen oft zu Unterinvestitionen in KI-Fähigkeiten, die neue Einnahmequellen erschließen könnten. Leistungsstarke Unternehmen, die einen Marktvorteil haben wollen, müssen neben Kostensenkungen auch Wachstum und Innovation anstreben.

Mit KI sind die Wachstumschancen enorm. MGI schätzt, dass generative KI jährlich 2,6–4,4 Billionen Dollar an Wert in Anwendungsfällen wie Kundenoperationen, Marketing, Softwareentwicklung und F&E hinzufügen könnte, was die Umsatzkapazität direkt erweitern kann. Dieser Ansatz entspricht historischen Mustern technologischer Disruption wie Elektrizität, Internet und Cloud-Computing, da sie alle exponentielles Wachstum vorantrieben, indem sie völlig neue Möglichkeiten ermöglichten, anstatt nur Kosten zu senken.

In praktischer Hinsicht kann KI genutzt werden, um Wachstum durch Schaffung von Marktnachfrage voranzutreiben, was die Internetsuche zur Entdeckung verschiebt und somit den durchschnittlichen Auftragswert und die Konversion erhöht. Amazons Empfehlungssysteme sollen 35% des Umsatzes generieren, ein Signal dafür, wie Personalisierung Nachfrage schafft, anstatt nur Trichter zu optimieren.

Cloud-native Personalisierungsplattformen (z.B. Amazon Personalise mit Bedrock) ermöglichen es Unternehmen jetzt, Inhalte für explizite Wachstumsziele neu zu ordnen.

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Netflix nutzt KI-gesteuerte Empfehlungssysteme nicht nur zur Verbesserung der Benutzererfahrung, sondern auch zur Erweiterung der globalen Reichweite. Durch die Analyse von Sehgewohnheiten identifiziert Netflix regionale Inhaltspräferenzen und fördert Investitionen in lokale Produktionen. Diese Strategie verwandelte Netflix von einem US-zentrierten Dienst in einen globalen Unterhaltungsgiganten. KI ermöglicht es Unternehmen, in neue Märkte einzutreten, indem sie Barrieren für Personalisierung und Lokalisierung senkt. 

In Bezug auf Produktinnovation ermöglicht KI Unternehmen, neue Angebote schneller auf den Markt zu bringen. Während der COVID-19-Pandemie nutzte Moderna KI, um die Impfstoffentwicklung zu beschleunigen. Maschinelle Lernmodelle sagten mRNA-Sequenzen mit hoher Wirksamkeit voraus und reduzierten F&E-Zeitpläne von Jahren auf Monate. Dies war keine Kosteneinsparung; es war marktschaffend und revolutionär und ermöglichte Moderna, ein beispielloses Wachstum zu erzielen.

Ein weiteres Beispiel ist, wie die Evolution von AlphaFold (AF2→AF3) von Einzelproteinstrukturen zu komplexen Interaktionen überging und damit das Arzneimitteldesign und die Biotechnik erweiterte. Durch KI verwandeln Fertigung und Kommerzialisierung Flexibilität in Umsatz. BMW setzt industrielle KI in seinen Werken für Qualitätssicherung, Logistik und vorausschauende Wartung ein und trägt zu einem hochflexiblen Produktionsnetzwerk bei, das Antriebsstränge auf gemeinsamen Linien wechseln kann; ein Schlüssel zur Erfüllung der dynamischen Nachfrage nach Elektrofahrzeugen ohne Durchsatzeinbußen.

Echtzeit-Wachstum kann durch KI mittels Personalisierung erreicht werden, die den Kundenlebenszeitwert erhöht und Cross-Selling-Möglichkeiten eröffnet. Sephoras KI-gesteuerte virtuelle Anprobiertools und Chatbots verbessern das Kundenengagement und führen zu höheren Konversionsraten und Loyalität. Diese Innovationen schaffen Wachstumsschleifen, bei denen bessere Erfahrungen zu mehr Daten führen, was wiederum die Personalisierung verbessert.

Es wäre richtig, auch zu betrachten, wie PepsiCo, unter den zahlreichen Beispielen dafür, wie KI zur Förderung des Wachstums eingesetzt wurde, mit AWS/Salesforce zusammenarbeitete, um PepGenX zu entwickeln, wodurch Erkenntnisse in schnellere Produkteinführungen und skalierte Vertriebsausführung umgewandelt wurden. Dies ist eine Wachstumsthese: wenige Pilotprojekte, mehr plattformbasierte Fähigkeiten.

Der Einsatz von KI als Wachstumsinstrument würde zweifellos politische, investitions- und umsetzungsbezogene Implikationen für Regierungen, große Unternehmen mit administrativen Engpässen und komplexen Organisationsstrukturen und tatsächlich viele Akteure im Geschäftsbereich haben. 

Regierungen sollten die KI-Adoption für Innovation fördern, nicht nur für Automatisierung. Steuergutschriften und Zuschüsse sollten Projekte priorisieren, die neue Fähigkeiten oder Märkte schaffen. Regulatorische Rahmenbedingungen müssen Risiko mit Flexibilität ausbalancieren und Experimente in Sektoren wie Gesundheitswesen, Technologie und Finanzen ermöglichen.

Die aktualisierte OECD-KI-Leitlinie (und verwandte G7-Rahmenwerke) integriert Risikomanagement für allgemeine Modelle und zielt auf Interoperabilität und Verbreitung über frühe Anwendersektoren hinaus. Regulierungsbehörden sollten generell Richtlinien fördern, die gemeinsam genutzte Datensätze finanzieren und die Entdeckungskapazität über kleine und mittelgroße Unternehmen hinweg erhöhen.

In Bezug auf Investitionen sollten Risikokapital- und Unternehmensanlagestrategien von ROI-basierten Kostensenkungen zu Wachstumsmetriken wechseln, die Marktanteilserweiterung, neue Einnahmequellen und Kundenakquisition abdecken. Investoren sollten KI-Initiativen nach ihrem Potenzial bewerten, nicht-lineares Wachstum zu schaffen, nicht nur inkrementelle Einsparungen.

Für KI am Arbeitsplatz zeigen Studien rund um Microsoft 365 Copilot ROI-Szenarien, die Nettoumsatzgewinne und schnellere Markteinführungszeiten umfassen; eine Reflexion der Kommerzialisierung, nicht nur "eingesparte Stunden". Unternehmer werden ermutigt, eine Wachstumsauswirkung, Gewinn- und Verlustrechnung zu veröffentlichen, um die Auswirkungen von KI-Investitionen auf das Wachstum zu verfolgen. Großartige KI hängt von großartigen Daten ab, und daher müssen Führungskräfte ernsthafte Investitionen in Datenqualität in Betracht ziehen.

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Für die Implementierung wird Führungskräften empfohlen, KI in die strategische Planung einzubetten, nicht nur in die operative Effizienz. Dies beinhaltet:

• die Schaffung funktionsübergreifender KI-Teams, die Produktentwicklung, Marketing und Strategie umfassen.
• die Messung des Erfolgs durch Wachstums-KPIs anstatt durch Kostenmetriken; und
• den Aufbau einer skalierbaren KI-Infrastruktur zur Unterstützung schneller Experimente.

Schließlich erfordert die Operationalisierung von KI als Wachstumsmotor kulturellen Wandel. Führungskräfte müssen KI-Kompetenz in der gesamten Organisation fördern und eine Denkweise kultivieren, die KI als kreativen Partner und nicht als Bedrohung für Arbeitsplätze betrachtet. 

Nationen, die KI für Wachstum nutzen, werden diejenigen überholen, die sich auf Automatisierung konzentrieren. KI kann die BIP-Expansion durch neue Industrien, Produktivitätsgewinne in Hochwertsektoren und Dominanz in aufstrebenden Märkten vorantreiben.

KI treibt Wachstum voran, wenn Führungskräfte neue Liefermodelle mit verantwortungsvoller Governance als Voraussetzung finanzieren, nicht als Nachsatz. Die Frage ist nicht "Wie viel Kosten können wir sparen?", sondern "In welche Märkte können wir jetzt eintreten, welche Produkte können wir jetzt entwerfen und wie schnell können wir sie skalieren?" Die Organisationen, die diese Fragen mit Datengrundlagen, Wachstumstelemetrie und politischen Leitplanken beantworten, werden KI in ein Schwungrad für dauerhaftes, kumulatives Wachstum umwandeln.