
Die These, dass Workflows im KI-Zeitalter das neue Gold sind, wird durch eine Fülle von quantifizierbaren Daten und Erkenntnissen untermauert, die sowohl die enormen Vorteile einer proaktiven KI-Integration als auch die erheblichen Risiken des Zögerns oder einer fehlerhaften Umsetzung für Geschäftsführer, insbesondere in KMU, und KI-Manager verdeutlichen.
Hier sind die wichtigsten Zahlen und Insights, die die Notwendigkeit zur Umstellung auf KI-gestützte Workflows unterstreichen:
1. Ineffizienzen der traditionellen Wissensarbeit – Die verborgenen Kosten des Status quo
• 41% der Arbeitszeit für administrative Aufgaben: Wissensarbeiter verbringen durchschnittlich 41% ihres Tages mit administrativen und repetitiven Aufgaben, die nicht ihre Kernkompetenzen nutzen. Dies entspricht weltweit 3,28 Milliarden Stunden täglich, die nicht zur Wertschöpfung beitragen.
• 8,8 Stunden pro Woche in unproduktiven Meetings: Mitarbeiter verlieren durchschnittlich 8,8 Stunden pro Woche in unproduktiven Meetings, weitere zehn Stunden mit der Suche nach Informationen und acht Stunden beim Wechseln zwischen verschiedenen Kollaborationstools.
• 55% der Wissensmanager haben Probleme bei der Informationsbereitstellung: 55% der Knowledge Management Professionals berichten von Problemen bei der rechtzeitigen Bereitstellung notwendiger Informationen an Mitarbeiter.
2. Produktivitäts- und Effizienzsteigerungen durch KI-Workflows – Der direkte Wert
• 26 Minuten Zeitersparnis pro Tag: Ein britischer Regierungspilot mit Microsoft 365 Copilot zeigte eine durchschnittliche Zeitersparnis von 26 Minuten pro Tag pro Mitarbeitendem. Dies summiert sich auf etwa 13 Arbeitstage pro Jahr und Person. Mehr als ein Drittel der Nutzer spart sogar über 30 Minuten pro Tag.
• 18% weniger Zeit für E-Mails: Eine Feldstudie von Microsoft Research bestätigt dauerhafte Zeitgewinne im Alltag mit 18% weniger Zeit für E-Mails und über 30 Minuten pro Woche gespart.
• 14% Produktivitätssteigerung im Kundendienst: Der Zugang zu KI-Unterstützung führte zu einer 14%igen Steigerung der Produktivität bei Callcenter-Mitarbeitenden, bei Neueinsteigern sogar zu 34% mehr gelösten Fällen pro Stunde.
• 55,8% schnellere Aufgaben-Completion in der Softwareentwicklung: Eine Randomized Controlled Trial (RCT) mit GitHub Copilot zeigte, dass Aufgaben 55,8% schneller erledigt wurden. Unternehmen berichten von zusätzlich ~50% schnelleren Merge-Zeiten und 90% höherer Arbeitszufriedenheit.
• 70% Effizienzsteigerung bei Arbeitsabläufen: Workflow-Automation kann die Effizienz bei Arbeitsabläufen um 70% und die Dokumentensuche um 50% steigern.
• 50% schnellere Bearbeitung von Studienplatzbewerbungen: Die Arizona State University verkürzte die Bearbeitungszeit für Studienplatzbewerbungen um 50% mit weniger Fehlern.
• Bis zu 2 Stunden Zeitersparnis für Ärzte täglich: Kaiser Permanente implementierte KI-gestützte klinische Dokumentation, wodurch Ärzte täglich bis zu 2 Stunden bei Dokumentationsaufgaben einsparen können.
• 20% Reduzierung der Wiederaufnahmeraten im Gesundheitswesen: Durch KI-gestützte Patientendatenanalyse konnte das Mount Sinai Health System eine 20%ige Reduzierung der Wiederaufnahmeraten erreichen.
• 66,6% der Studien belegen Reduzierung der Bearbeitungszeiten in der medizinischen Bildgebung: Eine Nature-Studie von 2024 zeigte, dass 66,6% der untersuchten Studien eine Reduzierung der Bearbeitungszeiten durch KI-Einsatz in der medizinischen Bildgebung belegen konnten.
• 15% höhere Servicequalität im Sozialwesen: Eine taiwanesische Studie mit 300 Sozialarbeitern belegte 15% höhere Servicequalität-Bewertungen, 20% schnellere Servicebereitstellung und 18% bessere Ressourcennutzung durch KI-Implementierung.
3. Finanzielle Vorteile und ROI – Das Gold im Detail
• 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zusätzlicher Wert pro Jahr durch GenAI: McKinsey schätzt das Potenzial für den zusätzlichen Wert durch GenAI auf 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar pro Jahr.
• 1,7x durchschnittliche Rendite auf KI-Investitionen: Organisationen, die KI-gestützte Wissensmanagement-Systeme implementieren, berichten von durchschnittlichen Renditen von 1,7x aus KI-Investitionen in Geschäftsoperationen. Im Personalwesen werden sogar 2,1x ROI durch KI-Implementierungen erreicht.
• Kosten für GPT-3.5-Niveau um über 280x gefallen: Die Inferenzkosten für „GPT-3.5-Niveau“ sind in ca. 18 Monaten um über 280x gefallen (von ~20 $/Mio. Tokens im Nov 2022 auf ~0,07 $ im Okt 2024). Dies macht neue Anwendungsfälle wirtschaftlich, die noch 2023 unrentabel waren.
• ROI von 100% bis 200% innerhalb von 12 Monaten gilt als gut: Ein ROI von 100% bis 200% innerhalb von 12 Monaten gilt als gut, über 300% als sehr gut.
• 4,5 Milliarden USD Produktivitätssteigerungen durch KI und Automatisierung: Eine umfassende IBM-Studie dokumentiert 4,5 Milliarden USD Produktivitätssteigerungen durch KI und Automatisierung.
• 74% der Unternehmen sehen ROI durch GenAI: Eine Google Cloud-Umfrage unter 2.500 Führungskräften zeigt, dass 74% der Unternehmen bereits Return on Investment durch generative KI sehen, wobei 45% eine Verdopplung der Mitarbeiterproduktivität melden.
• 30% Reduzierung der Trainingskosten: Durch KI-gestützten Wissenstransfer sind 30% Kosteneinsparungen bei Trainingskosten möglich.
• 40-45% Verbesserung der operativen Effizienz: Durch KI-gestützten Wissenstransfer sind 40-45% Verbesserung der operativen Effizienz möglich.
4. Das Risiko des Zögerns und der Fehlplanung – Die Kosten des Nichtstuns
• 78% der Unternehmen nutzen 2025 mindestens eine KI-Funktion: 78% der Unternehmen werden 2025 mindestens eine KI-Funktion nutzen. Warten bedeutet, gegen den Markt aufholen zu müssen, was teurer und schwieriger wird.
• 75% der Wissensarbeiter nutzen GenAI, 78% bringen eigene KI-Tools mit: 75% der Wissensarbeiter nutzen GenAI, und 78% der Mitarbeitenden bringen eigene KI-Tools mit an den Arbeitsplatz (BYOAI). Dies führt zu unkontrolliertem Datenfluss und erhöht das Risiko von Datenschutz- und IP-Leckagen.
• 95% der GenAI-Piloten erzeugen keinen messbaren P&L-Effekt: Eine aktuelle MIT-Analyse zeigt: 95% der GenAI-Piloten erzeugen keinen messbaren P&L-Effekt. Der Engpass liegt nicht an schlechten Modellen, sondern an der fehlenden Integration in bestehende Workflows und dem Fehlen einer klaren Strategie. Nur 5% der maßgeschneiderten Enterprise-KI-Tools schaffen es vom Pilot in die Produktion.
• 40% der Jobs weltweit sind von KI betroffen: Rund 40% der Jobs weltweit sind von KI betroffen, in entwickelten Volkswirtschaften sogar 60%. Bis 2030 werden sich 39% der Kernkompetenzen ändern.
• Deutsche KMU hinken hinterher: Während 41% der Großunternehmen in der EU KI nutzen, sind es nur ~11% der kleinen und ~21% der mittleren Unternehmen. Dies zeigt eine deutliche Lücke, die sich bei weiterem Zögern vergrößert.
• 1,5 Millionen Arbeitnehmer in Bayern gehen bis 2035 in Rente: Der demografische Wandel führt zu einem immensen Wissensverlust: In Deutschland werden bis 2035 voraussichtlich 1,5 Millionen Arbeitnehmer in Bayern in den Ruhestand gehen (etwa ein Drittel der Belegschaft). National erreichen rund 13 Millionen Babyboomer bis 2036 das Rentenalter. KI-gestützter Wissenstransfer kann dem entgegenwirken.
5. Das Potenzial für Deutschland
• 0,9% jährliche Produktivitätssteigerungen bis 2030: Das Kölner Institut für Wirtschaftsforschung (IW Köln) prognostiziert für Deutschland jährliche Produktivitätssteigerungen von 0,9% zwischen 2025 und 2030, die in der folgenden Dekade auf 1,2% ansteigen könnten.
• Bis zu 11% Beitrag zum BIP durch KI bis 2030: PwC-Studien prognostizieren einen Beitrag von bis zu 11% zum deutschen BIP durch KI bis 2030, was zusätzlichen 430 Milliarden Euro Wertschöpfung entspricht.
• 8,2 Milliarden Euro AI-Ausgaben 2024: Bitkom berechnete, dass die Ausgaben für KI-Software, -Dienstleistungen und -Hardware in Deutschland 2023 um 32% auf 6,3 Milliarden Euro stiegen und 2024 um weitere 30% auf rund 8,2 Milliarden Euro ansteigen werden. Dies zeigt eine starke Marktdynamik im eigenen Land.
Diese Zahlen verdeutlichen, dass Workflows, die durch KI intelligent gestaltet, automatisiert und optimiert werden, nicht nur eine theoretische Zukunftsvision sind, sondern bereits heute messbare und signifikante Wettbewerbsvorteile schaffen. Für KMU ist die Integration von KI in ihre Workflows keine Option mehr, sondern eine strategische Notwendigkeit, um Produktivität zu steigern, Kosten zu senken, Risiken zu minimieren und die Grundlage für zukünftiges Wachstum zu legen.