KI-Investitionen: 40% der Unternehmen sparen maximal 10%
Veröffentlicht am: 23.08.2026 um 22:33 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Das britische Finanzinstitut Nationwide Building Society sieht sich bei der Integration Künstlicher Intelligenz (KI) mit Herausforderungen konfrontiert. Trotz einer großflächigen Ausrollung der Technologie auf rund 16.000 Mitarbeiter bleibe die präzise Messung der finanziellen Renditen schwierig. Dies verdeutlicht die aktuelle Diskrepanz zwischen massiven Investitionen und dem konkret nachweisbaren wirtschaftlichen Nutzen in der Finanzbranche.
Effizienzgewinne bei Nationwide und technologische Basis
Die Nationwide Building Society hat im Zuge ihrer Digitalisierungsstrategie etwa 1.000 Lizenzen des Microsoft-365-Copilot an ihr Finanzteam vergeben. Zudem nutzen bereits 2.500 Ingenieure des Unternehmens GitHub Copilot zur Unterstützung bei der Softwareentwicklung.
In spezifischen Anwendungsbereichen zeigen sich bereits deutliche Zeitersparnisse: Durch den Einsatz von GPT-4 über Azure OpenAI konnte die Bearbeitungszeit für Kundenbriefe von zuvor etwa 45 Minuten auf nunmehr 10 bis 15 Minuten gesenkt werden.
Um die technologische Grundlage für weitere Innovationen zu schaffen, hat das Institut 19 verschiedene Datenspeicher auf der Azure-Plattform konsolidiert. Zudem wurde ein interner KI-Rat eingerichtet, der den Einsatz der Technologie steuert.
Aktuell prüft das Unternehmen den Einsatz autonomer KI-Agenten in den Bereichen Geldwäschebekämpfung, Due Diligence und im Hypothekengeschäft. Dabei betont die Führungsebene jedoch, dass die menschliche Aufsicht in diesen Prozessen essenziell bleibe.
Branchenweite Skepsis bezüglich der Rentabilität
Die Schwierigkeiten von Nationwide bei der Quantifizierung des Nutzens decken sich mit breiteren Markttrends. Eine Untersuchung des Beratungsunternehmens Bain unter 951 Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mehr als 100 Millionen US-Dollar ergab, dass 40 Prozent der Befragten bisher Kostensenkungen von lediglich 10 Prozent oder weniger durch KI-Maßnahmen erzielen konnten. Als eine der Hauptursachen für den ausbleibenden Erfolg gilt der unzuverlässige Zugriff auf unternehmenseigene Datenbestände.
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Branchenexperten äußern zunehmend Bedenken hinsichtlich der massiven Kapitalausgaben. Gary Marcus, Professor an der NYU, bezeichnete die aktuellen Investitionspläne der großen Technologiekonzerne als eine der potenziell größten Kapitalfehlallokationen der Geschichte. Er wies darauf hin, dass die kombinierten monatlichen Ausgaben von Amazon, Google, Microsoft und Meta die Gesamtkosten des Manhattan-Projekts übersteigen.
Auch Sam Altman, CEO von OpenAI, räumte ein, dass die Skepsis der Investoren gegenüber den hohen Ausgaben eine berechtigte Kritik darstelle, zeigte sich jedoch überzeugt, dass die Industrie bald Lösungen finden werde.
Operative Ineffizienzen und Markterwartungen
Analysen von Cast AI verdeutlichen zudem eine mangelnde Auslastung der vorhandenen Hardware-Ressourcen. Die GPU-Auslastung liege im Durchschnitt bei nur 5 Prozent über 23.000 Cluster hinweg, was einen Leerlauf von etwa 95 Prozent bedeutet.
Kai-Fu Lee betonte in diesem Zusammenhang, dass KI-Bereitstellungen, die keine Kennzahlen in Quartalsberichten verändern, als Verschwendung anzusehen seien. Viele Unternehmen würden die Technologie bisher primär in Szenarien mit geringem wirtschaftlichem Wert einsetzen, etwa für Besprechungsnotizen oder einfache Chatbots im Personalwesen.
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Marktforscher von Gartner prognostizieren zudem, dass über 40 Prozent der Projekte im Bereich der agentischen KI bis 2028 scheitern könnten. Als Gründe werden hohe Kosten, ein unklarer Mehrwert sowie mangelhafte Risikokontrollen angeführt. Laut Gartner verfügen derzeit nur etwa 130 von Tausenden als „agentic“ beworbenen Produkten über tatsächliche autonome Fähigkeiten.
Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und die Gesamtwirtschaft
Trotz der Unsicherheiten bei der Renditemessung zeigen sich erste makroökonomische Effekte. Jamie Dimon, CEO von JPMorgan, geht davon aus, dass KI-Ausgaben in diesem Jahr 1 Prozent zum US-Bruttoinlandsprodukt beitragen werden. In einigen Bereichen seiner Bank habe die Technologie bereits zu einem Stellenabbau von 40 Prozent geführt.
Gleichzeitig dämpft die Technologieentwicklung die Lohnentwicklung in betroffenen Sektoren. Eine Analyse von Apollo ergab, dass die Löhne in Berufen mit hoher KI-Exponiertheit nach 2023 um 6,7 Prozent langsamer gewachsen sind als in anderen Bereichen.
Besonders deutlich zeigte sich eine Lohnlücke von 24,3 Prozent bei Dienstleistungsberufen, während im obersten Einkommensquartil bisher keine signifikanten Auswirkungen auf die Vergütung feststellbar waren.
