Eine aktuelle Umfrage von Wharton Human-AI Research und GBK Collective zeigt, dass die anfängliche Begeisterung für Künstliche Intelligenz (KI) unter Führungskräften in US-Unternehmen nachlässt. Obwohl die tägliche Nutzung von KI im Arbeitsalltag deutlich zunimmt, äußern Manager und Führungskräfte verstärkt Skepsis und Vorsicht. Diese Entwicklung deutet auf eine Phase der Realitätsprüfung hin, in der die anfängliche Euphorie um die Technologie abklingt.

KI-Nutzung steigt, Begeisterung sinkt

Die Erhebung von Wharton Human-AI Research und GBK Collective unter Managern großer US-Unternehmen verdeutlicht einen Trend: Der Anteil der Manager und höherrangigen Führungskräfte, die KI täglich nutzen, stieg von 46 Prozent im Vorjahr auf 62 Prozent. Parallel dazu sank der Anteil der Befragten, die sich als begeistert von KI beschreiben, um acht Prozentpunkte auf 51 Prozent. 25 Prozent der Studienteilnehmer beschreiben sich als skeptisch, 44 Prozent als vorsichtig.

Die Forscher bezeichnen die Erhebung als die erste Welle einer vierjährigen Studie. Auffällig sei, dass Nutzung und Begeisterung in entgegengesetzte Richtungen tendieren. Prasanna „Sonny“ Tambe, Professor an der Wharton School und Co-Direktor von Wharton Human-AI Research, kommentiert die Entwicklung: „The amazement is kind of wearing off a little bit.“

Der Rückgang der Begeisterung unter Führungskräften spiegelt sich laut den Autoren auch bei jüngeren Generationen wider, die stärker mit KI exponiert sind, etwa bei der Generation Z. Eine Gallup-Umfrage zeigt, dass 51 Prozent der 14- bis 29-Jährigen generative KI mindestens wöchentlich nutzen. In dieser Altersgruppe sank die Begeisterung um 14 Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr.

Von den beschäftigten Gen-Z-Respondenten sehen 48 Prozent die Risiken von KI am Arbeitsplatz als größer als deren Vorteile an.

Finanzielle Erträge bleiben positiv, Fokus verschiebt sich

Trotz der abnehmenden Begeisterung blieb der Optimismus unter Managern stabil bei 59 Prozent. 80 Prozent der Befragten berichten von positiven finanziellen Erträgen durch KI, wobei 28 Prozent diese Erträge als stark positiv bewerten.

72 Prozent der Manager und höherrangigen Führungskräfte haben ihren Fokus von der Erstellung von KI-Outputs auf die Verwaltung dieser Outputs verlagert. Bei Vice Presidents und Führungskräften auf höheren Ebenen liegt dieser Anteil sogar bei 82 Prozent. Damit beschäftigen sich viele Führungskräfte verstärkt mit dem Management KI-generierter Inhalte, statt diese direkt zu erstellen.

Jeremy Korst, Wharton Lecturer und GBK-Partner, merkt dazu an: „Putting a bunch of strain in the middle of the organization.“

Herausforderungen bei Verantwortung und Implementierung

Ein zentrales Problem bleibt die Verantwortlichkeit bei Fehlern von KI-Systemen. 28 Prozent der Manager und Führungskräfte sehen die Verantwortung bei einem Governance- oder Risikoteam. 26 Prozent verorten sie beim Manager des einsetzenden Mitarbeiters und 25 Prozent beim Mitarbeiter selbst. 20 Prozent der Manager und Direktoren konnten keine klare Verantwortlichkeit nennen.

Tambe weist darauf hin: „It’s a simple question, but from an organizational perspective, it’s pretty hard because it involves job roles and complicated things like that that actually take time to resolve.“

Bei der Implementierung von KI-Agenten zeigen sich auch in Deutschland Hürden. Eine Cloudflight-Umfrage unter 150 deutschen Führungskräften ergab, dass 50 Prozent der Unternehmen sich noch in frühen Einführungs-, Experimentier- oder Explorationsphasen befinden oder keine Fortschritte gemacht haben. 86 Prozent erwarten wesentliche oder transformative Auswirkungen von KI-Agenten. Zugleich sehen 51 Prozent fehlendes Vertrauen und Angst vor Risiken als größte Bremse.

Offene Fragen zur Compliance nannten 39 Prozent, offene Fragen zu Verantwortlichkeiten 27 Prozent. 22 Prozent verfügen noch über keine Strategie für KI-Agenten.

Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und fehlendes Training

Die Einführung von KI beeinflusst Einstellungspraktiken: 33 Prozent der befragten Abteilungen haben das Einstellungsvolumen bereits verlangsamt oder gestoppt. 24 Prozent erwarten in den nächsten zwei bis fünf Jahren weniger Einstiegspositionen, 14 Prozent prognostizieren weniger Executive-Positionen. Diese Zahlen weisen auf mögliche strukturelle Veränderungen am Arbeitsmarkt hin.

Beim KI-Training zeigt sich eine Kluft: 78 Prozent der Manager und Führungskräfte auf höheren Ebenen geben an, ihre Mitarbeiter adäquat geschult zu haben. Nur 56 Prozent der Einstiegs- und Mid-Level-Mitarbeiter stimmen dem zu. Eine Slack-Umfrage unter Büroangestellten ergab, dass 30 Prozent keine KI-Schulung erhalten haben und 61 Prozent weniger als fünf Stunden damit verbracht haben, KI zu erlernen. 48 Prozent der Büroangestellten würden sich unwohl fühlen, die Nutzung von KI für tägliche Aufgaben zuzugeben. 47 Prozent empfinden den Einsatz von KI als „Betrug“.

Ausblick: Pragmatismus und strategische Integration

Die nachlassende Begeisterung bei gleichzeitig steigender Nutzung signalisiert eine Phase der Konsolidierung. Unternehmen scheinen von einer explorativen Herangehensweise zu einer pragmatischeren, ergebnisorientierten Integration zu wechseln. Ein stärkerer Fokus auf messbaren Return on Investment prägt die aktuelle Entwicklung.

Brad Lightcap, COO von OpenAI, dazu: „Unternehmen haben ein sehr natürliches Bedürfnis, die Technologie in einen Geschäftsprozess zu integrieren, mit der reinen Absicht, einen sehr quantifizierbaren ROI zu erzielen. [Ihre Taktik ist] ‚Ich möchte KI nehmen und sie auf einen ganz bestimmten Prozess im Supply-Chain-Management anwenden und 20 % meiner Ausgaben einsparen‘.“

Die Daten zeigen, dass Führungskräfte vor Aufgaben stehen. Dazu gehören die Klärung von Verantwortlichkeiten, die Lösung von Implementierungsfragen und die bessere Abstimmung von Schulungsangeboten. Ob diese Phase des Realismus in eine nachhaltigere und effektivere KI-Adoption mündet oder die Skepsis bestehen bleibt, wird künftige Forschung zeigen.

Marktexperten erwarten, dass sich die strategische Ausrichtung von KI-Investitionen in den kommenden Quartalen weiter verfestigen wird, während Unternehmen die Skalierbarkeit und Rentabilität ihrer KI-Initiativen evaluieren.