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Der wachsende Einsatz von AI-Tools stellt Unternehmen vor erhebliche Herausforderungen. Insbesondere die Verknüpfung von AI mit zentralen Systemen für Personal, Finanzen und Planung erweist sich oft als Hürde. Das geht aus der aktuellen Studie „The Copy/Paste Economy“ von Harris Poll im Auftrag von Workday hervor. So geben lediglich 21 Prozent der deutschen Beschäftigten an, dass AI-Tools bereits tief in die zentralen Systeme integriert sind.
Diese mangelnde Verzahnung führt in der Praxis laut Studie vor allem dazu, dass die breite Nutzung von AI nicht automatisch zu messbar höherer Produktivität führt.
Die Studie liefert dazu konkrete Zahlen: Obwohl demnach 74 Prozent der deutschen Befragten AI-Tools als Erleichterung bei ihren täglichen Aufgaben empfinden (global: 83 Prozent), stellen nur gut die Hälfte eine Beschleunigung im Arbeitsalltag durch AI fest. So würden lediglich 49 Prozent (global: 61 Prozent) Aufgaben dadurch schneller erledigen.
Begrenzte Ressource Zeit: Wenn Systeme nicht zusammenspielen
Laut Studie ist dies auch kein Wunder: Wegen der unabgestimmten Systeme würde fast ein Viertel der Befragten in Deutschland wöchentlich mindestens sieben Stunden mit dem manuellen Übertragen und Formatieren von Daten zwischen verschiedenen Anwendungen verbringen (Copy-Paste-Aufwände). Dies koste wertvolle Zeit und Ressourcen – was neben dem Produktivitätsverlust zusätzlich das Vertrauen in AI-Ergebnisse schmälern könne. Wie die Studie betont, kann dies im Extremfall dazu führen, dass Empfehlungen aus AI-Systemen gar nicht mehr genutzt werden.
Handlungsbedarf: Wie Unternehmen sich rüsten können
Angesichts dieser Situation sieht die Studie erheblichen Handlungsbedarf – sowohl bei der Integration von AI in zentrale Unternehmenssysteme als auch beim Aufbau resilienter Datenarchitekturen sowie Sicherheits- und Compliance-Strukturen. Konkret nennt die Studie folgende Ansatzpunkte:
- Frühes Erkennen von Systembrüchen durch Analyse von Copy-/Paste-Aufwände im Arbeitsalltag
- Überprüfung und Anpassung bestehender AI-Strategien, etwa im Hinblick auf Integration, Datenqualität und Compliance
- Direkte Einbettung von AI in Kernsysteme, um Medienbrüche zu vermeiden
- Aufbau konsistenter Datenfundamente mit einheitlichen Governance-Strukturen
- Absicherung geschäftskritischer AI-Anwendungen durch geeignete Sicherheit-, Datenschutz- und Compliance-Vorgaben
Wieso der Weg von der breiten AI-Nutzung zur echten Wertschöpfung so anspruchsvoll ist – und wie dieser gelingt – erfahren Sie im Gastbeitrag von CANCOM-Experte Daniel Kiehl.
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