Abstract
Aktuelle Erkenntnisse deuten darauf hin, dass sich dies zunehmend verändert. Erste Produktivitätseffekte werden sichtbar – allerdings vor allem dort, wo Unternehmen über die reine Einführung von AI-Tools hinausgehen. Entscheidend sind komplementäre Investitionen in Prozesse, Organisation, Fähigkeiten, Daten und neue Arbeitsweisen. AI entfaltet ihr Potenzial nicht als isolierte Technologie, sondern als Bestandteil einer umfassenderen Transformation.
Für das Management verschiebt sich damit die zentrale Fragestellung: Nicht mehr „Wo können wir AI einsetzen?“, sondern „Wie müssen wir unsere Wertschöpfung gestalten, damit Mensch und AI gemeinsam einen messbaren Mehrwert erzeugen?“
Der IPG TWIN-PRO Ansatz adressiert genau diese Herausforderung. Er verbindet strategische Zielsetzung, Menschen und Kompetenzen, Führung und Zusammenarbeit, Prozesse und Organisation sowie Technologie, Daten und Cloud zu einem integrierten Transformationsansatz.
Vom AI-Hype zur Produktivitätsfrage
In den vergangenen Jahren standen häufig technologische Möglichkeiten, Pilotprojekte und einzelne AI Use Cases im Mittelpunkt. Nun steigt der Anspruch: Unternehmen müssen zeigen, welchen konkreten Beitrag AI zu Produktivität und Wertschöpfung leistet.
Dabei entsteht Produktivität nicht unmittelbar mit der Einführung einer neuen Technologie. Erfahrungen mit sogenannten General-Purpose-Technologien zeigen vielmehr eine typische Entwicklung: Zunächst entstehen Investitionen und Lernaufwände, während der messbare Produktivitätsgewinn zeitversetzt folgt. Für AI wird dieser Zusammenhang häufig als Productivity J-Curve beschrieben.
Aktuelle Beobachtungen zeigen erste Anzeichen steigender Produktivität. Gleichzeitig sind diese Effekte noch keineswegs flächendeckend. Entscheidend ist vielmehr, ob Unternehmen parallel zur Technologie auch Prozesse verändern, Mitarbeitende befähigen und ihre Organisation anpassen.
IPG Perspective:
AI ist deshalb weniger als klassisches IT-Projekt zu betrachten, sondern als multidisziplinäre Business Transformation.
Automatisierung greift zu kurz – Arbeit muss neu gestaltet werden
Der einfachste Ansatz besteht darin, bestehende Tätigkeiten durch AI schneller oder günstiger auszuführen. Dadurch können kurzfristig Effizienzgewinne entstehen.
Das größere Potenzial liegt jedoch in der Neugestaltung von Arbeit.
Nahezu jede Funktion besteht aus unterschiedlichen Aufgaben. Einige davon können automatisiert werden, andere durch AI unterstützt werden und wiederum andere bleiben klar menschlich geprägt. Damit verändert sich die optimale Aufgabenverteilung zwischen Mensch und Technologie.
Die entscheidende Transformation findet deshalb auf der Ebene von Tasks und Workflows statt: Tätigkeiten werden zerlegt, neu kombiniert und zwischen Menschen, klassischen Systemen und AI Agents neu verteilt.
Aus IPG-Sicht lassen sich dabei drei Entwicklungsstufen unterscheiden:
Automate → Augment → Reinvent
- Automate: Bestehende Tätigkeiten effizienter ausführen
- Augment: Menschen durch AI in Entscheidungen und Aufgaben unterstützen
- Reinvent: Prozesse und Wertschöpfung grundsätzlich neu gestalten
Die dritte Stufe bietet langfristig das größte Transformationspotenzial.
Produktivität bedeutet mehr als Kostensenkung
Ein rein kostenorientierter Business Case greift bei AI häufig zu kurz.
Headcount, Prozesskosten oder Bearbeitungszeiten sind vergleichsweise leicht messbar. Der wirtschaftliche Nutzen von AI kann jedoch wesentlich breiter sein: bessere Entscheidungen, höhere Qualität, schnellere Innovation, zusätzliche Services, verbesserte Customer Experience oder eine höhere Skalierbarkeit von Expertenwissen.
Auch die aktuelle Diskussion um AI-Produktivität weist darauf hin, dass Unternehmen ihre Messlogik erweitern müssen. Produktivität sollte als Verhältnis von Output zu Input betrachtet werden – und damit nicht nur auf Kostensenkungen fokussieren.
IPG empfiehlt daher eine mehrdimensionale AI Value Logic:
Efficiency + Quality + Speed + Innovation + Growth + Resilience
Erst diese ganzheitliche Betrachtung ermöglicht eine fundierte Priorisierung von AI Use Cases.
Von einzelnen Use Cases zum AI-enabled Operating Model
Viele Unternehmen verfügen heute bereits über eine Vielzahl von AI-Piloten. Die nächste Herausforderung besteht darin, aus einzelnen Experimenten skalierbare Lösungen zu entwickeln.
Dafür reicht es nicht aus, lediglich erfolgreiche Anwendungen technisch auszurollen. Vielmehr müssen die zugrunde liegenden Prozesse, Rollen, Governance-Strukturen und Fähigkeiten angepasst werden.
Im Mittelpunkt steht deshalb zunehmend die Frage nach einem AI-enabled Operating Model:
- Welche Tätigkeiten übernehmen Menschen?
- Welche Tätigkeiten übernimmt AI?
- Wo arbeiten Menschen und AI gemeinsam?
- Welche Entscheidungen dürfen AI Agents treffen?
- Welche Governance ist erforderlich?
- Welche Kompetenzen benötigen Mitarbeitende und Führungskräfte?
- Wie werden Ergebnisse und Business Impact gemessen?
Die Gestaltung dieser Schnittstellen wird zu einer zentralen Managementaufgabe.
Mensch und AI: Augmentation statt Substitution
Die öffentliche Diskussion über AI wird häufig durch die Frage geprägt, welche Arbeitsplätze automatisiert werden könnten. Für Unternehmen ist diese Perspektive jedoch zu eng.
Der strategisch interessantere Ansatz besteht darin, AI als Multiplikator menschlicher Fähigkeiten zu verstehen.
AI kann Wissen schneller verfügbar machen, Analysen beschleunigen, Entscheidungsoptionen entwickeln und Routineaufgaben übernehmen. Dadurch verändern sich Rollen: Menschen konzentrieren sich stärker auf Zielsetzung, Bewertung, Kreativität, Kommunikation und Entscheidungen.
Insbesondere Expertenwissen gewinnt damit neue Bedeutung. Wird dieses Wissen systematisch verfügbar gemacht, kann AI dazu beitragen, Best Practices und Erfahrungen innerhalb einer Organisation wesentlich schneller zu skalieren.
Damit wird Human + AI Collaboration selbst zu einer neuen organisationalen Kernkompetenz.
Die fünf Transformationsdimensionen
Aus Sicht von IPG zeigt die Entwicklung sehr deutlich: Erfolgreiche AI Transformation muss multidimensional gestaltet werden.
Der IPG TWIN-PRO Ansatz verbindet fünf miteinander verknüpfte Dimensionen:
- Vision, Mission & Strategy
Welche strategischen Ziele und Wertbeiträge sollen mit AI erreicht werden? - People & Skills
Welche Fähigkeiten benötigen Mitarbeitende, Experten und Führungskräfte? - Leadership, Culture & Collaboration
Wie entstehen Experimentierbereitschaft, Verantwortung und neue Formen der Zusammenarbeit? - Processes & Organization
Welche Workflows, Rollen und Organisationsstrukturen müssen neu gestaltet werden? - Technology, Data & Cloud
Welche Datenbasis, Plattformen, AI-Lösungen und technische Architektur werden benötigt?
Der Produktivitätseffekt entsteht aus dem Zusammenspiel dieser fünf Dimensionen – nicht aus einer einzelnen AI-Anwendung.
Vom Experiment zur skalierbaren Transformation
Für viele Unternehmen besteht die Herausforderung heute weniger darin, weitere AI-Ideen zu entwickeln. Viel wichtiger ist es, die richtigen Use Cases auszuwählen und konsequent in die Organisation zu überführen.
IPG empfiehlt dafür einen strukturierten Transformationspfad:
Discover → Assess → Prioritize → Prototype → Transform → Scale
Dabei sollten technologische Machbarkeit und Business Value von Beginn an gemeinsam betrachtet werden.
Genau hier setzen zentrale IPG Services an:
AI & Digital Readiness Check
Standortbestimmung von Strategie, Organisation, Kompetenzen, Prozessen, Daten und Technologie.
Executive Transformation Workshop
Gemeinsame Definition von Ambition, Handlungsfeldern und strategischen Prioritäten.
Use Case & Opportunity Assessment
Identifikation und Bewertung von AI-Potenzialen entlang relevanter Geschäftsprozesse.
Transformation Accelerator
Schnelle Überführung priorisierter Use Cases von der Idee über MVP und Business Case bis zur Umsetzung.
Capability Building & Transformation Enablement
Aufbau der notwendigen Fähigkeiten bei Management, Fachbereichen und Transformationsverantwortlichen.
Was das Management jetzt tun sollte
Unternehmen sollten AI nicht als zusätzliche Technologieinitiative behandeln. Die nächste Phase erfordert vielmehr eine bewusste Gestaltung von Wertschöpfung und Organisation.
Aus IPG-Sicht stehen fünf Managementfragen im Mittelpunkt:
- Wo kann AI einen messbaren Beitrag zur Wertschöpfung leisten?
- Welche Prozesse sollten nicht nur automatisiert, sondern grundlegend neu gestaltet werden?
- Wie verändert sich die Aufgabenverteilung zwischen Mensch, Technologie und AI Agents?
- Welche Kompetenzen, Governance und Organisationsstrukturen werden dafür benötigt?
- Wie lässt sich der tatsächliche Business Impact transparent messen und skalieren?
Fazit: AI Productivity is a Transformation Challenge
Die Produktivitätsdebatte rund um AI erreicht eine neue Phase.
Der Fokus verschiebt sich von technologischen Möglichkeiten und isolierten Pilotprojekten hin zur Frage, wie AI tatsächlich in Wertschöpfung, Prozesse und Organisation integriert werden kann.
Unternehmen, die AI primär als Instrument zur Automatisierung bestehender Arbeit verstehen, werden einen Teil des Potenzials realisieren. Die größeren Chancen entstehen jedoch dort, wo Unternehmen bereit sind, Arbeit, Prozesse und Geschäftsmodelle neu zu denken.
Die entscheidende Managementfrage lautet deshalb:
Nicht: Wo können wir AI einsetzen?
Sondern: Wie gestalten wir unser Unternehmen so, dass Mensch und AI gemeinsam mehr Wert schaffen?
Genau darin liegt die nächste Stufe der AI Transformation.
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Let´s “innovate – perform – grow” together.
