In der Industrie klafft eine Lücke zwischen KI-Investitionen und betriebswirtschaftlichen Ergebnissen. Eine Umfrage von Grant Thornton unter 100 Führungskräften der Fertigungsbranche ergab, dass kein einziges Unternehmen signifikante Umsatzsteigerungen oder Kosteneinsparungen durch KI verzeichnete. Branchenübergreifend bestätigt eine Studie des MIT Media Lab (Project NANDA) diesen Befund: Nur etwa fünf Prozent der integrierten generativen KI-Piloten erzielen messbaren Wert. Als Hauptursache gilt ein Beschaffungsprozess, der eher auf Wettbewerbsdruck als auf klar definierte betriebswirtschaftliche Ziele reagiert – 48 Prozent der Fertigungsunternehmen verharren in der Pilotphase, ohne dass ein Verantwortlicher eine konkrete Ergebnisgröße besitzt.

Dort, wo KI im Handel Wirkung entfaltet, geschieht dies hochselektiv. Der von KI-Plattformen ausgehende Empfehlungsverkehr ist im vergangenen Jahr um mehr als 300 Prozent gewachsen, konzentriert sich jedoch auf wenige Kategorien: 45 Prozent entfallen auf Schönheits- und Körperpflegeprodukte, 28 Prozent auf Gesundheitsartikel, wie Daten von Euromonitor International auf Basis eines Panels von 5,3 Millionen Nutzern zeigen. In diesen Segmenten hilft KI, Unsicherheit zu reduzieren und komplexe Produktvergleiche zu bewältigen. Gleichzeitig ist die Sichtbarkeit begrenzt: Nur 10 bis 15 Prozent der US-Hautpflegemarken erscheinen überhaupt in KI-gestützten Empfehlungen. Für Marken wird die Strukturierung von Produktdaten damit zur Voraussetzung, um in einem binären Entdeckungsprozess – sichtbar oder unsichtbar – bestehen zu können.

Parallel dazu verschiebt sich der strategische Wettbewerb zwischen den USA und China auf die Ebene der Energie- und Chipversorgung. Da KI-Modelle zunehmend zur Handelsware werden, avancieren Stromkosten zum dominierenden Faktor. In China sind die Stromgestehungskosten für Solarenergie auf etwa zwei US-Cent pro Kilowattstunde gesunken, was den Aufbau von Rechenzentren in der Nähe westlicher Solarparks begünstigt. Vor diesem Hintergrund plant Peking, ausgewählten Unternehmen – darunter Alibaba, ByteDance und DeepSeek – den begrenzten Import von Nvidia H200-Chips zu gestatten, um kurzfristig Engpässe bei der Rechenleistung zu mildern. Die Maßnahme wird in chinesischen Fachkreisen als temporäre Brücke gewertet, während das langfristige Ziel der Technologiesouveränität bestehen bleibt.

Gesellschaftlich dringt KI in Bereiche vor, in denen sie Versorgungslücken füllt, aber auch neue Risiken schafft. In den USA gibt ein Viertel der Erwachsenen an, aus Kostengründen medizinischen Rat bei KI-Chatbots zu suchen; eine im BMJ veröffentlichte Studie stuft rund die Hälfte der Antworten als problematisch ein, ein Fünftel als hochproblematisch. In Italien wiederum vertrauen sich 51 Prozent der befragten Jugendlichen einem Chatbot an, bevor sie mit einer Vertrauensperson sprechen, doch nur acht Prozent halten KI-Antworten für hilfreicher als menschlichen Rat – der niedrigste Wert unter fünf europäischen Ländern. Die nächste Wegmarke bilden die unmittelbar bevorstehenden Genehmigungen für die H200-Importe nach China, an denen sich ablesen lässt, wie Peking den Balanceakt zwischen kurzfristiger Leistungssteigerung und dem Ziel technologischer Autarkie handhabt.