Warum kleine Unternehmen beim KI-ROI die Nase vorn haben

Willkommen im „AI-first“-Zeitalter. Ihre Bereitschaft zu schnellen Veränderungen ist Ihr neuer Wettbewerbsvorteil. Und kleinere Unternehmen, die auf Schnelligkeit ausgelegt sind, verstehen das vielleicht besser als alle anderen.

Ein richtungsweisender Bericht der Wharton School und des GBK Collective von Oktober 2025* zeigt, dass milliardenschwere Konzerne Schwierigkeiten haben, KI-Nutzung in tatsächliche Umsätze umzuwandeln. Unternehmen mit einem Jahresumsatz von unter 2 Milliarden US-Dollar berichten über schnellere finanzielle Erträge.

Box CEO Aaron Levie erklärt, dass der Grund darin liegt, dass sie sich nicht in endlosen Experimenten verlieren.

„Noch faszinierender und aufschlussreicher ist der Unterschied zwischen Unternehmen mit einem Jahresumsatz von unter 2 Milliarden US-Dollar und solchen mit über 2 Milliarden US-Dollar. Deutlich höhere Raten für spürbare Gewinne und deutlich niedrigere Raten dafür, dass kleinere Unternehmen weiterhin in der Pilotphase festhängen“, beobachtet er.

Wichtigste Erkenntnisse:

Kleinere Unternehmen können möglicherweise schneller finanzielle Erträge aus KI erzielen, weil ihre angeborene Agilität ihnen erlaubt, notwendige Änderungen in den Workflows zügig umzusetzen und so die Komplexität und Trägheit zu vermeiden, die große Unternehmen verlangsamen.
Die Neugestaltung von Geschäftsprozessen hilft, die Vorteile von KI maximal auszuschöpfen, denn die schrittweise Integration von KI in alte Prozesse reicht nicht aus, um die radikale Transformation zu realisieren, die die Technologie bietet.
Unzureichende Investitionen in Mitarbeiterschulungen schaffen einen kritischen Engpass, da das Tempo menschlichen Kapitals den Erfolg bestimmt. Wenn der Abbau von Fähigkeiten (oder der Bedarf an neuem Talent) ignoriert wird, können Organisationen das Potenzial von KI nicht effektiv ausschöpfen.

Kleinere Unternehmen erzielen schneller Rendite

Unternehmensgroße Konzerne bremsen mittlerweile aktiv die Umwandlung von KI-Investitionen in Gewinn.

Die Wharton-Studie unterteilt die Unternehmenslandschaft und klassifiziert Firmen mit einem Jahresumsatz von über 2 Milliarden US-Dollar als Tier‑1‑Unternehmen. Diese Riesen werden von ihrer Komplexität gebremst. Sie geben eher an, dass es „zu früh“ sei, um ihre KI-Renditen zu berechnen, trotz hoher Ausgaben. Im Gegensatz dazu berichten mittelgroße Tier‑2-Unternehmen (250 Mio. bis 2 Mrd. USD) und kleinere Tier‑3-Unternehmen (unter 250 Mio. USD) von einer schnelleren Realisierung der Rendite.

„Das ist sicherlich intuitiv, da kleine Unternehmen immer schneller handeln und neue Technologien schneller übernehmen können“, erklärte Levie. „Aber KI verstärkt diesen klassischen Unterschied, weil sie die Art der Arbeit verändert, anstatt nur eine weitere Technologie zu sein, die man implementiert und dann abhakt.“

Der Bericht bestätigt, dass kleinere Unternehmen weiterhin führend bei der KI-Nutzung sind. Sie sehen sich selbst als agiler und erzielen steilere Zuwächse als große Unternehmen bei einer „viel schnelleren“ organisatorischen Einführung.

KI verstärkt diesen klassischen Unterschied, weil sie die Art der Arbeit verändert, anstatt nur eine weitere Technologie zu sein, die man implementiert und dann abhakt.

Aaron Levie, Box CEO

Neuerfindung beginnt mit Umgestaltung

„Ob groß oder klein – diejenigen Unternehmen, die bei KI erfolgreich vorankommen, sind die, die beginnen, ihre Workflows in einem ‚AI-first‘-Ansatz neu zu definieren“, sagt Levie.

Wharton prognostiziert einen entscheidenden Wendepunkt in diesem Vorhaben für 2026, wenn Unternehmen mit strukturierter Rendite „Leistung in großem Maßstab“ erreichen. Damit dies gelingt, müssen große Konzerne die organisatorische Blockade überwinden und sich zu einer vollständigen Neugestaltung der Geschäftsprozesse verpflichten. Für kleinere Unternehmen ist die Vorgabe etwas klarer: Agilität bewahren.

„Die Menge an Output, die Sie von KI-Agenten erhalten, hängt direkt davon ab, wie sehr Sie Ihre Workflows ändern (oder neu ausrichten)“, sagt Levie. „Es ist ein Kontinuum: von Unternehmen, die einen Prozess von Grund auf neu gestalten, bis hin zu solchen, die überhaupt nichts ändern wollen.“

Ob groß oder klein – diejenigen Unternehmen, die bei KI erfolgreich vorankommen, sind die, die beginnen, ihre Workflows in einem „AI-first“-Ansatz neu zu definieren.

Aaron Levie, Box CEO

Forschungen von Box zeigen, dass es fünf Reifegrade von KI gibt, wobei „KI steuert komplette Funktionen“ das höchstmögliche Niveau darstellt. Dorthin zu gelangen bedeutet, die Arbeit von Grund auf neu zu gestalten – nicht Aufgabe für Aufgabe.

Kleinere Unternehmen, so Levie, „können ihre Prozesse leichter ändern.“ Während dies für große Unternehmen eindeutig schwieriger ist, betonte er, dass dies entscheidend sei, um KI vollständig zu nutzen.

Auch wenn große Unternehmen generell bei der KI-Nutzung aufholen (mit 82 % der Führungskräfte, die GenAI inzwischen wöchentlich einsetzen), müssen sie diese Aktivitäten noch in strukturierte, messbare positive Erträge umwandeln. Die Unternehmensgröße, einst ein großer Vorteil, kann sich als Nachteil erweisen, wenn jahrzehntelang etablierte Regeln und isolierte Systeme radikale Veränderungen blockieren.

Ihre Mitarbeiter:Innen bestimmen das Tempo.

Teams mit KI vertraut zu machen, ist entscheidend, um Agilität voranzutreiben.

Wharton berichtet, dass 43 % der befragten Führungskräfte vor einem Abbau von Fähigkeiten warnen, wenn es an Rollenplanung, Coaching und Übung fehlt – obwohl 89 % der Ansicht sind, dass GenAI-Tools die Arbeit ergänzen. Unterdessen sind nur 69 % der mittleren Führungskräfte optimistisch hinsichtlich der Rendite (verglichen mit 81 % der oberen Führungsebene).

Die Kluft zwischen der Sicht der Führungsebene und der Realität auf der Arbeitsebene kann mit einer klaren, erprobten Strategie zur Einbindung der Mitarbeiter:Innen geschlossen werden. Aus diesem Grund verfolgt Box einenvierphasigen Ansatz, der Teams befähigt, sich mit KI vertraut zu machen und Pilotprojekte im gesamten Unternehmen durchzuführen. Die Unternehmensführung wählt anschließend strategische „Big Bets“ aus, um ein Stocken in der Ideenphase zu vermeiden.

„Während vielleicht die Annahme bestand, man könne einfach seinen eigenen Agenten starten und loslegen – ja, das stimmt für einige kleinere Aufgaben“, erklärt Box COO Olivia Nottebohm. „Aber wenn Sie Ihr Unternehmen wirklich transformieren wollen, sollten Sie wahrscheinlich etwas gezielter vorgehen.“

Unternehmen müssen ihre Workflows neu gestalten

Wenn der KI-ROI von Geschwindigkeit und nicht von Ausgaben abhängt, hängt das Erreichen derselben Gewinne wie bei Ihren Mitbewerbern von der richtigen Strategie ab. Um mit Ihrer Transformation zu beginnen, sollten Sie zunächst einige wissenschaftlich fundierte Vorschläge in Betracht ziehen:

Übertragen Sie Aufgaben an KI, die wiederholbar sind und komplexes Denken erfordern — „die Art von Arbeit, die relativ häufig vorkommt und ein Maß an kritischem Denken erfordert, das nur die jüngsten Entwicklungen in der KI leisten können“ (Box AI-first-Bericht)
Konzentrieren Sie die Einführung auf Bereiche, in denen sie sich als erfolgreich erwiesen hat. Laut dem Wharton‑Bericht gehören dazu Datenanalyse (73 % Nutzung), Dokumentenzusammenfassungen (70 %) sowie Dokumentenbearbeitung/-erstellung (68 %).
Etablieren Sie robuste Governance-Rahmenwerke, um einen verantwortungsvollen Einsatz von KI sicherzustellen (Box State of AI Report 2025). ). Der Wharton-Bericht stellt fest, dass Unternehmensrichtlinien verschärft werden: 64 % (+ 9 Prozentpunkte im Jahresvergleich) haben inzwischen Datensicherheitsrichtlinien eingeführt.
Definieren Sie Ihre Prioritäten für die KI-Transformation mit der vollständigen Methodik von Box – von Rahmenwerken für KI-Prinzipien über Governance-Strukturen bis hin zur Realisierung von Mehrwert.