Inside Georgian's AI Applied Report: Vibe Coding Rises as Talent Gaps Stall AI Progress

Das Warten auf die “KI-Zukunft” hat ein Ende - für die meisten Unternehmen ist sie bereits da. Künstliche Intelligenz ist nicht mehr nur ein interessantes Experiment, sondern ein Thema, das in den Chefetagen mittlerweile zu den obersten Prioritäten zählt. In der Tat, laut der neuesten AI, Angewandter Benchmark-Bericht von Georgian Partners geben bemerkenswerte 83% der B2B- und Unternehmensorganisationen an, dass KI jetzt ein zentraler Bestandteil ihrer Strategie ist.

KI dient nicht mehr nur der Rationalisierung von Aufgaben oder der Automatisierung von Routineprozessen. Für viele Unternehmen ist sie zur geheimen Zutat geworden, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein. Während KI früher vor allem als Kostenreduzierung angesehen wurde, nutzen Unternehmen sie heute, um sich einen klaren Vorteil zu verschaffen und im Idealfall ihre Märkte anzuführen. Der Bericht von Georgian deckt Aktivitäten in zehn Ländern ab und verfolgt, wie KI bereits in 15 Branchen eingesetzt wird, was zeigt, wie universell dieser Wandel geworden ist.

Ein auffälliger Trend wird besonders hervorgehoben: Vibe-Codierung. Dieser aufstrebende Bereich bezieht sich auf KI-gestützte Codegenerierung und Debugging. Angesichts des Mangels an hochspezialisierten KI-Fachkräften setzen immer mehr Unternehmen “Vibe Coding” ein, um den Engpass zu umgehen. Bereits 37% der befragten Unternehmen haben diese Tools eingeführt, und weitere 40% führen Pilotprojekte durch. Damit ist dies der dritthäufigste Einsatz von KI in F&E-Abteilungen, gleich hinter den Dauerbrennern.

KI spielt heute eine große Rolle bei der Beschleunigung von Entwicklungszyklen und der Verbesserung der Softwarequalität. Aber die altmodische menschliche Aufsicht wird nicht verschwinden - Kennzahlen wie Zykluszeit, Systemstabilität und Systemausfallraten zeigen, dass KI, so leistungsfähig sie auch sein mag, nicht bereit ist, die Show alleine zu leiten. Es werden immer noch erfahrene Ingenieure benötigt, um die Dinge auf Kurs zu halten.

Da das Vertrauen in die KI zunimmt, investieren die Unternehmen in großem Umfang in die Infrastruktur zur Unterstützung dieser Technologie. Mehr als die Hälfte der Umfrageteilnehmer verwendet Plattformen zur Beobachtung von großen Sprachmodellen (LLMs) in Aktion. Tools für die Datenorchestrierung und Vektordatenbanken werden ebenfalls vermehrt eingesetzt, ebenso wie Engines, die komplexe, dauerhafte Workflows verarbeiten können. Die Unternehmen verlassen sich mehr denn je auf ihre eigenen Daten, experimentieren aber auch mit synthetischen Datensätzen und bisher unerschlossenen, so genannten “dunklen” Daten.

Wenn es um die Auswahl von KI-Modellen geht, ist OpenAI vielleicht immer noch der größte Name in der Stadt, aber das Interesse an Alternativen wie Googles Gemini, Anthropic's Claude und Meta's Llama wächst. Einige Unternehmen setzen sogar auf spezialisierte Mini-Modelle wie o1-mini von OpenAI oder DeepSeek. Dies führt zu einem individuelleren Multi-Modell-Ansatz: Unternehmen kombinieren verschiedene KI-Systeme, um sie auf ihre individuellen Bedürfnisse abzustimmen.

Dennoch ist der Weg zu einer vollwertigen, umsatzabhängigen KI-Reife weder schnell noch einfach. Das “Crawl, Walk, Run”-Modell von Georgian zeigt, dass sich die meisten Unternehmen irgendwo in der Mitte befinden. Nur eine Handvoll Unternehmen hat KI in vollem Umfang in Betrieb genommen oder ist in der Lage, sie direkt mit dem Umsatz zu verbinden. Für viele ist es nach wie vor eine harte Nuss, spezifische KI-Projekte mit Geschäftsergebnissen zu verbinden.

Während die Einführung von KI immer weiter voranschreitet, geben viele Unternehmen zu, dass ein klarer ROI schwer zu erreichen ist. Mehr als die Hälfte der F&E-Teams hat ihre KI-Projekte noch nicht mit greifbaren KPIs verknüpft. Dennoch sind sich die meisten einig, dass sich die Kundenzufriedenheit und der langfristige Nutzen verbessert haben, auch wenn sich dies nicht immer in den Finanzzahlen niederschlägt.

Kostenbarrieren sind immer noch ein Knackpunkt, aber es gibt eine gewisse Erleichterung. Die Speicherkosten haben sich eingependelt, und die Kosten für die Wartung und den Betrieb von Software sinken mit intelligenteren Strategien und Tools. Unternehmen greifen zunehmend auf KI-Plattformen von Drittanbietern zurück, die Flexibilität und Kontrolle bieten, ohne die Kosten oder Komplexität in die Höhe zu treiben.

Aus all diesen Erkenntnissen ergibt sich eine klare Botschaft: Der nächste Schritt besteht darin, KI zu einem voll integrierten, operativen Muskel für das Unternehmen zu machen - und nicht nur ein technisches Experiment im Labor. Insbesondere Vibe Coding erweist sich als wichtiges Werkzeug für Software-Teams und verspricht einen Produktivitäts- und Qualitätsschub, selbst bei knappen Personalbeständen. Dabei geht es jedoch nicht darum, dass Roboter die Menschen ersetzen. Vielmehr geht es darum, Entwickler und Teams in die Lage zu versetzen, mehr, schneller und besser zu arbeiten. Unternehmen, die bereit sind, in die richtigen Grundlagen zu investieren und KI mit echten Zielen zu verknüpfen, werden die nächste Ära der Unternehmenssoftware bestimmen.

Sind Sie neugierig auf mehr? Lesen Sie den vollständigen Bericht: Einblick in den AI-Anwendungsbericht von Georgian