Interview on the MIT study The GenAI Divide: Back office, GenAI and data strategy – why companies are hesitant and how to do better

The MIT study The GenAI Divide shows that only a fraction of GenAI pilot programmes deliver real economic impact – the majority stagnate.

The MIT initiative's research reveals a clear divide: ‘About 5% of AI pilot programmes achieve rapid revenue acceleration; the vast majority stall, delivering little to no measurable impact on P&L.’The greatest successes are not in marketing and sales, but in the back office. The results also show that purchased solutions and partnerships are more successful than in-house developments and that adoption is more successful when line managers drive the implementation. In this interview, the findings of the study are classified and linked to my own perspectives on modern data strategy, in particular on the role of governance and data & AI literacy as enablers.

Interview zur MIT-Studie The GenAI Divide: Backoffice, GenAI und Data Strategy – warum Unternehmen zögern und wie es besser geht

Die MIT-Studie The GenAI Divide zeigt: Nur ein Bruchteil der GenAI-Pilotprogramme liefert echten wirtschaftlichen Impact – die Mehrheit stagniert.

Die Untersuchung der MIT-Initiative macht eine deutliche Kluft sichtbar: „About 5% of AI pilot programs achieve rapid revenue acceleration; the vast majority stall, delivering little to no measurable impact on P&L.“Die größten Erfolge entstehen dabei nicht in Marketing und Sales, sondern im Backoffice. Zudem zeigen die Ergebnisse, dass zugekaufte Lösungen und Partnerschaften erfolgreicher sind als Eigenentwicklungen und dass Adoption besser gelingt, wenn Linienmanager die Einführung treiben. In diesem Interview werden die Befunde der Studie eingeordnet – und mit meinen eigenen Perspektiven zur modernen Data Strategy verknüpft, insbesondere zur Rolle von Governance und Data & AI Literacy als Enabler.