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KI-Einsatz in deutschen Unternehmen stockt trotz Innovationsinteresse
En développement
Die Zeit24/05/2026Tech2 min de lectureGermany

KI-Einsatz in deutschen Unternehmen stockt trotz Innovationsinteresse

L'essentiel

  • Eine Studie von Zoi zeigt, dass deutsche Großunternehmen zwar KI-Pilotprojekte starten, aber oft an der praktischen Umsetzung scheitern.
  • Hauptgründe sind komplexe IT-Infrastruktur und fehlendes Fachwissen, nicht mangelndes Budget.
  • Nur wenige Unternehmen setzen KI in Kernprozessen ein.

Résumé généré par IA

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Künstliche Intelligenz (KI) ist ein wichtiges Thema für die deutsche Wirtschaft, doch die Umsetzung in den Unternehmen verläuft schleppend. Eine Studie des Beratungsunternehmens Zoi und der Hochschule der Medien Stuttgart beleuchtet die Gründe dafür.

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Künstliche Intelligenz ist in den Zukunftsplanungen der deutschen Wirtschaft fest verankert, doch auf dem Weg in den produktiven Arbeitsalltag in den Unternehmen verliert sie oft massiv an Schwung. Das ist das zentrale Ergebnis einer Studie des IT-Beratungsunternehmens Zoi. Für einen erfolgreichen KI-Einsatz mangle es weniger an Geld, sondern an der passenden Unternehmensorganisation und der praktischen Umsetzung.

Basis der Studie ist eine Befragung von 500 IT-Verantwortlichen aus Unternehmen mit mehr als 2.000 Beschäftigten durch das Meinungsforschungsinstitut Civey. Wissenschaftlich begleitet wurde die Umfrage von der Hochschule der Medien in Stuttgart.

Lücke zwischen Pilotprojekt und Arbeitsalltag

Drei Jahre nach dem großen technologischen Durchbruch haben der Studie zufolge die meisten deutschen Großunternehmen erste Anwendungsfälle ausgemacht und Pilotprojekte gestartet. Doch zwischen dem ersten Ausprobieren und dem tatsächlichen, gewinnbringenden Einsatz im normalen Betrieb klaffe in vielen Unternehmen eine erhebliche Lücke.

In der Umfrage wurde auch nach konkreten Hindernissen gefragt, die einen erfolgreichen KI-Einsatz erschweren. Die IT-Verantwortlichen nannten dabei die Komplexität der bestehenden IT-Infrastruktur, fehlendes Fachwissen beim Personal sowie die schwierige Integration der neuen Technik in veraltete Computersysteme. Budgetfragen oder Unsicherheiten über den finanziellen Nutzen wurden hingegen deutlich seltener als Hindernis genannt. Die Studie ergab auch, dass ausgerechnet die erfolgreichen Vorreiter-Unternehmen stark unter der Komplexität ihrer Technik leiden.

Zu selten messbare Ziele

In vielen Fällen sind die Fehlerursachen demnach in der Chefetage zu suchen: Zwar geben rund drei Viertel der Unternehmen an, über eine schriftlich festgehaltene Strategie der Unternehmensleitung zu verfügen, doch nur bei etwa einem Drittel ist diese auch mit konkreten messbaren Zielen verknüpft. Ohne solche Erfolgskennzahlen bleibe die Strategie oft nur eine Absichtserklärung.

Zoi-Geschäftsführer Benjamin Hermann sagte, die Studienergebnisse zeigten, dass bei der KI-Transformation zwischen der technologischen Exzellenz und einer vorbildhaften operativen Umsetzung noch Welten lägen. «Mit KI anfangen ist einfacher, als mit KI produktiv zu sein.»

Professor Jan Kirenz von der Hochschule der Medien Stuttgart sagte, die Daten zeichneten ein klares Bild: «76 Prozent der deutschen Großunternehmen erproben KI-Agenten bereits aktiv, was das breite Innovationsinteresse belegt.» Aber da erst 19 Prozent diese Technologien in ihren Kernprozessen einsetzten, stehe die breite Wertschöpfung noch aus.

IT-Verantwortliche sehen KI nicht als Jobkiller

In der Studie wurden die IT-Verantwortlichen auch danach gefragt, ob der KI-Einsatz mit einem massiven Jobverlust verbunden sei. Davon gehen die Befragten mehrheitlich nicht aus: 79 Prozent der befragten IT-Entscheider sagten, dass generative KI die Mitarbeiterzahl im Unternehmen stabil halte oder sogar steigen lasse.

Questions ouvertes

  • Welche spezifischen Branchen sind am stärksten von den Umsetzungshemmnissen betroffen?
  • Wie können Unternehmen ihre IT-Infrastruktur effektiv modernisieren, um KI besser zu integrieren?
  • Welche konkreten Maßnahmen können Führungskräfte ergreifen, um messbare Ziele für KI-Strategien zu definieren?
  • Gibt es Best Practices von Unternehmen, die die Lücke zwischen Pilotprojekt und produktivem Einsatz erfolgreich überbrückt haben?

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This article was originally published by Die Zeit.

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