Bitkom-Studie zur KI in der deutschen Wirtschaft Erstmals setzt die Mehrheit der Unternehmen KI ein

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Mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen ab 20 Beschäftigten nutzt inzwischen Künstliche Intelligenz. Doch die schnelle Verbreitung täuscht über den Reifegrad hinweg: Fast neun von zehn Anwendern nutzen nach eigener Einschätzung nur einen Bruchteil des Potenzials. Besonders deutlich zeigt sich die Lücke bei KI-Agenten und der Integration in operative Prozesse. Eine Mitschuld geben viele dem AI Act. Der regulatorische Aufwand wächst, die Kritik ebenfalls.

Künstliche Intelligenz (KI) hat in der deutschen Wirtschaft den Durchbruch geschafft, zumindest auf dem Papier. Erstmals setzt mit 57 Prozent eine Mehrheit der Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI ein. Vor einem Jahr war es nur gut ein Drittel. Für lediglich vier Prozent ist die Technologie überhaupt kein Thema mehr.

„Künstliche Intelligenz ist keine Sache einzelner Vorreiter, sie ist in der Breite der Wirtschaft angekommen“, sagt Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst. Die Ergebnisse einer aktuellen Bitkom-Umfrage zeigen allerdings auch: Zwischen der Einführung eines KI-Tools und einer wirklichen KI-Transformation liegen Welten.

87 Prozent schöpfen das KI-Potenzial nicht aus

Der ernüchternde Befund lautet: 87 Prozent der KI-Anwender schöpfen das Potenzial der Technologie nach eigener Einschätzung kaum oder gar nicht aus. Nur eine verschwindend kleine Minderheit hält die eigene Nutzung für weit fortgeschritten.

Das gilt nicht nur für kleinere Unternehmen. Auch Großunternehmen kommen bei der Skalierung kaum besser voran. KI ist damit zwar im Unternehmensalltag angekommen, aber häufig noch nicht tief in Prozesse, Produkte und Geschäftsmodelle integriert.

Trotzdem sind erste Effekte sichtbar. Viele Anwender berichten von einer besseren Wettbewerbsposition, schnelleren Abläufen und einem messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg. Ein Teil hat mit KI bereits neue Produkte und Dienstleistungen entwickelt. Die Technologie liefert also Resultate – nur bislang meist punktuell statt flächendeckend.

Der Fokus wandert vom Chatbot ins Backoffice

Kundenkontakt, Marketing und Kommunikation bleiben die wichtigsten Einstiegsfelder. Dort lassen sich generative KI und vorgefertigte Cloud-Dienste vergleichsweise schnell einsetzen. Auffällig ist jedoch, dass andere Bereiche aufholen: Controlling, Wissensmanagement, Vertrieb, IT sowie produktnahe Anwendungen gewinnen relativ an Bedeutung.

Die Vorjahreswerte sind dabei nur eingeschränkt vergleichbar. Der Anteil der KI-nutzenden Unternehmen ist stark gestiegen, wodurch sich Größe und Zusammensetzung der betrachteten Anwendergruppe verändert haben. Ein geringerer Prozentwert innerhalb dieser größeren Gruppe bedeutet daher nicht zwangsläufig, dass KI etwa im Kundenkontakt tatsächlich seltener eingesetzt wird.

Aussagekräftiger ist die Verschiebung des Gesamtbildes: KI verbreitert sich. Unternehmen setzen sie nicht mehr nur für Texte, Kampagnen und Chatbots ein, sondern dringen langsam in interne Datenbestände und Fachprozesse vor. Aus dem sichtbaren KI-Tool wird schrittweise eine Komponente der betrieblichen Infrastruktur.

Das erklärt auch, warum Controlling und Wissensmanagement aufholen. Viele Fachanwendungen enthalten inzwischen integrierte KI-Funktionen. Gleichzeitig sammeln Unternehmen erste Erfahrungen mit der Analyse interner Dokumente, der automatisierten Informationssuche, Prognosen und administrativen Routineprozessen. Die Studie belegt diese Ursachen nicht im Einzelnen, die Verschiebung der Einsatzfelder aber sehr wohl.

KI-Agenten sind vor allem ein Versprechen

Wie groß der Abstand zwischen öffentlicher Debatte und betrieblicher Realität bleibt, zeigt die agentische KI. Erst elf Prozent der Unternehmen, die sich grundsätzlich mit KI beschäftigen, haben KI-Agenten im Einsatz.

Die Mehrheit plant oder diskutiert solche Systeme lediglich. Autonome Agenten, die mehrstufige Aufgaben selbstständig bearbeiten, sind damit noch kein Massenphänomen. Der gegenwärtige Agenten-Boom findet vor allem in Produktankündigungen, Pilotprojekten und Strategiemeetings statt.

Das ist wenig überraschend. Ein Chatbot lässt sich als abgegrenztes Werkzeug relativ einfach bereitstellen. Ein Agent benötigt dagegen Zugriff auf Unternehmensdaten, Anwendungen und häufig auch transaktionale Systeme. Damit steigen die Anforderungen an Berechtigungen, Datenqualität, Kontrolle und Sicherheit erheblich.

Wirtschaftlichkeit von KI

KI wird nicht einfach teurer – sie wird schwerer kalkulierbar

Nicht das Modell ist teuer, sondern die Integration

Auch bei den Kosten korrigiert die Untersuchung ein verbreitetes Missverständnis. Die größten Aufwendungen entstehen nicht durch Tokens oder den bloßen Zugang zu einem Sprachmodell. Teuer sind Recheninfrastruktur, Datenaufbereitung und die Integration in bestehende Systeme.

Die eigentliche Rechnung beginnt somit erst nach dem Kauf der KI-Lizenz. Unternehmen müssen Daten bereinigen, Schnittstellen schaffen, Zugriffsrechte regeln und Anwendungen in vorhandene Prozesse einbetten. Genau diese Arbeiten entscheiden darüber, ob KI über einen isolierten Assistenten hinauskommt.

Das passt zum zentralen Befund der Studie: Die Modelle sind verfügbar, die organisatorischen und technischen Grundlagen häufig nicht.

Ohne Know-how bleibt KI Stückwerk

Besonders Unternehmen ohne praktische KI-Erfahrung nennen fehlendes technisches Wissen als Hindernis. Wer bereits Anwendungen betreibt, sieht die Probleme dagegen stärker bei Datenschutz, Ressourcen und schwer kalkulierbaren Kosten.

Die Unterschiede zeigen, dass sich die Hindernisse mit wachsender Erfahrung verschieben. Vor der Einführung fehlt häufig das Know-how. Nach der Einführung treten die schwierigeren Fragen hervor: Welche Daten darf das System verwenden? Wie wird es in die vorhandene IT integriert? Wer kontrolliert seine Ergebnisse? Und wer trägt die Verantwortung für Fehler?

Zwar schult eine Mehrheit der Unternehmen zumindest Teile der Belegschaft. Flächendeckende Programme bleiben jedoch selten. Das Risiko ist offensichtlich: Unternehmen beschaffen KI schneller, als sie Kompetenzen und Regeln für den produktiven Umgang damit aufbauen.

Der AI Act verschärft die Unsicherheit

Zusätzlich wächst die Kritik an der europäischen KI-Regulierung. Von den Unternehmen, die vom AI Act betroffen sind oder dies noch prüfen, rechnen 89 Prozent mit einem hohen Umsetzungsaufwand. Zwei Drittel der Befragten sehen in der Verordnung mehr Nachteile als Vorteile für deutsche Unternehmen.

Diese Einschätzung ist zunächst eine Wahrnehmung der Unternehmen, keine objektive Bilanz der Regulierung. Sie zeigt aber, dass der AI Act inzwischen in der betrieblichen Realität angekommen ist – und dort vor allem als zusätzliche Komplexität wahrgenommen wird.

Viele Unternehmen wissen noch nicht zuverlässig, welche ihrer Systeme als Hochrisikoanwendungen einzuordnen sind. Damit trifft regulatorische Unsicherheit auf ohnehin unreife Daten-, Prozess- und Governance-Strukturen.

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