ServiceNow Enterprise AI Maturity Index Trotz Milliarden für KI sinkt der Reifegrad drastisch

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Europa und der Nahe Osten investieren weiter massiv in Künstliche Intelligenz (KI), doch der durchschnittliche KI-Reifegrad fällt laut aktuellem ServiceNow Enterprise AI Maturity Index binnen eines Jahres um zehn Punkte auf nur noch 34 von 100. Fachkräftemangel, fehlende Governance und zersplitterte Arbeitsabläufe bremsen die Skalierung von KI-Lösungen trotz hoher Experimentierfreude.

Im globalen Wettlauf um die KI-Vorreiterrolle steigt der finanzielle Einsatz rasant. Europas Unternehmen erhöhen die Ausgaben deutlich, der Markt für KI-Technologie soll bis 2028 auf fast 145 Milliarden US-Dollar wachsen. Doch die Umsetzung hinkt hinterher: Der ServiceNow Enterprise AI Maturity Index 2025 zeigt einen Rückgang des durchschnittlichen KI-Reifegrads in Europa und dem Nahen Osten von 44 auf 34 Punkte – ein deutlicher Einbruch, der Zweifel an der Skalierbarkeit der bisherigen Fortschritte aufkommen lässt. Auch Deutschland spiegelt diese Tendenz mit identischem Rückgang wider.

Der Index basiert auf einer Umfrage* von rund 1.950 Unternehmen in neun Märkten der Region, ergänzt durch 4.500 globale Befragte. Fast die Hälfte der europäischen Unternehmen hat im vergangenen Jahr mehr als 100 KI-Anwendungsfälle umgesetzt – ein klares Indiz für hohe Experimentierfreude und Innovationsdruck. Dennoch befinden sich viele Organisationen in den frühen Phasen der KI-Nutzung, mit nur sechs Prozent, die laut Index die „Augmentierungsphase“ erreicht haben – die fortgeschrittenste Stufe der KI-Reife. Das Bild ist ein klassisches Dilemma: Große Anlaufkosten, fehlende Standards und fragmentierte Prozesse bremsen den produktiven Einsatz.

AWS KI-Report 2025

Der KI-Boom steht auf wackligen Beinen

Ein zentrales Hemmnis bleibt auch der Fachkräftemangel. Wenn es nach ServieNow geht, investieren nur wenige Unternehmen konsequent in Umschulungen oder Qualifikationen, um die Belegschaft auf KI-Anforderungen vorzubereiten. Parallel dazu verhindern organisatorische Silos die Integration von KI in durchgängige Arbeitsabläufe. Fehlende plattformbasierte Ökosysteme schaffen Brüche zwischen Daten, Automatisierung und Prozessen, was die Wirkung von KI-Anwendungen begrenzt.

Governance bleibt Baustelle

Bei der verantwortungsvollen Steuerung von KI zeigt sich ein ähnliches Bild. Fortschritte in Governance-Strukturen, Datenschutz und ethischen Leitlinien stagnieren oder verschlechtern sich leicht. Lediglich 42 Prozent der Unternehmen geben an, in KI-Governance spürbare Fortschritte erzielt zu haben. Sicherheitsbedenken dominieren die Hemmnisse für die wirtschaftliche Nutzung von KI, was eine fokussierte Entwicklung von Risikomanagement und Compliance-Strukturen erforderlich macht.

KI trifft Paragraphen

KI übernimmt – doch wer trägt die Verantwortung?

Ein Hoffnungsträger sei agentische KI, die eigenständig Entscheidungen treffen und Aufgaben erledigen können soll. Bereits 15 Prozent der Unternehmen in Europa und Nahost setzen solche KI-Agenten ein, weitere 42 Prozent planen eine Einführung innerhalb der nächsten zwölf Monate. Frühzeitige Anwender berichten von messbaren Vorteilen, etwa höheren Bruttomargen, besserer Effizienz und verbesserten Kundenerlebnissen. Doch das Verständnis für agentische KI bleibt begrenzt: Nur rund 20 Prozent der Firmen verfügen über fundiertes Wissen.

Von der Vision zur Umsetzung

Das Gesamtbild zeichnet ein Szenario, in dem der technologische Wandel Unternehmen vor große Herausforderungen stellt. Klar definierte, unternehmensweite KI-Visionen fehlen häufig ebenso wie messbare Ziele.

Ohne den Abbau von Silos, gezielte Talententwicklung und verbindliche Governance bleibt der Übergang von der Experimentier- zur Skalierungsphase schwierig. Der hohe finanzielle Einsatz trifft auf unzureichende operative Grundlagen, was den Fortschritt bremst und den Reifegrad sinken lässt.

* ServiceNow hat erneut mit Oxford Economics zusammengearbeitet und knapp 4.500 Führungskräfte aus 16 Ländern und elf Branchen befragt, um die Leistungsfähigkeit von Organisationen in Bezug auf fünf Säulen der KI-Reife zu bewerten: KI-Strategie und Führung, Integration in Arbeitsabläufe, Talente und Belegschaft, KI-Governance sowie Investitionen in KI. Auf Grundlage der Antworten erhielt jedes Unternehmen einen Gesamtreifegrad für Künstliche Intelligenz auf einer Skala von 0 bis 100 Punkten.

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