Kommentar von Dr. Harald Linné, Atreus Warum deutsche Unternehmen bei Künstlicher Intelligenz zögern

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Seit der Einführung des iPhones im Jahr 2007 hat kaum eine Technologie die Wirtschaft so tiefgreifend verändert wie Künstliche Intelligenz (KI) – insbesondere in Form von Large Language Models (LLMs). Während internationale Technologiekonzerne wie Alphabet, Microsoft oder Apple KI längst zum integralen Bestandteil ihrer Produkte und Services gemacht haben, bleibt der Fortschritt in deutschen Unternehmen oft zögerlich.

Trotz Leuchtturmprojekten wie DeepL oder Aleph Alpha investieren weniger als die Hälfte der deutschen Unternehmen überhaupt nennenswert in KI. Diese zentrale Erkenntnis geht aus der aktuellen Leadership+ Studie von Atreus hervor, bei der rund 800 Spitzenführungskräfte der deutschen Wirtschaft wie Geschäftsführer, Vorstände, Aufsichtsräte sowie Interim Manager aus verschiedenen Branchen befragt wurden. Die Gründe für die fehlenden KI-Kompetenzen sind vielfältig, doch im Zentrum steht häufig eine tief verwurzelte Skepsis gegenüber dem Neuen. Dieser Beitrag beleuchtet die Ursachen, Auswirkungen und Handlungsoptionen für Entscheider in deutschen Unternehmen.

Mangelnde Risikobereitschaft

Die Risikobereitschaft deutscher Unternehmen ist im internationalen Vergleich traditionell eher gering. Besonders im Mittelstand dominiert ein sicherheitsorientiertes Denken, das auf langfristige Stabilität und bewährte Prozesse setzt, während Innovationsprojekte, deren ROI nicht kurzfristig messbar ist, häufig zurückgestellt werden. Diese Haltung ist historisch gewachsen und sie hat vielen Unternehmen durch Krisen geholfen, heute wirkt sie jedoch zunehmend als Innovationsbremse.

Kommentar von Mandy Goram, pmOne

Künstliche Intelligenz im Mittelstand – Kosten und Voraussetzungen

So ist in etwa jedes dritte deutsche Unternehmen wenig bis gar nicht bereit, Risiken durch innovative Technologien für schnelleres Wachstum oder Wettbewerbsvorteile einzugehen, wie aus der aktuellen „Leadership+“-Studie hervorgeht. Denn viele deutsche Unternehmen, vor allem dabei Familienunternehmen, haben Angst, in den nächsten Technologiesprung zu investieren, weil sie Sorge haben, dass sie das investierte Geld verlieren könnten. Sie rechnen die „gesparten“ Investitionskosten dann lieber mit einer zukünftig womöglich kleineren Rendite auf.

Dabei ist das viel größere Risiko, bald gar keine Rendite mehr zu erzielen, weil sie den technologischen Anschluss verpasst haben. Gerade bei KI, deren Nutzen sich oft erst durch Pilotprojekte und iterative Integration erschließt, ist diese Zurückhaltung problematisch. Akzeptanz entsteht durch Transparenz und Beteiligung. Unternehmen sollten frühzeitig Einsatzfelder definieren und nach Kosten-Nutzen-Aspekten klassifizieren und kommunizieren, welche Ziele mit KI verfolgt werden und welche nicht. Denn die Angst vor Arbeitsplatzverlust ist ein zentraler Hemmfaktor, der durch gezielte Weiterbildung und Umschulungsangebote entschärft werden kann.

Kommentar von Elena Simon, Gcore

Wie wähle ich das richtige LLM?

Ein möglicher Weg, um die Zurückhaltung gegenüber KI im Unternehmen auszuräumen, sind sogenannte „KI-Botschafter“: Das sind speziell geschulte Mitarbeitende, die als Multiplikatoren fungieren und Kolleginnen und Kollegen praxisnah an neue Technologien heranführen. Gezielte Trainings, interne Hackathons und die Integration von KI in alltägliche Tools fördern die Kompetenzentwicklung mit dem neuen Werkzeugkasten, zeigen Produktivitätsvorteile auf und senken die Hemmschwelle gegenüber dessen Einsatz.

Ein Gefälle durch die Branchen und Strukturen

Besonders fortschrittlich zeigen sich Branchen mit hohem Digitalisierungsgrad und Datenverfügbarkeit, wie etwa der Finanzsektor, die Logistik oder der Onlinehandel. Sie setzen KI bereits zur Betrugserkennung, Prozessautomatisierung oder Kundenanalyse ein. Nachholbedarf besteht hingegen in der industriellen Fertigung, im Maschinenbau sowie in der Energie- und Wasserwirtschaft. Zwar gibt es auch hier Pilotprojekte, doch flächendeckende Implementierungen sind selten. Oft fehlt es an Dateninfrastruktur, Fachkräften oder schlicht an strategischer Priorisierung.

Wenn also eine historisch gewachsene, grundlegende Skepsis gegenüber Innovationen vorhanden ist, dann müssen die betroffenen Unternehmen Pionierarbeit leisten und die entsprechenden Strukturen von Grund auf mit neuen Führungskräften aufbauen.

Aber die bloße Verfügbarkeit der Technologie allein reicht nicht – entscheidend ist ein professionell gesteuerter Einführungsprozess und die Kultur, in der sie eingeführt wird. Eine innovationsfreundliche Unternehmenskultur zeichnet sich durch Offenheit, Lernbereitschaft und Fehlerakzeptanz aus. Hierarchien müssen durchlässiger und Entscheidungsprozesse agiler werden. Führungskräfte spielen dabei eine Schlüsselrolle, denn sie müssen nicht nur technologische Kompetenz aufbauen, sondern auch als Change Agents wirken.

So sehen 60 Prozent der Teilnehmer der „Leadership+“-Befragung die Anpassungsfähigkeit an sich verändernde Situationen als einen der wichtigsten Aspekte für den Erfolg von Führungskräften in den kommenden Jahren an, gefolgt von Offenheit für Digitalisierung und der Entwicklung neuer Ideen.

Künstliche Intelligenz als strategische Entscheidung und Wettbewerbsvorteil

KI ist kein Selbstzweck, sondern ein Hebel zur Effizienzsteigerung, Kostenreduktion und Differenzierung. Die Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, berichten von schnelleren Entscheidungsprozessen, engerer Kundenbindung und höherer Innovationsgeschwindigkeit. Gleichzeitig entsteht ein wachsender Wettbewerbsdruck: Wer zu lange zögert, der riskiert, von agileren Marktteilnehmern überholt zu werden. Besonders im internationalen Kontext kann fehlende KI-Kompetenz zu einem strukturellen Wettbewerbsnachteil für die gesamte deutsche Wirtschaft führen.

Industrielle KI

Warum Small Language Models in der Fertigung an Boden gewinnen

Denn ein möglicher Wettbewerbsnachteil steht Deutschland schon absehbar ins Haus: der demografische Wandel. Laut dem Statistischen Bundesamt werden bis zum Jahr 2039 insgesamt rund 13,4 Millionen Erwerbstätige aus den geburtenstarken Jahrgängen der „Babyboomer“-Generation in Rente gehen. Bei 45 Arbeitsjahren gehen der deutschen Wirtschaft damit 603 Millionen Jahre Know-how verloren (zum Vergleich: Die ersten Dinosaurier kamen vor ca. 240 Millionen Jahren auf). Künstliche Intelligenz kann diese Lücke schließen und durch die mit ihr möglichen Effizienzsteigerungen einen Produktivitätsboost auslösen. Um das zu erreichen, müssen die deutschen Unternehmen ihre Prozesse allerdings großflächig digitalisieren und KI in ihre Systeme und Vorgänge integrieren.

Laut der „Leadership+“-Studie investieren allerdings weniger als 50 Prozent der deutschen Unternehmen überhaupt in KI – und wenn, dann meist unterhalb der Fünf-Prozent-Marke des Jahresumsatzes. Zum Vergleich: In den USA oder China sind zweistellige Investitionsquoten keine Seltenheit. Besonders auffällig ist die Diskrepanz zwischen Großunternehmen und KMU: Während Konzerne zunehmend eigene KI-Teams aufbauen, aber komplexen Prozessen und verteilten Datenstrukturen gegenüberstehen, haben KMUs den Vorteil, schnell Fortschritte zu machen. Grundsätzlich fehlt es kleineren Unternehmen aber oft an Ressourcen und Know-how. Um hier Abhilfe zu schaffen, sind sie unter Umständen auf Förderprogramme und Partnerschaften mit Forschungseinrichtungen angewiesen.

Deutschland im internationalen Vergleich

Die Bundesregierung hat mit der KI-Strategie und Programmen wie „KI made in Germany“ erste wichtige Impulse gesetzt. Doch es braucht mehr: gezielte Investitionen in digitale Infrastruktur, steuerliche Anreize für Innovationsausgaben und eine stärkere Verzahnung von Wissenschaft und Wirtschaft. Schaut man in die internationalen Märkte, so haben die anderen größten Volkswirtschaften ihre ganz eigenen Herangehensweisen an Förderung und Implementierung von Künstlicher Intelligenz. In den USA setzt der „America’s AI Action Plan“ aus dem Jahr 2025 einen Fokus auf Innovationsförderung, Open-Source-Modelle, Schutz geistigen Eigentums, KI in der Verteidigung und staatlichen Verwaltung, während eine entsprechende Executive Order jede weitergehende gesetzliche Regulierung unterbindet.

In China wurde dagegen die „AI Plus“-Initiative in den aktuellen Fünfjahresplan mit aufgenommen und sieht Integration von KI in insgesamt sechs Schlüsselbereichen wie Industrie, Gesundheit oder Bildung vor. Das Ziel soll eine KI-Durchdringung von 90 Prozent bis 2030 sein. Gerade für Deutschland kann die Konzentration auf eine KI-Implementierung in der öffentlichen Verwaltung und des Mittelstands, die die Programme aus den USA und China vorsehen, ein richtiger Weg zur weitreichenden Adoption Künstlicher Intelligenz im beruflichen Alltag sein.

Fazit

Die Zurückhaltung deutscher Unternehmen gegenüber KI ist kein Zufall – sie ist das Ergebnis struktureller, kultureller und historischer Faktoren. Doch in einer Welt, in der technologische Innovationszyklen immer kürzer werden, ist Zögern keine Option mehr. Wer jetzt nicht investiert, verliert nicht nur den Anschluss, sondern auch die Chance, die Zukunft aktiv mitzugestalten. Es braucht Mut, strategische Weitsicht und eine klare Vision – dann kann KI nicht nur Effizienz steigern, sondern auch neue Geschäftsmodelle ermöglichen und den Standort Deutschland nachhaltig stärken.

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