BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Die Lücke zwischen KI-Plänen und KI-Umsetzung ist eklatant: 62 Prozent erwarten tiefgreifende Veränderungen, aber nur 38 Prozent haben echte Transformationsprozesse gestartet. Besonders häufig bremsen fehlende KI-Kompetenzen in der Belegschaft und ungeeignete Organisationsstrukturen. Hinzu kommt, dass viele Unternehmen ihre Führungsebene als unzureichend vorbereitet sehen. Der Bericht zeigt außerdem, warum Agentic AI von der Pilotphase in den Regelbetrieb ohne klare Verantwortlichkeiten kaum gelingt.
Die Zahl klingt nach „strategischer Einigkeit“, ist aber in der Umsetzung ein Warnsignal: 62 Prozent der Unternehmen erwarten tiefgreifende Veränderungen durch Künstliche Intelligenz, doch nur 38 Prozent haben konkrete Transformationsprozesse gestartet. Das geht aus einer Befragung von 472 Führungskräften hervor, die zwischen Dezember 2025 und April 2026 erhoben wurde. Inhaltlich zeigt die Studie, dass es nicht an Visionen mangelt, sondern an Handlungsfähigkeit. Als größte Hürden werden fehlende KI-Kompetenzen in der Belegschaft (49 Prozent) und ungeeignete Organisationsstrukturen (37 Prozent) genannt. Besonders kritisch: 59 Prozent sehen die Führungsebene als nicht ausreichend auf den Wandel vorbereitet.
Damit rückt eine scheinbar trockene, aber geschäftskritische Frage in den Mittelpunkt: Wer ist eigentlich zuständig? Laut einer weiteren Untersuchung von Horváth & Partners mit 200 Entscheidern beklagen 58 Prozent Konflikte darüber, wer für Digitalisierungsprojekte verantwortlich ist. In fast jedem zweiten Unternehmen führt das zu Verwirrung, weil mehrere Stellen parallel Ansprechpartner sind. Nur vier Prozent haben einen dedizierten Chief Digital Officer. Hinzu kommt, dass 43 Prozent ihre Aufgabenprofile im Zuge der Digitalisierung nicht neu justiert haben. Für KI bedeutet das konkret: Ohne klares Operating Model werden Use Cases schnell zu konkurrierenden Schattenprojekten statt zu wiederholbaren Lieferketten für Wertschöpfung.
Technisch und organisatorisch verschärft sich das Problem oft durch fragmentierte Systemlandschaften. Industrieunternehmen versuchen daher, Datensilos und Prozessbrüche über integrierte Plattformen zu überwinden. Ein Beispiel ist der Automobilzulieferer Webasto, der seine globale Produktentwicklung mit einer PLM-Plattform von der ILC Group harmonisiert. Entscheidend ist dabei weniger „ein neues System“, sondern die Verknüpfung von Produktstrukturen mit bestehenden SAP-Umgebungen. Der Projektbericht ordnet diese Kopplung als Hebel für Effizienz und niedrigere Prozesskosten ein. Genau hier entsteht die technische Grundlage für spätere KI-Agenten: Wer Produkt- und Prozessdaten nicht konsistent zusammenführt, kann später keine belastbaren Handlungsanweisungen ausgeben, ohne ständig manuell nachzuarbeiten.
Auch auf Plattformebene wird der Druck größer. Auf der SAP Sapphire 2026 stellte SAP sieben neue Assistenten für Cloud-Migration vor und positioniert SAP Cloud ALM perspektivisch als zentrale Plattform für KI-Agenten. Gleichzeitig ist für Nutzer des bisherigen SAP Solution Managers der Standardwartungszeitraum bis zum 31. Dezember 2027 befristet, was einen früheren Umstieg faktisch nahelegt. Für Unternehmen bedeutet das: KI-Agenten brauchen nicht nur Modelle, sondern stabile Integrationspunkte und Lifecycle-Management. Agentic AI verschiebt außerdem die Erwartungshaltung im Projekt: Während Pilotprojekte oft an Datenzugriff und einzelne Workflows gebunden sind, fordert der Regelbetrieb standardisierte Prozesse, klare Verantwortlichkeiten und eine wiederverwendbare „Agent Factory“-Logik, die Use Cases reproduzierbar macht statt sie jedes Mal neu zu erfinden.
Mit dem Wechsel vom Labor in die Produktion steigt jedoch das Risiko-Raster. Data Governance wird zum Engpass, weil KI-Agenten typischerweise mehr Datenquellen, mehr Rechte und mehr Automatisierungsgrad kombinieren. Gleichzeitig greift der EU AI Act für Hochrisiko-Anwendungen ab August 2026. Der Handlungsdruck wird durch eine Veeam-Studie illustriert: 80 Prozent der Führungskräfte glauben, KI sicher skalieren zu können, aber nur jedes dritte Unternehmen kann die notwendigen Prüfungsnachweise vorlegen. Diese Diskrepanz ist mehr als Bürokratie: In der Praxis entscheidet sie über Audit-Fähigkeit, Dokumentationsqualität und darüber, ob Unternehmen KI-Agenten überhaupt in geschäftskritische Prozesse lassen dürfen. Dazu kommen neue Cyberrisiken, weil Angriffsflächen in KI-gestützten Workflows (z. B. Datenzugriffe, Schnittstellen, Prompt- und Toolketten) häufig unterschätzt werden.
Für die Zukunft zeichnet sich eine weitere Verschiebung ab: KI wird stärker als betriebsnahes Wissens- und Prozesssystem gedacht, nicht nur als Analytics-Schicht. Ein Whitepaper des Fraunhofer IML vom Mai 2026 nennt konkrete Einsatzfelder von Prognosen für Mengen- und Transportkosten über LLMs fürs interne Wissensmanagement bis zur computergestützten Ladungsträgererkennung. Besonders für kleine und mittlere Unternehmen empfehlen die Forscher einen schrittweisen Ansatz, weil sonst Governance und Betrieb „zu früh“ überfordert werden. Ergänzend bietet das Fraunhofer FIT ab dem zweiten Halbjahr 2026 eine Zertifikatsweiterbildung zum „Human-AI Teaming“ an, die eine menschengerechte Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine in den Fokus rückt. Auf dieser Basis wird auch Projektmanagement neu kalibriert: Eine Reform der PMP-Prüfungsanforderungen tritt am 9. Juli 2026 in Kraft und integriert neue Standards. Entscheidend bleibt jedoch der Faktor Akzeptanz. Aus der Transformation bei Volkswagen wird betont, dass Vertrauen und aktive Mitgestaltung der Beschäftigten den langfristigen Erfolg prägen. Genau das führt zurück zur anfänglichen Lücke: Wenn die Organisation die Verantwortung nicht klärt und die Kompetenzen nicht aufbaut, bleiben KI-Initiativen häufig bei Rückzug statt Regelbetrieb – und die angekündigten Effizienzgewinne bleiben im Projektplan stecken. Vor diesem Hintergrund ist der wahrscheinlichste nächste Entwicklungsschritt, dass Plattformen wie SAP Cloud ALM, aber auch parallele Cloud-Ökosysteme von Hyperscalern, KI-Agenten stärker an Governance-, Audit- und Integrations-„Guardrails“ koppeln werden, damit aus 38 Prozent Start echte Skalierung wird.
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