LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Umfrage von Gartner zeigt, dass nur 22 Prozent der Organisationen KI erfolgreich über mehrere Geschäftsbereiche hinweg skalieren oder als Priorität einführen. Gleichzeitig planen 85 Prozent der Bereichsverantwortlichen, ihre KI-Ausgaben 2026 zu erhöhen. Im Schnitt fließen bereits 12 Prozent der Bereichsbudgets in KI, doch 11 Prozent der Unternehmen wissen nicht, wie viel tatsächlich investiert wird. Entscheidend für den Erfolg ist laut den Ergebnissen vor allem eine konsequente Erfolgskontrolle und Budgetsteuerung auf Portfolioebene.
Die Ausgangslage klingt paradox: In vielen Unternehmen ist KI schon Teil des Alltags, trotzdem klafft eine Lücke zwischen dem Geld, das in Modelle und Tools fließt, und dem Nutzen, der am Ende bei den Fachbereichen ankommt. Laut einer Gartner-Umfrage, für die zwischen Januar und April 2026 insgesamt 1.303 Verantwortliche aus Organisationen mit mindestens 50 Millionen US-Dollar Jahresumsatz befragt wurden, haben nur 22 Prozent KI erfolgreich über mehrere Geschäftsbereiche skaliert oder KI als Priorität in die Organisation gehoben. Diese Diskrepanz erklärt sich auch daraus, dass „KI“ häufig als Projektportfolio beginnt und erst später in wiederholbare Abläufe überführt wird. Genau hier setzt Gartner mit der Frage nach Skalierung, Messbarkeit und Steuerung an.
Während die Skalierung vielerorts stockt, läuft das Budgetfahren weiter an. 85 Prozent der befragten Bereichsverantwortlichen wollen ihre KI-Ausgaben im Jahr 2026 erhöhen. Gleichzeitig berichten die Daten, dass im Jahr 2025 bereits durchschnittlich 12 Prozent der jeweiligen Bereichsbudgets in KI investiert wurden. Auffällig ist dabei die Transparenz: Rund 11 Prozent der Organisationen wussten laut Gartner nicht, wie viel Geld ihr zuständiger Bereich im vergangenen Jahr für KI ausgegeben hatte. Für CIOs und CFOs ist das mehr als eine Kennzahlenpanne; es erschwert die Zuordnung von Kosten zu Ergebnissen und macht eine belastbare Wirkungskette von der Modellnutzung bis zur Kapitalrendite schwer.
Besonders deutlich wird der Unterschied zwischen „viel Aktivität“ und „messbare Rendite“ bei der Erfolgskontrolle. Gartner ordnet Unternehmen danach, ob sie die Kapitalrendite ihrer KI-Projekte kontinuierlich verfolgen, Initiativen als Portfolio verwalten und schwache Projekte beenden oder Budgets neu verteilen. In diesen Firmen erwirtschaften 81 Prozent der KI-Aktivitäten positive finanzielle Erträge. Bei weniger erfolgreichen Organisationen war dagegen bei 29 Prozent der Projekte nicht bekannt, welche Rendite sie erzielten. Das impliziert weniger ein reines Technologieproblem als ein Management- und Betriebsproblem: Ohne saubere Hypothesen, definierte Messgrößen und ein konsequentes Re-Balancing bleibt selbst ein technisch funktionierendes KI-Use-Case oft ohne klaren Business Case.
Bei den Zielen zeigt sich zudem, wie unterschiedlich Unternehmen KI einsetzen. Etwa 75 Prozent der Verantwortlichen nennen Produktivitätssteigerungen als wichtiges Ziel. Im Durchschnitt fließen dafür rund 30 Prozent der Ausgaben. Im IT-Bereich stehen derweil konkrete Effizienz- und Sicherheitsanwendungen an der Spitze: Bedrohungserkennung und -abwehr sowie die Automatisierung des IT-Service-Desks werden jeweils von 54 Prozent als häufige Einsatzfelder genannt. Interessant ist der Abgleich mit dem Ergebnis: In Projekten mit positivem finanziellem Ergebnis liegt dagegen die automatisierte Optimierung von IT-Ressourcen und Kosten mit 40 Prozent vorn. Das deutet darauf hin, dass KI dort schneller in der Bilanz landet, wo sie direkt auf Auslastung, Kostenstrukturen oder Betriebsaufwände wirkt.
Technisch betrachtet entsteht die Skalierungslücke häufig dort, wo KI-Use-Cases zwar als Prototyp starten, aber die Betriebsdisziplin noch nicht mitwächst. Skalierung bedeutet nicht nur „mehr Modelle“, sondern vor allem ein durchgängiges MLOps-/LLMOps-Betriebskonzept: von Daten- und Prompt-Management über Monitoring bis hin zur Governance für Qualität, Drift und Kosten. Ohne solche Standards wird die Wiederverwendung von Komponenten schwer, und jede Fachabteilung baut im Zweifel erneut an der gleichen Infrastruktur. Gleichzeitig zeigt Gartner eine Art Reifegrad-Kurve über die Portfolio-Logik: Unternehmen, die Budgets umschichten und nicht performende Projekte aktiv stoppen, schaffen eine Grundlage, um Learnings in neue Initiativen zu überführen.
Für die Marktentwicklung ist die Botschaft klar: Die Erwartungshaltung steigt, obwohl die Erfolgsquote beim Skalieren niedrig bleibt. Das erhöht den Druck, KI-Ausgaben nicht nur zu planen, sondern auch nach Wirkung zu steuern. Vor allem Finanz- und IT-Verantwortliche profitieren, wenn Kostenstellen ihre KI-Investitionen konsistent erfassen, Renditekennzahlen früh definieren und Anwendungen so betreiben, dass Produktivitätsgewinne und Kostensenkungen tatsächlich messbar werden. Daneben bleibt es für Unternehmen sinnvoll, laufend technische und produktnahe Entwicklungen zu sichten, weil sich Tooling, Sicherheitsansätze und Modellzugänge in kurzen Zyklen ändern; eine zentrale Informationsquelle, etwa in Form eines kostenlosen KI-Newsletter-Formats, kann dabei helfen, Prioritäten nicht an der Detailflut scheitern zu lassen.
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