STUTTGART / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie zeigt, warum Künstliche Intelligenz in deutschen Unternehmen zwar häufig getestet, aber zu selten produktiv genutzt wird. Befragt wurden 500 IT-Verantwortliche in Firmen mit mehr als 2.000 Beschäftigten. Nicht das Budget, sondern fehlende Organisation, komplizierte Systemlandschaften und eine schwer messbare Zieldefinition bremsen die Umsetzung. Gleichzeitig sehen viele Entscheider durch generative KI keinen massiven Personalabbau, sondern eher stabile bis steigende Kapazitäten.
In deutschen Unternehmen ist Künstliche Intelligenz längst kein Zukunftsthema mehr. Die Ergebnisse einer aktuellen Untersuchung zeichnen jedoch ein deutlich anderes Bild: Zwischen dem ersten Ausprobieren und dem gewinnbringenden Einsatz im Alltag verlieren viele KI-Programme spürbar an Dynamik. Besonders auffällig ist die Kluft, die in der Praxis nach dem Start von Pilotprojekten entsteht, wenn Modelle zwar getestet, aber nicht in Prozesse, Verantwortlichkeiten und Messmethoden überführt werden. Damit wird aus einem Technologie-Experiment schnell eine organisatorische Bewährungsprobe – und genau hier entscheiden sich laut Studie die Weichen für Skalierung oder Stillstand.
Als Datengrundlage dient eine Befragung von 500 IT-Verantwortlichen aus Unternehmen mit mehr als 2.000 Beschäftigten. Wissenschaftlich begleitet wurde die Umfrage an der Hochschule der Medien in Stuttgart. Die Botschaft ist eindeutig: Für einen erfolgreichen KI-Einsatz fehlt in den meisten Fällen nicht primär Geld, sondern eine passende Unternehmensorganisation und eine konsequente Umsetzung. Diese Unterscheidung ist wichtig, weil sie den typischen Fehler bei KI-Transformationsprogrammen adressiert: Man investiert in Modelle und Tools, aber unterschätzt die Arbeit an Schnittstellen, Betriebsprozessen und Verantwortlichkeiten, die erforderlich sind, damit ein KI-System verlässlich Ergebnisse im Tagesgeschäft liefert.
Technisch kristallisieren sich laut Studie vor allem drei Hürden heraus. Erstens ist die Komplexität bestehender IT-Infrastrukturen oft höher als in den frühen Projektphasen angenommen. Zweitens fehlt es nicht selten an Fachwissen im Personal, um die KI-Lösung fachlich, sicherheitstechnisch und produktionsnah zu betreiben. Drittens wird die Integration der neuen Technik in veraltete oder stark individualisierte Altsysteme zum Engpass. Interessant ist dabei auch der Befund, dass gerade erfolgreiche Vorreiter-Unternehmen besonders stark unter der Komplexität ihrer Technik leiden: Wer schnell testet und erweitert, trifft früher auf die Grenzen der realen Systemlandschaft.
Damit rückt ein zweiter, organisatorischer Faktor in den Vordergrund: zu selten werden messbare Ziele definiert. Zwar geben laut Untersuchung rund drei Viertel der Unternehmen an, über eine schriftlich festgehaltene Strategie der Geschäftsleitung zu verfügen, doch nur etwa ein Drittel verbindet diese Strategie mit konkreten, messbaren Zielen. Ohne solche Erfolgskennzahlen bleibt die KI-Transformation häufig eine Absichtserklärung. In der Praxis führt das zu einem Muster, das viele Organisationen aus klassischen Digitalprojekten kennen: Pilotteams liefern beeindruckende Demos, aber nach dem ersten Projektzyklus fehlen klare Kriterien für Qualität, Nutzen und Betriebsfähigkeit. Genau hier setzt das geforderte „operatives Exzellenz“-Prinzip an.
Marktseitig fügt sich das Bild in eine größere Entwicklung ein, die man seit dem frühen Aufkommen generativer Systeme beobachten kann: Die Eintrittshürde für Experimente sinkt, weil Plattformen KI-Funktionen zunehmend als Services bereitstellen. Wettbewerber wie Microsoft mit Copilot, Google mit Gemini-basierten Angeboten oder Anbieter aus dem Cloud-Ökosystem integrieren KI-Funktionen in ihre Produktlandschaften, sodass Unternehmen schnell erste Anwendungsfälle „sehen“ und testen können. Laut den Studienwerten erproben bereits 76 Prozent der großen Unternehmen aktiv KI-Agenten, was den hohen Innovationswillen bestätigt. Dass aber nur 19 Prozent generative Technologien in Kernprozessen einsetzen, deutet darauf hin, dass der Weg in die Wertschöpfung nicht allein von der Modellverfügbarkeit abhängt.
Experten in der Studie betonen genau diese Spannung: Zwischen technologischer Exzellenz und vorbildhafter Umsetzung lägen „noch Welten“. Diese Aussage wirkt insbesondere vor dem Hintergrund plausibel, dass generative KI im Unternehmenskontext andere Betriebsanforderungen stellt als herkömmliche Automatisierung. Während RPA oder regelbasierte Systeme oft deterministisch laufen, erfordern KI-Lösungen ein gezieltes Monitoring von Qualität, Drift und unerwünschten Ausgaben. Hinzu kommt, dass Fachbereich und IT bei der Nutzenbewertung stärker zusammenarbeiten müssen: Wenn Kennzahlen fehlen, wird KI schnell zu einem „Innovationsthema“, statt zu einem Produktivsystem mit klaren Verantwortlichkeiten. Auch bei der Einschätzung zum Personalbedarf zeigt sich ein ähnliches Muster: 79 Prozent der Befragten erwarten keinen massiven Jobabbau, sondern Stabilität oder sogar Zuwächse.
Für die Umsetzung im Unternehmen bedeutet das einen pragmatischen Perspektivwechsel. KI-Teams sollten nicht nur Proof-of-Concepts priorisieren, sondern bereits beim Start der Pilotphase Betriebsnähe einplanen: Wo laufen die Modelle, wie werden Daten bereitgestellt, wer verantwortet Freigaben, und welche Sicherheits- und Compliance-Anforderungen gelten? Gerade in heterogenen Landschaften ist der technische Unterbau entscheidend, etwa durch klare Schnittstellen zu Backend-Systemen, Versionierung der Prompts oder Modellvarianten sowie eine kontrollierte Rechte- und Rollenverwaltung für den Zugriff auf sensible Daten. Damit rückt Security als produktionsrelevantes Thema in den Vordergrund, etwa durch Logging, Zugriffskontrollen und eine auditierbare Nachvollziehbarkeit von KI-Entscheidungen.
In die Zukunft gedacht, deutet die Studie auf einen klaren Roadmap-Bedarf hin: Unternehmen müssen von „KI ausprobieren“ zu „KI nachhaltig betreiben“ wechseln. Eine wichtige Konsequenz für die nächsten 12 bis 24 Monate ist, dass die Auswahl von Use Cases enger an messbare Betriebs- und Qualitätsziele gekoppelt werden sollte. Gleichzeitig werden Plattform- und Tool-Anbieter ihre Angebote stärker um Governance-Funktionen erweitern müssen, damit die Lücke zwischen Experiment und Kernprozess schließt. Für Entwickler und Systemintegratoren entsteht dadurch ein größerer Bedarf an KI-Engineering, MLOps-Disziplinen und Integrationskompetenz. Der erfolgreiche Einsatz generativer KI im Kernbetrieb wird damit weniger ein reines Modellthema als vielmehr ein Zusammenspiel aus Architektur, Prozessdesign und Sicherheitsführung.
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