Fehlende Strategie: KI in deutschen Unternehmen startet nicht durch
Eine neue Untersuchung des Stuttgarter Unternehmens Zoi(öffnet im neuen Fenster), durchgeführt vom Meinungsforschungsinstitut Civey im Januar 2026, gibt Einblick in den tatsächlichen Stand generativer KI in deutschen Großunternehmen. Befragt wurden 500 IT-Entscheider aus Unternehmen mit mindestens 2.000 Mitarbeitern.
Viele Unternehmen haben investiert und Piloten gestartet, doch der Weg in den produktiven Regelbetrieb gelingt nur einem Teil von ihnen. Die Studie ordnet die Befragten in vier Profile ein. Rund 21 Prozent gelten als AI Champions, die sowohl in der organisationalen Befähigung als auch in der messbaren Wirkung weit vorangekommen sind.
Den Großteil, 62 Prozent, bildet der AI Mainstream, der sich noch im systematischen Aufbau befindet. Viele Unternehmen erproben generative KI erfolgreich in Piloten, schaffen es aber nicht, diese in den Regelbetrieb zu überführen. Die häufigsten Barrieren sind IT-Infrastruktur-Komplexität, Integration in Altsysteme und fehlendes Know-how.
KI-Strategie vorhanden, aber oft nicht steuerbar
Ein zentrales Ergebnis betrifft die strategische Verankerung. 74 Prozent der Unternehmen haben eine KI-Strategie dokumentiert oder sind bereits weiter, doch erst 34 Prozent haben sie mit KPIs verknüpft und steuerbar gemacht. Eine Strategie, die nicht in Kennzahlen übersetzt ist, bleibt im Ergebnis eine Absichtserklärung. Was nach Angaben der Studienautoren fehlt, sind klare Priorisierungen, Grundlagen für die Erfolgsmessung oder gezielte Ressourcenlenkung.
Auch bei der Governance zeigt sich ein ähnliches Muster. 96 Prozent der Unternehmen haben mindestens eine formale Governance-Struktur etabliert, am häufigsten genannt werden klare Regeln für generative KI sowie ein Risiko- und Compliance-Prozess. Belastbare Entscheidungsstrukturen wie ein KI-Board oder eine zentrale Führungsrolle sind dagegen deutlich seltener.
Was die Wirkung angeht, zeigen sich der Studie nach durchaus positive Signale. Unter den Unternehmen, die den ROI (Return on Investment) ihrer KI-Initiativen messen, berichten 75 Prozent einen positiven Ertrag. Diesen Befund sollte man allerdings als selektives Signal lesen, denn er beschreibt nur jene Gruppe, die den ROI bereits systematisch misst. Wer KI-Projekte eingestellt hat, fällt in der Regel aus der Messung heraus, was das Gesamtbild positiv verzerren kann.
KI-Agenten weit verbreitet, aber kaum tief verankert
76 Prozent der befragten Unternehmen testen oder betreiben KI-Agenten bereits in irgendeiner Form, doch nur 19 Prozent setzen sie produktiv in Kernprozessen ein. Der Befund deutet auf eine typische Frühphase hin. Agenten werden zwar breit erprobt, produktive Tiefe in Kernprozessen hat aber erst ein kleiner Teil erreicht.
Beim Blick auf Branchen zeigen sich moderate Unterschiede. Einzelhandel und Konsumgüter liegen an der Spitze, Pharma und Gesundheit am unteren Ende. Insgesamt fallen die Branchenunterschiede aber eher gering aus, so die Studienautoren.
Das übergreifende Bild der Studie lässt sich so zusammenfassen: Der entscheidende Hebel liegt nicht in der Finanzkraft, sondern darin, Strategie, Governance und Betrieb im Gleichschritt zu professionalisieren. Nur so könne KI vom Pilotprojekt zum integralen Bestandteil des Kerngeschäfts werden, meinen die Studienautoren.
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