Eine neue Studie von Strand Partners im Auftrag von AWS zeigt: Zwar setzen 63 Prozent der deutschen Unternehmen bereits KI ein, doch nur 15 Prozent nutzen sie so umfassend, dass daraus neue Produkte, Geschäftsmodelle oder Arbeitsabläufe entstehen. Der Anteil sank gegenüber dem Vorjahr von 21 auf 15 Prozent und liegt unter dem EU-Durchschnitt von 22 Prozent.
Damit bestätigt die Studie „Erschließung des KI-Potenzials in Deutschland 2026“: Deutschland nimmt bei der Einführung von KI eine führende Rolle ein, droht aber bei der eigentlichen Transformation zurückzufallen.
Kernzahlen zur KI-Reife in Deutschland
Die Nutzung konzentriert sich mehrheitlich auf Basisszenarien: 57 Prozent der Unternehmen setzen KI für grundlegende Anwendungen wie Chatbots oder Standardlösungen ein. 28 Prozent haben KI in mehrere Geschäftsbereiche integriert. Wirklich transformative Anwendungen erreichen lediglich 15 Prozent – also dort, wo neue Produkte, Dienstleistungen, Geschäftsmodelle oder Wege zum Markt entstehen.
Agentische und physische KI: niedrige Bekanntheit, spürbare Effekte
Während Chatbots und Copilots vielerorts etabliert sind, rücken agentische KI, physische KI, Robotik und intelligente Automatisierung in den Fokus. Agentische KI plant komplexe Aufgaben, bereitet Entscheidungen vor und kombiniert Tools und Datenquellen; physische KI überträgt diese Fähigkeiten auf Maschinen und Robotik – ein Potenzial insbesondere für Industrie und Fertigung.
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Aktuell kennen jedoch nur 22 Prozent der Unternehmen agentische KI. Nach kurzer Erklärung können sich 57 Prozent vorstellen, entsprechende Systeme künftig einzusetzen oder zu prüfen. Physische KI ist lediglich 16 Prozent bekannt.
Dort, wo agentische KI bereits produktiv läuft, zeigen sich überdurchschnittliche Ergebnisse: 92 Prozent berichten von Produktivitätsgewinnen, 96 Prozent erwarten zusätzliches Wachstum und 48 Prozent verzeichnen höhere Umsätze. Häufig genannte Effekte sind schnellere Entscheidungen und Umsetzung (45 Prozent), höhere operative Effizienz (35 Prozent) sowie besser skalierbare Prozesse (24 Prozent). Zum Vergleich: Unter allen KI-Anwendern melden 83 Prozent Produktivitätsgewinne, 91 Prozent erwarten Wachstum und 34 Prozent berichten von höheren Umsätzen.
Vorbereitung und Hürden: Skills, Budgets, Regulierung
Nur 21 Prozent der Unternehmen fühlen sich auf die nächste Generation von KI-Systemen vorbereitet; bei KI-Startups sind es 81 Prozent. Als größtes Hindernis nennen 49 Prozent fehlende KI- und Digitalkompetenzen. 39 Prozent verfügen über kein eigenes KI-Budget, obwohl 84 Prozent erwarten, dass KI-Kompetenzen binnen fünf Jahren zu den wichtigsten Fähigkeiten ihrer Branche zählen.
Regulatorische Anforderungen binden zusätzliche Mittel: Rund 44 Prozent der Technologieausgaben fließen in Compliance, 82 Prozent berichten von gestiegenen Compliance-Kosten in den vergangenen drei Jahren.
Standortwettbewerb: Risiko der Abwanderung von KI-Startups
Deutschland ist ein innovationsstarker Gründungsstandort, dennoch denken 42 Prozent der KI-Startups über einen Wegzug aus Europa nach. Gründe sind vor allem besserer Zugang zu Finanzierung (59 Prozent), schnellere internationale Skalierung (52 Prozent), Zugang zu globalen Märkten (48 Prozent), niedrigere Betriebskosten (43 Prozent) und planbarere Regulierung (41 Prozent).
Wichtige Haltefaktoren wären ein guter Zugang zu europäischen Kundinnen und Kunden und Märkten (62 Prozent), starke Netzwerke aus Unternehmen, Universitäten und Acceleratoren (55 Prozent) sowie ausreichend Risiko- und Wachstumsfinanzierung (53 Prozent). Europa bemüht sich, attraktiver für KI-Unternehmen zu werden; als Beispiel wird der Vorstoß Österreichs genannt, ein führendes KI-Unternehmen für den Standort zu gewinnen.
Fazit
Die Zahlen zeichnen ein klares Bild: Die Basis für KI ist im deutschen Markt gelegt, doch der wirtschaftliche Hebel entsteht erst jenseits von Chatbots. Für den Mittelstand bedeutet das, Pilotprojekte in produktive, skalierende Anwendungen zu überführen – insbesondere in Richtung agentischer KI und, wo relevant, physischer KI in Industrie und Fertigung. Wer diesen Schritt geht, kann laut Studie höhere Produktivität, schnelleres Entscheiden und skalierbare Prozesse realisieren. Gleichzeitig zeigt der Rückgang des Transformationsanteils von 21 auf 15 Prozent, dass viele Unternehmen beim Übergang ins Zielbild stocken.
Engpässe liegen weniger in der Technologie, sondern in Kompetenzen, Budgets und Rahmenbedingungen. Der hohe Compliance-Anteil an IT-Ausgaben und steigende Kosten erschweren die Skalierung, während qualifizierte Fachkräfte und ein klar definiertes KI-Budget fehlen. Startups sind weiter – und könnten abwandern, wenn Finanzierung, Märkte und Regulierung anderswo attraktiver sind. Für den Standort zählt daher die Balance: Weiter zügige Einführung, gezielte Qualifizierung, planbare Regulierung und Investitionen, die Wertschöpfung im Land halten. Vor dem Hintergrund von Digitalisierung und zunehmender Automatisierung entscheidet sich jetzt, ob deutsche Unternehmen die nächste KI-Welle aktiv gestalten oder ihr hinterherlaufen.
Handlungsempfehlung
- KI-Reifegrad prüfen und priorisieren: Von Basisanwendungen gezielt zu Pilotvorhaben mit agentischer KI übergehen, die klare Business-Ziele adressieren.
- Eigenes KI-Budget definieren: Investitionen für Skills, Datenqualität und produktive Implementierungen fest verankern.
- Kompetenzen aufbauen: Mitarbeitende in KI- und Digitalkompetenzen schulen; gezielt externe Expertise für Implementierung und Skalierung hinzuziehen.
- Compliance effizient steuern: Regulatorische Anforderungen früh einplanen und Prozesse standardisieren, um den Anteil an Technologieausgaben zu begrenzen.
- Partnernetzwerke nutzen: Kooperationen mit Startups, Universitäten und Industrieclustern aufbauen, um Zugang zu Know-how und Use Cases zu sichern.
Beitragsbild: Brecht Corbeel / Unsplash
