KI am Arbeitsplatz: Was die Daten wirklich zeigen – und was deutsche Unternehmen jetzt tun müssen

Die Studie: Methodik und Grundlagen

Die Studie kombiniert zwei Datenquellen, die ihre besondere Belastbarkeit begründen. Erstens: zwei Runden repräsentativer Beschäftigtenbefragungen, die von den Autoren eigens entwickelt und in sieben Ländern gleichzeitig durchgeführt wurden – USA, Deutschland, Großbritannien, Frankreich, Italien, Schweden und die Niederlande. Die erste Welle erhob im Mai/Juni 2025 rund 5.000 Antworten pro Land, die zweite Welle im Januar/Februar 2026 rund 3.000 pro Land. Befragungsmethodik und Gewichtung orientierten sich an den nationalen Arbeitskräfteerhebungen der jeweiligen Länder, um Vergleichbarkeit zu gewährleisten.

Zweitens: Unternehmensdaten aus dem EU-Erhebungsprogramm zur IKT-Nutzung in Unternehmen (EU-ICT-Firm-Survey, 157.000 Unternehmen in 32 Ländern) sowie aus dem US-amerikanischen Business Trends and Outlook Survey. Diese Kombination aus Beschäftigten- und Unternehmensperspektive über mehrere Jahre hinweg macht die Studie zu einer der methodisch robustesten ihrer Art.

Die wichtigsten Befunde im Überblick

Befund 1: Nutzungsquoten – Deutschland im Mittelfeld

Anfang 2026 nutzen 43% der US-Beschäftigten generative KI für ihre Arbeit. Deutschland liegt mit 31,5% im europäischen Mittelfeld – hinter Großbritannien (36,3%), Schweden (35,6%) und den Niederlanden (35,6%), aber vor Frankreich (28,1%) und Italien (25,6%). Im Vergleich zu den USA entspricht das einem Rückstand von 11,5 Prozentpunkten, oder anders ausgedrückt: US-Beschäftigte nutzen KI zwischen 18% und 68% häufiger als ihre europäischen Kollegen.

Befund 2: Der »Triple Gap« – nicht doppelt, dreifach zurück

Die Nutzungsquote allein unterschätzt den tatsächlichen Abstand. Wer KI nutzt, tut das in den USA mit deutlich höherer Intensität: Bedingte Nutzende dort verbringen 13% ihrer Arbeitszeit mit KI-Anwendungen – in Deutschland sind es nur 7%. Der eigentlich aufschlussreiche Wert aber ist der Anteil aller Arbeitsstunden mit KI-Nutzung, also über Nutzende und Nicht-Nutzende hinweg.

In den USA beträgt dieser Wert 5,2%. Das ist laut Studie mehr als das Dreifache der entsprechenden Werte für Deutschland, Frankreich und Italien. Für diese Länder liegt er schätzungsweise unter 1,7%. Auch das Vereinigte Königreich, Schweden und die Niederlande erreichen nur etwa die Hälfte des US-Wertes. Deutschland hat also nicht nur einen Rückstand bei der Verbreitung – dieser Rückstand wird durch die geringere Nutzungsintensität massiv verstärkt.

Befund 3: Die Schere öffnet sich – Deutschland fällt aktiv zurück

Zwischen den beiden Befragungswellen (Mai/Juni 2025 und Januar/Februar 2026) stieg die Nutzungsquote in den USA um 3,6 Prozentpunkte. In Deutschland, Frankreich und Italien wuchs sie hingegen nur um 0,1 bis 1,1 Prozentpunkte. Das bedeutet: Der Abstand wächst aktiv. Es handelt sich nicht um einen historischen Rückstand, sondern um eine sich beschleunigend öffnende Schere.

Befund 4: Der Scheinvorteil der deutschen Unternehmensdaten

Auf den ersten Blick erscheinen die deutschen Unternehmenszahlen weniger besorgniserregend: 26% der deutschen Unternehmen nutzen KI für irgendeinen Geschäftszweck – das liegt über dem EU-Durchschnitt von 20%. Doch dieser Wert ist trügerisch.

Erstens liegen Dänemark, Finnland und Schweden bereits bei über 35%. Zweitens und entscheidend: Wenn man nur den wertschöpfungsrelevanten Einsatz betrachtet – KI in der Produktion von Gütern und Dienstleistungen –, liegt Deutschland bei nur 6%. Die USA sind bei 7%, Schweden bei 9%. Das legt nahe, dass deutsche Unternehmen KI vor allem für periphere Funktionen wie Marketing oder Verwaltung einsetzen, nicht aber für ihre Kernprozesse. KI als Werkzeug zur Effizienzsteigerung in der Wertschöpfungskette – das ist in Deutschland noch die Ausnahme.

Befund 5: Was erklärt die Lücke? Management – nicht Kultur, nicht Regulierung

Dies ist aus wissenschaftlicher Sicht der bedeutendste Befund der Studie. Die Autoren analysieren systematisch, welche Faktoren die Unterschiede in der KI-Adoption erklären. Strukturelle Merkmale – Altersstruktur der Belegschaft, Bildungsniveau, Branchenzusammensetzung, Betriebsgröße – erklären rund 55% der durchschnittlichen Adoptionslücke zwischen den USA und Europa.

Der verbleibende Teil – also fast die Hälfte der Lücke – lässt sich durch strukturelle Faktoren allein nicht erklären. Was erklärt ihn? Die Studie zeigt in einer erweiterten Analyse: Sobald man Unterschiede in der aktiven Ermutigung von Mitarbeitenden durch ihre Arbeitgeber einbezieht, erklärt dieses einzelne Merkmal statistisch nahezu die gesamte verbleibende Lücke zwischen USA und Europa. US-Unternehmen ermutigen ihre Belegschaft zur KI-Nutzung, stellen Tools bereit und schaffen damit die Voraussetzung für Adoption. Deutsche Unternehmen tun dies deutlich seltener. Verbote und Kulturskepsis spielen hingegen kaum eine Rolle.

Wichtige Zusatzerkenntnis: Training allein wirkt nicht

Die Studie differenziert zwischen drei Formen der Förderung: aktive Ermutigung, Toolbereitstellung und Training. Das überraschende Ergebnis: Während Ermutigung und Toolbereitstellung stark prädiktiv für die tatsächliche Nutzung sind, ist KI-Training allein nicht signifikant prädiktiv. Das widerspricht dem verbreiteten Ansatz vieler Unternehmen, die primär in Schulungsprogramme investieren und hoffen, dass die Nutzung daraus folgt. Ohne aktive Ermutigung und konkrete Werkzeuge bleibt Training weitgehend wirkungslos.

Befund 6: Die Produktivitätslücke ist bereits heute messbar

KI-Nutzende berichten von durchschnittlich 1,9 Stunden Zeitersparnis pro Woche – das entspricht 5,8% der Arbeitszeit. Auf alle Beschäftigten hochgerechnet, entsteht in den USA bereits eine Zeitersparnis von 2,3% aller Arbeitsstunden. In Europa liegt dieser Wert zwischen 1,0% und 1,8%. Die Studie schätzt, dass daraus bereits heute ein Produktivitätsvorsprung der USA von 0,5 bis 1,3 Prozentpunkten gegenüber Europa resultiert – messbar, nicht prognostiziert.

Auf der Makroebene bestätigen Unternehmensdaten aus 29 europäischen Ländern: Eine Steigerung der KI-Nutzungsquote in einem Sektor um 10 Prozentpunkte ist mit einem zusätzlichen kumulierten Produktivitätswachstum von 2 bis 5 Prozentpunkten verbunden. Dieser Zusammenhang gilt für den Zeitraum 2019–2024 und zeigt sich in ähnlicher Größenordnung auch für die USA.

Befund 7: Die ICT-Parallele – wir haben diesen Film bereits gesehen

Die Studie zieht explizit eine historische Parallele. Zwischen 1995 und 2025 stieg die Arbeitsproduktivität in den USA um 85%, in Europa nur um 29%. Diese Lücke entstand maßgeblich dadurch, dass US-Unternehmen Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) schneller und tiefgreifender adoptierten. Die Forschung hat gezeigt: Managementpraktiken erklärten damals den Hauptteil des höheren IKT-Investitionsniveaus und der höheren Renditen in US-Unternehmen im Vergleich zu Europa. Die aktuelle Studie zeigt, dass sich dieser Mechanismus nun bei KI wiederholt – mit dem wichtigen Unterschied, dass das Wissen um diesen Zusammenhang diesmal verfügbar ist, bevor sich die Lücke vollständig öffnet.

Einordnung: KI ist ein Management- und Betriebsmodellthema

Die zentrale Botschaft dieser Studie lautet nicht: „Setzt mehr KI ein“ oder „Kauft bessere Tools“ oder „Schult eure Mitarbeitenden“. Die zentrale Botschaft lautet: KI muss als strategisches Management- und Betriebsmodellthema behandelt werden – nicht als IT-Projekt, nicht als experimentelle Initiative, nicht als Schulungsaufgabe.

In meiner Beratungspraxis sehe ich regelmäßig dasselbe Muster: Ein Unternehmen stellt ChatGPT-Lizenzen bereit, lässt eine Schulung durchführen und wartet auf Ergebnisse. Die bleiben aus – oder beschränken sich auf individuelle Anwendungsfälle ohne systemischen Effekt. Das ist kein Misserfolg des Unternehmens, sondern ein Missverständnis darüber, was KI-Adoption erfordert.

Was die Studie klar belegt: Der Unterschied zwischen US-Unternehmen und deutschen Unternehmen liegt nicht primär in besserer Technologie, größeren Budgets oder digitalaffineren Mitarbeitenden. Er liegt darin, dass US-Unternehmensführungen KI als Priorität setzen, aktiv kommunizieren, Nutzung einfordern und Rahmenbedingungen schaffen. Das ist eine Führungsentscheidung. Und sie ist in jedem Unternehmen möglich – unabhängig von Größe, Branche oder Ressourcen.

Gleichzeitig zeigen die Daten: Die Wirtschaftlichkeit der KI-Adoption ist heute bereits in nationalen Produktivitätsdaten messbar. Wer wartet, zahlt einen realen Preis. Angesichts einer schrumpfenden Erwerbsbevölkerung in Deutschland ist KI-Produktivität keine strategische Option mehr – sie ist eine demographische Notwendigkeit.

Lehren für Unternehmer und Unternehmensberater

Die folgenden acht Handlungsfelder ergeben sich direkt aus den Studienbefunden, ergänzt durch Beobachtungen aus der Praxis.

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KI-Einführung 2026: Was die Zahlen wirklich sagen

Die KI-Diskussion ist im Jahr 2026 endgültig aus der „Trend-Ecke“ herausgewachsen. Aktuelle Erhebungen zeigen eine deutlich steigende Nutzung – gleichzeitig aber auch eine spürbare Kluft zwischen großen Unternehmen und dem Mittelstand. Während KI in vielen Großunternehmen bereits produktiv eingesetzt wird, bleibt sie im Mittelstand häufig auf einzelne Use Cases begrenzt.

Für Berater und Unternehmer ist genau dieser Unterschied entscheidend: Nicht die Frage „Nutzen wir KI?“ trennt Gewinner von Nachzüglern – sondern die Fähigkeit, gezielt zu entscheiden,

• wo KI den höchsten Nutzen stiftet,
• welche Hemmnisse real sind (und welche vorgeschoben),
• und wie man vom Piloten zur skalierbaren, organisatorisch tragfähigen Einführung kommt.

Die 10 häufigsten KI-Use Cases: Was Unternehmen in Deutschland tatsächlich einsetzen

Unsere Studie verdichtet mehrere Perspektiven (amtliche Technologie-Erhebung, Mittelstands-Anwendungsfelder, Zielperspektive, Produktivitätsperspektive) zu einer belastbaren Top-10-Liste.

Top-10-Use-Cases (kompakt)

Diese Liste ist für Entscheider hilfreich, weil sie zwei Dinge trennt:
(1) „Weit verbreitet“ (z. B. Textanalyse, Spracherkennung, Textgenerierung) und (2) „hoher Werthebel“ (z. B. Produktion/Qualität, Predictive Maintenance) – die oft mehr Integration und bessere Datenbasis erfordern.

Warum viele Mittelständler noch nicht starten – oder nicht skalieren

Die Studie zeigt: Die Hemmnisse sind kein „Ein-Grund-Problem“, sondern ein Bündel, das sich gegenseitig verstärkt. Besonders relevant ist das für die Beratungspraxis: Viele KI-Initiativen scheitern nicht am Modell, sondern an Wissen, Governance, Datenfähigkeit und Akzeptanz.

Die 10 größten Hemmnisse (verdichtet aus den zitierten Erhebungen)

Entscheidend: Die Hemmnisse sind steuerbar, wenn man sie systematisch angeht – nicht mit isolierten Tool-Einführungen, sondern als strukturierter Veränderungsprozess.

Wo KI im Mittelstand am lohnenswertesten ist

Die Studie zeigt besonders klare Erfolgsfelder dort, wo Unternehmen messbare Produktivitäts- oder Qualitätsgewinne realisieren können – typischerweise in Bereichen mit hohem Volumen, klaren KPIs und wiederholbaren Prozessen.

Erfolgsfelder (für Entscheidungen und Priorisierung)

Das zentrale Muster:

• Schneller Einstieg gelingt meist in Wissens- und Prozessarbeit (Dokumente, Service, Marketing, Admin).
• Größere strategische Werthebel entstehen in Produktion/Service-Innovation – benötigen aber Datenbasis, Schnittstellen und Governance.

Was Berater und Unternehmer daraus ableiten können

1) Entscheidungen werden besser, wenn „Use Case“ und „Organisationsfähigkeit“ getrennt bewertet werden

Viele Unternehmen bewerten nur den Use Case („klingt gut“), aber nicht die Umsetzungsfähigkeit (Daten, Rollen, Compliance, Change). Genau diese Lücke verursacht Pilotitis.

2) Erfolgreiche KI-Einführung ist ein Portfolio-Thema

Die Studie zeigt deutlich: Punktuelle Insellösungen reichen nicht. Wer KI als Werkzeugkasten ohne Roadmap nutzt, unterschätzt Aufwand, Risiken und Potenziale.

3) Governance ist kein Bremsklotz, sondern Beschleuniger

Rechtliche Unsicherheit ist eines der größten Hemmnisse. Wer früh Klarheit schafft (Rollen, Risikoklassen, Datenschutz-Leitplanken, Dokumentation), skaliert schneller und sicherer.

Wie die KI-Toolsuite dabei konkret hilft

Die KI-Toolsuite ist dafür gebaut, genau diese Entscheidungen zu strukturieren:

• Readiness-Assessment: Standortbestimmung entlang der entscheidenden Dimensionen (Strategie, Daten, Organisation, Technologie, Umsetzung, Compliance).
• Use-Case-Bewertung: Priorisierung nach Business Impact, Umsetzungsaufwand, Datenreife, Risiken und Skalierbarkeit.
• Umsetzungs-Dashboard: Von Erkenntnis zu Maßnahmenplan – mit klaren Arbeitspaketen und Fortschrittslogik.

Kurz: Die Toolsuite reduziert Komplexität, macht Entscheidungen nachvollziehbar und hilft, den Schritt vom „KI-Pilot“ zur steuerbaren Transformation zu gehen. Kommen Sie zu einer Live-Produktpräsentation.

Kostenloser Download der Studie (ohne Formular)

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Studie: „KI in Deutschland – Status quo, Hemmnisse und Erfolgsfaktoren im Mittelstand (Stand: Februar 2026)“

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Als Ende 2022 ChatGPT öffentlich zugänglich wurde, geschah etwas Seltenes: Eine Technologie verließ den Expertenkreis und trat unmittelbar in den Alltag von Millionen Menschen ein. Innerhalb weniger Wochen wurde aus einer Forschungsdisziplin ein globales Gesprächsthema. Menschen unterhielten sich mit Maschinen, Maschinen antworteten in natürlicher Sprache – flüssig, höflich, scheinbar kompetent. Was zuvor als „künstliche Intelligenz“ eher abstrakt blieb, bekam plötzlich eine Stimme.

Medien, Technologieunternehmen und Investoren reagierten euphorisch. Kaum ein Vorstand, der sich dem Eindruck entziehen konnte, hier entstehe gerade etwas grundsätzlich Neues – möglicherweise sogar eine Technologie, die menschliche Wissensarbeit in weiten Teilen ersetzen würde. In diesem Klima entstand ein Narrativ, das den Diskurs über Jahre prägen sollte: KI als universelles Werkzeug, als Produktivitätsmaschine, als Abkürzung zu Wachstum, Effizienz und Erkenntnis.

Der Artikel „The great AI hype correction of 2025“ aus der MIT Technology Review beschreibt nun den Moment, in dem diese Erzählung an ihre Grenzen stößt. Nicht, weil KI gescheitert wäre – sondern weil die Erwartungen an sie die Realität überholt haben.

Vom Fortschrittsrausch zur Ernüchterung

Die Dynamik der Jahre 2023 und 2024 war geprägt von Überbietungswettbewerben. Jedes neue Modell versprach mehr: bessere Sprache, Bilder, Video, „Reasoning“, Autonomie. CEOs erklärten öffentlich, dass ganze Berufsgruppen verschwinden würden. Forschungsergebnisse wurden in Produktversprechen übersetzt, lange bevor klar war, ob sie sich stabil in reale Arbeitskontexte übertragen lassen.

Besonders sichtbar wurde dieser Mechanismus beim Launch von GPT-5. Sam Altman hatte das Modell im Vorfeld als „PhD-level expert in anything“ angekündigt – eine Formulierung, die weniger technisch als symbolisch wirkte. Sie suggerierte einen qualitativen Sprung, eine neue Stufe maschineller Intelligenz.

Als GPT-5 dann veröffentlicht wurde, war die Reaktion auffällig verhalten. Das Modell war besser – aber nicht fundamental anders. Die erhoffte Zeitenwende blieb aus. Für viele Beobachter war das kein technisches Problem, sondern ein psychologisches: Zum ersten Mal seit Jahren wich der Eindruck, dass „alles exponentiell besser wird“, einer nüchternen Frage: War das schon alles?

An dieser Stelle vollzog sich der Stimmungsumschwung, den der Artikel als „Hype Correction“ beschreibt. Vergleichbar mit der Smartphone-Industrie, in der neue Geräte zwar leistungsfähiger, aber kaum noch revolutionär wirken, schien auch generative KI in eine Phase inkrementeller Verbesserungen einzutreten.

Warum LLMs nicht „die KI“ sind

Ein zentraler Punkt der Analyse ist die begriffliche Verengung, die der Hype mit sich brachte. In der öffentlichen Wahrnehmung wurde KI nahezu vollständig mit Large Language Models gleichgesetzt. Dabei handelt es sich um eine sehr spezielle Klasse von Systemen, die statistische Muster in Sprache extrem gut reproduzieren können – aber nicht notwendigerweise verstehen, was sie tun.

Selbst führende Forscher wie Ilya Sutskever, Mitbegründer von OpenAI, betonen inzwischen offen die Grenzen dieser Modelle. LLMs können tausende konkrete Aufgaben lösen, aber sie lernen nicht die dahinterliegenden Prinzipien. Sie generalisieren schlechter als Menschen, insbesondere außerhalb der Trainingsverteilung.

Das Problem liegt weniger in der Technik als in unserer Wahrnehmung. Sprache ist für uns ein starkes Signal von Intelligenz. Wenn ein System überzeugend formuliert, erklären wir es intuitiv für kompetent – auch dort, wo es lediglich wahrscheinlich klingende Antworten erzeugt. Marketing und mediale Überhöhung haben diesen Effekt verstärkt.

Die Hype-Korrektur ist daher auch eine begriffliche Korrektur: LLMs sind leistungsfähige Werkzeuge, aber kein Synonym für allgemeine Intelligenz.

FOMO: Wenn Angst Strategie ersetzt

In diesem Umfeld reagierten viele Unternehmen nicht strategisch, sondern reflexhaft. Der Artikel beschreibt ein Phänomen, das aus der Konsumpsychologie stammt, aber im Managementkontext besonders folgenreich ist: FOMO – Fear of Missing Out, die Angst, eine entscheidende Entwicklung zu verpassen.

FOMO bedeutete in der Praxis:
Vorstände hatten das Gefühl, handeln zu müssen – sofort und sichtbar. Nicht, weil klar war, welches Problem gelöst werden sollte, sondern weil Wettbewerber KI-Initiativen ankündigten, Investoren danach fragten oder Medien Druck erzeugten. Bestehende Digitalisierungsprogramme wurden gestoppt oder überlagert, Budgets umgeschichtet, Innovationslabore gegründet, Pilotprojekte gestartet.

Viele dieser Initiativen hatten einen symbolischen Charakter. Ein Chatbot hier, ein „AI Taskforce“-Label dort. Die Hoffnung war, dass sich der Nutzen schon einstellen würde. Studien aus dem Jahr 2025 zeigen jedoch ein anderes Bild: Die Mehrheit dieser Projekte blieb im Pilotstatus stecken, ohne messbaren Beitrag zur Wertschöpfung.

Interessant ist dabei ein Detail, das oft übersehen wird: Während offizielle KI-Programme scheiterten, nutzten Mitarbeitende KI längst informell. Eine Art Schattenökonomie entstand – unkoordiniert, aber oft produktiver als die formalen Projekte. Der Unterschied lag nicht in der Technologie, sondern im Kontext: Menschen setzten KI dort ein, wo sie ihre eigene Arbeit tatsächlich unterstützte.

Warum KI (noch) keine Jobs ersetzt

Ein weiterer Kernpunkt des Artikels ist die Diskrepanz zwischen Ankündigung und Wirkung. Die vielfach beschworene Ablösung von Wissensarbeit blieb aus. Studien zeigten, dass autonome KI-Agenten selbst einfache Aufgaben nur unzuverlässig erledigten – zumindest ohne menschliche Begleitung.

Das bedeutet nicht, dass KI wirkungslos ist. Vielmehr zeigt sich ein Muster: KI hebt das Leistungsniveau von Nicht-Experten, erreicht aber selten die Qualität erfahrener Fachkräfte. Für Konsumenten ist das enorm wertvoll – für Organisationen mit spezialisierten Rollen jedoch weniger disruptiv als erwartet.

Produktivität entsteht dort, wo KI in bestehende Arbeitsabläufe eingebettet wird, nicht dort, wo man versucht, Menschen vollständig zu ersetzen. Dieser Unterschied ist strategisch entscheidend – und wurde im Hype häufig ignoriert.

Blase oder Infrastrukturaufbau?

Bleibt die Frage: Handelt es sich um eine gefährliche Blase? Der Artikel vermeidet einfache Antworten. Einerseits sind die Investitionen enorm, Geschäftsmodelle teilweise unklar, Energie- und Ressourcenverbrauch real. Andererseits entsteht gerade eine Infrastruktur, die unabhängig vom kurzfristigen Erfolg einzelner Anbieter Bestand haben wird – vergleichbar mit der Dot-Com-Zeit.

Einige Anwendungen, die zunächst wie Randphänomene wirkten, entwickeln sich plötzlich zu tragfähigen Märkten. Das zeigt: Wert entsteht oft nicht dort, wo man ihn erwartet, sondern dort, wo reale Bedürfnisse adressiert werden.

Schatten und Licht

Etwas vereinfacht kann man zusammenfassen: Die Enttäuschungen entstanden dort, wo KI als Ersatz, Abkürzung oder Heilsversprechen verstanden wurde. Die positiven Überraschungen entstanden dort, wo KI als Werkzeug zur Verstärkung menschlicher Fähigkeiten eingesetzt wurde.

1. Konkrete Enttäuschungen der KI-Welle 2023–2025

1. Autonome KI-Agenten im Unternehmensalltag
   Die Erwartung, dass KI-Agenten eigenständig Aufgabenketten übernehmen (Recherche → Entscheidung → Umsetzung), hat sich nicht erfüllt. In realen Arbeitsumgebungen scheitern sie häufig an Kontextwechseln, unklaren Zieldefinitionen und implizitem Fachwissen.
2. „Plug-and-Play“-Produktivität durch LLMs
   Die Hoffnung, bestehende Prozesse allein durch den Einsatz eines Chatbots signifikant effizienter zu machen, erwies sich als naiv. Ohne Prozessanpassung, Rollenklärung und Qualitätskontrollen bleibt der Effekt marginal.
3. Kurzfristiger, messbarer ROI in Kernprozessen
   Viele Unternehmen erwarteten innerhalb weniger Monate harte betriebswirtschaftliche Effekte. Laut den im Artikel zitierten Studien blieben diese in der Mehrheit der formalen KI-Pilotprojekte aus.
4. Ersatz von Wissensarbeit
   Die These, KI könne kurzfristig Fachkräfte ersetzen (Juristen, Entwickler, Analysten), hat sich nicht bewahrheitet. KI unterstützt – sie ersetzt nicht. Insbesondere dort nicht, wo Erfahrung, Verantwortung und Kontextwissen zählen.
5. Große Modellgenerationen als Quantensprung
   Der Launch neuer Modellgenerationen (z. B. GPT-5) brachte spürbare, aber keine revolutionären Verbesserungen. Die Erwartung „AGI-naher“ Fähigkeiten wurde enttäuscht.
6. Generalisierungsfähigkeit von LLMs
   Sprachlich überzeugende Antworten verdeckten lange Zeit, dass LLMs strukturell schlechter generalisieren als Menschen – ein Punkt, den selbst führende KI-Forscher inzwischen offen benennen.
7. Formale KI-Programme in Unternehmen
   Offizielle KI-Initiativen waren häufig weniger erfolgreich als informelle, individuelle Nutzung durch Mitarbeitende. Governance-Strukturen erwiesen sich teils als Innovationsbremse.
8. Universelle Einsetzbarkeit einer Technologieklasse
   Die Vorstellung, LLMs seien der „Schlüssel zu allem“, hat sich als Fehlannahme erwiesen. Viele Probleme lassen sich besser mit klassischen Algorithmen, Automatisierung oder Prozessdesign lösen.

2. Reife, wertschöpfende und positiv überraschende KI-Anwendungen

1. KI-gestützte Assistenz für Wissensarbeit (Copilot-Paradigma)
   Als persönlicher Arbeitsassistent – für Entwürfe, Strukturierung, Zusammenfassungen, Variantenbildung – entfaltet KI erheblichen Nutzen, insbesondere für Nicht-Experten oder in zeitkritischen Situationen.
2. Code-Unterstützung in der Softwareentwicklung
   KI-Tools zur Code-Erstellung, -Analyse und -Refaktorierung haben sich als äußerst produktiv erwiesen. Nicht als Ersatz für Entwickler, sondern als Beschleuniger und Qualitätsverstärker.
3. Medien- und Content-Produktion (Text, Bild, Video)
   Besonders im Marketing, in Schulung und interner Kommunikation haben generative Modelle den Aufwand drastisch reduziert. Anwendungen wie KI-Avatare oder Video-Generierung entwickelten sich schneller und wirtschaftlicher als erwartet.
4. Wissensmanagement und interne Suche (RAG-Ansätze)
   KI-gestützte Suche in internen Dokumenten, Richtlinien und Wissensbeständen liefert realen Mehrwert – vor allem dort, wo Informationen vorhanden, aber schwer zugänglich sind.
5. Sprach- und Texttransformation
   Übersetzung, Transkription, Zusammenfassung und Vereinfachung von Texten funktionieren zuverlässig und skalierbar – mit unmittelbarem Nutzen in internationalen, regulierten oder wissensintensiven Organisationen.
6. Unterstützung operativer Entscheidungen
   KI als „zweite Meinung“ bei Angeboten, Planungen oder Bewertungen erhöht Entscheidungsqualität, ohne Verantwortung zu delegieren. Der Nutzen liegt in Perspektivvielfalt, nicht in Autorität.
7. Automatisierung einfacher, klar abgegrenzter Teilaufgaben
   Dort, wo Aufgaben klar definiert, datengetrieben und regelarm sind (z. B. Klassifikation, Vorqualifizierung, Priorisierung), arbeitet KI stabil und effizient.
8. Individuelle Kompetenzverstärkung
   Eine der größten positiven Überraschungen: Der Produktivitätsgewinn entsteht oft nicht auf Organisationsebene, sondern auf individueller Ebene – bei Mitarbeitenden, die KI bewusst und reflektiert einsetzen.
9. Nischenanwendungen mit klarem Nutzenversprechen
   Anwendungen, die zunächst wie Randthemen wirkten (z. B. Avatar-basierte Trainingsvideos), entwickelten sich zu skalierbaren Geschäftsmodellen mit hoher Zahlungsbereitschaft.

Einordnung im Gartner-Hype-Cycle

Sie visualisiert genau diesen Übergang: vom Gipfel überzogener Erwartungen, über das Tal der Enttäuschung hin zu einer Phase realistischer Nutzung. Der Artikel argumentiert klar: Wir befinden uns nicht am Ende der KI-Entwicklung, sondern am Ende eines naiven Narrativs.

Eine risikoarme Alternative zum direkten KI-Einsatz: Capability Assessment mit KI-Unterstützung

Die Ernüchterung, die der Artikel im Anschluss an den Gartner Hype Cycle beschreibt, hat eine klare Ursache: In vielen Unternehmen wurde versucht, künstliche Intelligenz direkt operativ einzusetzen, bevor Klarheit darüber bestand, welche Fähigkeiten (Capabilities) eigentlich verbessert werden sollen und wo die größten Wertschöpfungshebel liegen. Genau hier setzt ein alternativer Ansatz an, der bewusst nicht mit Tools, Modellen oder Automatisierung beginnt, sondern mit der systematischen Verbesserung der organisationalen Leistungsfähigkeit.

Statt KI unmittelbar in Prozesse, Produkte oder Kundeninteraktionen zu integrieren, wird sie indirekt eingesetzt – als Analyse-, Vergleichs- und Erkenntnisinstrument zur gezielten Weiterentwicklung der entscheidenden Capabilities eines Unternehmens. Dieser Ansatz wird bei Project Management Partners als KI-unterstützte Verbesserung der Capabilities bzw. AI-Driven Capability Enhancement (AIDCE) bezeichnet.

Der grundlegende Gedanke ist ebenso einfach wie wirkungsvoll:
Nicht jede Organisation scheitert an fehlender Technologie – die meisten scheitern an unklaren Prioritäten, diffusen Zielbildern, historisch gewachsenen Prozessen und fehlender Transparenz darüber, wo Verbesserungen tatsächlich Wirkung entfalten würden. KI kann genau hier ihre größten Stärken ausspielen, ohne die typischen Risiken des direkten KI-Einsatzes zu erzeugen.

Wie KI im Capability Assessment wirkt – ohne operative Risiken

Im Capability-basierten Vorgehen wird künstliche Intelligenz nicht als Automatisierer eingesetzt, sondern als hochskalierbare Analyse- und Syntheseinstanz. Sie verarbeitet große Mengen an wissenschaftlichen Studien, Branchenbenchmarks, Projekterfahrungen und Best Practices und verdichtet diese zu klaren Erfolgsfaktoren für einzelne Capabilities – etwa Angebotsgeschwindigkeit, Servicequalität, Produktionssteuerung oder Entscheidungsfähigkeit im Management KI-unterstützte Verbesserung de….

Diese extern gewonnenen Erkenntnisse werden anschließend mit dem Ist-Zustand im Unternehmen abgeglichen. Über strukturierte Selbstbewertungen und KI-gestützte Auswertungen entstehen präzise Gap-Analysen: Wo liegen reale Leistungsdefizite? Welche Stellhebel sind nachweislich wirksam? Welche Maßnahmen versprechen mit geringem Eingriff eine hohe Wirkung?

Der entscheidende Unterschied zum klassischen KI-Projekt liegt darin, dass keine produktiven KI-Systeme betrieben werden müssen. Es gibt:

• keine sensiblen Datenanbindungen,
• keine Compliance- oder Haftungsfragen,
• keine Integrationsprojekte in ERP, CRM oder Kernsysteme,
• keinen Schulungsaufwand für neue Tools.

Und dennoch wird KI in ihrer ganzen Stärke genutzt: zur Bewältigung von Komplexität, zur schnellen Auswertung großer Informationsmengen und zur evidenzbasierten Entscheidungsunterstützung.

Vergleich: Klassischer KI-Einsatz vs. KI-gestütztes Capability Assessment

Der Vorteil dieses Ansatzes wird besonders deutlich im direkten Vergleich:

Beim klassischen KI-Einsatz versucht das Unternehmen, ein konkretes Tool oder Modell produktiv einzusetzen. Das erzeugt sofort hohe Anforderungen an Datenqualität, Governance, Akzeptanz, IT-Sicherheit und Change-Management. Der Nutzen stellt sich oft verzögert ein – wenn überhaupt.

Beim Capability Assessment mit KI-Unterstützung hingegen:

• entsteht Wertschöpfung vor der Technologie,
• werden Fähigkeiten gezielt verbessert, die bereits heute geschäftskritisch sind,
• bleiben Eingriffe minimalinvasiv,
• sind Effekte schneller messbar,
• und die Organisation gewinnt Klarheit und Kompetenz für spätere KI-Initiativen.

Oder anders formuliert:
KI wirkt hier nicht als Risikohebel, sondern als Erkenntnisbeschleuniger.

Zeitrahmen, Risiko und Wirkung

Ein weiterer zentraler Punkt – gerade im Lichte der im Artikel beschriebenen Enttäuschungen – ist der Zeithorizont. Während klassische KI-Programme häufig viele Monate benötigen, um überhaupt belastbare Ergebnisse zu liefern, ist ein KI-gestütztes Capability Assessment typischerweise in wenigen Wochen abgeschlossen. Bereits nach sechs bis acht Wochen liegen:

• priorisierte Capabilities,
• konkrete, umsetzbare Maßnahmen,
• klare Verantwortlichkeiten,
• sowie erste messbare Verbesserungen im Tagesgeschäft vor Hans-Jörg-Einstieg-KI-Projekte-….

Das Risiko ist dabei bewusst gering gehalten: Es werden keine irreversiblen Technologieentscheidungen getroffen, keine langfristigen Lizenzbindungen eingegangen und keine Organisationseinheiten überfordert. Gleichzeitig entstehen genau jene Voraussetzungen – Zielklarheit, Prozessverständnis, Datenbewusstsein und Governance-Disziplin –, die im Artikel als fehlend bei vielen gescheiterten KI-Pilotprojekten identifiziert wurden.

Strategische Einordnung

Vor dem Hintergrund der „Hype Correction“ lässt sich dieser Ansatz als Brückentechnologie verstehen:
Er ermöglicht es Unternehmen, die Vorteile von KI sofort zu nutzen, ohne sich den Enttäuschungen auszusetzen, die aus überhastetem operativem Einsatz resultieren. Gleichzeitig bereitet er die Organisation systematisch auf spätere, nachhaltige KI-Implementierungen vor.

Project Management Partners begleiten Unternehmen dabei sowohl methodisch als auch inhaltlich – von der Definition der relevanten Capabilities über die KI-gestützte Analyse bis zur Ableitung und Umsetzung wirksamer Maßnahmen. Der Fokus liegt dabei nicht auf Technologieverliebtheit, sondern auf messbarer Wertschöpfung und organisatorischer Lernfähigkeit.

>> Produktseite KI-unterstützte Verbesserung der Capabilities bzw. AI-Driven Capability Enhancement (AIDCE)
>> Terminvereinbarung zu einem persönlichen Gespräch (30 Minuten)

Zusammenfassung: Was bleibt – und was jetzt zu tun ist

Die vielleicht wichtigste Erkenntnis des Artikels ist: Der Hype war notwendig, um Kapital, Talente und Aufmerksamkeit zu mobilisieren. Die Ernüchterung ist notwendig, um aus Technologie die dringend notwendige Produktivitätsverbesserung Wertschöpfung zu machen.

KI verschwindet nicht. Aber sie verlangt jetzt etwas, das im Rausch der letzten Jahre zu kurz kam: Verständnis, Integration, Geduld.

Zehn Regeln für Berater und Manager

1. Beginne nie mit der Technologie, sondern mit der Fähigkeit, die im Unternehmen fehlt oder gestärkt werden soll.
2. Ersetze FOMO durch Analyse: Kein KI-Projekt ohne klar benanntes Geschäftsproblem.
3. Plane KI immer als Mensch-Maschine-System, nicht als autonome Lösung.
4. Messe Erfolg an Kompetenzgewinnen, nicht an Modell-Benchmarks.
5. Akzeptiere Lernphasen: Pilotprojekte sind kein Scheitern, sondern Erkenntnisarbeit.
6. Integriere KI in Prozesse, nicht in PowerPoint-Strategien.
7. Investiere zuerst in Datenqualität, Governance und Qualifizierung, nicht in das „neueste Modell“.
8. Mache informelle KI-Nutzung sichtbar und sicher, statt sie zu verbieten.
9. Trenne Marketing-Narrative von operativer Realität.
10. Denke in Jahren, nicht in Quartalen, wenn du nachhaltige KI-Wertschöpfung willst.

Quelle:

MIT-Technology Review: “The great AI hype correction of 2025, Four ways to think about this year’s reckoning”, abgerufen am 02.01.2026 unter https://www.technologyreview.com/2025/12/15/1129174/the-great-ai-hype-correction-of-2025/

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Was ist die EPA-Datenbank?

Das Europäische Patentamt stellt mit Espacenet eine Online-Rechercheplattform zur Verfügung, die Zugriff auf über 140 Millionen Patentdokumente weltweit ermöglicht. Neben veröffentlichten europäischen Patenten finden sich dort auch internationale Anmeldungen, nationale Patente und technische Offenlegungsschriften aus nahezu allen Industrien.

Die Ladezeiten der Plattform sind zugegeben gelegentlich etwas träge – insbesondere bei komplexen Suchanfragen. Doch Geduld zahlt sich aus: Die Informationsdichte ist enorm und oft entscheidend besser als das, was man über Google oder Fachartikel recherchieren kann.

Warum diese Datenbank für Unternehmen ein strategisches Werkzeug ist

1. Technologietrends erkennen, bevor sie Mainstream werden
Unternehmen, die digitale Transformationsprozesse planen, können mit der EPA-Datenbank frühzeitig technologische Bewegungen beobachten. Neue Patentanmeldungen geben Hinweise darauf, welche Technologien bald marktreif sein könnten – oder welche disruptives Potenzial haben.

2. Wettbewerber beobachten
Mit wenigen Klicks lassen sich die Patentaktivitäten von Mitbewerbern analysieren: Welche Erfindungen melden sie an? In welchen Ländern schützen sie ihre Technologien? Diese Informationen sind Gold wert für die Marktanalyse, Positionierung und strategische Planung.

3. Innovationsschutz prüfen und „Weiße Flecken“ entdecken
Bevor man in die Entwicklung eigener digitaler Lösungen investiert, kann man mit der Datenbank prüfen, ob ähnliche Technologien bereits geschützt sind. Gleichzeitig lassen sich ungenutzte Innovationsräume („White Spots“) identifizieren – das spart nicht nur Geld, sondern kann auch die eigene F&E-Strategie präzisieren.

4. Lizenzpotenziale und Partnerschaften identifizieren
Viele Patente werden nicht aktiv genutzt. Die Datenbank kann Hinweise auf lizenzierbare Technologien oder potenzielle Partner geben – etwa wenn ein ausländisches Unternehmen eine für den hiesigen Markt relevante Technologie nicht nutzt.

Beispiele für konkrete Anwendungsfälle

• Startup im Bereich Smart Home: Ein junges Unternehmen möchte eine smarte Heizungssteuerung entwickeln. Die Datenbank liefert nicht nur technische Details existierender Lösungen, sondern auch Hinweise auf abgelaufene Patente, die rechtlich frei nutzbar sind.
• Mittelständler in der Maschinenbau-Branche: Ein Unternehmen plant, seine Produktion zu digitalisieren. Durch die Recherche in Espacenet lässt sich erkennen, welche Sensor- und Steuerungstechnologien branchenweit entwickelt werden – ideal, um eigene Anforderungen mit dem Stand der Technik abzugleichen.
• Großunternehmen mit F&E-Abteilung: Ein Konzern entwickelt ein neues Verfahren für automatisierte Qualitätsprüfung in der Fertigung. Durch Patentanalysen können mögliche Kollisionen mit bestehenden Schutzrechten erkannt und rechtzeitig vermieden werden.

Tipps zur Nutzung der EPA-Datenbank

• Starten Sie mit der erweiterten Suche unter https://worldwide.espacenet.com. Nutzen Sie IPC-Codes (Internationale Patentklassifikation), um gezielt in Technologiefeldern zu suchen.
• Suchen Sie nicht nur nach Titeln, sondern auch nach Anmeldern (z. B. „Bosch“, „Siemens“, „Tesla“) oder Erfindern – das bringt häufig deutlich präzisere Treffer.
• Setzen Sie Filter gezielt: Nach Anmeldedatum, Ländern oder Rechtsstatus (offen, erteilt, zurückgewiesen). So trennen Sie Relevantes von veraltetem Rauschen.
• Nutzen Sie die Zitierfunktion, um zu sehen, welche späteren Patente auf ein bestimmtes Dokument referenzieren – ein exzellenter Indikator für technologische Relevanz.

Zusammenfassung

Die Datenbank des Europäischen Patentamts ist mehr als ein juristisches Archiv – sie ist ein strategisches Frühwarnsystem, ein Marktbeobachtungstool und eine Innovationsquelle zugleich. Unternehmen, die in der digitalen Transformation den Takt angeben wollen, sollten dieses Werkzeug kennen und regelmäßig nutzen.

Einmal eingerichtet, kann die Recherche sogar automatisiert und regelmäßig erfolgen – beispielsweise durch die Einrichtung eines Alert-Systems oder durch die Nutzung externer Tools zur Datenextraktion. Auch wenn die Plattform technisch nicht hochmodern wirkt: Der wahre Schatz liegt im Inhalt.

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Trotz erheblicher Investitionen in künstliche Intelligenz (KI) gelingt es vielen Unternehmen nicht, den erwarteten Mehrwert aus dieser Technologie zu generieren. Laut einer Studie der Boston Consulting Group haben nur 26 Prozent der Unternehmen die erforderlichen Fähigkeiten entwickelt, um über Pilotprojekte hinauszugehen und echten geschäftlichen Nutzen zu erzielen. Eine der Hauptursachen hierfür liegt in der unzureichenden Datenqualität und der mangelnden Bereitschaft, Prozesse und Strukturen für den KI-Einsatz anzupassen.

Ein zentrales Problem ist, dass viele Unternehmen ihre Daten immer noch auf lokalen Servern speichern, anstatt sie in einer cloudbasierten Umgebung zu zentralisieren und zugänglich zu machen. Ohne eine einheitliche und qualitativ hochwertige Datenbasis ist es für KI schwierig, verlässliche Analysen und Vorhersagen zu liefern. Zudem mangelt es häufig an unternehmensweiter Unterstützung und klaren Strategien zur Skalierung von KI-Lösungen. Führungskräfte erkennen die strategische Bedeutung von KI zwar zunehmend, doch operative Hürden und fehlende Veränderungskompetenzen verhindern eine schnelle und erfolgreiche Implementierung.

Wissenschaftliche Studien belegen, dass Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen, gezielt auf eine langfristige Veränderungskultur setzen. Die Einführung von KI erfordert nicht nur technisches Know-how, sondern auch ein tiefgreifendes Verständnis für organisatorische Transformation. Unternehmen, die diese Kompetenzen nicht entwickeln, riskieren es, im Wettbewerb zurückzufallen.

2. Die wirksamsten Einsatzfelder von Künstlicher Intelligenz für Unternehmen

KI bietet zahlreiche Anwendungsmöglichkeiten, die Unternehmen helfen können, ihre Effizienz zu steigern und Wettbewerbsvorteile zu sichern. Zu den vielversprechendsten Einsatzfeldern gehören:

• Prozessautomatisierung: KI kann repetitive, manuelle Aufgaben automatisieren und damit Zeit und Kosten einsparen. Hier Besonders in Bereichen wie Buchhaltung, Kundenservice und Logistik bietet die Automatisierung erhebliche Effizienzgewinne.
• Predictive Analytics: Durch den Einsatz von KI zur Datenanalyse lassen sich Markttrends vorhersagen, Kundenverhalten besser verstehen und Wartungsbedarf in der Industrie („Predictive Maintenance“) frühzeitig erkennen. Dies ermöglicht Unternehmen eine proaktive statt reaktive Handlungsweise.
• Personalisierung von Kundenerlebnissen: KI ermöglicht eine individuelle Kundenansprache, indem sie personalisierte Empfehlungen in Echtzeit generiert und damit die Kundenzufriedenheit und -bindung erhöht.
• Cybersecurity: KI-gestützte Sicherheitslösungen helfen, verdächtige Aktivitäten zu erkennen und Bedrohungen frühzeitig zu identifizieren, wodurch Unternehmen ihre sensiblen Daten besser schützen können.
• Innovationsförderung: In der Forschung & Entwicklung kann KI dabei helfen, neue Produkte schneller zu entwickeln, komplexe Muster zu erkennen und Innovationszyklen zu verkürzen.

Fallbeispiele

1. Oerlikon Metco: Der Schweizer Hersteller von Oberflächenbeschichtungen mit Sitz in Pfäffikon (und Standorten in Deutschland) setzt KI in der Produktion ein, um den Beschichtungsprozess von Turbinenschaufeln zu optimieren.
Effizienzsteigerungen: Durch den Einsatz von KI konnte Oerlikon Metco die Produktionszeit um 20% reduzieren und die Materialeffizienz um 15% steigern. Die KI analysiert Prozessdaten in Echtzeit und passt die Parameter der Beschichtungsanlage automatisch an, um eine optimale Qualität und Effizienz zu gewährleisten.

2. DHL: Der Logistikkonzern nutzt KI zur Optimierung seiner Lieferketten.
Effizienzsteigerungen: Durch die Analyse von Verkehrsdaten, Wettervorhersagen und anderen relevanten Informationen kann die KI die Lieferrouten optimieren und Verspätungen minimieren. DHL konnte so die Transportkosten um 15% senken und die Pünktlichkeit der Lieferungen um 10% verbessern.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der richtigen Auswahl und Integration dieser Einsatzfelder in die bestehenden Geschäftsprozesse. Unternehmen sollten gezielt die Bereiche identifizieren, in denen KI den größten Mehrwert liefern kann, und schrittweise mit der Implementierung beginnen.

3. Das Erfolgsrezept für den erfolgreichen Einsatz von KI in Unternehmen

Die Einführung von KI ist nicht nur eine technologische Herausforderung, sondern erfordert umfassende Veränderungskompetenzen. Diese Kompetenzen sind erlernbar, benötigen jedoch eine langfristige Lernphase und kontinuierliche Übung. Unternehmen, die hier keine Fortschritte machen, riskieren, von agileren Wettbewerbern verdrängt zu werden. Ein bewährtes Erfolgsrezept für den erfolgreichen KI-Einsatz umfasst die folgenden Schritte:

1. Mit kleinen, aber wirksamen Erfolgserlebnissen starten: Unternehmen sollten zunächst Pilotprojekte durchführen, die schnell erkennbare Verbesserungen bringen. Diese kleinen Erfolge schaffen Vertrauen in die Technologie und erleichtern die spätere Skalierung.
2. Daten als strategische Ressource behandeln: Eine hohe Datenqualität ist der Schlüssel zum Erfolg. Unternehmen müssen sicherstellen, dass ihre Daten bereinigt, strukturiert und in einer cloudbasierten Umgebung zugänglich sind.
3. Mitarbeiter frühzeitig einbinden und weiterbilden: Akzeptanz und Engagement der Mitarbeiter sind entscheidend. Unternehmen sollten Schulungsprogramme anbieten, um die Belegschaft mit den neuen Technologien vertraut zu machen und Ängste abzubauen.
4. Technologie in eine vertrauenswürdige Umgebung einbetten: Sicherheits- und Compliance-Aspekte sollten von Anfang an berücksichtigt werden, um Risiken zu minimieren und Vertrauen aufzubauen.
5. Führungskräfte als Treiber des Wandels positionieren: Eine erfolgreiche KI-Implementierung erfordert aktive Unterstützung durch das Top-Management. Führungskräfte müssen den Wandel vorleben und gezielt fördern.

Warum ist Veränderungskompetenz so wichtig?

KI verändert nicht nur Prozesse und Arbeitsweisen, sondern auch die Unternehmenskultur. Mitarbeiter müssen lernen, mit KI-Systemen zu interagieren und ihnen zu vertrauen. Führungskräfte müssen die Transformation aktiv begleiten und die Belegschaft auf die neuen Herausforderungen vorbereiten.

Wie können Unternehmen Veränderungskompetenz fördern?

• Schulungen und Weiterbildungen: Mitarbeiter müssen die Möglichkeit haben, sich die notwendigen Kenntnisse und Fähigkeiten anzueignen.
• Offene Kommunikation: Transparenz und ein offener Dialog über die Chancen und Herausforderungen von KI sind entscheidend.
• Partizipation: Mitarbeiter sollten in den Prozess der KI-Einführung einbezogen werden.
• Fehlerkultur: Fehler sollten als Lernchance gesehen werden.
• Vorbildfunktion der Führungskräfte: Führungskräfte müssen Veränderungskompetenz vorleben und die Transformation aktiv unterstützen.

Fazit: Unternehmen dürfen keine Zeit verlieren

Die KI-Transformation bietet enorme Chancen, erfordert jedoch die Bereitschaft, kontinuierlich zu lernen und sich anzupassen. Unternehmen, die in ihre Veränderungskompetenz investieren, werden sich im Wettbewerb langfristig behaupten. Jene, die zögern, riskieren, von agilen Mitbewerbern überholt zu werden.

Empfohlene Fachquellen zur Vertiefung

1. Harvard Business Review – „Building the AI-Powered Organization“
   Der Artikel beschreibt, wie Unternehmen KI erfolgreich in ihre Arbeitsabläufe integrieren und welche organisatorischen Veränderungen dafür notwendig sind.
2. MIT Sloan Management Review – The Cultural Benefits of Artificial Intelligence in the Enterprise
   Dieser Artikel im MIT Sloan Management Review untersucht, wie KI die Unternehmenskultur positiv beeinflussen kann, indem sie die Team-Moral, die Zusammenarbeit und das kollektive Lernen fördert.
3. Frankfurter Allgemeine Zeitung – „Künstliche Intelligenz: Viele Unternehmen lassen die KI noch links liegen“
   Ganz aktueller Artikel in der Frankfurter Allgemeinen Zeitung, der die großen Lücken von Unternehmen bei der Einführung von künstliche Intelligenz aufzeigt – auch die kulturelle Dimension wird angesprochen.
4. Frankfurter Allgemeine Zeitung – Das Jahr der KI Agenten
   Dieser Artikel beschreibt die aktuellen Trends und Herausforderungen im Bereich KI und zeigt anhand von Praxisbeispielen, wie Unternehmen KI erfolgreich einsetzen können.

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Informationen zu digitalen Produkten, Dienstleistungen oder Geschäftsmodellen sucht man hier vergeblich, der Fokus gilt administrativen Prozessen im Büroalltag, die für viele Unternehmen jedoch der Einstieg in die Digitalisierung sind.

Hier geht es direkt zur Studie, die als PDF kostenlos heruntergeladen werden kann.

Folgende Feststellungen lassen sich aus den Ergebnissen der Befragung ableiten

• Im Coronajahr wurde mehr Hard- und Software angeschafft. Die Digitalisierung schreite fort, aber nicht gleichmäßig.
• Die Digitalisierung von Unternehmen wurde durch die Coronavirus-Pandemie in einigen Bereichen beschleunigt. Die öffentlichen Verwaltungen konnten allerdings nur wenig mobil arbeiten und zeigten nur dort deutliche Digitalisierungsschübe, wo Fristen sie dazu trieben.

• Kleine Unternehmen hinken bei ihren Digitalisierungsvorhaben größeren Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern ebenfalls hinterher. Laut der Erhebung des Bitkom könnten hierfür unter anderem die Digitalisierungsstrategien der Unternehmen verantwortlich sein, die besonders bei großen Unternehmen vorhanden sind. Dort verfolgen 96 Prozent der Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern eine Strategie, bei Unternehmen mit weniger als 100 Mitarbeitenden könnten nur 71 Prozent eine vorweisen.
• Gegenüber dem Vorjahr investierte im Jahr 2020 jedes dritte Unternehmen mehr in die Digitalisierung von Büro- und Verwaltungsprozessen. Genauer zum Einfluss der Coronavirus-Pandemie im Investitionsbereich gefragt, erklärten mehr als die Hälfte (55 Prozent) der Unternehmen, dass mehr Hardware angeschafft wurde, 39 Prozent, dass mehr Geld in die Softwarebeschaffung wie etwa Lizenzen floss.
• Dass Mitarbeitern für dezentrales Arbeiten – wie beispielsweise auch für das Arbeiten im Homeoffice aufgrund von Coronavirus-Einschränkungen – überhaupt Hardware zur Verfügung steht, ist je nach Unternehmen sehr unterschiedlich. Banken- und Finanzdienstleister gaben an, dass 93 Prozent der festangestellten Mitarbeitenden mobile Endgeräte mit Internetzugang zur Verfügung stehen. In den öffentlichen Verwaltungen lag der Wert bei nur 40 Prozent. Im Land Berlin lag der Wert, so der Leiter der Studie, sogar nur bei 15 Prozent.
• In Sachen interne und externe Kommunikation setzt die Hälfte der deutschen Unternehmen weiterhin auf Fax-Geräte. Der Wert sei zwar auch hier von 62 Prozent im Jahr 2018 auf 49 Prozent in 2020 gesunken. In der Mottenkiste liegt das Fax-Gerät damit aber noch lange nicht. E-Mail und Festnetz sind indessen mittlerweile Standard für alle. Sie werden von allen befragten Unternehmen „häufig“ oder „sehr häufig“ benutzt.
• Deutlich zugelegt hat die Nutzung von Smartphones im Unternehmensbereich – von 51 Prozent auf 81 Prozent – und auch die Nutzung von Videokonferenzen hat gegenüber 2018, mit 48 Prozent, auf 61 Prozent in 2020 zugenommen. Die Nutzung von Messengerdiensten hat ebenfalls einen Sprung gemacht (von 37 auf 50 Prozent) und Kollaborationstools wie Slack oder Microsoft Teams wurden zumindest in diesem Jahr von 36 Prozent der Unternehmen genutzt.
• 86 Prozent der Unternehmen stimmten der Aussage zu „Unser Unternehmen hat das Ziel, Briefpost durch digitale Kommunikation zu ersetzen„. Zu 63 Prozent gelinge dies auch. 49 Prozent der Befragten bejahten, dass ihr Unternehmen weniger Dokumente ausdruckt als noch vor einem Jahr. Linda Oldenburg, Vorsitzende des Arbeitskreises Digitale Geschäftsprozesse, wies darauf hin, dass die öffentliche Verwaltung durch den Einsatz von E-Rechnungen dazu beitragen kann, Papierberge in den Büros zu minimieren. Sie nutzt schon zu 82 Prozent E-Rechnungen. Dies liege aber auch daran, dass es hier klare Vorgaben und Fristen gäbe, so Oldenburg. Insgesamt nutzen nur 30 Prozent aller Unternehmen bisher E-Rechnungen.
• Der Bitkom bewertet in seinem Digital Office Index 2020 auch die Digitalisierung von Büro- und Verwaltungsprozessen in deutschen Unternehmen auf einer Skala von 0 (überhaupt nicht digitalisiert) bis 100 (vollständig digitalisiert). Im Durchschnitt läge dieser nun bei 55 Punkten. Der Wert für Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern liegt schon bei 67 Punkten, für Unternehmen mit weniger als 100 Mitarbeitenden bei 53 Punkten – hier zeige sich eine deutliche Schere.

• Laut Bitkom lassen sich auch verschiedene Digitalisierungstypen unter den Unternehmen erkennen. So seien 19 Prozent der Unternehmen Vorreiter, 44 Prozent verbuchen einen überdurchschnittlichen Digitalisierungsfortschritt, 26 Prozent einen unterdurchschnittlichen und elf Prozent gelten als Nachzügler.

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Hier der Link auf den vollständigen Artikel.

1. Maschinen vernetzen: Maschinen vernetzen hilft Daten zu sammeln und auszuwerten
2. Sicherheit schaffen: IT-Sicherheit gehört zu den größten Herausforderungen der Digitalisierung und von Industrie 4.0
3. Kommunikation vereinfachen: Anwendungen schnittstellenoffen gestalten, um anpassungsfähig zu bleiben
4. Individueller und schneller produzieren: Unikatproduktion in Serie – das ist die Zukunft der Fertigung
5. Arbeit erleichtern: Menschen und Roboter arbeiten gemeinsam, das erleichtert die Arbeit – wie z.B. in der Automontage
6. Daten auswerten: Big Data – Daten sammeln hilft, ineffiziente Prozesse zu finden und zu verbessern
7. Offen sein für Veränderungen: Autonome Fahrzeuge, Roboter und Menschen arbeiten gemeinsam im digitalisierten Umfeld – ein Unternehmen muss dafür Digitalkompetenz aufbauen und Unternehmensstrukturen verändern
8. Mitarbeiter qualifizieren: Auch in der digitalisierten Fertigung und neuen Technologien wie dem 3D-Druck sind qualifizierte Mitarbeiter das Rückgrat eines Unternehmens
9. Geld verdienen: Neue Geschäftsmodelle entstehen durch die Digitalisierung: So entwickeln sich neue Einnahmenquellen
10. Einfach loslegen: Am Ende ist alles ganz einfach: In jedem Unternehmen kann man mit der Digitalisierung sofort loslegen

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