KI-Studie warnt vor Deutschlands Rückstand

KI sorgt in deutschen Unternehmen bereits für mehr Produktivität, stärkeres Wachstum und kürzere Innovationszyklen. Doch eine neue Studie warnt davor, dass viele Unternehmen den entscheidenden Schritt zur nächsten Generation von KI-Anwendungen verpassen könnten. Zwar setzen inzwischen 63 Prozent der Unternehmen künstliche Intelligenz ein, doch nur wenige schaffen den Sprung von Chatbots und Copilots hin zu neuen Produkten und Geschäftsmodellen.

Die Studie „Erschließung des KI-Potenzials in Deutschland 2026“ von Strand Partners im Auftrag von AWS zeigt, warum Deutschland bei der Einführung von KI europaweit eine führende Rolle einnimmt, bei der eigentlichen Transformation jedoch ins Hintertreffen gerät.

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Deutschland nutzt KI, schöpft das Potenzial aber kaum aus

Die Einführung von KI schreitet in Deutschland zwar schnell voran, doch der wirtschaftlich entscheidende Schritt gelingt bislang nur wenigen Unternehmen. Nur 15 Prozent setzen KI heute so umfassend ein, dass daraus neue Produkte, Geschäftsmodelle oder Arbeitsabläufe entstehen. Gegenüber dem Vorjahr ist dieser Anteil sogar von 21 auf 15 Prozent gesunken. Deutschland liegt damit nicht nur unter dem europäischen Durchschnitt von 22 Prozent, sondern viele Unternehmen drohen den Anschluss an die nächste Entwicklungsstufe der KI zu verlieren.

Ein Blick auf die Reifegrade der KI-Nutzung verdeutlicht das Problem. 57 Prozent nutzen KI bislang vor allem für grundlegende Anwendungen wie Chatbots oder Standardlösungen. Weitere 28 Prozent haben KI bereits in mehrere Geschäftsbereiche integriert. Wirklich transformative Anwendungen, bei denen neue Produkte, Dienstleistungen, Geschäftsmodelle oder sogar neue Wege zum Markt entstehen, werden bislang nur von 15 Prozent der Unternehmen erreicht.

Dabei entwickelt sich KI längst weiter. Während Chatbots und Copilots vielerorts zum Arbeitsalltag gehören, rücken inzwischen agentische KI, physische KI, Robotik und intelligente Automatisierung in den Mittelpunkt. Agentische KI kann komplexe Aufgaben eigenständig planen, Entscheidungen vorbereiten und verschiedene Tools oder Datenquellen miteinander kombinieren. Physische KI überträgt diese Fähigkeiten auf Maschinen und Robotik und gilt insbesondere für Deutschlands Industrie, den Maschinenbau und die Fertigung als große Chance.

Doch genau hier zeigt sich die nächste Lücke. Nur 22 Prozent der Unternehmen kennen agentische KI überhaupt. Nachdem das Konzept erklärt wurde, können sich allerdings bereits 57 Prozent vorstellen, entsprechende Systeme künftig einzusetzen oder zumindest zu prüfen. Physische KI kennen bislang sogar nur 16 Prozent der Unternehmen.

Agentische KI zahlt sich bereits aus

Noch setzen nur wenige Unternehmen agentische KI produktiv ein. Diejenigen, die den Schritt bereits gegangen sind, berichten jedoch deutlich häufiger von positiven Geschäftsergebnissen als der Durchschnitt aller KI-Nutzer:innen. Die Studienergebnisse zeigen, welches wirtschaftliche Potenzial in der nächsten Generation von KI-Systemen steckt.

92 Prozent der Unternehmen mit agentischer KI berichten von Produktivitätsgewinnen, 96 Prozent erwarten zusätzliches Wachstum und 48 Prozent verzeichnen höhere Umsätze. Besonders häufig nennen sie schnellere Entscheidungen und eine zügigere Umsetzung von Aufgaben (45 Prozent), eine höhere operative Effizienz (35 Prozent) sowie besser skalierbare Geschäftsprozesse (24 Prozent).

Zum Vergleich fallen die Ergebnisse unter allen Unternehmen, die KI einsetzen – unabhängig davon, wie fortgeschritten der KI-Einsatz ist – geringer aus. 83 Prozent berichten von Produktivitätsgewinnen, 91 Prozent erwarten zusätzliches Wachstum und 34 Prozent berichten von höheren Umsätzen.

Dennoch steckt die Technologie in Deutschland noch in den Anfängen. Nur 21 Prozent der Unternehmen fühlen sich ausreichend auf die nächste Generation von KI-Systemen vorbereitet. Bei KI-Startups liegt dieser Wert dagegen bereits bei 81 Prozent. Die Studie wertet das als Hinweis darauf, dass junge Technologieunternehmen den etablierten Unternehmen bei fortgeschrittenen KI-Anwendungen zunehmend voraus sind.

Fachkräftemangel, Kapital und Regulierung bremsen die Transformation

Die Studie zeigt auch, warum viele Unternehmen den Schritt von ersten KI-Anwendungen hin zu einer umfassenden KI-Transformation bislang nicht schaffen. Neben Kompetenzdefiziten fehlen vielerorts Investitionen und geeignete Rahmenbedingungen.

Als größtes Hindernis nennen 49 Prozent der Unternehmen fehlende KI- und Digitalkompetenzen. Gleichzeitig verfügt knapp jedes fünfte Unternehmen nach eigener Einschätzung bereits über starke KI-Kompetenzen – die große Mehrheit sieht dagegen erheblichen Weiterbildungsbedarf. 39 Prozent verfügen bislang über kein eigenes KI-Budget, obwohl bereits 84 Prozent davon ausgehen, dass KI-Kompetenzen innerhalb der kommenden fünf Jahre zu den wichtigsten Fähigkeiten ihrer Branche gehören werden.

Auch regulatorische Anforderungen erschweren vielen Unternehmen den nächsten Entwicklungsschritt. Nach eigenen Angaben fließen inzwischen rund 44 Prozent der Technologieausgaben in Compliance. 82 Prozent berichten zudem, dass diese Kosten in den vergangenen drei Jahren gestiegen sind. Viele sehen darin einen zusätzlichen Bremsfaktor für die Einführung und Skalierung neuer KI-Anwendungen.

Deutschland droht, innovative KI-Unternehmen zu verlieren

Deutschland gilt zwar als innovationsstarker Gründungsstandort, doch viele KI-Startups sehen bessere Wachstumschancen zunehmend außerhalb Europas. Die Studienautor:innen warnen deshalb davor, dass Deutschland zwar innovative Unternehmen hervorbringt, Wachstum, Investitionen und Wertschöpfung künftig jedoch zunehmend in anderen Regionen entstehen könnten.

Der Grund dafür liegt weniger in fehlenden Ideen als in den Rahmenbedingungen. Wer aus KI neue Produkte, Geschäftsmodelle oder global erfolgreiche Unternehmen entwickeln will, braucht Kapital, qualifizierte Fachkräfte, internationale Märkte und verlässliche Regulierung. Genau hier sehen viele Gründer:innen laut Studie im Ausland bessere Voraussetzungen.

42 Prozent der deutschen KI-Startups können sich vorstellen, Europa zu verlassen, um schneller zu skalieren. Als wichtigste Gründe nennen sie einen besseren Zugang zu Finanzierung (59 Prozent), schnellere internationale Skalierung (52 Prozent), den Zugang zu globalen Märkten (48 Prozent), niedrigere Betriebskosten (43 Prozent) sowie besser planbare Regulierung (41 Prozent).

Die Studie zeigt allerdings auch, welche Faktoren Startups in Europa halten könnten. Besonders wichtig sind ein guter Zugang zu europäischen Kund:innen und Märkten (62 Prozent), starke Netzwerke aus Unternehmen, Universitäten und Acceleratoren (55 Prozent) sowie ausreichend Risiko- und Wachstumsfinanzierung (53 Prozent).

Der Standortwettbewerb gewinnt damit weiter an Bedeutung. Angesichts der wachsenden Abhängigkeit von großen US-Technologieunternehmen und politischen Entscheidungen in den USA versucht Europa, attraktiver für KI-Unternehmen zu werden. Dazu gehört nicht nur, heimischen Startups bessere Wachstumsbedingungen zu bieten, sondern auch international führende KI-Unternehmen für den Standort zu gewinnen. Österreichs aktueller Vorstoß, Anthropic nach Europa zu holen, ist ein Beispiel dafür. Wie realistisch dieses Vorhaben ist, erfährst du in unserem ausführlichen Artikel.

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Deutschland hat die Basis – jetzt entscheidet sich die nächste KI-Welle

Die Studie zeichnet insgesamt ein differenziertes Bild. Deutschland gehört inzwischen zu den führenden KI-Standorten Europas, wenn es um die Einführung von KI geht. Doch jetzt entscheidet sich, wie viel wirtschaftlichen Nutzen Deutschland aus KI ziehen kann.

Ob Deutschland die nächste KI-Welle aktiv mitgestaltet oder den Anschluss verliert, hängt laut den Studienautor:innen daran, dass Unternehmen KI künftig nicht nur als Werkzeug nutzen, sondern daraus neue Produkte, Geschäftsmodelle und Wertschöpfung entwickeln. Dafür braucht es Fachkräfte, Kapital und politische Rahmenbedingungen, die Innovationen nicht nur hervorbringen, sondern Unternehmen, Investitionen und Wertschöpfung langfristig in Deutschland und Europa halten und gewinnen.

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