KI-Realitätscheck 2025: Deutsche Unternehmen zwischen Hype und harter Praxis
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KI-Realitätscheck 2025: Deutsche Unternehmen zwischen Hype und harter Praxis
Erstellt am 06.11.2025 von Mike BauerfeindKünstliche Intelligenz (KI) gilt als Schlüsseltechnologie der digitalen Transformation – doch die Realität in deutschen Unternehmen zeigt ein anderes Bild. Während internationale Tech-Konferenzen und Medienberichte den Fortschritt feiern, kämpfen viele Betriebe mit der praktischen Umsetzung. Eine aktuelle Studie des Beratungsunternehmens Slalom offenbart: Nur 5 Prozent der deutschen Unternehmen sehen ihre Erwartungen an KI erfüllt. Ganze 62 Prozent berichten von unzuverlässigen Ergebnissen, die Nachbesserungen erfordern.
Die Diskrepanz zwischen Vision und Wirklichkeit ist groß. Die Ursachen reichen von mangelhafter Datenqualität über fehlende Schulung bis hin zu schlecht integrierten Tools. Der KI-Hype trifft auf strukturelle Defizite – und zeigt, dass nachhaltiger Erfolg mehr braucht als Technologie allein.
Erwartungen enttäuscht: KI liefert oft keine verlässlichen Ergebnisse
Laut der Slalom-Studie haben rund zwei Drittel der deutschen Unternehmen in den letzten zwölf Monaten verzerrte oder unzuverlässige KI-Ergebnisse erlebt. 43 Prozent zweifeln daran, dass KI die Produktivität wie erhofft steigert. Weitere 39 Prozent beklagen eingeschränkten Zugriff oder schlechte Integration in bestehende Workflows.
„Ohne strukturierte und vernetzte Datenplattformen können selbst fortschrittlichste Algorithmen keine vertrauenswürdigen Resultate liefern“, erklärt Dr. Stephan Theis, Managing Director Daten und KI bei Slalom Germany. Die Basis für erfolgreiche KI-Implementierung liegt also nicht in der Technologie, sondern in der Datenstrategie.
KI-Erfolg bislang nur bei einfachen Aufgaben sichtbar
Tatsächliche Erfolge verzeichnet KI vor allem bei der Automatisierung repetitiver Tätigkeiten. 70 Prozent der Unternehmen konnten manuelle Prozesse reduzieren. Doch nur 46 Prozent berichten von besserer Qualität, 43 Prozent von schnelleren Entscheidungen und lediglich 34 Prozent von neuen Produkten oder Geschäftsmodellen.
Die Potenziale von KI bleiben oft ungenutzt, weil Unternehmen in isolierten Anwendungsfällen denken. „Langfristiger Erfolg entsteht durch skalierbare Plattformen, die kontinuierliche Innovation ermöglichen“, betont Andrei Svirida, Senior Director KI Engineering bei Slalom.
Agentische KI: Autonome Systeme mit neuen Perspektiven
Ein wachsender Trend ist der Einsatz von agentischer KI – also Systemen, die Aufgaben mit minimaler menschlicher Aufsicht erledigen. 67 Prozent nutzen KI-Chatbots, 64 Prozent integrierte Features in Workflow-Tools und 58 Prozent halbautomatisierte Prozesse.
54 Prozent der Befragten berichten, dass KI-Agenten neue Arbeits- und Lernweisen ermöglichen. „Wer diese Tools als intelligente Mitarbeiter begreift, kann sich auf hochwertige Tätigkeiten konzentrieren“, so Svirida.
Mehr zur Funktionsweise agentischer KI finden Sie auch im Fachbeitrag bei heise.de.
Technologie vor Prozessen: Ein häufiger Fehler
Obwohl KI viele Unternehmensbereiche beeinflusst – von Supply Chain über Produktentwicklung bis Kundeninteraktion – fehlt es oft an prozessualer Anpassung. 63 Prozent aktualisieren Tools und Datenquellen, aber nur 36 Prozent passen Kennzahlen und Abläufe an.
„Technologie allein reicht nicht. Unternehmen müssen Prozesse neu denken und KI gezielt integrieren“, sagt Dr. Theis. Governance, Risikokontrollen und klare Verantwortlichkeiten sind ebenso wichtig wie die technische Infrastruktur.
Enablement: Schulung und Freiräume fehlen
Zwar stellen 79 Prozent der Unternehmen die nötigen Tools bereit und 71 Prozent bieten Schulungen an – doch Coaching, Mentoring und Zeit für Experimente sind rar. Das zeigt sich in der Nutzung: KI wird vor allem als Such- und Wissenstool (66 Prozent) oder für automatisierte Berichte (55 Prozent) eingesetzt. Nur 27 Prozent nutzen verknüpfte KI-Tools für komplexe Workflows.
„Technologie macht keine Transformation. Es braucht Begeisterung, Befähigung und sichere Lernräume“, so Svirida.
Erfolgsfaktoren: Strategie, Skalierung und Führung
Laut Studie sind die wichtigsten Erfolgsfaktoren:
- Commitment der Unternehmensführung (56 Prozent)
- Robuste Datenbasis (50 Prozent)
- Talent- und Lernkultur (40 Prozent)
- Schnelle Prototypenentwicklung und skalierbare Betriebsmodelle (40 Prozent)
Nur 31 Prozent setzen auf klare Kennzahlen und ROI-Tracking. Nachhaltiger Erfolg entsteht durch die Kombination aus Datenstrategie, Technologiearchitektur und Mitarbeiterbefähigung.
Fazit: KI braucht mehr als Tools – sie braucht Struktur
Die Studie zeigt: Deutsche Unternehmen stehen bei der KI-Nutzung noch am Anfang. Der Weg zu echten Mehrwerten führt über integrierte Prozesse, strategische Führung und gezielte Befähigung. Wer KI als ganzheitliches Transformationsinstrument versteht, kann langfristig profitieren – nicht nur von Automatisierung, sondern von echter Innovation.
- Teaser_KI_klein: Bild von Alexandra_Koch auf Pixabay
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