Die Investitionen in Künstliche Intelligenz (KI) wachsen in vielen Unternehmen schneller als deren Fähigkeit, den wirtschaftlichen Nutzen zu messen, die Technologie zu überwachen und ihren Einsatz zu steuern. Die KI-Erfolgsmessung in Unternehmen hält mit der Verbreitung der Technologie häufig nicht Schritt. Das zeigt der „AI Value Realization Report 2026“ des Technologie- und Engineering-Unternehmens HTEC.
Der Marktforscher Censuswide hat im Juli dieses Jahres im Auftrag von HTEC 1.500 Führungskräfte auf C-Level in den USA, in Großbritannien, in Deutschland, in Saudi-Arabien und in den Vereinigten Arabischen Emiraten befragt. Zu den Interviewpartnern zählen technische und nicht-technische Führungskräfte in Gesundheitswesen, Automobilindustrie, Telekommunikationsbranche, Finanz- und Versicherungsindustrie, Einzelhandel, Halbleiterindustrie sowie Fertigung und Versorgungswirtschaft.
Der Report zeigt die Herausforderung für Unternehmen auf, die die KI-Experimentierphase verlassen: 79 Prozent der Befragten haben ihre KI-Investitionen im Laufe des vergangenen Jahres erhöht – im Durchschnitt um 31 Prozent. In Deutschland vermelden allerdings nur 69 Prozent gestiegene Investitionen in KI, wobei der Anstieg bei durchschnittlich 27 Prozent lag.
Menschen und Prozesse sind wichtiger als Technologie
In der Diskussion um den KI-Einsatz deuten die Ergebnisse der Studie auf einen grundlegenden Wandel hin: Die Frage ist nicht mehr, ob ein Unternehmen KI einführen kann, sondern vielmehr, ob es ihm gelingt, mit KI die geschäftliche Performance nachhaltig und messbar zu verbessern. So sind 77 Prozent der befragten Führungskräfte (76 Prozent in Deutschland) überzeugt, dass der Wert von KI inzwischen eher durch die Menschen und Prozesse beschränkt wird als durch die Technologie selbst.
„Die Diskussion um KI verändert sich gerade“, erläutert Alex Rumble, AI Ambassador und Chief Marketing Officer bei HTEC. „Die Herausforderung besteht nicht mehr darin, einen Zugang zu KI zu erhalten oder Einsatzmöglichkeiten für KI zu finden. Inzwischen geht es darum, aus den Investitionen einen konkreten geschäftlichen Nutzen zu ziehen.“ Die Studie zeige deutlich, dass die größten Hürden zunehmend organisatorischer Natur sind: „Unternehmen müssen bei KI-Projekten der Nutzung, den Betriebsmodellen, der Erfolgsmessung und der Governance ebenso viel Aufmerksamkeit widmen wie der Technologie selbst.“
Der Nutzen geht über Einsparungen hinaus
Auch die Erwartungen hinsichtlich des Nutzens von KI verändern sich laut der Studie: Kostensenkungen zählen lediglich bei 18 Prozent der Führungskräfte zu den wichtigsten Zielen der KI-Initiativen. In Deutschland sehen sogar nur noch knapp 13 Prozent KI als Technologie zur Kostensenkung. In den Fokus rücken inzwischen bessere Entscheidungen, höhere Produktivität, bessere Kundenerfahrungen, mehr Innovationen und eine kürzere Time to Market.
Mit den vielfältigen Erwartungen wird es schwierig, den Wert von KI zu belegen. Lediglich 27 Prozent der Unternehmen (22 Prozent in Deutschland) kommunizieren den Zweck ihres KI-Einsatzes und die angestrebten Ergebnisse unternehmensweit klar und deutlich. Weit auseinander gehen die Meinungen darüber, wie der Wert von KI gemessen werden kann. Viele Unternehmen berücksichtigen hierzu strategische Ergebnisse, finanzielle Erträge, die operative Performance, Mitarbeiterkennzahlen sowie die Ergebnisse auf Kundenseite. Ein Bewertungsmodell, das sich als Standard etablieren kann, zeichnet sich bislang nicht ab.
Unternehmensweite Transparenz ist Mangelware
71,5 Prozent der Unternehmen fehlt ein umfassender Überblick über den Umfang des KI-Einsatzes, die Nutzungsmuster und die erzielten Ergebnisse. Viele verlassen sich auf einzelne Berichte, die kein komplettes Bild zeichnen, ein Tracking nur in bestimmten Aufgabenbereichen und auf ein anekdotisches Feedback. Andere haben überhaupt keinen Überblick. In Deutschland implementieren immerhin fast 79 Prozent der Unternehmen ein Tracking, um Nutzungsmuster und Ergebnisse zu erfassen.
Die fehlende Transparenz zeigt Folgen. Etwa ein Viertel der Führungskräfte berichtet von unerwartet hohen Kosten der KI-Nutzung, die sich auch auf ein unzureichendes Tracking zurückführen lassen. In Deutschland haben lediglich 17 Prozent der Befragten dieses Problem. 26 Prozent (17 Prozent in Deutschland) vermelden zudem eine wachsende Abhängigkeit von externen Partnern als unerwartete Konsequenz der wachsenden KI-Nutzung.
Bei autonomen Systemen steigen die Risiken
Je autonomer KI-Systeme agieren, desto größer sind die Herausforderungen. Lediglich 14 Prozent der Unternehmen erfassen KI-Risiken systematisch über ihr gesamtes Portfolio hinweg, während die Ansätze, eine menschliche Aufsicht sicherzustellen, sehr fragmentiert bleiben. 5 Prozent der Unternehmen bewerten KI-Risiken überhaupt nicht – in Deutschland sind es sogar 10 Prozent.
Die Ergebnisse der Befragung deuten darauf hin, dass die Governance-Strukturen und Verantwortlichkeiten sich nicht im gleichen Maße weiterentwickelt haben, wie der KI-Einsatz vorangeschritten ist. „Je autonomer KI wird, desto klarer müssen Unternehmen Risiken, Aufsicht und Verantwortlichkeiten definieren“, erklärt Lawrence Whittle, Chief Strategy Officer bei HTEC.
Die Hürden unterscheiden sich nach Branche
Der Blick auf die Details zeigt zudem, dass sich die einzelnen Branchen deutlich unterscheiden. Die Telekommunikationsbranche ist in Bezug auf den KI-Reifegrad weit fortgeschritten – 52 Prozent der Unternehmen skalieren bereits KI, die sich bewährt hat, oder beschreiben sich als KI-natives Unternehmen. Das Gesundheitswesen schreitet deutlich vorsichtiger voran – hier befinden sich noch 28 Prozent der Unternehmen und Einrichtungen in der frühen Erkundungsphase des KI-Einsatzes.
Die verschiedenen Branchen streben zudem ganz unterschiedliche Mehrwerte an: In der Finanzindustrie und bei Telekommunikationsanbietern stehen vor allem bessere Entscheidungen im Fokus, während Fertigungsunternehmen auf eine höhere Produktivität abzielen. In der Automobilbranche, im Gesundheitswesen und im Bereich Life Science legen die Unternehmen Wert auf eine kürzere Time to Market.
Auch die Hürden beim KI-Einsatz unterscheiden sich in den Branchen stark. Fast ein Drittel der Führungskräfte aus der Fertigungsindustrie betrachtet die Verfügbarkeit und die Qualität von Daten als größte Herausforderung bei der Messung von Erfolgen. In der Automobilindustrie hadern die Führungskräfte vor allem mit den Beschränkungen ihrer Tools. Im Handel wiederum fällt es den Unternehmen schwer, erreichte Erfolge dem KI-Einsatz zuzuordnen.
Governance und Erfolgsmessung
Die nächste Phase des KI-Einsatzes dürfte laut der HTEC-Studie weniger von der Einführung neuer Anwendungen als von deren messbarem Nutzen geprägt sein. Angesichts steigender Investitionen müssen Unternehmen besser nachvollziehen können, wo KI Mehrwert schafft, welche Kosten und Risiken entstehen und ob Menschen, Prozesse und Betriebsmodelle ausreichend darauf vorbereitet sind. Nach Einschätzung von HTEC gehören organisatorische Veränderungen, klare Governance-Strukturen und eine systematische Erfolgsmessung deshalb untrennbar zu erfolgreichen KI-Initiativen.
