Die neue Studie „“ von 51����und Oxford Economics zeigt: Deutsche Unternehmen erzielen mit KI zunehmend einen positiven Return on Investment (ROI). Gleichzeitig schöpft die Mehrheit das Potenzial von KI aber noch nicht voll aus und ist auf den Einsatz von KI-Agenten kaum vorbereitet. Für die Studie wurden weltweit 2.600 Führungskräfte aus 13 Ländern befragt, darunter 200 Entscheiderinnen und Entscheider aus Deutschland.

Steigende Renditeerwartungen durch agentische KI

Die in der Studie befragten deutschen Unternehmen planen im Durchschnitt in diesem Jahr rund 35 Millionen Euro in KI zu investieren. Damit liegen sie deutlich über dem Durchschnitt aller in der Studie untersuchten Länder von circa 24 Millionen Euro. Auch die erwartete Rendite nimmt zu: Deutsche Unternehmen rechnen für 2026 mit einem ROI von 24 Prozent. Im vergangenen Jahr lag der noch bei 17 Prozent. Ein Grund dafür könnten die Erwartungen an KI-Agenten sein. In den nächsten zwei Jahren soll der ROI aus agentischer KI in Deutschland knapp 18 Millionen Euro erreichen. Das ist mehr als das Vierfache der Schätzung aus dem Vorjahr (rund 4 Millionen Euro). Neun von zehn Unternehmen sehen in der Technologie das Potenzial, ihre Organisation grundlegend zu verändern. Auf diese Entwicklung vorbereitet fühlen sich jedoch nur wenige: Lediglich vier Prozent geben an, vollständig für den Einsatz von KI-Agenten gerüstet zu sein. Die Mehrheit sieht sich nur teilweise oder gar nicht vorbereitet.

„Deutschland hat innerhalb eines Jahres den Schritt von der KI-Experimentierphase zur Umsetzung gemacht und das zahlt sich zunehmend aus”, sagt 51����Chief AI Strategy Officer Sean Kask. „Gleichzeitig bleibt noch viel zu tun. Denn KI ohne Kontext, ohne Einbindung in Prozesse, Daten und Governance, erzeugt im besten Fall Aktivität ohne messbaren Nutzen. Im schlechtesten Fall schafft sie neue Risiken.“

Governance ist Schwachstelle bei der Einführung von KI-Agenten

Eines solcher Risiken könnte die wirksame Steuerung von KI sein. Governance entwickelt sich zu einer zentralen Voraussetzung für vertrauenswürdige und skalierbare KI-Anwendungen. Dennoch bewerten nur elf Prozent der Unternehmen ihre Fähigkeiten in diesem Bereich als vollständig ausreichend und lediglich 18 Prozent verfügen nach eigener Einschätzung über die notwendigen Prozesse und Rahmenbedingungen. Mit Blick auf agentische KI werden diese Defizite besonders deutlich. Mehr als die Hälfte der Unternehmen (57 Prozent) hat noch keinen Prozess, der menschliche Kontrolle in agentische Arbeitsabläufe einbindet. Ein Drittel hat keine Berechtigungs- und Zugriffskontrollen für KI-Agenten eingerichtet und lediglich 34 Prozent haben ein zentrales Verzeichnis der eingesetzten Agenten. Vor diesem Hintergrund überrascht es nicht, dass 75 Prozent der Unternehmen entweder zustimmen oder unsicher sind, KI-Agenten schneller einzuführen, als sie diese wirksam steuern können.

„Der nächste Schritt, um echten Mehrwert zu schaffen, besteht darin, Daten und Prozesse mit KI zusammenzuführen. Gleichzeitig müssen Unternehmen sicherstellen, dass KI über den notwendigen Kontext und geeignete Governance-Strukturen verfügt, um vertrauenswürdige Ergebnisse zu liefern. Genau das verstehen wir unter dem Konzept des autonomen Unternehmens,“ erklärt Sean Kask. „Allerdings merken Unternehmen dabei schnell, dass der Nutzen von KI oft schwerer zu messen ist, als erwartet und Risiken mit sich bringt, die sich schneller entwickeln, als die meisten Governance-Strukturen mithalten können.“

Punktuelle KI-Unterstützung und Datenqualität bremsen Potenzial

Ein Hindernis bei der Zusammenführung von Daten, Prozessen und KI sind offenbar fehlende organisatorische Voraussetzungen, um KI in der Gesamtstrategie zu verankern. Zwar werden in einem durchschnittlichen deutschen Unternehmen 35 Prozent aller Aufgaben durch KI unterstützt, allerdings dominieren dabei punktuelle Aufgaben. Die Mehrheit der befragten Unternehmen (39 Prozent) verfolgt beim KI-Einsatz überwiegend einen fragmentierten Ansatz. Hinzukommt, dass weniger als die Hälfte der deutschen Unternehmen (48 Prozent) über eine klar benannte Führungskraft verfügt, die für die Einführung von KI verantwortlich ist. Noch seltener sind konkrete KI-Kennzahlen für Führungskräfte (35 Prozent) oder Schulungen zu KI-Fähigkeiten und KI-Risiken (47 Prozent). Dementsprechend sind mehr als drei Viertel der Unternehmen überzeugt, das Potenzial von KI bislang nicht vollständig auszuschöpfen.

Hinzukommen Probleme bei der Datenqualität. Zwar steigt der Anteil der Unternehmen, die ihre Datenbasis für KI als ausreichend bewerten, allerdings berichten 81 Prozent zumindest hin und wieder von Problemen wie Nacharbeiten, Verzögerungen oder operative Rückstände, weil KI-Ergebnisse nicht die erforderliche Qualität erzielen. Zudem bezweifeln 77 Prozent, dass ihre Weiterbildungsmaßnahmen mit der rasanten Entwicklung neuer KI-Anwendungen Schritt halten können. Auswirkungen von KI auf Personalplanung und Qualifikationsprofile erwarten allerdings nahezu alle Unternehmen. Ein weiteres Problem könnte die Nutzung sogenannter Schatten-KI – nicht offiziell freigegebene oder kontrollierte Anwendungen – sein: 71 Prozent der Unternehmen geben an, dass solche Anwendungen gelegentlich bis häufig genutzt werden.

Die Studie zeigt: Der wirtschaftliche Nutzen von KI wird für Unternehmen zwar zunehmend messbar, gleichzeitig wächst jedoch die Erkenntnis, dass erfolgreiche KI-Strategien mehr erfordern als die Einführung neuer Technologien. Der nächste Entwicklungsschritt besteht darin, KI stärker mit Unternehmensdaten, Geschäftsprozessen und klaren Governance-Strukturen zu verbinden. Erst dadurch lassen sich agentische KI-Systeme vertrauenswürdig skalieren und nachhaltig in operative Abläufe integrieren.

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