Der Stand der KI 2025: Von Pilotprojekten zur Transformation, was unterscheidet die Top-Performer?

Drei Jahre nachdem generative KI-Tools eine neue Ära der künstlichen Intelligenz einläuteten, sind KI-Tools in Organisationen alltäglich geworden. Nahezu alle Befragten geben an, dass ihre Organisationen KI nutzen, und 88 Prozent der Organisationen berichten von regelmäßiger KI-Nutzung in mindestens einer Geschäftsfunktion.

Der Weg zu spürbaren Vorteilen auf Unternehmensebene bleibt trotz dieser Verbreitung uneinheitlich. Unsere aktuellen Daten zeigen zwei Bewegungen gleichzeitig: eine breitere Nutzung samt wachsender Verbreitung agentischer KI und hartnäckige Wachstumsschmerzen, weil der Übergang von Pilotprojekten zu skalierter Wirkung für die meisten Organisationen noch läuft.

Die Skalierungsherausforderung und der Aufstieg von KI-Agenten

Die KI-Nutzung nimmt weiter zu, und immer mehr Befragte berichten von Nutzung in mehreren Geschäftsfunktionen. Mehr als zwei Drittel sagen inzwischen, ihre Organisationen setzten KI in mehr als einer Funktion ein. Bei der Skalierung von KI und der Erschließung von Wert auf Unternehmensebene stehen die meisten aber noch am Anfang.

Fast zwei Drittel der Befragten sagen, ihre Organisationen hätten noch nicht begonnen, KI unternehmensweit zu skalieren. Nur etwa ein Drittel berichtet, dass die Skalierung der KI-Programme angelaufen ist. Diese fehlende Tiefe erklärt, warum nur 39 Prozent der Befragten eine EBIT-Wirkung (Ergebnis vor Zinsen und Steuern) auf Unternehmensebene sehen, obwohl auf Use-Case-Ebene positive Frühindikatoren wie Kosten- und Umsatzvorteile gemeldet werden.

Zur Skalierung fallen drei Punkte auf:

• Größe zählt: Größere Unternehmen (mit mehr als 5 Milliarden US-Dollar Umsatz) erreichen die Skalierungsphase häufiger (47 %) als kleinere Organisationen (29 % bei denen mit weniger als 100 Millionen US-Dollar Umsatz).
• Innovationsschub: Eine Mehrheit der Befragten (64 %) sagt, KI ermögliche ihre Innovation.
• Kosten und Umsatz: Kostenvorteile aus einzelnen KI-Anwendungsfällen zeigen sich am häufigsten in Softwareentwicklung, Fertigung und IT. Umsatzsteigerungen werden am häufigsten in Marketing und Vertrieb, Strategie und Unternehmensfinanzierung sowie Produkt- und Serviceentwicklung gemeldet.

Neben der allgemeinen Einführung zeigen Organisationen große Neugier auf KI-Agenten, also auf Systeme auf Basis von Foundation-Modellen, die mehrere Schritte eines Workflows planen und ausführen können. 62 Prozent der Befragten sagen, ihre Organisationen würden zumindest mit KI-Agenten experimentieren. Unternehmensweit sind Agenten allerdings noch selten: Nur 23 Prozent berichten, irgendwo im Unternehmen ein agentisches KI-System zu skalieren, und das meist nur in ein oder zwei Funktionen.

Unter den einzelnen Funktionen wird die Nutzung von Agenten am häufigsten in IT und Wissensmanagement berichtet. Nach Branche kommen die häufigsten Meldungen aus Technologie, Medien und Telekommunikation sowie aus dem Gesundheitswesen.

Das Playbook der Top-Performer: Transformation statt reiner Effizienz

Organisationen, die mit KI den größten Erfolg erzielen, gelten hier als KI-Top-Performer, weil sie von mehr als 5 Prozent EBIT-Wirkung und „signifikantem Wert“ durch KI-Nutzung berichten. Sie folgen einem gemeinsamen Playbook.

80 Prozent aller Befragten geben an, ihre Unternehmen hätten Effizienz als Ziel ihrer KI-Initiativen festgelegt. Top-Performer setzen sich darüber hinaus oft Wachstum oder Innovation als weitere Ziele. Sie geben mehr als dreimal (3,6x) so häufig wie andere an, ihre Organisation wolle mit KI einen transformativen Wandel im Unternehmen herbeiführen.

Dieser Ehrgeiz hilft ihnen, Wert zu realisieren, weil sie ihr Geschäft grundlegend neu denken. Die Neugestaltung von Workflows ist dabei ein zentraler Erfolgsfaktor:

• Top-Performer berichten fast dreimal (2,8x) so häufig wie andere, sie hätten im Zuge ihres KI-Einsatzes einzelne Workflows grundlegend neu gestaltet.
• Sie skalieren den Einsatz von KI-Agenten außerdem deutlich häufiger als ihre Wettbewerber über die meisten Geschäftsfunktionen hinweg.

Hohe Leistung hängt zudem mit starken organisatorischen Praktiken zusammen:

1. Engagement der Führungsebene: Top-Performer stimmen dreimal so häufig voll zu, dass ihre Führungskräfte Eigentümerschaft und Engagement für die KI-Initiativen zeigen, inklusive Vorbildfunktion bei der Nutzung.
2. Human-in-the-Loop-Prozesse: Top-Performer haben häufiger festgelegt, wie und wann Modellergebnisse eine menschliche Validierung brauchen, damit die Genauigkeit stimmt.
3. Investition: Leistungsstarke Organisationen investieren deutlich mehr. Mehr als ein Drittel der Top-Performer stellt über 20 Prozent des Digitalbudgets für KI-Technologien bereit, fast fünfmal (4,9x) so viel wie andere Befragte.

Auswirkungen auf die Belegschaft und aufkommende Risiken

Je weiter Organisationen ihren KI-Einsatz ausweiten, desto stärker gehen die Erwartungen an die Auswirkungen auf die Belegschaft im kommenden Jahr auseinander.

Bei der Gesamtgröße der Belegschaft erwarten 32 Prozent der Befragten Rückgänge (3 % oder mehr), 43 Prozent erwarten keine Veränderung, und 13 Prozent rechnen im nächsten Jahr mit einem Anstieg in dieser Größenordnung. Befragte aus größeren Organisationen erwarten häufiger eine KI-bedingte Verkleinerung der Belegschaft.

Trotz möglicher Rückgänge stellen Organisationen aktiv Mitarbeiter für KI-bezogene Rollen ein, am stärksten gefragt sind Software-Ingenieure und Data Engineers. Größere Unternehmen stellen doppelt so häufig Rollen ein, die Daten integrieren, modellieren und industrialisieren.

Parallel zur Einführung werden Maßnahmen zur Minderung von KI-Risiken üblicher. Der Anteil der Befragten, die Minderungsmaßnahmen für Risiken wie regulatorische Compliance und persönliche Privatsphäre melden, ist seit 2022 gewachsen. Organisationen steuern inzwischen im Schnitt vier KI-bezogene Risiken, 2022 waren es zwei.

Ungenauigkeit ist das KI-bezogene Risiko, von dem Organisationen am häufigsten berichten, es schon erlebt zu haben (fast ein Drittel aller Befragten), und an dessen Minderung sie arbeiten. Interessant ist, dass Top-Performer häufiger als ihre Wettbewerber von negativen Folgen berichten, besonders bei Verletzungen geistigen Eigentums und regulatorischer Compliance, diese Risiken aber auch häufiger mindern.

Das volle Potenzial von KI liegt damit noch vor uns, und signifikanter unternehmensweiter Wert erfordert mehr als ein schrittweises, rein auf Effizienz gerichtetes Denken. Die leistungsstärksten Organisationen erzielen Ergebnisse, weil sie KI als Katalysator für Transformation behandeln, Innovation vorantreiben und die Art, wie Arbeit erledigt wird, systematisch neu gestalten.