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

Drei Jahre nachdem die Einführung generativer KI-Tools eine neue Ära der künstlichen Intelligenz einläutete, sind KI-Tools in Organisationen mittlerweile alltäglich. Nahezu alle Befragten geben an, dass ihre Organisationen KI nutzen. Tatsächlich berichten 88 Prozent der Organisationen von regelmäßiger KI-Nutzung in mindestens einer Geschäftsfunktion.

Trotz dieser breiten Verbreitung bleibt der Weg zu spürbaren Vorteilen auf Unternehmensebene jedoch uneinheitlich. Unsere aktuellen Daten zeigen eine Landschaft, die sowohl von breiterer Nutzung geprägt ist—einschließlich einer wachsenden Verbreitung agentischer KI—als auch von hartnäckigen Wachstumsschmerzen, da der Übergang von Pilotprojekten zu skalierter Wirkung für die meisten Organisationen weiterhin ein laufender Prozess ist.

Die Skalierungsherausforderung und der Aufstieg von KI-Agenten

Während die KI-Nutzung weiter zunimmt und Befragte zunehmend Nutzung in mehreren Geschäftsfunktionen angeben—mehr als zwei Drittel sagen inzwischen, ihre Organisationen setzten KI in mehr als einer Funktion ein—befinden sich die meisten noch in den frühen Phasen der KI-Skalierung und der Erschließung von Wert auf Unternehmensebene.

Fast zwei Drittel der Befragten sagen, ihre Organisationen hätten noch nicht damit begonnen, KI unternehmensweit zu skalieren. Nur etwa ein Drittel berichtet, dass ihre Unternehmen begonnen haben, ihre KI-Programme zu skalieren. Dieser Mangel an Tiefe ist der Grund, warum nur 39 Prozent der Befragten eine EBIT-Wirkung (Ergebnis vor Zinsen und Steuern) auf Unternehmensebene sehen, obwohl positive Frühindikatoren wie Kosten- und Umsatzvorteile auf Use-Case-Ebene berichtet werden.

Zentrale Punkte zur Skalierung:

• Größe zählt: Größere Unternehmen (mit mehr als 5 Milliarden US-Dollar Umsatz) erreichen mit fast halb so hoher Wahrscheinlichkeit (47 %) häufiger die Skalierungsphase 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 vs. 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 KI-Einführung zeigen Organisationen große Neugier und Erkundungsbereitschaft in Bezug auf KI-Agenten—Systeme auf Basis von Foundation-Modellen, die in der Lage sind, mehrere Schritte eines Workflows zu planen und auszuführen. 62 Prozent der Befragten sagen, ihre Organisationen würden zumindest mit KI-Agenten experimentieren. Die unternehmensweite Nutzung von Agenten ist jedoch noch nicht weit verbreitet: Nur 23 Prozent berichten, irgendwo in ihrem Unternehmen ein agentisches KI-System zu skalieren, meist nur in ein oder zwei Funktionen.

Bei den einzelnen Funktionen wird die Agentennutzung am häufigsten in IT und Wissensmanagement berichtet. Nach Branche wird die Nutzung am häufigsten in den Sektoren Technologie, Medien und Telekommunikation sowie Gesundheitswesen gemeldet.

Das Playbook der Top-Performer: Transformation, nicht nur Effizienz

Organisationen, die mit KI den größten Erfolg erzielen—definiert als KI-Top-Performer, die von mehr als 5 Prozent EBIT-Wirkung und „signifikantem Wert“ durch KI-Nutzung berichten—teilen ein gemeinsames Playbook.

Während 80 Prozent aller Befragten angeben, dass ihre Unternehmen Effizienz als Ziel ihrer KI-Initiativen festgelegt haben, setzen die Top-Performer oft Wachstum oder Innovation als zusätzliche Ziele. Tatsächlich geben Top-Performer mehr als dreimal (3,6x) so häufig wie andere an, ihre Organisation beabsichtige, mit KI transformativen Wandel in ihren Unternehmen herbeizuführen.

Dieser transformative Ehrgeiz hilft ihnen, Wert zu realisieren, indem sie ihr Geschäft grundlegend neu denken. Entscheidend ist, dass die Neugestaltung von Workflows ein zentraler Erfolgsfaktor ist:

• 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 zudem im Vergleich zu ihren Wettbewerbern deutlich häufiger den Einsatz von KI-Agenten über die meisten Geschäftsfunktionen hinweg.

Darüber hinaus hängt hohe Leistung mit starken organisatorischen Praktiken zusammen:

1. Engagement der Führungsebene: Top-Performer stimmen dreimal so häufig voll zu, dass die Führungskräfte ihrer Organisation Eigentümerschaft und Engagement für ihre KI-Initiativen zeigen, einschließlich einer Vorbildfunktion bei der KI-Nutzung.
2. Human-in-the-Loop-Prozesse: Top-Performer haben mit höherer Wahrscheinlichkeit definierte Prozesse festgelegt, um zu bestimmen, wie und wann Modellergebnisse eine menschliche Validierung benötigen, um Genauigkeit sicherzustellen.
3. Investition: Leistungsstarke Organisationen investieren deutlich mehr. Mehr als ein Drittel der Top-Performer stellt über 20 Prozent ihres Digitalbudgets für KI-Technologien bereit—fast fünfmal (4,9x) so viel wie andere Befragte.

Auswirkungen auf die Belegschaft und aufkommende Risiken

Da Organisationen ihren KI-Einsatz ausweiten, gehen die Erwartungen hinsichtlich der Auswirkungen auf die Belegschaft im kommenden Jahr auseinander.

Insgesamt haben Befragte unterschiedliche Erwartungen an die Auswirkung von KI auf die Gesamtgröße der Belegschaft: 32 Prozent erwarten Rückgänge (3 % oder mehr), 43 Prozent erwarten keine Veränderung, und 13 Prozent sagen einen Anstieg dieser Größenordnung im nächsten Jahr voraus. Befragte aus größeren Organisationen erwarten mit höherer Wahrscheinlichkeit eine KI-bedingte Verkleinerung der Belegschaft.

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

Parallel zur Einführung werden auch 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, gegenüber zwei im Jahr 2022.

Ungenauigkeit ist das KI-bezogene Risiko, von dem Organisationen am häufigsten berichten, es bereits erlebt zu haben (fast ein Drittel aller Befragten), und an dessen Minderung sie arbeiten. Interessanterweise berichten Top-Performer häufiger als ihre Wettbewerber von negativen Folgen—insbesondere im Zusammenhang mit Verletzungen geistigen Eigentums und regulatorischer Compliance—mindern diese Risiken aber auch mit einer höheren Rate.

Die Botschaft ist klar: Während das volle Potenzial von KI noch vor uns liegt, erfordert das Erzielen signifikanten, unternehmensweiten Werts mehr als ein schrittweises, effizienzorientiertes Denken. Die leistungsstärksten Organisationen erzielen Ergebnisse, indem sie KI als Katalysator für Transformation behandeln, Innovation vorantreiben und die Art, wie Arbeit erledigt wird, systematisch neu gestalten.