Gartner-Umfrage: Nur 13 Prozent der CIOs sehen bislang großen KI-Nutzen

Trotz massiver Investitionen und hoher Erwartungen an generative Algorithmen bleibt der wirtschaftliche Ertrag in der betrieblichen Praxis häufig hinter den Versprechungen zurück.

Eine von dem Marktforschungsunternehmen Gartner durchgeführte Befragung unter 2.002 CIOs und Technologie-Führungskräften, die zwischen Mai und Juli 2026 erhoben und auf dem IT Symposium/Xpo in Orlando vorgestellt wurde, verdeutlicht die Diskrepanz: Lediglich 13 Prozent der befragten IT-Entscheidungsträger berichten bislang von einem erheblichen oder gar transformativen Nutzen durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz.

Hohe Erwartungen treffen auf steigende Gesamtbetriebskosten

Während die Technologieanbieter kontinuierlich neue Funktionen vorstellen, geraten Technologieverantwortliche zunehmend unter Rechtfertigungsdruck. Laut der Gartner-Umfrage stehen 58 Prozent der CIOs unter dem Erwartungsdruck, durch KI messbare Kosteneinsparungen herbeizuführen.

Gleichzeitig rechnen jedoch 51 Prozent der Befragten damit, dass der Einsatz entsprechenden Werkzeuge die Gesamtbetriebskosten ihrer IT-Lösungen nicht senken, sondern erhöhen wird.

Auf der Führungsebene spiegelt sich diese Problematik wider: 44 Prozent der CEOs haben laut Gartner Schwierigkeiten, die finanziellen Erträge von KI-Projekten gegenüber ihren Stakeholdern plausibel nachzuweisen. Dennoch planen 75 Prozent der CEOs, ihre Technologieausgaben weiter nach oben zu schrauben.

Die Gartner-Analystin Alicia Mullery konstatierte in diesem Zusammenhang eine wachsende Kluft zwischen dem Innovationsrennen der Softwareanbieter und dem tatsächlichen Ergebnisrennen in den anwendenden Betrieben. Gleichzeitig verwies Bloomberg-CEO Vlad Kliatchko darauf, dass es verfrüht sei, den wirtschaftlichen Gesamtertrag von KI abschließend zu beziffern.

Unzureichende Kriterien für den Abbruch unrentabler Initiativen

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Ein wesentlicher Grund für verpuffende Budgets liegt im Fehlen klar definierter Steuerungsinstrumente. Aus den Erhebungen von Gartner geht hervor, dass lediglich 31 Prozent der CIOs feste Regeln besitzen, um erfolglose Pilotprojekte geordnet zu beenden.

Noch geringer fällt der Anteil bei bereits produktiv geschalteten Systemen aus: Nur 17 Prozent der Organisationen verfügen über festgelegte Kriterien, um im Regelbetrieb befindliche KI-Initiativen mit geringem Nutzen wieder aufzugeben – eine Differenz von 14 Prozentpunkten.

Unternehmen, die klare Ausstiegsregeln für Pilotphasen etablieren, werden laut Gartner 2,3-mal häufiger als Vorreiter eingestuft; bei Kriterien für den Produktiveinsatz liegt dieser Wert 2,6-mal höher.

Dass der Übergang von der Testphase in die Wertschöpfung oft stockt, zeigen auch Daten des Marktforschers Lünendonk. Demnach schaffen bei 66 Prozent der Unternehmen weniger als 25 Prozent der erprobten KI-Agenten den Sprung in den Produktivbetrieb. Lediglich ein Prozent der Betriebe bringt mehr als die Hälfte dieser Werkzeuge erfolgreich in die Anwendung.

Als größte Hürden nannten 96 Prozent der Befragten unzureichende technologische Voraussetzungen, 95 Prozent bemängelten die Datenqualität oder -verfübarkeit, während 69 Prozent auf einen unklaren Return on Investment und hohe Einführungskosten verwiesen.

Kognitive Folgen und Richtliniendefizite am Arbeitsplatz

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Neben den rein wirtschaftlichen Faktoren beeinflusst der Einsatz von Assistenzsystemen auch die Arbeitsweise und Qualifikation von Beschäftigten. Eine Untersuchung von Carnegie Mellon University und Microsoft Research mit 319 Wissensarbeitenden stellte fest: Je größer das Vertrauen in KI-Systeme ausfällt, desto weniger kritisches Denken berichteten die Befragten über ihre eigene Arbeit.

Gleichzeitig fehlt es in vielen Betrieben an organisatorischen Leitplanken. Eine repräsentative Umfrage von Tieto Germany und TQS Research & Consulting unter 757 Berufstätigen ergab, dass 20 Prozent der Angestellten KI-Tools heimlich ohne Wissen des Arbeitgebers verwenden. 24 Prozent der Befragten gaben an, vollständig auf KI-Assistenten zu verzichten, weil es in ihren Unternehmen an eindeutigen Richtlinien mangelt.

Für Entscheider zeigt sich darin, dass die erfolgreiche Integration von KI weniger eine reine Softwarefrage ist, sondern klare Zielvorgaben, verlässliche Ausstiegskriterien und verbindliche Regeln im Arbeitsalltag voraussetzt.