KI-Investitionen: 2,4 Billionen Euro, aber nur 28% erreichen Ziele
28.06.2026 - 16:24:55 | boerse-global.de
Die Kluft zwischen Rekordinvestitionen in Künstliche Intelligenz und tatsächlichen Produktivitätsgewinnen wird immer größer. Weltweit sollen die Ausgaben für KI-Technologien 2026 auf umgerechnet rund 2,4 Billionen Euro steigen – doch viele Unternehmen kämpfen mit der Umsetzung.
Nur jeder vierte KI-Einsatz erfüllt die Erwartungen
Eine aktuelle Umfrage des Finanzdienstleisters RBC unter mehr als 100 Chief Information Officers zeigt ein ernüchterndes Bild: Zwar finanzieren alle befragten IT-Chefs derzeit KI-Projekte, doch lediglich 28 Prozent der Anwendungen erreichen die angestrebten Renditeziele. Die durchschnittlichen KI-Ausgaben sind auf 1,7 Prozent des Gesamtumsatzes gestiegen – doppelt so viel wie noch 2025. 86 Prozent der CIOs rechnen mit weiteren Budgeterhöhungen.
Die Beratungsfirma Gartner prognostiziert für dieses Jahr ein Ausgabenwachstum von 47 Prozent. Doch die Kosteneinsparungen bleiben vielerorts hinter den Erwartungen zurück. Eine Untersuchung von Bain unter knapp 1.000 Unternehmen ergab: Rund 40 Prozent der Firmen, die KI-bedingte Einsparungen messen, meldeten Zuwächse von unter zehn Prozent – weit entfernt von den selbst gesteckten Zielen zwischen elf und 20 Prozent. Das größte Hindernis: die Integration vorhandener Daten, an der 41 Prozent der Unternehmen scheitern.
Mitarbeiter nutzen KI nur zögerlich
Auch in der Belegschaft spiegelt sich das Missverhältnis zwischen Aufwand und Ertrag wider. Eine Erhebung der Society for Human Resource Management (SHRM) vom Frühjahr 2026 zeigt: 47 Prozent der Organisationen haben KI eingeführt, aber nur 41 Prozent der Beschäftigten nutzen die Technologie tatsächlich im Arbeitsalltag. Von diesen wiederum bewerteten 44 Prozent die Ergebnisse als qualitativ minderwertig – in der Branche abfällig als „KI-Schrott" bezeichnet.
Die Technologie verändert zudem die Leistungsanforderungen. Die Hälfte der von SHRM befragten Arbeitnehmer gab an, dass KI die Erwartungen an sie erhöht habe. Über 60 Prozent berichteten von einem gestiegenen Arbeitsvolumen. Paradox: Trotz höherer Ansprüche hat laut einer Studie des National Bureau of Economic Research (NBER) die KI-Nutzung in den vergangenen drei Jahren bei 90 Prozent der Firmen zu keinem messbaren Produktivitätsschub geführt.
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Unternehmen reagieren mit Kostendruck
Angesichts steigender Kosten justieren einige Konzerne ihre technische Infrastruktur nach. Die Kryptobörse Coinbase setzt inzwischen auf bestimmte chinesische KI-Modelle – ein Wechsel, der die Ausgaben für Künstliche Intelligenz trotz höherer Nutzung halbierte. Zudem führte das Unternehmen ein automatisches Routing-System ein, das die Trefferquote im Cache deutlich verbesserte.
Andere Organisationen stoßen an infrastrukturelle Grenzen. Im März 2026 schränkte Google den Zugriff auf seine Gemini-KI-Modelle für einige Kunden ein, darunter auch Meta. Grund: nicht ausreichende Rechenkapazitäten. Die Einschränkung beeinträchtigte interne Projekte – und das, obwohl Google Cloud im ersten Quartal dieses Jahres einen Umsatz von umgerechnet rund 18,5 Milliarden Euro meldete.
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„Kognitive Kapitulation" als neues Risiko
Der Arbeitsmarkt zeigt derweil eine deutliche Polarisierung. Laut dem „PwC UK AI Jobs Barometer 2026" verdienen Spezialisten für KI inzwischen durchschnittlich 34,2 Prozent mehr als vergleichbare Fachkräfte ohne diese Qualifikation. In Großbritannien stieg die Zahl der Stellenausschreibungen mit KI-Anforderung von 112.000 im Jahr 2024 auf aktuell 180.000.
Doch Forscher warnen vor den Schattenseiten der Automatisierung. Eine Studie der Wharton School aus dem Jahr 2026 prägt den Begriff der „kognitiven Kapitulation": Teilnehmer übernahmen KI-generierte Antworten in mehr als 80 Prozent der Fälle – selbst dann, wenn die Informationen nachweislich falsch waren.
Während einzelne Führungskräfte wie Syndio-CEO Maria Colacurcio von persönlichen Produktivitätssteigerungen von bis zu 300 Prozent durch KI-Assistenten berichten, bleibt die makroökonomische Wirkung bescheiden. Moody's-Chefvolkswirt Mark Zandi sieht den Einfluss der Technologie auf die Gesamtproduktivität weiterhin als gering an. Auch Indikatoren des Stanford Digital Economy Lab zeigen: Zwar sind US-Unternehmen bei der Einführung führend, doch ein eindeutiger Beleg für einen breiten wirtschaftlichen Wandel liegt bislang nicht vor.
