KI-Strategie: 98 Prozent der Unternehmen haben Pläne, doch die Umsetzung scheitert

Vor zwei Jahren waren es gerade mal 31 Prozent. Die Technologie ist im Management angekommen – doch die Umsetzung hakt gewaltig.

Eine aktuelle KPMG-Studie zeigt: Die Relevanz von Künstlicher Intelligenz wird nahezu flächendeckend anerkannt. 98 Prozent der befragten Unternehmen stufen KI als relevant ein, 2024 waren es noch 56 Prozent. Der strategische Durchbruch scheint geschafft.

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Doch zwischen Strategie und Realität klafft eine Lücke. Nur 39 Prozent der Unternehmen lassen ihre KI-Strategie aktiv durch das Top-Management steuern. Bei der Erfolgsmessung setzen 65 Prozent auf Produktivitätsgewinne, 48 Prozent auf den Umsatz als Kennzahl.

Vom Pilotprojekt zum Flächenbrand

Der Übergang vom Experiment zur industriellen Anwendung bleibt die größte Hürde. Laut ISG-Daten scheitern hieran 69 Prozent der Vorhaben. Marktforscher von Gartner prognostizieren sogar, dass bis Ende 2026 rund 30 Prozent aller generativen KI-Projekte abgebrochen werden.

Cisco berichtet: Derzeit setzen 36 Prozent der Unternehmen generative KI unternehmensweit ein. 32 Prozent wagen sich bereits an „Agentic AI“ – autonom agierende Systeme, die Entscheidungen selbst treffen.

Großunternehmen zeigen, wie es gehen kann. Die Mercedes-Benz Group nutzt eine Process-Intelligence-Plattform, um Liefertreue zu erhöhen und Entscheidungen zu beschleunigen. KI-Copiloten prognostizieren Lieferzeiten, erkennen Engpässe im Aftersales und identifizieren Anomalien im Qualitätsmanagement.

Im Werk Berlin-Marienfelde präsentierte der Autobauer auf dem Smart Factory Day 2026 den Serienanlauf eines Axialflussmotors – ein Beispiel für KI-gesteuerte Fertigung.

Beauty meets Bot

Auch die Beauty-Branche entdeckt KI. L'Oréal kooperiert mit OpenAI für personalisierte Kundeninteraktionen – etwa virtuelle Make-up-Anproben in ChatGPT. Das Unternehmen hat bereits 73.000 Mitarbeiter im Bereich generativer KI geschult.

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Die Zahlen zeigen: Die Industrie investiert massiv in Weiterbildung. Doch die menschliche Komponente bleibt ein Problem.

Widerstand in der Belegschaft

63 Prozent der Organisationen sehen menschliche Widerstände als zentrale Herausforderung. 67 Prozent berichten von Vorbehalten in der Belegschaft. Die Angst vor Jobverlust und Kontrollverlust sitzt tief.

Hinzu kommen technische Grenzen. Der Netzwerkverkehr wird Prognosen zufolge in den kommenden drei Jahren massiv steigen. Zwei Drittel der Unternehmen erwarten, innerhalb der nächsten 24 Monate Kapazitätsgrenzen zu erreichen.

Experten empfehlen Konzepte wie „Company as Code“ – Unternehmen wie IT-Projekte strukturieren, um die nötige Datenqualität für effiziente KI-Integration sicherzustellen.

Milliarden fürs Partnernetzwerk

Um die Transformation zu bewältigen, entstehen riesige Partner-Ökosysteme. OpenAI startete Mitte Juni ein Partnernetzwerk mit 150 Millionen US-Dollar Anschubfinanzierung. Ziel: Bis Ende 2026 sollen 300.000 zertifizierte Berater über Partner wie Accenture, McKinsey oder PwC aufgebaut sein.

IT-Dienstleister NTT Data hat die Zusammenarbeit mit Google Cloud ausgebaut. 5.000 Mitarbeiter sind bereits für Enterprise-Lösungen zertifiziert, hunderte KI-Agenten für Banking und Handel entwickelt.

Infosys modernisiert die IT-Dienste von Partnern wie Valmet mit spezialisierten KI-Plattformen – Ziel: Betriebskosten senken, Ausfallsicherheit erhöhen.

Europäische Alternative in Arbeit

Für den öffentlichen Sektor und kritische Infrastrukturen entwickeln Celonis und Deepset eine souveräne KI-Plattform. Sie soll als europäische Alternative zu außereuropäischen Lösungen dienen. Die Kooperation bündelt Prozessintelligenz mit spezialisierten KI-Agenten – mit Fokus auf Unabhängigkeit von einzelnen Software-Anbietern.

Die Botschaft ist klar: KI ist kein Hype mehr, sondern Realität. Doch der Weg vom Pilotprojekt zur industriellen Skalierung bleibt steinig. Wer ihn erfolgreich geht, muss nicht nur Technologie, sondern vor allem Menschen mitnehmen.

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