Report · Oktober 2026

Gekauft ist nicht eingeführt

Mehr als die Hälfte der deutschen Unternehmen nutzt KI. Kaum eines holt etwas daraus. Warum das selten an der Technik liegt, und was die anders machen, bei denen es funktioniert.

Tobias Treppmann · 17. Oktober 2026 · 8 Minuten Lesezeit

Im September hat der Bitkom 603 Unternehmen gefragt, wie sie mit KI arbeiten. Die Schlagzeile war eine gute Nachricht: Erstmals setzt mehr als die Hälfte der Unternehmen KI ein.¹

Die interessantere Zahl stand ein paar Zeilen tiefer. Von den Unternehmen, die KI nutzen, sagt kein einziges, es schöpfe das Potenzial voll aus. Sechs von zehn sagen, sie schöpfen es überhaupt nicht aus.

Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst hat dafür einen Satz gefunden, der hängen bleibt:

„Wer nur eine Lizenz kauft, hat KI eingekauft, aber noch nichts verändert.“

Ralf Wintergerst, Präsident des Bitkom

Diese Lücke kenne ich aus meiner eigenen Arbeit. Ich wollte wissen, ob andere sie genauso erleben und was die tun, bei denen es klappt. Dafür habe ich die aktuellen Unternehmensbefragungen von Bitkom und TÜV-Verband gelesen und 187 Folgen aus drei deutschsprachigen Podcasts ausgewertet, in denen KI-Verantwortliche, Geschäftsführer und Berater aus ihrer Praxis erzählen. Die Studien zeigen, wie verbreitet das Problem ist. Die Gespräche zeigen, wie es im Alltag aussieht.

Fünf Beobachtungen ziehen sich durch.

Eine Lizenz ist noch keine Einführung

Andere Erhebungen zeigen dasselbe Bild aus einem anderen Winkel. Laut TÜV-Verband nutzen 56 Prozent der Unternehmen generative KI im Arbeitsalltag. Ihre Beschäftigten darin geschult haben 27 Prozent.²

Wo das Unternehmen keinen Weg anbietet, suchen sich die Leute ihren eigenen. In gut vier von zehn Unternehmen nutzen Beschäftigte private KI-Zugänge, oder die Geschäftsführung geht davon aus. Regeln dafür hat nur knapp ein Viertel.³

In den Podcasts klingt das weniger diplomatisch. In einer Folge des Venture AI Podcasts mit den beiden Gründern von Ideastream.io fällt über Unternehmen, die KI angeblich eingeführt haben, dieser Satz:

„Gar nichts haben die eingeführt. Die haben Lizenzen gekauft.“

Venture AI Podcast, #1259

Eine Lizenz löst kein Problem. Sie eröffnet eine Möglichkeit. Ob daraus Nutzen wird, entscheidet sich in der Arbeit, in der sie landet.

Erst der Prozess, dann das Werkzeug

Wie groß der Abstand zwischen Werkzeug und Wirkung ist, zeigt ein Blick darauf, wofür KI-Anwender tatsächlich Geld ausgeben. Die großen Posten sind Infrastruktur, die Aufbereitung von Daten und die Anbindung an bestehende Systeme. Lizenzen nennt nur jedes fünfte Unternehmen.¹ Das Werkzeug ist der günstige Teil.

Die Hosts von KI & Tonic, einem Podcast mit Praxistipps für den Mittelstand, beschreiben die richtige Reihenfolge als Pyramide:

„Ganz unten haben wir die Standardisierung, eins oben drüber haben wir die Prozessgestaltung, dann kommt die Digitalisierung und erst dann reden wir über KI.“

KI & Tonic, #29

Man könnte daraus schließen, dass erst alles aufgeräumt sein muss, bevor KI ein Thema wird. So meinen es dieselben Hosts aber nicht. Ein halbes Jahr später sagen sie: „Traut euch in den KI-Markt rein.“

Die Beispiele, die in den Gesprächen funktionieren, beginnen nicht mit einem großen Aufräumprojekt. Sie beginnen mit einem einzigen Prozess, der klar genug ist, um ihn umzubauen. Florian Grunwald, IT-Direktor beim Mittelständler Lauda mit 630 Beschäftigten, rechnet im AI FIRST Podcast aus den KI-Projekten seines Hauses mit einer Einsparung von „1,62 Millionen Euro jährlich nach Abzug der Kosten“.

Irgendjemand muss es verantworten

Eine Folge des Venture AI Podcasts heißt „KI scheitert selten am Modell, fast immer an der Organisation“. Der Titel könnte über vielen Gesprächen stehen. Früher oder später landen sie bei derselben Frage: Wer ist eigentlich zuständig?

Für den Mittelstand fällt die Antwort nüchterner aus, als man erwarten würde. Tobias Zwingmann, Managing Partner von RAPYD AI, rät im AI FIRST Podcast:

„Unternehmen, die … im Mittelstandsumfeld sind, würde ich immer empfehlen, dass man zumindest irgendwie eine Koordinationsstelle hat, die so ein bisschen Überblick behält … Aber man muss jetzt nicht irgendwie drei Data Scientists einstellen.“

Tobias Zwingmann im AI FIRST Podcast

Gemeint ist keine neue Abteilung, sondern eine Person mit Mandat. Jemand, der Prioritäten setzt, den ersten Prozess durchzieht und berichtet, was er gebracht hat. Ob diese Person aus dem eigenen Haus kommt, auf Zeit dazukommt oder neu eingestellt wird, ist zweitrangig. Wichtig ist, dass es sie gibt.

Menschen mitnehmen

Die größte Hürde benennen die Unternehmen selbst. 42 Prozent der KI-Anwender sagen, ihren Beschäftigten fehle die Akzeptanz. Zwei Drittel halten die KI-Kompetenz ihrer Leute für gering. Die naheliegende Antwort ist eine Schulung, und 70 Prozent bieten inzwischen eine an.¹

In den Gesprächen zeigt sich etwas, das diese Zahlen nicht abbilden. Wo Einführungen gelingen, haben die Leute KI an ihrer eigenen Aufgabe erlebt, mit jemandem an ihrer Seite. Immer wieder ist von internen Botschaftern die Rede und von kleinen Pilotgruppen, die ein Werkzeug zuerst an echter Arbeit ausprobieren. Aram Azimi, Innovation Manager beim Personaldienstleister IKA Hofmann, empfiehlt im AI FIRST Podcast, eine solche Gruppe bewusst gemischt zusammenzustellen, aus der Zentrale und aus den Niederlassungen, und sie klein zu halten: „vielleicht so 20 Leute“.

Gemessen wird zu spät oder gar nicht

Bleibt die Frage, ob sich das alles lohnt. 45 Prozent der KI-Anwender sehen einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg.¹ Mehr als die Hälfte sieht ihn also nicht, oder misst ihn nicht.

In den Podcasts fällt auf, wie unterschiedlich darüber gesprochen wird. In den Folgen mit Konzernen geht es ungefähr in jeder zweiten darum, wie man den Nutzen misst. In den Folgen mit Mittelständlern und kleineren Unternehmen ist es etwa jede dritte. Das ist eine grobe Auszählung und keine Statistik, aber die Richtung ist deutlich. Und wo gemessen wird, wird es sofort konkret: Zeit pro Vorgang, Anteil der Leute, die KI täglich nutzen, eingesparte Kosten.

Was daraus folgt

Wenn Sie KI-Lizenzen bezahlt haben und wenig passiert, liegt das selten an der Technik. Aus den Zahlen und den Gesprächen ergibt sich eine einfache Reihenfolge:

1. Einen Prozess wählenKeine Strategie, sondern einen Ablauf, der häufig vorkommt, Zeit kostet und klar genug ist, um ihn umzubauen.
2. Eine Person verantwortlich machenMit Mandat und Zeit. Intern, auf Zeit oder fest eingestellt.
3. Am eigenen Fall befähigenDie Leute probieren KI an ihrer Arbeit aus, mit Begleitung statt nur im Schulungsraum.
4. Vorher festlegen, was zähltZeit pro Vorgang, Nutzung, Kosten. Gemessen vor dem Start und danach.
5. Nach 90 Tagen: Ergebnis prüfen, dann den nächsten Prozess angehen.

KI einzuführen ist Arbeit mit Menschen, nicht mit Lizenzen.

Tobias Treppmann bringt KI in die Arbeit von Unternehmen, und zwar so, dass die Leute sie auch nutzen. Er kommt aus der Produkt- und Designführung, unter anderem bei Bibel TV, ChurchDesk und Ninox, und baut die Systeme, die er einführt, selbst mit. Mehr über seine Arbeit