Immer mehr Unternehmen in Deutschland setzen auf Künstliche Intelligenz – doch die Erwartungen treffen nur selten auf die Realität. Laut einer aktuellen Studie des Beratungsunternehmens Slalom geben 62 Prozent der befragten deutschen Unternehmen an, in den letzten zwölf Monaten unzuverlässige oder verzerrte KI-Ergebnisse erlebt zu haben. Nur 5 Prozent berichten, dass KI ihre Erwartungen erfüllt oder übertroffen hat.
Verzerrte Ergebnisse, enttäuschte Erwartungen
Die Studie, die weltweit 2000 Personen befragte, davon 161 in Deutschland, offenbart ein breites Spektrum an Herausforderungen: 43 Prozent zweifeln an der erhofften Produktivitätssteigerung durch KI, 39 Prozent bemängeln eine schlechte Integration der Tools in bestehende Workflows. Ein Drittel fühlte sich schlecht geschult, ein Viertel sah sich durch KI sogar mit erhöhter Arbeitsbelastung konfrontiert. Die große Lücke zwischen dem Potenzial der Technologie und dem tatsächlichen Nutzen hat vor allem einen Grund: mangelnde Datenqualität. „Ohne saubere Datenbasis liefern auch die besten Algorithmen keine verlässlichen Resultate“, erklärt Dr. Stephan Theis, Managing Director Daten und KI bei Slalom Germany.
Gewinnen in der Plattform-Ökonomie
Erfolge meist nur bei Routinetätigkeiten
Positiv wird KI vor allem dann bewertet, wenn es um repetitive Aufgaben geht: 70 Prozent der Unternehmen konnten durch Automatisierung einfache Tätigkeiten effizienter gestalten. Doch darüber hinaus bleiben größere Durchbrüche aus: Nur 46 Prozent berichten von besserer Qualität der Ergebnisse, ein Drittel konnte neue Geschäftsmodelle entwickeln. Immerhin 25 Prozent sahen Fortschritte bei Arbeitsplanung und Teamarbeit. „Viele Unternehmen denken noch zu kleinteilig. Wer KI langfristig erfolgreich einsetzen will, muss Plattformen bauen, die Innovation auf breiter Basis ermöglichen“, sagt Andrei Svirida, Senior Director KI Engineering bei Slalom.
Agentische KI: Erste Schritte zur Autonomie
Agentische KI, also Systeme, die mit minimaler Aufsicht Aufgaben erledigen, wird in Deutschland bisher nur zurückhaltend eingesetzt – meist als Chatbot oder integriertes Feature in bestehenden Tools. Dennoch zeigen sich vielversprechende Ansätze: 54 Prozent der Nutzer geben an, dass sie durch KI-Agenten neue Lern- und Arbeitsweisen entwickeln konnten. 45 Prozent erleben einen stärkeren Fokus auf Ergebnisse. „Wer KI-Agenten als Kollegen begreift, kann sich auf strategisch wichtigere Tätigkeiten konzentrieren“, so Svirida.
Technik vor Prozessen: Ein strukturelles Problem
KI beeinflusst heute viele Unternehmensbereiche – vor allem in Logistik, Operations und Datenmanagement. Doch die Prozessanpassung hinkt hinterher: Während 63 Prozent ihre technischen Plattformen aktualisieren, passen nur 36 Prozent ihre Steuerungsprozesse oder Kennzahlen an. Dr. Theis sieht hier einen grundsätzlichen Fehler: „Technik allein bringt nichts. Die Prozesse müssen zuerst neu gedacht werden.“
Enablement bleibt hinter Möglichkeiten zurück
Auch bei der Mitarbeitereinbindung zeigen sich Defizite: Zwar stellen viele Unternehmen die Tools bereit (79 Prozent) und bieten Schulungen (71 Prozent), doch Coaching, Mentoring oder Zeit zum Experimentieren sind selten. Die Folge: KI wird oft nur als Recherche- oder Reportinghilfe genutzt, nicht als Treiber neuer Geschäftslogik. Nur ein Drittel nutzt komplexere Workflows oder systemübergreifende Automatisierung.
Dreiklang als Erfolgsfaktor
Was Unternehmen erfolgreicher macht, ist laut Studie der klare Rückhalt der Führungsebene (56 Prozent), kombiniert mit einer robusten Datenbasis (50 Prozent) und einer gezielten Talentförderung (40 Prozent). Skalierbare Technologien, agile Betriebsmodelle und eine echte Lernkultur runden den Dreiklang ab. Dr. Theis bringt es auf den Punkt: „Nachhaltiger Erfolg entsteht, wenn Datenstrategie, Technologie und Mitarbeiterentwicklung zusammenspielen.“
