Die Mehrheit der Unternehmen stockt ihre KI-Investitionen auf – doch die wenigsten schaffen den Sprung vom Test zur echten Anwendung.
Aktuelle Studien zeigen ein alarmierendes Bild: Während 90 Prozent der Organisationen in Künstliche Intelligenz investieren wollen, scheitern 95 Prozent der generativen KI-Pilotprojekte an der Umsetzung in die Praxis. Der Grund liegt selten in der Technologie selbst, sondern in fehlender infrastruktureller und organisatorischer Reife.
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Systemische Schwächen blockieren den Fortschritt
Ein Bericht von Accenture vom 28. Mai 2026 offenbart die Kluft zwischen Ambition und Realität. Nur 21 Prozent der Unternehmen gestalten derzeit ihre Kernprozesse um, um KI überhaupt aufnehmen zu können. Die meisten scheitern an unzureichender Daten-Governance und nicht standardisierten Arbeitsabläufen.
Das bestätigt eine MIT-Studie, die ebenfalls am 28. Mai veröffentlicht wurde: 95 Prozent aller generativen KI-Pilotprojekte haben bislang keine messbare Rendite erzielt. Analysten sprechen von einer „Mikroproduktivitätsfalle“ – Unternehmen optimieren einzelne Aufgaben, ohne die notwendige Transformation von Rollen und Geschäftsmodellen anzugehen.
Wer es richtig macht, erntet Erfolge
Trotz der allgemeinen Schwierigkeiten zeigen einige Konzerne, wie es geht. Führungskräfte von Merck und Mastercard betonten Anfang der Woche, dass der Fokus auf der „Infrastruktur“ – also Daten- und Governance-Frameworks – der Schlüssel zum Erfolg war.
Merck setzt KI-Agenten ein, um die Wirkstoffforschung um etwa ein Drittel zu beschleunigen. Die Geschwindigkeit von Marketing-Compliance-Prüfungen konnte um 70 bis 80 Prozent gesteigert werden. Mastercard wiederum nutzt KI für Transaktions- und Streitfall-Workflows, warnt aber: Risikoanalyse und Kosten-Nutzen-Rechnung bleiben für die Skalierung unverzichtbar.
Beim SAP Sapphire Event am 27. Mai in Madrid berichteten weitere Unternehmen von Fortschritten. Ericsson hat 85.000 aktive Nutzer auf seiner Joule-Plattform. Prysmian steigerte die Produktionseffizienz durch KI um fünf bis sieben Prozent.
Marketingabteilungen hinken hinterher
Besonders deutlich zeigt sich die Lücke in den Marketingabteilungen. Laut einer Gartner-Studie vom 27. Mai sehen 70 Prozent der Chief Marketing Officers (CMOs) KI-Führung als ihr wichtigstes Ziel – doch nur 30 Prozent verfügen über die nötige Infrastruktur.
Die CMOs investieren im Schnitt 15,3 Prozent ihres Budgets in KI. Doch die Wahrnehmungskluft zur Geschäftsführung ist eklatant: Gerade einmal 15 Prozent der CEOs halten ihre CMOs für KI-affin. Und obwohl 65 Prozent der CMOs erwarten, dass KI ihre Rolle in den nächsten zwei Jahren grundlegend verändert, glauben nur 32 Prozent, dass sie dafür eigene neue Fähigkeiten benötigen.
Ein weiteres massives Problem bleibt die Datenqualität. Gartner prognostiziert, dass 2026 noch immer 63 Prozent der Organisationen keine KI-geeigneten Datenpraktiken haben werden. Aktuell werden 60 Prozent aller KI-Initiativen aufgegeben – weil die zugrundeliegenden Daten nicht „KI-ready“ sind oder eine gemeinsame taxonomische Sprache fehlt.
Angesichts drohender Strafen und komplexer Anforderungen ist eine fundierte Compliance-Strategie für den KI-Einsatz unerlässlich. Dieser kostenlose Praxis-Guide unterstützt Unternehmen dabei, die neuen gesetzlichen Vorgaben rechtzeitig und vollständig umzusetzen. Compliance-Experten warnen: Wer die KI-Verordnung ignoriert, riskiert empfindliche Strafen
Neue Werkzeuge sollen die Lücke schließen
Technologieanbieter reagieren auf die Engpässe mit neuen Lösungen. Siemens brachte am 28. Mai Simcenter PhysicsAI auf den Markt – ein Add-on, das KI-reduzierte Modelle nutzt und bestimmte Analysen im Vergleich zu herkömmlichen Methoden um das Tausendfache beschleunigt.
Lucid Software stellte am selben Tag eine neue Dokumentationsplattform vor, die die Unternehmensarchitektur zentralisiert. Ein „Process Agent“ liefert Kontext für KI-Entscheidungen, ein „Process Accelerator“ fungiert als sicheres Repository mit Versionskontrolle und Zugriffssteuerung. Ziel: Die 100 Millionen Nutzer des Unternehmens vom Experimentieren zu produktionsreifen Workflows zu führen.
Branchenexperten raten angesichts der anhaltenden Skepsis, sich zunächst auf Bereiche mit hohem Ertrag zu konzentrieren – etwa Vertrieb und Marketing – und dabei die menschliche Kontrolle zu behalten. Voraussetzung für den Erfolg: gründliche Datenbereinigung und Zugänglichkeit, bevor die breite Ausrollung beginnt.
