Überzeugt, aber ohne Messung: Wie Geschäftsführer im Mittelstand auf KI blicken

Merkmal	Ausprägung
Zielgruppe	Geschäftsführer (GF) mittelständischer Unternehmen im DACH-Raum
n	50 (modelliert)
Unternehmensgröße	250 bis 2.000 Mitarbeiter
Erhebungslogik	Redaktionell modellierte Verteilungen, kalibriert an publizierten Primärstudien
Stand	Juli 2026

Dieses Lagebild ist eine redaktionell modellierte Erhebung: Die
Verteilungen sind keine eigene Feldarbeit, sondern an publizierten
Primärstudien kalibrierte, typisierte Ergebnisbilder (Kalibrierungs-
Anhang und Quellen am Ende). Sie zeigen, was eine solche Befragung
nach heutiger Studienlage plausibel ergäbe.

Kernbefunde

1. Verbreitung ohne Wirkungsnachweis. 60 Prozent der modellierten Geschäftsführer berichten produktive KI-Anwendungen oder laufende Piloten. Einen klar messbaren Ergebnisbeitrag sehen nur 10 Prozent. Weitere 22 Prozent vermuten einen Nutzen, ohne ihn je gemessen zu haben. Die Lücke zwischen Aktivität und belegter Wirkung ist der zentrale Befund dieses Lagebilds.

2. Das Perspektiv-Gefälle ist messbar. Geschäftsführer sind optimistischer als ihre IT-Verantwortlichen: 22 Prozent erwarten eine Amortisation in unter zwölf Monaten, 28 Prozent rechnen binnen eines Jahres mit deutlichem, messbarem Fortschritt. Realstudien wie Deloitte 2026 und MIT NANDA 2025 stützen deutlich vorsichtigere Erwartungen.

3. Schatten-KI wird massiv unterschätzt. 60 Prozent der Geschäftsführer schätzen, dass höchstens ein Viertel ihrer Beschäftigten private KI-Konten für Arbeitsaufgaben nutzt. Der Work Trend Index 2024 misst unter Wissensarbeitern rund 75 Prozent Nutzung, davon 78 Prozent mit eigenen Werkzeugen. Die Führungsebene sieht nur einen Bruchteil der realen Nutzung.

4. Das Anbieter-Vertrauen ist beschädigt. 44 Prozent halten Anbieterversprechen für überwiegend überzogen, nur 8 Prozent für überwiegend verlässlich. Am meisten vertrauen Geschäftsführer der eigenen IT-Leitung (28 Prozent) und anderen Geschäftsführern im Netzwerk (26 Prozent). Anbieter landen mit 6 Prozent auf dem letzten Platz.

5. Haftung ist die Sorge Nummer eins. 62 Prozent nennen Haftung bei KI-Fehlern als große Sorge, 58 Prozent den Datenschutz. Zugleich fühlen sich nur 12 Prozent zu Haftungsfragen ausreichend informiert. 30 Prozent haben Vorhaben wegen des EU AI Act verzögert.

6. Investiert wird trotz Enttäuschung. 66 Prozent planen höhere KI-Ausgaben in den kommenden zwölf Monaten, obwohl 44 Prozent leicht oder deutlich enttäuscht sind und 26 Prozent bereits mindestens ein Projekt beendet haben. Die Investitionslogik folgt dem Wettbewerbsdruck, nicht der eigenen Messung.

7. KI ist Chefsache geworden, aber ohne Fundament. 32 Prozent der Geschäftsführer haben das Thema selbst angestoßen, mehr als jede andere Rolle. Zugleich fühlen sich 52 Prozent für KI-Entscheidungen eher schlecht oder schlecht informiert. Der häufigste Wissensweg bleibt die Wirtschaftspresse, nicht die eigene Datenlage.

Frage 1: Wo steht Ihr Unternehmen heute beim KI-Einsatz?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Produktiv in mehreren Bereichen	12 %
2	Produktiv in einem Bereich	18 %
3	Pilot- oder Testphase	30 %
4	Konkrete Planung, noch kein Start	24 %
5	Derzeit kein Thema	16 %

60 Prozent der modellierten Geschäftsführer berichten mindestens einen Piloten. Das liegt über dem Bitkom-Durchschnitt von 36 Prozent, weil dort Unternehmen ab 20 Beschäftigten zählen. Im Segment 250 bis 2.000 Mitarbeiter liegt die Quote nach KfW Research 2026 und DMB/Salesforce 2026 deutlich höher. Produktiv im engeren Sinn arbeiten nur 30 Prozent.

Frage 2: Wer hat das KI-Thema in Ihrem Haus angestoßen?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ich selbst als Geschäftsführer	32 %
2	IT-Leitung oder CIO	22 %
3	Fachbereiche	14 %
4	Externe Impulse (Verband, Medien, Wettbewerbsbeobachtung)	14 %
5	Beirat oder Gesellschafter	10 %
6	Kunden	8 %

Der häufigste Anstoß kommt aus der Geschäftsführung selbst. Das passt zur KPMG-Befragung 2025, nach der 91 Prozent der Entscheider KI als geschäftskritisch einstufen. Auffällig ist der geringe Anteil der Kunden als Auslöser. KI wird bisher als interne Effizienzfrage behandelt, nicht als Marktanforderung.

Frage 3: Was waren die stärksten Auslöser für Ihre erste KI-Investition? (Mehrfachnennung)

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Effizienz- und Kostendruck	56 %
2	Sichtbare KI-Aktivität von Wettbewerbern	42 %
3	Fachkräftemangel abfedern	38 %
4	Eigene Überzeugung	34 %
5	Anforderungen von Kunden	24 %
6	Berichte in Medien und Verbänden	22 %
7	Druck aus Beirat oder Gesellschafterkreis	18 %

Effizienz dominiert als Motiv, wie auch im KI-Index Mittelstand 2026 (54,4 Prozent Effizienzsteigerung als häufigster Grund). Bemerkenswert ist der zweite Platz: Fast jeder zweite Geschäftsführer reagiert auf sichtbare Aktivität der Konkurrenz. Ein erheblicher Teil der Investitionslogik ist damit reaktiv.

Frage 4: Wie hoch ist Ihr KI-Budget für die kommenden zwölf Monate (extern und intern)?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Unter 50.000 Euro	18 %
2	50.000 bis 150.000 Euro	24 %
3	150.000 bis 500.000 Euro	20 %
4	Über 500.000 Euro	8 %
5	Kein festes KI-Budget	30 %

Fast jedes dritte Haus arbeitet ohne festes KI-Budget, obwohl 60 Prozent bereits Vorhaben laufen haben. Das deckt sich mit Deloitte 2026: Fast drei Viertel der deutschen Unternehmen geben höchstens 20 Prozent ihres Technologiebudgets für KI aus. Budgetdisziplin und Aktivitätsniveau fallen auseinander.

Frage 5: Woher stammt das KI-Budget überwiegend?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Digital- oder Innovationsbudget	24 %
2	IT-Budget	20 %
3	Sonderbudget der Geschäftsführung	14 %
4	Budgets der Fachbereiche	8 %
5	Fördermittel als relevanter Anteil	4 %
6	Kein festes KI-Budget vorhanden	30 %

Wo ein Budget existiert, liegt es meist in Digital- oder IT-Töpfen. Ein eigenes Sonderbudget der Geschäftsführung bleibt die Ausnahme. Das spiegelt den Deloitte-Befund 2026, dass nur 2 Prozent der deutschen Unternehmen die KI-Verantwortung auf CEO-Ebene verankern. Die Finanzierung folgt der organisatorischen Zuordnung.

Frage 6: Wie werden sich Ihre KI-Ausgaben in den kommenden zwölf Monaten entwickeln?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Deutlich höher	24 %
2	Etwas höher	42 %
3	Gleichbleibend	22 %
4	Niedriger	4 %
5	Noch offen	8 %

66 Prozent planen steigende Ausgaben. KPMG 2025 misst in einer KI-affineren Stichprobe 82 Prozent Steigerungsabsicht, Bitkom 2025 im breiten Schnitt 29 Prozent. Der modellierte Wert liegt dazwischen, passend zum Segment. Kürzungen bleiben mit 4 Prozent selten, auch bei enttäuschten Häusern.

Frage 7: Was wurde Ihnen bei Ihrer wichtigsten KI-Investition in Aussicht gestellt? (Mehrfachnennung)

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Deutliche Zeitersparnis	72 %
2	Kostensenkung	58 %
3	Einfache Einführung ohne großen internen Aufwand	48 %
4	Amortisation innerhalb eines Jahres	44 %
5	Vorsprung vor dem Wettbewerb	40 %
6	Entlastung beim Fachkräftemangel	30 %

Zeitersparnis ist das Standardversprechen der Anbieter- und Beraterseite. Fast jeder zweite Geschäftsführer hat eine Amortisationszusage binnen eines Jahres gehört. Gemessen an der Studienlage zur tatsächlichen Wirkung (MIT NANDA 2025) ist diese Zusage in den meisten Fällen nicht haltbar.

Frage 8: Wie viel des Versprochenen ist bei Ihrem wichtigsten Vorhaben messbar eingetreten?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Im Wesentlichen alles	4 %
2	Der größere Teil	12 %
3	Der kleinere Teil	26 %
4	Kaum etwas	16 %
5	Kein Vorhaben weit genug für eine Bewertung	42 %

Nur 16 Prozent sehen das Versprochene ganz oder überwiegend eingelöst. Bei 42 Prozent ist noch kein Vorhaben bewertbar, was die Aussagen der übrigen umso wichtiger macht. Die Verteilung folgt dem MIT-NANDA-Befund 2025, wonach 95 Prozent der Organisationen keinen messbaren Gewinnbeitrag aus generativer KI erzielen.

Frage 9: Liefert mindestens ein KI-Vorhaben einen messbaren Ergebnisbeitrag?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, klar messbar	10 %
2	Vermutlich ja, aber nicht sauber gemessen	22 %
3	Nein, bisher nicht	28 %
4	Wir haben noch kein Vorhaben gestartet	40 %

Bezogen auf die Häuser mit gestarteten Vorhaben sehen rund 17 Prozent einen klar messbaren Beitrag. Das liegt im Korridor von McKinsey 2025: 39 Prozent berichten irgendeine EBIT-Wirkung, meist unter 5 Prozent des EBIT. Typisch für die GF-Perspektive ist die zweite Zeile. Mehr als jeder fünfte glaubt an einen Nutzen, den niemand gemessen hat.

Frage 10: Wie fällt Ihr Urteil gemessen an den ursprünglichen Erwartungen aus?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Erwartungen übertroffen	4 %
2	Erwartungen erfüllt	10 %
3	Leichte Enttäuschung	24 %
4	Deutliche Enttäuschung	20 %
5	Zu früh für ein Urteil oder keine Vorhaben	42 %

Unter den Geschäftsführern mit bewertbaren Vorhaben überwiegt die Enttäuschung deutlich. Nur 14 Prozent aller Befragten sehen die Erwartungen erfüllt oder übertroffen. Das ist die direkte Folge der Versprechen aus Frage 7. Wer eine Amortisation binnen eines Jahres erwartet hat, wird an der Studienlage gemessen fast zwangsläufig enttäuscht.

Frage 11: Wurde in Ihrem Haus bereits ein KI-Projekt abgebrochen?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, mindestens ein Projekt beendet	26 %
2	Nein	34 %
3	Noch keine Projekte gestartet	40 %

Bezogen auf die Häuser mit gestarteten Projekten liegt die Abbruchquote bei rund 43 Prozent. Das passt zu Gartner 2024 (mindestens 30 Prozent Abbruch nach Proof of Concept) und S&P Global 2025 (42 Prozent der Unternehmen haben die Mehrheit ihrer KI-Initiativen aufgegeben). Ein Abbruch ist damit statistisch der Normalfall, kein Betriebsunfall.

Frage 12: Welche Amortisationszeit erwarten Sie für Ihre laufenden KI-Investitionen?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Unter zwölf Monaten	22 %
2	Zwölf bis 24 Monate	30 %
3	Zwei bis drei Jahre	14 %
4	Länger als drei Jahre	6 %
5	Keine Erwartung formuliert oder keine Investition	28 %

Mehr als jeder fünfte Geschäftsführer erwartet eine Amortisation in unter einem Jahr. Deloitte 2026 misst real: 27 Prozent der deutschen Betriebe amortisieren typische KI-Ausgaben in ein bis zwei Jahren, schneller kaum jemand. Hier zeigt sich das dokumentierte Perspektiv-Gefälle. Die Geschäftsführung rechnet kürzer, als die Empirie hergibt.

Frage 13: Wem vertrauen Sie bei KI-Entscheidungen am meisten?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Eigene IT-Leitung	28 %
2	Andere Geschäftsführer im eigenen Netzwerk	26 %
3	Externe Berater	16 %
4	Niemandem in vollem Umfang	14 %
5	Verband oder Kammer	10 %
6	Anbieter	6 %

Vertrauen ist Nähe: eigene IT und das persönliche Unternehmernetzwerk führen. Anbieter stehen am Ende der Skala, was Frage 14 erklärt. Beachtlich sind die 14 Prozent, die niemandem in vollem Umfang vertrauen. Für ein Thema mit Haftungsrelevanz ist das eine unbequeme Ausgangslage.

Frage 14: Wie bewerten Sie die Verlässlichkeit von Anbieterversprechen zu KI?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Überwiegend verlässlich	8 %
2	Teils verlässlich, teils überzogen	40 %
3	Überwiegend überzogen	44 %
4	Kann ich nicht beurteilen	8 %

44 Prozent halten Anbieterversprechen für überwiegend überzogen. Das ist konsistent mit den Fragen 7 und 8: Wo Zeitersparnis und schnelle Amortisation zugesagt wurden, kam messbar wenig an. MIT NANDA 2025 dokumentiert dieselbe Ernüchterung auf Nutzerseite gegenüber Anbieterwerkzeugen.

Frage 15: Welche Sorgen beschäftigen Sie beim KI-Einsatz am stärksten? (Mehrfachnennung)

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Haftung bei KI-Fehlern	62 %
2	Datenschutz	58 %
3	Fehler gegenüber Kunden und Reputationsschäden	46 %
4	Pflichten aus dem EU AI Act	44 %
5	Abhängigkeit von einzelnen Anbietern	38 %
6	Laufende Kosten	30 %
7	Ablehnung in der Belegschaft	26 %

Haftung führt die Sorgenliste an, noch vor dem Datenschutz. Die Lünendonk-Studie 2024 misst passend dazu bei 71 Prozent der Unternehmen rechtliche Bedenken wegen fehlerhafter KI-Ergebnisse. Auffällig: Die laufenden Kosten rangieren weit hinten. Geld ist nicht die Bremse, Rechtsunsicherheit schon.

Frage 16: Fühlen Sie sich zu Haftungsfragen rund um KI ausreichend informiert?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, ausreichend	12 %
2	Teilweise	42 %
3	Nein	40 %
4	Damit noch nicht befasst	6 %

Die größte Sorge trifft auf den geringsten Wissensstand. Nur 12 Prozent fühlen sich zu Haftungsfragen ausreichend informiert, obwohl 62 Prozent genau davor am meisten Sorge haben. Diese Schere erklärt einen Teil der Verzögerungen aus Frage 17. Wer sein Risiko nicht einschätzen kann, wartet ab.

Frage 17: Hat der EU AI Act Ihre KI-Pläne bisher verändert?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, Vorhaben verzögert	30 %
2	Ja, Anwendungsfälle angepasst	16 %
3	Bisher kein Einfluss	36 %
4	Noch nicht geprüft	18 %

Fast jeder zweite Geschäftsführer hat wegen der Verordnung verzögert oder angepasst. Lünendonk 2024 misst mit 31 Prozent zurückgestellten Aktivitäten einen fast identischen Verzögerungswert. Die 18 Prozent ohne Prüfung sind das eigentliche Risiko: Betreiberpflichten gelten unabhängig davon, ob man sie kennt.

Frage 18: Wie schätzen Sie die Stimmung Ihrer Belegschaft gegenüber KI ein?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Überwiegend offen	34 %
2	Gemischt	40 %
3	Überwiegend skeptisch	20 %
4	Kann ich nicht einschätzen	6 %

Die Geschäftsführung nimmt die Belegschaft mehrheitlich als offen bis gemischt wahr. Der Work Trend Index 2024 legt nahe, dass die reale Nutzung der Beschäftigten weit über dem liegt, was Führungskräfte vermuten. Die wahrgenommene Skepsis dürfte teils Schweigen sein: Beschäftigte verbergen ihre Nutzung eher, als sie abzulehnen.

Frage 19: Gibt es zu KI bereits Gespräche oder Regelungen mit dem Betriebsrat?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, Vereinbarung geschlossen	16 %
2	Gespräche laufen	26 %
3	Noch keine Gespräche	46 %
4	Kein Betriebsrat vorhanden	12 %

In fast der Hälfte der Häuser mit Betriebsrat hat das Gespräch noch nicht begonnen. Das ist riskant, weil KI-Systeme mit Verhaltens- oder Leistungsbezug mitbestimmungspflichtig sein können. Wer erst bei der Einführung mit dem Gremium spricht, verliert Zeit im Projekt statt davor.

Frage 20: Welche Rolle spielt der Fachkräftemangel in Ihrer KI-Begründung?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Zentraler Treiber	28 %
2	Ein Faktor unter mehreren	44 %
3	Kaum relevant	22 %
4	KI verschärft unser Personalthema eher	6 %

Für fast drei Viertel gehört der Fachkräftemangel zur Begründung der KI-Investitionen. Das deckt sich mit der Erwartung aus Frage 7, wo 30 Prozent eine Entlastung versprochen bekamen. Eine Minderheit macht die Gegenerfahrung: KI-Projekte binden knappe Spezialisten, statt sie zu ersetzen.

Frage 21: Wie viele Ihrer Beschäftigten nutzen nach Ihrer Schätzung private KI-Konten für Arbeitsaufgaben?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Weniger als jeder zehnte Beschäftigte	26 %
2	Etwa jeder Zehnte bis jeder Vierte	34 %
3	Etwa jeder Vierte bis jeder Zweite	24 %
4	Mehr als die Hälfte	10 %
5	Kann ich nicht schätzen	6 %

60 Prozent der Geschäftsführer schätzen die private Nutzung auf höchstens ein Viertel der Belegschaft. Der Work Trend Index 2024 misst dagegen 75 Prozent Nutzung unter Wissensarbeitern, 78 Prozent davon mit eigenen Werkzeugen. Die Diskrepanz ist der deutlichste Einzelbefund dieses Lagebilds. Die Führungsebene unterschätzt die Schatten-KI im eigenen Haus um ein Mehrfaches.

Frage 22: Gibt es eine verbindliche Regel zur Nutzung privater KI-Konten am Arbeitsplatz?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, schriftliche Regelung	24 %
2	Informelle Absprache	26 %
3	Keine Regelung	44 %
4	Weiß ich nicht	6 %

Nur ein Viertel der Häuser hat die private Nutzung schriftlich geregelt. Kombiniert mit der Unterschätzung aus Frage 21 entsteht eine offene Flanke: hohe reale Nutzung, kaum Regeln, kein Überblick. Datenschutzvorfälle entstehen in dieser Lücke, nicht in den offiziellen Projekten.

Frage 23: Nutzen Sie selbst KI-Werkzeuge wie ChatGPT?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Täglich	18 %
2	Mehrmals pro Woche	24 %
3	Gelegentlich	32 %
4	Selten	16 %
5	Nie	10 %

Drei Viertel der Geschäftsführer nutzen KI zumindest gelegentlich selbst. Das liegt nahe an der Bevölkerungsquote von 67 Prozent aus der Bitkom-Studie 2025. Regelmäßige Nutzer sind mit 42 Prozent aber die Minderheit. Das eigene Erfahrungswissen bleibt bei vielen anekdotisch.

Frage 24: Wofür nutzen Sie KI persönlich? (Mehrfachnennung)

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Texte und E-Mails	54 %
2	Recherche und Zusammenfassungen	48 %
3	Übersetzungen	30 %
4	Vorbereitung von Entscheidungen	22 %
5	Keine persönliche Nutzung	26 %

Die persönliche Nutzung bleibt bei Text und Recherche, also bei Aufgaben mit geringem Risiko. Nur gut jeder fünfte nutzt KI zur Entscheidungsvorbereitung, dem eigentlichen Kern der GF-Rolle. Die 26 Prozent ohne persönliche Nutzung decken sich mit den Kategorien selten und nie aus Frage 23.

Frage 25: Fühlen Sie sich für KI-Entscheidungen insgesamt ausreichend informiert?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, gut informiert	18 %
2	Eher ja	30 %
3	Eher nein	38 %
4	Nein	14 %

52 Prozent fühlen sich eher schlecht oder schlecht informiert. Die Sopra-Steria-Befragung mit dem F.A.Z.-Institut (2024) passt dazu: Zwei Drittel der Führungskräfte erwarten, dass Entscheider ohne KI-Verständnis mittelfristig aus der Leitungsebene verdrängt werden. Die Kompetenzlücke ist der Führungsebene also bewusst.

Frage 26: Woher beziehen Sie Ihr KI-Wissen hauptsächlich? (Mehrfachnennung)

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Wirtschafts- und Fachmedien	58 %
2	Austausch mit anderen Unternehmern	52 %
3	Eigene IT	44 %
4	Eigene Nutzung	40 %
5	Verbände und Kammern	36 %
6	Externe Berater	30 %
7	Soziale Netzwerke	28 %

Presse und Unternehmernetzwerk sind die wichtigsten Quellen, nicht die eigene Organisation. Das erklärt die Anfälligkeit für Erwartungszyklen: Wer sein Bild aus Schlagzeilen bezieht, überträgt fremde Erfolgsmeldungen auf das eigene Haus. Die eigene Datenlage spielt als Wissensquelle kaum eine Rolle.

Frage 27: Wie ist Ihre Grundhaltung bei der Beschaffung von KI-Lösungen?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Überwiegend kaufen (Standardlösungen)	46 %
2	Mischmodell aus Kauf und Eigenentwicklung	32 %
3	Überwiegend selbst entwickeln	8 %
4	Noch keine Linie	14 %

Der Mittelstand kauft. Eigenentwicklung bleibt mit 8 Prozent die Ausnahme, was bei knappen Entwicklerkapazitäten rational ist. Die Kaufneigung kollidiert allerdings mit dem geringen Anbieter-Vertrauen aus Frage 14. Man kauft bei Partnern, deren Versprechen man für überzogen hält.

Frage 28: Wie stark ist der Druck aus Beirat oder Gesellschafterkreis beim Thema KI?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Deutlicher Druck	16 %
2	Gelegentliche Nachfragen	42 %
3	Dort kein Thema	34 %
4	Kein Beirat und keine externen Gesellschafter	8 %

In den meisten Häusern fragt der Gesellschafterkreis nach, ohne zu drängen. Deutlicher Druck bleibt mit 16 Prozent die Ausnahme, ist aber dort ein realer Investitionstreiber (Frage 3). Wo Beiräte KI auf die Agenda setzen, verschiebt sich die Begründungslast: Der Geschäftsführer muss erklären, warum nichts passiert.

Frage 29: Was erwarten Sie vom KI-Einsatz Ihres Unternehmens in den kommenden zwölf Monaten?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Deutlicher Fortschritt mit messbarem Nutzen	28 %
2	Langsamer Fortschritt	44 %
3	Stillstand	16 %
4	Rückbau einzelner Vorhaben	6 %
5	Keine Einschätzung	6 %

28 Prozent erwarten binnen eines Jahres deutlichen, messbaren Nutzen. Heute erreichen ihn 10 Prozent (Frage 9). Diese Erwartung liegt damit fast beim Dreifachen des aktuellen Werts. Genau dieses Muster beschreibt die Studienlage als GF-Optimismus, der in IT-nahen Rollen deutlich schwächer ausfällt.

Frage 30: Welche Investitionsfelder planen Sie für die kommenden zwölf Monate? (Mehrfachnennung)

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Verwaltungs- und Büroprozesse	56 %
2	Wissensmanagement und Dokumente	44 %
3	Vertrieb und Angebotserstellung	42 %
4	Schulung der Belegschaft	40 %
5	Kundenservice	38 %
6	Produktion und Qualität	30 %
7	Externe Begleitung	24 %
8	Keine neuen Investitionen geplant	12 %

Investiert wird zuerst dort, wo Textarbeit anfällt: Verwaltung, Dokumente, Vertrieb. Die Schulung der Belegschaft steht mit 40 Prozent weit oben, passend zum Deloitte-Befund 2025, dass 46 Prozent der deutschen Unternehmen Weiterbildungsprogramme planen. Produktion und Qualität folgen erst danach, obwohl dort die größten Hebel des industriellen Mittelstands liegen.

Kalibrierung und Konsistenz

Kernwert dieses Lagebilds	Stützende Realstudie
60 % nutzen oder erproben KI (Frage 1)	Bitkom (2025): 36 % ab 20 Beschäftigten; KfW Research (2026): 36 % ab 50 Beschäftigten; DMB/Salesforce (2026): 51,2 % nutzen oder testen. Das Segment 250 bis 2.000 Mitarbeiter liegt in allen drei Quellen über dem Durchschnitt.
10 % klar messbarer Ergebnisbeitrag, 22 % ungeprüfte Vermutung (Frage 9)	MIT NANDA (2025): 95 % ohne messbaren Gewinnbeitrag; McKinsey (2025): 39 % berichten EBIT-Wirkung, meist unter 5 % des EBIT.
43 % Abbruchquote unter Häusern mit Projekten (Frage 11)	Gartner (2024): mindestens 30 % Abbruch nach Proof of Concept; S&P Global Market Intelligence (2025): 42 % gaben die Mehrheit ihrer Initiativen auf.
GF-Schätzung der Schatten-KI weit unter Realwert (Frage 21)	Microsoft/LinkedIn Work Trend Index (2024): 75 % der Wissensarbeiter nutzen generative KI, 78 % davon mit eigenen Werkzeugen, 52 % verbergen die Nutzung.
66 % planen höhere Ausgaben (Frage 6)	KPMG (2025): 82 % planen höhere Investitionen; Bitkom (2025): 29 % im breiten Unternehmensschnitt. Modellierter Wert dazwischen.
22 % erwarten Amortisation unter zwölf Monaten (Frage 12)	Deloitte (2026): real amortisieren 27 % in ein bis zwei Jahren; kürzere Zeiträume sind empirisch selten. Überschuss als dokumentierter GF-Optimismus modelliert.
62 % Haftungssorge, 12 % informiert (Fragen 15, 16)	Lünendonk (2024): 71 % rechtliche Bedenken wegen fehlerhafter KI-Ergebnisse.
30 % Verzögerung durch EU AI Act (Frage 17)	Lünendonk (2024): 31 % stellen Aktivitäten bis zur Konkretisierung zurück.
52 % fühlen sich unzureichend informiert (Frage 25)	Sopra Steria/F.A.Z.-Institut (2024): zwei Drittel erwarten Verdrängung von Entscheidern ohne KI-Verständnis; Deloitte (2026): nur 2 % verankern KI auf CEO-Ebene.
Perspektiv-Gefälle GF vs. IT (Fragen 9, 12, 29)	Microsoft/LinkedIn (2024): Führungskräfte über- und unterschätzen Nutzung und Nutzen systematisch anders als Beschäftigte; Deloitte (2026) und MIT NANDA (2025) stützen vorsichtigere IT-Einschätzungen.

Konsistenzregeln dieses Lagebilds: Alle Anteile sind Vielfache von 2 Prozent (n=50). Die 40 % ohne gestartete Vorhaben sind über die Fragen 9, 11 und näherungsweise 8, 10 und 12 konsistent gehalten. Die 26 % ohne persönliche Nutzung (Frage 24) entsprechen den Kategorien selten und nie aus Frage 23. Die 30 % ohne festes Budget sind in den Fragen 4 und 5 identisch.

Quellen

1. Bitkom Research (2025): Künstliche Intelligenz 2025. Repräsentative Befragung von 604 Unternehmen ab 20 Beschäftigten. https://bitkom-research.de/studien/kuenstliche-intelligenz-2025
2. KfW Research (2026): Fokus Volkswirtschaft Nr. 533, Einsatz von Künstlicher Intelligenz im Mittelstand. Sonderauswertung des KfW-Mittelstandspanels. https://www.kfw.de/PDF/Download-Center/Konzernthemen/Research/PDF-Dokumente-Fokus-Volkswirtschaft/Fokus-2026/Fokus-Nr.-533-Februar-2026-KI-Mittelstand.pdf
3. Deutscher Mittelstands-Bund / Salesforce (2026): KI-Index Mittelstand 2026. Befragung von rund 700 mittelständischen Unternehmen, November 2025. https://www.salesforce.com/de/news/press-releases/2026/03/12/ki-index-mittelstand-2026/
4. McKinsey & Company (2025): The State of AI, Global Survey 2025. 1.993 Teilnehmer aus 105 Ländern. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
5. KPMG (2025): Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025. 653 Entscheider aus 18 Branchen. https://kpmg.com/de/de/themen/digital-transformation/kuenstliche-intelligenz/studie-generative-ki-in-der-deutschen-wirtschaft-2025.html
6. MIT NANDA (2025): The GenAI Divide, State of AI in Business 2025. https://mlq.ai/media/quarterly_decks/v0.1_State_of_AI_in_Business_2025_Report.pdf
7. Gartner (2024): Pressemitteilung, 30 % der GenAI-Projekte werden nach Proof of Concept aufgegeben. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2024-07-29-gartner-predicts-30-percent-of-generative-ai-projects-will-be-abandoned-after-proof-of-concept-by-end-of-2025
8. S&P Global Market Intelligence (2025): Voice of the Enterprise, AI & Machine Learning 2025.
9. Microsoft / LinkedIn (2024): Work Trend Index Annual Report, AI at Work Is Here. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part
10. Deloitte (2026): The ROI of AI, The paradox of rising investment and elusive returns. 1.854 Führungskräfte aus 14 Ländern. https://www.deloitte.com/de/de/about/press-room/deutsche-unternehmen-optimieren-mit-kI,-transformieren-aber-noch-nicht.html
11. Sopra Steria / F.A.Z.-Institut (2024): Entscheiderbefragung zu generativer KI und Geschäftsmodellen. 189 Entscheider in Deutschland. https://www.soprasteria.at/newsroom/publikationen/studien/free/genai-kompetenz-chefs-in-deutschland-muessen-schulbank-druecken
12. Lünendonk & Hossenfelder (2024): Studie zu generativer KI in Unternehmen, rechtliche Bedenken als Einsatzbremse. https://www.luenendonk.de/neue-luenendonk-studie-zu-generative-ai-rechtliche-bedenken-bremsen-umfassenden-ki-einsatz-in-unternehmen/

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