Lagebild-Umfrage 4: KI im deutschen Mittelstand, Querschnitt 250 bis 2.000 Mitarbeitende

Steckbrief	Angabe
Zielgruppe	Deutscher Mittelstand, Querschnitt über Funktionen (GF, CIO/IT, Fachbereiche)
n	250 Unternehmen (modelliert)
Unternehmensgröße	250 bis 2.000 Mitarbeitende, drei Größenklassen
Segmentgrößen	120 Unternehmen mit 250 bis 500 MA, 80 mit 500 bis 1.000 MA, 50 mit 1.000 bis 2.000 MA
Branchenmix	Verarbeitendes Gewerbe/Maschinenbau 34 %, Handel/Logistik 18 %, IT/Dienstleistungen 12 %, Bau/Energie/Versorger 12 %, Finanz/Versicherung 10 %, Gesundheit/Medizintechnik 8 %, Sonstige 6 %
Fragen	30 (davon 5 mit Mehrfachnennung, 10 mit Größenklassen-Split)
Erhebungslogik	Redaktionell modellierte Verteilungen, kalibriert an publizierten Primärstudien (Kalibrierungs-Anhang am Ende)
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. KI ist im Mittelstand angekommen, aber ungleich verteilt. Im modellierten Querschnitt nutzen oder pilotieren 59 % der Unternehmen KI. Das Gefälle nach Größe ist deutlich: 51 % bei 250 bis 500 Mitarbeitenden, 74 % bei 1.000 bis 2.000. Der Befund folgt der Größenlogik von Bitkom 2025 und Destatis 2024.

2. Die Strategielücke bleibt der Normalfall. Nur 27 % der Unternehmen haben eine dokumentierte KI-Strategie, 42 % haben keine. Bei den kleinsten Mittelständlern des Segments hat jedes zweite Unternehmen keine Strategie. Das deckt sich mit KfW Research 2026 und dem DMB/Salesforce-KI-Index.

3. Es wird ausprobiert, aber kaum gemessen. Nur 14 % der KI-aktiven Unternehmen belegen einen Ergebnisbeitrag mit Zahlen. 48 % haben vor dem Pilotstart keine Baseline erhoben. Das modellierte Bild entspricht dem MIT-NANDA-Befund 2025: Wirkung bleibt meist unmessbar, weil die Messinfrastruktur fehlt.

4. Mehr als jeder dritte Pilot wird beerdigt. 38 % der Unternehmen mit Pilot-Erfahrung haben mindestens einen KI-Piloten abgebrochen. Häufigste Enttäuschungen sind höherer Aufwand als erwartet und schwankende Ergebnisqualität. Der Korridor entspricht Gartner 2024 und S&P Global 2025.

5. Schatten-KI ist Alltag, Regeln sind es nicht. 73 % der Unternehmen beobachten private KI-Tools ohne Freigabe, aber nur 28 % haben eine verbindliche Richtlinie. Die Lücke zwischen Nutzung und Governance folgt dem Work Trend Index 2024 (78 % BYOAI).

6. Der AI Act trifft auf einen unvorbereiteten Mittelstand. 47 % kennen die Fristen der Verordnung kaum oder gar nicht, 62 % führen kein KI-Inventar. Schulungen zur KI-Kompetenz nach Artikel 4 haben erst 22 % durchgeführt. Die Vorbereitung wächst mit der Unternehmensgröße.

7. Trotz Ernüchterung fließt mehr Geld. 42 % der Unternehmen wollen ihr KI-Budget in den nächsten zwölf Monaten erhöhen, nur 7 % kürzen. Die Investitionsabsicht liegt damit über dem Bitkom-Wert von 2025 (29 %) und nahe der DMB-Ausbauquote von 37 %.

Frage 1: Wie ist der aktuelle Stand des KI-Einsatzes in Ihrem Unternehmen?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Produktiv im Einsatz	26 %	20 %	28 %	39 %
2	In Pilot- oder Testphase	33 %	31 %	34 %	35 %
3	Konkret geplant (nächste 12 Monate)	23 %	26 %	23 %	16 %
4	Keine KI-Aktivitäten	18 %	23 %	15 %	10 %

Im modellierten Querschnitt sind 59 % der Unternehmen aktiv, produktiv oder im Pilot. Das Größengefälle ist der stabilste Befund der Studienlage: Destatis meldet für 2024 einen Anstieg von 17 % (10 bis 49 MA) auf 48 % (ab 250 MA). Das hier abgebildete Segment liegt oberhalb des KfW-Mittelstandswerts von 20 %, weil dieser auch Kleinstunternehmen enthält.

Frage 2: Wann hat Ihr Unternehmen mit dem ersten KI-Projekt begonnen?

Basis: 147 Unternehmen mit Nutzung oder Pilot.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Vor 2023	12 %
2	2023	17 %
3	2024	29 %
4	2025	31 %
5	2026	11 %

60 % der aktiven Unternehmen sind erst 2024 oder 2025 eingestiegen. Das passt zur Bitkom-Zeitreihe, in der sich die Nutzungsquote von 2024 auf 2025 fast verdoppelt hat. Der Mittelstand ist damit mehrheitlich in einer frühen Lernphase, nicht im Routinebetrieb.

Frage 3: Hat Ihr Unternehmen eine KI-Strategie?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Ja, dokumentiert und beschlossen	27 %	21 %	31 %	36 %
2	In Arbeit	31 %	29 %	33 %	33 %
3	Keine KI-Strategie	42 %	50 %	36 %	31 %

Die dokumentierte Strategie bleibt Minderheitsprogramm. Der Wert liegt bewusst unter der KPMG-Quote von 69 %, die vor allem Großunternehmen abbildet, und nahe am KfW-Referenzkorridor: 35 % der Mittelständler haben überhaupt eine Digitalisierungsstrategie. Der DMB/Salesforce-Index nennt 43 % ohne konkrete KI-Pläne.

Frage 4: Wer verantwortet die KI-Strategie inhaltlich?

Basis: 145 Unternehmen mit dokumentierter oder in Arbeit befindlicher Strategie.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	CIO oder IT-Leitung	37 %
2	Geschäftsführung direkt	34 %
3	Eigene KI- oder Digitalrolle	14 %
4	Ein Fachbereich	9 %
5	Externe Begleitung	6 %

Strategie bleibt Chefsache oder IT-Sache, selten eine eigene Funktion. Das erklärt einen Teil der Messlücke: Wo Strategie in der IT liegt, dominieren Technikfragen die Zieldefinition. Eine dedizierte Rolle ist erst ab etwa 1.000 Mitarbeitenden verbreitet (siehe Frage 5).

Frage 5: Gibt es eine dedizierte Verantwortung für KI (Rolle oder Stelle)?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Ja, als Vollzeitrolle	9 %	5 %	11 %	16 %
2	Ja, als Teil- oder Doppelrolle	28 %	24 %	31 %	33 %
3	Nein	63 %	71 %	58 %	51 %

Fast zwei Drittel des Segments haben niemanden, der KI hauptverantwortlich führt. In der kleinsten Größenklasse sind es 71 %. McKinsey 2025 zeigt den Zusammenhang: Unternehmen mit klarer Governance-Verankerung erzielen deutlich häufiger messbare Ergebniswirkung.

Frage 6: In welchen Anwendungsfeldern setzen Sie KI ein? (Mehrfachnennung)

Basis: 147 Unternehmen mit Nutzung oder Pilot.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Büro- und Textassistenz	68 %
2	Dokumentenverarbeitung	44 %
3	Marketing und Kommunikation	38 %
4	Kundenservice	31 %
5	Softwareentwicklung	26 %
6	Produktion und Qualitätssicherung	22 %
7	Prognosen und Planung	19 %

Assistenz- und Dokumenten-Anwendungen dominieren, wertschöpfungsnahe Felder wie Produktion und Prognosen folgen mit Abstand. Das entspricht der MIT-NANDA-Diagnose: Investiert wird sichtbar im Front-Office, die höchsten Renditen liegen oft in Back-Office- und Prozessautomatisierung. Bitkom nennt Textarbeit und Routineautomatisierung als häufigste Einsatzbereiche.

Frage 7: Wie viele Ihrer KI-Anwendungen laufen produktiv, also über den Pilotstatus hinaus?

Basis: 147 Unternehmen mit Nutzung oder Pilot.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Keine	39 %
2	Eine	27 %
3	Zwei bis drei	23 %
4	Mehr als drei	11 %

Vier von zehn KI-aktiven Unternehmen haben noch nichts in den Regelbetrieb gebracht. Das modellierte Bild folgt der Pilot-zu-Produktion-Lücke aus MIT NANDA 2025: Nur ein kleiner Teil der Enterprise-Anwendungen erreicht Produktion. Breite entsteht bisher fast nur bei Assistenz-Tools.

Frage 8: Können Sie einen Ergebnisbeitrag Ihrer KI-Anwendungen belegen?

Basis: 147 Unternehmen mit Nutzung oder Pilot.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, mit Zahlen belegt	14 %
2	Wirkung wahrgenommen, aber nicht gemessen	41 %
3	Nein, kein erkennbarer Beitrag	32 %
4	Zu früh für eine Aussage	13 %

Der belegte Nutzen ist die Ausnahme, die gefühlte Wirkung der Regelfall. Der Wert von 14 % liegt im Korridor von MIT NANDA 2025 (95 % ohne messbaren P&L-Effekt auf Projektebene) und McKinsey 2025 (39 % berichten überhaupt EBIT-Wirkung, meist unter 5 %). Ohne Baseline bleibt Wirkung unsichtbar, auch wo sie existiert.

Frage 9: Wie hoch ist Ihr jährliches KI-Budget (extern und intern)?

Basis: 205 Unternehmen mit Nutzung, Pilot oder konkreter Planung.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Kein eigenes KI-Budget	24 %
2	Unter 50.000 Euro	26 %
3	50.000 bis 200.000 Euro	28 %
4	200.000 bis 500.000 Euro	14 %
5	Über 500.000 Euro	8 %

Die Hälfte der aktiven Unternehmen arbeitet ohne oder mit einem Budget unter 50.000 Euro. KI läuft dort als Nebenposten der IT oder aus Fachbereichsmitteln. Sechsstellige Budgets konzentrieren sich in der oberen Größenklasse und bei Unternehmen mit dokumentierter Strategie.

Frage 10: Welchen Anteil Ihres IT-Budgets macht KI aus?

Basis: 156 Unternehmen mit ausgewiesenem KI-Budget.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Unter zwei Prozent	31 %
2	Zwei bis fünf Prozent	34 %
3	Fünf bis zehn Prozent	19 %
4	Über zehn Prozent	7 %
5	Nicht zuordenbar	9 %

Bei zwei Dritteln bleibt KI unter fünf Prozent des IT-Budgets, ein Experimentier-, kein Transformationsbudget. Die kleine Gruppe über zehn Prozent deckt sich mit dem McKinsey-Muster der High Performer, die KI als Umbauprogramm statt als Toolkauf budgetieren.

Frage 11: Wie wird sich Ihr KI-Budget in den nächsten zwölf Monaten entwickeln?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Deutlich erhöhen	10 %	8 %	11 %	14 %
2	Leicht erhöhen	32 %	28 %	35 %	38 %
3	Konstant halten	41 %	45 %	39 %	35 %
4	Senken	7 %	8 %	6 %	5 %
5	Noch unklar	10 %	11 %	9 %	8 %

42 % wollen erhöhen, nur 7 % kürzen. Die Richtung ist konsistent mit Bitkom 2025 (29 % planen höhere Investitionen) und dem DMB-Index 2026 (37 % planen Ausbau oder Einstieg). Ernüchterung über einzelne Piloten führt bisher nicht zum Rückzug aus der Technologie.

Frage 12: Was behindert den KI-Einsatz in Ihrem Unternehmen am stärksten? (Mehrfachnennung)

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Datenqualität und Datenverfügbarkeit	54 %
2	Fehlende Fachkräfte und fehlendes Know-how	51 %
3	Rechtsunsicherheit	47 %
4	Unklarer Nutzen und Kosten	42 %
5	Fehlende Zeit im Tagesgeschäft	38 %
6	Datenschutz- und Sicherheitsbedenken	33 %

Daten, Personal und Recht bilden das Hindernis-Trio, das sich durch alle Realstudien zieht. Bitkom 2025 nennt Rechtsunsicherheit, fehlendes technisches Know-how und fehlende personelle Ressourcen als größte Hemmnisse; der DMB-Index setzt fehlendes Anwendungswissen an die Spitze.

Frage 13: Welches einzelne Hindernis wiegt am schwersten?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Datenqualität und Datenverfügbarkeit	22 %
2	Fehlende Fachkräfte und fehlendes Know-how	21 %
3	Rechtsunsicherheit	18 %
4	Unklarer Nutzen und Kosten	17 %
5	Fehlende Zeit im Tagesgeschäft	13 %
6	Sonstiges	9 %

Gezwungen zur Priorisierung, nennen die Unternehmen kein dominantes Einzelproblem, sondern ein enges Feld aus vier Themen. Für die Führung heißt das: Es gibt keinen einzelnen Hebel. Daten, Kompetenzaufbau und Rechtsklärung müssen parallel bearbeitet werden.

Frage 14: Haben Sie vor dem Start Ihrer KI-Projekte eine Ausgangsbasis (Baseline) gemessen?

Basis: 147 Unternehmen mit Nutzung oder Pilot.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, dokumentiert	18 %
2	Teilweise, für einzelne Projekte	34 %
3	Nein	48 %

Fast die Hälfte startet ohne Messpunkt. Genau hier entsteht der spätere Streit um den Nutzen: Ohne Baseline ist „kein messbarer Effekt“ der Standardbefund, unabhängig von der tatsächlichen Wirkung. MIT NANDA 2025 beschreibt diese Messlücke als Kernursache des 95-Prozent-Befunds.

Frage 15: Liegt für mindestens eine produktive KI-Anwendung ein belastbarer ROI-Nachweis vor?

Basis: 65 Unternehmen mit produktivem KI-Einsatz.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, liegt vor	17 %
2	In Arbeit	33 %
3	Nein	50 %

Selbst unter den produktiven Nutzern hat nur jeder Sechste einen belastbaren Nachweis. Die Hälfte betreibt KI im Regelbetrieb, ohne die Wirtschaftlichkeit belegen zu können. Das ist weniger ein Technik- als ein Controlling-Versäumnis.

Frage 16: Mit welchen Kennzahlen bewerten Sie Ihre KI-Anwendungen? (Mehrfachnennung)

Basis: 65 Unternehmen mit produktivem KI-Einsatz.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Zeitersparnis	61 %
2	Nutzungsquote der Beschäftigten	42 %
3	Kostensenkung	38 %
4	Qualität und Fehlerquote	33 %
5	Keine definierten Kennzahlen	27 %
6	Umsatzeffekte	14 %

Gemessen wird vor allem Zeit, also die weichste der harten Kennzahlen. Umsatz- und Ergebniswirkung erfasst kaum jemand. Mehr als ein Viertel der produktiven Nutzer misst gar nicht systematisch. Das erklärt, warum die EBIT-Wirkung in Studien wie McKinsey 2025 so selten nachweisbar ist.

Frage 17: Haben Sie bereits KI-Piloten abgebrochen?

Basis: 147 Unternehmen mit Nutzung oder Pilot.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ja, mindestens einen	38 %
2	Nein, bisher keinen	51 %
3	Zu früh für eine Aussage	11 %

Der Abbruch ist kein Randphänomen, sondern Teil des Normalbetriebs. Der modellierte Wert liegt im Korridor zwischen der Gartner-Prognose 2024 (mindestens 30 % der GenAI-Projekte nach Proof of Concept beendet) und S&P Global 2025 (42 % gaben die meisten KI-Initiativen auf). Ein sauber begründeter Abbruch ist dabei besser als ein Zombie-Pilot.

Frage 18: Führen Sie ein Inventar Ihrer KI-Systeme?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Ja, vollständig	11 %	7 %	13 %	17 %
2	Teilweise	27 %	22 %	30 %	34 %
3	Nein	62 %	71 %	57 %	49 %

Ohne Inventar ist weder AI-Act-Compliance noch Schatten-KI-Kontrolle möglich. 62 % wissen nicht systematisch, welche KI-Systeme bei ihnen laufen. Das Inventar ist der billigste erste Governance-Schritt und zugleich der am häufigsten übersprungene.

Frage 19: Haben Sie Schulungen zur KI-Kompetenz nach Artikel 4 der KI-Verordnung durchgeführt?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Ja, durchgeführt	22 %	17 %	25 %	29 %
2	Geplant	31 %	28 %	34 %	35 %
3	Weder durchgeführt noch geplant	47 %	55 %	41 %	36 %

Die Pflicht zur KI-Kompetenz gilt seit Februar 2025, fast die Hälfte des Segments hat dazu weder etwas getan noch etwas geplant. Die Größenklassen-Schere zeigt: Wo dedizierte Rollen fehlen (Frage 5), bleibt auch die Schulungspflicht unbearbeitet. Diese Einordnung ist eine Orientierung, keine Rechtsberatung.

Frage 20: Wie gut kennen Sie die Fristen der EU-KI-Verordnung?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Im Detail bekannt	14 %	10 %	16 %	21 %
2	Grob bekannt	39 %	35 %	42 %	44 %
3	Kaum oder gar nicht bekannt	47 %	55 %	42 %	35 %

Fast die Hälfte kennt die Fristenlage kaum, obwohl der Digital Omnibus die Hochrisiko-Termine gerade neu geordnet hat (Anhang III auf Dezember 2027, Anhang I auf August 2028, Amtsblatt ausstehend). Wer die Fristen nicht kennt, kann auch keinen Umsetzungsplan haben. Rechtsunsicherheit (Frage 12) ist damit teilweise selbst verschuldete Informationslücke.

Frage 21: Wann wurde der Betriebsrat in KI-Vorhaben eingebunden?

Basis: 196 Unternehmen mit Betriebsrat.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Früh, vor der Tool-Auswahl	24 %
2	Nachträglich, nach der Entscheidung	33 %
3	Gar nicht	29 %
4	KI war dort bisher kein Thema	14 %

Nur ein Viertel bindet die Mitbestimmung früh ein, obwohl KI-Systeme regelmäßig mitbestimmungspflichtige Tatbestände berühren. Die nachträgliche Einbindung ist die häufigste und zugleich konfliktträchtigste Variante: Sie verzögert Rollouts, nachdem Budget und Vertrag bereits gebunden sind.

Frage 22: Beobachten Sie die Nutzung privater KI-Tools durch Beschäftigte ohne Freigabe?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Ja, häufig	34 %	30 %	36 %	40 %
2	Ja, vereinzelt	39 %	38 %	41 %	39 %
3	Nein	12 %	14 %	11 %	10 %
4	Keine Erkenntnisse dazu	15 %	18 %	12 %	11 %

73 % beobachten Schatten-KI, und die Dunkelziffer dürfte höher liegen, wo „keine Erkenntnisse“ angekreuzt wird. Der Work Trend Index 2024 liefert den Anker: 78 % der KI-Nutzenden bringen eigene Tools mit zur Arbeit. Schatten-KI ist damit kein Compliance-Randthema, sondern der faktische Adoptionspfad.

Frage 23: Gibt es Regeln für den Umgang mit privaten KI-Tools?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Verbindliche Richtlinie vorhanden	28 %
2	Richtlinie in Arbeit	33 %
3	Keine Regelung	39 %

Zwischen beobachteter Nutzung (73 %) und verbindlicher Regelung (28 %) klafft die eigentliche Governance-Lücke des Lagebilds. Vier von zehn Unternehmen haben gar keine Regelung. Ein Verbot ohne freigegebene Alternative verschiebt die Nutzung erfahrungsgemäß nur weiter ins Private.

Frage 24: Welche externe Unterstützung nutzen Sie für KI-Vorhaben? (Mehrfachnennung)

Basis: 205 Unternehmen mit Nutzung, Pilot oder konkreter Planung.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	IT-Dienstleister oder Systemhaus	47 %
2	Software-Anbieter direkt	41 %
3	Unternehmensberatung	34 %
4	Verband, Kammer oder Netzwerk	19 %
5	Hochschule oder Forschungseinrichtung	12 %
6	Keine externe Unterstützung	21 %

Der Mittelstand kauft KI-Kompetenz vor allem über bestehende IT-Lieferbeziehungen ein. Das ist pragmatisch, birgt aber ein strukturelles Risiko: Der Verkäufer des Tools bewertet dann auch dessen Nutzen. MIT NANDA 2025 zeigt zugleich, dass extern eingekaufte Lösungen häufiger produktiv werden als Eigenbauten.

Frage 25: Wie zufrieden sind Sie mit den bisherigen Ergebnissen Ihrer KI-Vorhaben?

Basis: 147 Unternehmen mit Nutzung oder Pilot.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Sehr zufrieden	9 %
2	Eher zufrieden	44 %
3	Eher enttäuscht	31 %
4	Sehr enttäuscht	7 %
5	Zu früh für eine Bewertung	9 %

Die Stimmung ist verhalten positiv, aber mehr als jeder Dritte ist enttäuscht. Das modellierte Bild spiegelt die dokumentierte Kluft zwischen Erwartung und Messbarkeit: Zufriedenheit speist sich aus wahrgenommener Zeitersparnis, Enttäuschung aus fehlendem belegbarem Ergebnisbeitrag (Fragen 8 und 16).

Frage 26: Was war die größte Enttäuschung in Ihren KI-Projekten?

Basis: 147 Unternehmen mit Nutzung oder Pilot.

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Mehr Aufwand als erwartet	27 %
2	Schwankende Ergebnisqualität	24 %
3	Nutzen nicht messbar	21 %
4	Geringe Nutzung durch Beschäftigte	16 %
5	Höhere Kosten als geplant	12 %

Die Enttäuschungen sind operativ, nicht technologisch: Aufwand, Qualitätsschwankung und Messbarkeit. Gartner nennt genau diese Treiber (Datenqualität, Kosten, unklarer Geschäftswert) als Abbruchgründe. Wer nur das Tool budgetiert, aber nicht die Einführung, findet sich in der oberen Zeile wieder.

Frage 27: Wo steht Ihr Unternehmen beim KI-Einsatz im Vergleich zum direkten Wettbewerb?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Wettbewerber sind weiter	29 %	31 %	28 %	25 %
2	Etwa gleichauf	41 %	38 %	44 %	44 %
3	Wir sind weiter	13 %	9 %	15 %	19 %
4	Keine Einschätzung möglich	17 %	22 %	13 %	12 %

Nur 13 % sehen sich vorn, während 29 % einen Rückstand wahrnehmen. Auffällig ist die Unsicherheit: Fast jedes fünfte Unternehmen kann die eigene Position gar nicht einschätzen. Wettbewerbsdruck ist damit eher diffuses Gefühl als informierte Analyse.

Frage 28: Wie wichtig ist Ihnen EU- oder Deutschland-Hosting bei KI-Lösungen?

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Sehr wichtig	52 %
2	Eher wichtig	31 %
3	Weniger wichtig	11 %
4	Unwichtig	6 %

83 % gewichten europäisches Hosting hoch. Der Befund ist konsistent mit Bitkom 2025: 93 % der Unternehmen bevorzugen KI aus Deutschland. Souveränität ist im Mittelstand ein Beschaffungskriterium geworden, nicht nur ein politisches Schlagwort.

Frage 29: Setzen Sie bereits KI-Agenten ein, die Aufgaben eigenständig ausführen?

Nr.	Antwortoption	Gesamt	250 bis 500 MA	500 bis 1.000 MA	1.000 bis 2.000 MA
1	Ja, im produktiven Einsatz	7 %	4 %	8 %	12 %
2	Ja, im Test	15 %	12 %	17 %	19 %
3	Beobachten das Thema	46 %	45 %	48 %	45 %
4	Bisher kein Thema	32 %	39 %	27 %	24 %

22 % arbeiten bereits mit Agenten oder testen sie, der DMB-Index 2026 meldet für kleinere Mittelständler 16,6 %. Die Beobachter-Gruppe von 46 % zeigt: Das Thema ist präsent, aber die Mehrheit wartet auf belastbare Referenzmuster, bevor autonome Systeme Prozesse übernehmen.

Frage 30: Welche Schwerpunkte planen Sie für die nächsten zwölf Monate? (Mehrfachnennung)

Nr.	Antwortoption	Anteil
1	Ausweitung bestehender Anwendungen	43 %
2	Schulungen und Kompetenzaufbau	39 %
3	Governance und AI-Act-Vorbereitung	34 %
4	Verbesserung der Datenbasis	31 %
5	Erste Piloten starten	29 %
6	Keine KI-Aktivitäten geplant	16 %

Der Ausblick ist expansiv, aber geordneter als 2024: Ausweitung, Kompetenz und Governance stehen vor neuen Experimenten. Das passt zur Budgeterwartung (Frage 11) und zur Reifephase des Segments. Nur 16 % planen gar nichts, fast deckungsgleich mit der inaktiven Gruppe aus Frage 1.

Kalibrierung und Konsistenz

Alle zentralen Werte dieses modellierten Lagebilds sind an publizierte Primärstudien angelehnt. Perspektiv-Differenzen zu den Teil-Lagebildern 1 bis 3 (Head of AI, Geschäftsführung, CIO/IT) sind erwartbar und dokumentiert: Geschäftsführungen bewerten Fortschritt und Governance regelmäßig optimistischer als IT-Verantwortliche (Work Trend Index 2024). Der Querschnitt liegt dazwischen.

Kernwert (modelliert)	Stützende Realstudie
Nutzung oder Pilot 59 % im Segment 250 bis 2.000 MA	Bitkom 2025: 36 % ab 20 MA mit Anstieg auf 43 % ab 500 MA; Destatis/Eurostat 2024: 48 % ab 250 MA; DMB/Salesforce 2026: 51,2 % nutzen oder testen (bis 500 MA)
Größenklassen-Gefälle 51 % → 62 % → 74 %	Destatis 2024: 17 % (10 bis 49 MA), 28 % (50 bis 249 MA), 48 % (ab 250 MA); KfW Research 2026: 20 % Mittelstand gesamt, 36 % ab 50 MA
Dokumentierte KI-Strategie 27 %	KfW Research 2026: 35 % mit Digitalisierungsstrategie als Obergrenze; DMB/Salesforce 2025: 43 % ohne konkrete KI-Pläne; KPMG 2025: 69 % mit Strategie (Großunternehmen, obere Referenz)
Belegter Ergebnisbeitrag 14 % der Aktiven	MIT NANDA 2025: 95 % der GenAI-Piloten ohne messbaren P&L-Effekt; McKinsey 2025: 39 % berichten EBIT-Wirkung, meist unter 5 %, nur 21 % mit Workflow-Redesign
Pilot-Abbruchquote 38 %	Gartner 2024: mindestens 30 % der GenAI-Projekte nach Proof of Concept beendet; S&P Global 2025: 42 % gaben die meisten KI-Initiativen auf
Schatten-KI 73 % beobachtet	Microsoft/LinkedIn Work Trend Index 2024: 78 % BYOAI, 80 % in kleineren Unternehmen
Budgeterhöhung 42 %	Bitkom 2025: 29 % planen höhere KI-Investitionen; DMB/Salesforce 2026: 37 % planen Ausbau oder Einstieg
KI-Agenten 22 % (Einsatz oder Test)	DMB/Salesforce 2026: 16,6 % nutzen oder testen KI-Agenten (bis 500 MA); Aufschlag für größere Unternehmen konsistent zum Größengefälle
EU-Hosting 83 % wichtig	Bitkom 2025: 93 % der Unternehmen bevorzugen KI aus Deutschland
Einstiegsjahre 2024/2025 dominieren	Bitkom-Zeitreihe: Verdopplung der Nutzung von 20 % (2024) auf 36 % (2025); Deloitte German Cut 2024: hohe GenAI-Verfügbarkeit in Deutschland

Konsistenzregeln des Modells: Single-Choice-Verteilungen summieren auf 100 %. Größenklassen-Splits sind mit den Segmentgewichten 120/80/50 (48/32/20 %) auf den Gesamtwert rückgerechnet. Teilbasen sind aus Frage 1 abgeleitet: 147 Aktive (59 %), 205 mit Aktivitäten oder Planung (82 %), 65 produktive Nutzer (26 %).

Quellen

1. Bitkom Research (2025): Künstliche Intelligenz 2025. Repräsentative Befragung von 604 Unternehmen ab 20 Beschäftigten. https://www.bitkom.org/sites/main/files/2026-02/bitkom-studienbericht-ki.pdf
2. KfW Research (2026): Fokus Volkswirtschaft Nr. 533, Einsatz von Künstlicher Intelligenz vor allem in Unternehmen mit hohen Innovations- und Digitalisierungsaktivitäten. 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 (2025 und 2026): KI-Index Mittelstand. Befragungen von 526 bzw. rund 700 mittelständischen Unternehmen. https://www.salesforce.com/de/news/press-releases/2026/03/12/ki-index-mittelstand-2026/
4. Statistisches Bundesamt / Eurostat (2024): IKT in Unternehmen, Nutzung von KI-Technologien nach Größenklassen. https://www.destatis.de
5. McKinsey & Company (2025): The State of AI, How organizations are rewiring to capture value. Globale Befragung. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-how-organizations-are-rewiring-to-capture-value
6. MIT NANDA (2025): The GenAI Divide, State of AI in Business 2025. 150 Interviews, 350 Beschäftigtenbefragungen, 300 Projektanalysen.
7. Gartner (2024): Pressemitteilung vom 29.07.2024, 30 % der GenAI-Projekte werden nach Proof of Concept bis Ende 2025 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 (42 % gaben die meisten KI-Initiativen auf).
9. Microsoft / LinkedIn (2024): Work Trend Index Annual Report, AI at Work Is Here. 31.000 Befragte in 31 Ländern. https://news.microsoft.com/source/2024/05/08/microsoft-and-linkedin-release-the-2024-work-trend-index-on-the-state-of-ai-at-work/
10. KPMG (2025): Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025. 653 Entscheider aus 18 Branchen.
11. Deloitte (2024): The State of Generative AI in the Enterprise, German Cut Q3/Q4 2024. 150 deutsche Führungskräfte.

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