57 Prozent der Unternehmen nutzen KI. Die meisten stehen noch am Anfang.

Zum ersten Mal setzt die Mehrheit der deutschen Unternehmen KI ein. Was die Zahlen für 2026 sagen, warum kleinere Betriebe zurückliegen und wo sich KI zuerst auszahlt.

Im September 2026 meldete der Branchenverband Bitkom, dass 57 Prozent der deutschen Unternehmen künstliche Intelligenz einsetzen. Ein Jahr zuvor waren es 36 Prozent, 2024 waren es 20 Prozent. Zum ersten Mal sind die Unternehmen, die KI nutzen, in der Mehrheit.

Dieselbe Umfrage enthält ein zweites Ergebnis, das weniger Beachtung findet: Rund neun von zehn Unternehmen sehen sich noch am Anfang.

Was die Zahlen sagen

Bitkom hat 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten befragt. Neben den 57 Prozent, die KI nutzen, planen oder diskutieren weitere 38 Prozent den Einsatz. Nur 4 Prozent halten KI für sich nicht für relevant.

Unternehmen, die noch nicht begonnen haben, nennen als Gründe am häufigsten fehlendes Wissen für die technische Umsetzung und rechtliche Unsicherheit. Das Hindernis ist also selten mangelndes Interesse. Es fehlt das Wissen, wie man anfängt und was erlaubt ist.

Bei kleineren Betrieben sieht es anders aus

Die Bitkom-Zahl erfasst keine Unternehmen mit weniger als 20 Beschäftigten, und das sind die meisten Unternehmen in Deutschland. KfW Research betrachtet den gesamten Mittelstand einschließlich der kleinsten Betriebe. Nach dieser Auswertung haben 20 Prozent der kleinen und mittleren Unternehmen im Zeitraum 2022 bis 2024 KI genutzt, nach 4 Prozent in den Jahren 2016 bis 2018. Bei Unternehmen mit mehr als 50 Beschäftigten lag der Anteil bei 36 Prozent, bei Unternehmen mit weniger als fünf Beschäftigten bei 19 Prozent.

Die KfW-Daten zeigen auch, was tatsächlich im Einsatz ist. Sprachgenerierung (14 Prozent) und Texterkennung (10 Prozent) liegen mit Abstand vorn. Anspruchsvolle Anwendungen wie Datenanalyse (3 Prozent) sind selten.

Die beiden Studien betrachten unterschiedliche Zeiträume und Unternehmensgrößen, die Zahlen lassen sich also nicht direkt vergleichen. Zusammen zeigen sie dasselbe. Der KI-Einsatz verbreitet sich schnell, vor allem in Form fertiger Werkzeuge zum Schreiben und Lesen von Texten. KI, die mit den eigenen Prozessen und Daten eines Unternehmens verbunden ist, bleibt die Ausnahme.

Warum „Wir nutzen ChatGPT“ nicht das Ziel ist

Wer E-Mails mit einem Assistenten entwirft, spart ein paar Minuten am Tag. Das ist nützlich und zählt in einer Umfrage als „KI-Nutzung“. Der größere Nutzen entsteht aber, wenn KI einen klar umrissenen Teil der Arbeit innerhalb eines Prozesses übernimmt:

Eine Anfrage kommt um 21 Uhr und erhält eine richtige Antwort und einen gebuchten Termin.
Eine Eingangsrechnung wird ausgelesen, mit der Bestellung abgeglichen und zur Freigabe vorbereitet.
Ein Techniker stellt eine Frage und bekommt die Antwort aus 20 Jahren interner Handbücher.

Dafür braucht die KI Zugriff auf Ihre Daten und Ihre Systeme, und jemand muss festlegen, was sie selbstständig tun darf. Diesen Schritt haben die meisten Unternehmen noch nicht gemacht.

Wo sich KI zuerst auszahlt

In vier Bereichen ist für kleine und mittlere Unternehmen ein erstes Ergebnis innerhalb von Wochen realistisch:

Kundenanfragen. Wiederkehrende Fragen beantworten und Termine buchen, rund um die Uhr. Unser Anwendungsfall KI-Rezeption zeigt, wie das aussieht.
Dokumente. Rechnungen, Lieferscheine, Anträge oder Verträge auslesen und die Daten an das System übergeben, in das sie gehören.
Internes Wissen. Eine Suche, die aus Ihren eigenen Handbüchern, Richtlinien und früheren Projekten antwortet und die Quelle nennt.
Angebote und Berichte. Erste Entwürfe aus strukturierten Daten, die ein Mensch prüft, bevor sie hinausgehen.

Alle vier haben klare Eingaben, ein überprüfbares Ergebnis und einen Menschen, der verantwortlich bleibt. Damit liegen sie auch in den niedrigeren Risikostufen der KI-Verordnung.

So starten Sie ohne Großprojekt

Wählen Sie einen Prozess. Er sollte häufig, lästig und messbar sein. „Antwortzeit auf Anfragen verkürzen“ ist ein Projekt. „KI einführen“ ist keines.
Messen Sie, bevor Sie bauen. Wie viele Fälle pro Woche, wie lange dauert jeder, wie oft geht etwas schief? Ohne Ausgangswert können Sie nicht beurteilen, ob es funktioniert hat.
Führen Sie einen Piloten von vier bis sechs Wochen durch. Echte Daten, eine kleine Nutzergruppe und am Ende eine klare Entscheidung: ausweiten, ändern oder beenden.
Lassen Sie einen Menschen entscheiden. Die KI bereitet vor, ein Mensch gibt frei, bis die Zahlen zeigen, wo das nicht mehr nötig ist.
Klären Sie den Datenschutz am Anfang. Wo werden Daten verarbeitet, wer hat Zugriff, was wird gespeichert? Diese Fragen lassen sich vor der ersten Zeile Code leichter beantworten als danach.

Die Unternehmen in den 57 Prozent sind nicht weit voraus. Die meisten haben denselben nächsten Schritt vor sich wie alle anderen.

Quellen

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