Thought Leadership
Lange war Künstliche Intelligenz (KI) vor allem eine Frage technologischer Möglichkeiten und Anwendungsfälle, doch immer mehr rücken Managementfragen in den Vordergrund.
Unter welchen Bedingungen lässt sich KI skalierbar, wirtschaftlich und verantwortungsvoll in bestehende Unternehmenslandschaften integrieren?
Der TE Connectivity 2026 Industrial Technology Index zeigt, wie die Technologie reifer wird. Rund 80 Prozent der befragten Industrieunternehmen in Deutschland setzen KI zumindest teilweise ein; 37 Prozent berichten bereits von einer umfassenden Nutzung über mehrere Bereiche hinweg. KI ist damit in vielen Organisationen nicht mehr nur Experimentierfeld, sondern Teil des Unternehmensalltags. Diese Entwicklung bestätigt sich auch über die Industrie hinaus: Laut ifo Konjunkturumfrage vom Mai 2026 nutzen inzwischen 54,5 Prozent der Unternehmen in Deutschland KI in ihren Geschäftsprozessen, im Vorjahr waren es erst 40,9 Prozent.
Gleichzeitig richten Unternehmen ihre KI-Initiativen stärker an konkreten Geschäftszielen aus. Erstmals seit Beginn der Erhebung haben finanzielle Ziele Produktinnovationen als wichtigste Priorität von Führungskräften abgelöst. 67 Prozent der deutschen Führungskräfte nennen Gewinnwachstum als strategische Priorität (weltweit: 58 Prozent). KI wird damit weniger als spekulative Technologieinvestition betrachtet, sondern als unternehmerische Investitionsentscheidung. Das Ziel: ein messbarer Beitrag zum Geschäftserfolg.
Der Mehrwert von KI liegt vor allem darin, Abläufe effizienter zu gestalten, Daten besser nutzbar zu machen und Innovationsprozesse gezielter zu unterstützen. Auch die ifo-Daten zeigen, dass Unternehmen KI derzeit vor allem dort einsetzen, wo sie bestehende Arbeitsprozesse unmittelbar unterstützt: in Verwaltung, Datenanalyse, Programmierung, Schriftverkehr und Informationsrecherche, aber auch in Planung, Controlling und Kundenkommunikation.
Entscheidend ist jedoch nicht der einzelne Use Case, sondern seine Umsetzbarkeit im Betrieb. In Deutschland identifizieren 47 Prozent der Befragten hohe Implementierungs- und Integrationskosten als Hindernis (weltweit: 36 Prozent). 45 Prozent fokussieren sich auf regulatorische und Compliance-bezogene Herausforderungen (weltweit: 35 Prozent). KI eröffnet also erhebliche Effizienz- und Innovationspotenziale, setzt aber klare Grenzen dort, wo Datenqualität, Governance, Infrastruktur, Kosten und regulatorische Anforderungen nicht ausreichend berücksichtigt werden.
Wirtschaftlichkeit wird zur Führungsaufgabe
Die stärkere Ausrichtung auf wirtschaftlichen Nutzen verändert auch die Steuerungslogik von KI-Initiativen. KI ist nicht mehr allein ein Thema für Innovationsbereiche oder IT-Abteilungen. Für das Management wird sie zu einer Frage der Priorisierung: Welche Anwendungen zahlen auf konkrete Geschäftsziele ein, welche Voraussetzungen müssen für die Skalierung erfüllt sein und anhand welcher Kennzahlen wird Erfolg gemessen?
KI wird zunehmend wie ein Investitionsportfolio gesteuert. Nicht jede technisch mögliche Anwendung ist automatisch strategisch relevant. Entscheidend ist, ob ein Vorhaben messbar zur Effizienz, zur besseren Nutzung von Daten, zur Unterstützung von Innovationsprozessen oder zu anderen definierten Geschäftszielen beiträgt. Gerade in Deutschland, wo die umfassende KI-Nutzung innerhalb eines Jahres von 15 auf 37 Prozent gestiegen ist, gewinnt diese Managementdisziplin an Bedeutung.
Wie Unternehmen den Nutzen von KI bewerten, hängt von der jeweiligen Perspektive ab. Ingenieurinnen und Ingenieure sehen den Mehrwert häufiger in langfristigen strategischen Verbesserungen, während Management-Führungskräfte den Fokus stärker auf operative Verbesserungen legen. Entsprechend gewinnen Kennzahlen wie Kosteneinsparungen und Return on Investment (ROI) an Relevanz. Der Studie zufolge betrachten 53 Prozent der Führungskräfte Kosteneinsparungen und 50 Prozent den ROI als zentrale Erfolgsindikatoren.
Die Diskussion über KI wird damit zunehmend in klassischen Geschäftskennzahlen geführt. Die zentrale Frage lautet nicht mehr, welche Möglichkeiten KI eröffnet, sondern wie sich ihr Nutzen belastbar nachweisen lässt. Vor der breiteren Umsetzung müssen deshalb Zielbild, Nutzenlogik und Erfolgskriterien definiert sein.
Deutschland: Pragmatische Skalierung statt technologischer Symbolik
Die aktuelle Situation in Deutschland ist durch drei Entwicklungen geprägt: Die Nutzung von KI nimmt deutlich zu, der wirtschaftliche Erwartungsdruck steigt und die Umsetzungshürden bleiben substanziell. Für viele Unternehmen geht es deshalb nicht mehr um den Einstieg in KI, sondern um die nächste Reifephase: Integration, Skalierung und belastbare Wertschöpfung.
Deutsche Unternehmen betrachten KI vergleichsweise pragmatisch. Gleichzeitig wird die Technologie von vielen Befragten als wichtiger Impulsgeber für Innovation gesehen. 54 Prozent der befragten Ingenieurinnen und Ingenieure in Deutschland verstehen Innovation vor allem als kontinuierliche Weiterentwicklung bestehender Prozesse und Technologien, weltweit sind es 52 Prozent. Neue Technologien werden folglich nicht isoliert bewertet, sondern im Kontext bestehender Geschäftsziele, Investitionsentscheidungen und organisatorischer Anforderungen eingeordnet.
Die neue Engineering-Welt: So verändert sich die Rolle von Ingenieurinnen und Ingenieuren
KI verändert das traditionelle Engineering strukturell. 72 Prozent der befragten Ingenieurinnen und Ingenieure geben an, dank KI anspruchsvollere Aufgaben übernehmen zu können. Gleichzeitig sehen 70 Prozent einen Bedarf an neuen Kompetenzen. Kompetenzaufbau wird damit zu einem zentralen Bestandteil der KI-Strategie und nicht zu einer nachgelagerten Begleitmaßnahme.
Die Studie zeigt zudem, dass Unternehmen bereits auf diese Verschiebung reagieren. 71 Prozent der Befragten geben an, dass ihr Unternehmen in die Weiterqualifizierung von Ingenieurinnen und Ingenieuren investiert, um die Zusammenarbeit mit KI-Systemen zu verbessern. Qualifizierung, Rollenklärung und Veränderungsmanagement müssen daher frühzeitig in KI-Programme integriert werden. Wer KI skalieren will, braucht nicht nur Modelle und Infrastruktur, sondern Mitarbeitende, die Daten einordnen, Prozesse verstehen, Ergebnisse bewerten und die Technologie verantwortungsvoll einsetzen können.
Gleichzeitig entstehen neue Perspektiven. 66 Prozent der Befragten geben an, dass in ihren Unternehmen neue Rollen und Karrierepfade im Zusammenhang mit KI entstehen. Besonders ausgeprägt ist dieser Trend in den Bereichen Daten-/Cloud-Computing/KI sowie Automotive. Kompetenzmanagement wird damit zu einem wesentlichen Erfolgsfaktor: Unternehmen müssen Rollenprofile, Karrierewege und Qualifizierungsangebote so weiterentwickeln, dass neue KI-bezogene Aufgaben dauerhaft im Unternehmen verankert werden können.
KI als Wettbewerbsfaktor für den Industriestandort Deutschland
Für Deutschland bietet KI die Chance, bestehende Stärken als Industriestandort gezielt auszubauen. Die Studie zeigt, dass Unternehmen die Technologie zunehmend mit klaren geschäftlichen Zielsetzungen verknüpfen und gleichzeitig in neue Kompetenzen investieren. Gerade die Kombination aus Ingenieurskompetenz, Branchenwissen und industrieller Basis schafft gute Voraussetzungen für den produktiven Einsatz von KI.
Wenn bereits mehr als die Hälfte der Unternehmen KI einsetzt und ein großer Teil der übrigen Unternehmen den Einsatz plant oder diskutiert, wird KI zunehmend zu einem Wettbewerbsfaktor über Branchen hinweg. Für Unternehmen geht es damit nicht nur darum, einzelne Effizienzpotenziale zu realisieren, sondern Anschlussfähigkeit an eine sich verändernde Unternehmenspraxis zu sichern.
Die weitere Wettbewerbsfähigkeit des Standorts wird zunehmend davon abhängen, wie konsequent Unternehmen KI in bestehende Geschäftsprozesse integrieren, organisatorisch verankern und mit den erforderlichen Kompetenzen verbinden. Entscheidend ist die Fähigkeit, wirtschaftlich tragfähige Anwendungen dauerhaft im Unternehmen zu etablieren.
Erfolgreich werden vor allem diejenigen Organisationen sein, die technologische Möglichkeiten mit klaren wirtschaftlichen Zielen, belastbaren Entscheidungsstrukturen und langfristigem Kompetenzaufbau verbinden. Dort wird sich herauskristallisieren, welche Unternehmen KI nicht nur einsetzen, sondern ihren Nutzen dauerhaft im Unternehmen verankern können.
