Kaum ein Thema wird in Geschäftsführungsrunden aktuell so kontrovers diskutiert wie Künstliche Intelligenz. Die einen sehen darin den größten Produktivitätshebel seit der Digitalisierung, die anderen ein teures Hype-Thema, das mehr Beratungsstunden als Ergebnisse produziert. Ein Blick in die aktuellen Studien zeigt: Beide Seiten haben ein Stück weit recht – die Wahrheit liegt in der Differenzierung.

Die Adoption verdoppelt sich – aber der Mittelstand hinkt hinterher

Laut der aktuellen Bitkom-Studie (2026) setzen mittlerweile 41 Prozent der deutschen Unternehmen ab 20 Beschäftigten aktiv KI ein – vor einem Jahr waren es erst 17 Prozent. Der Bitkom bezeichnet das als die stärkste Adoptionsbewegung seit Beginn seiner Erhebungen 2014. Die KfW kommt mit einer eigenen Methodik auf ein ähnliches Bild: Der Anteil der Mittelständler mit KI-Einsatz hat sich zwischen 2016-2018 und 2022-2024 von rund 4 auf rund 20 Prozent verfünffacht.

Der Blick auf die Details zeigt aber eine deutliche Schere nach Unternehmensgröße: Bei Konzernen mit über 500 Beschäftigten liegt die Adoptionsquote bereits bei über 60 Prozent, der klassische Mittelstand zwischen 20 und 500 Mitarbeitenden zieht nach, bleibt aber spürbar dahinter zurück. Eine ergänzende Bitkom-Erhebung unter Industrieunternehmen unterstreicht das: 46 Prozent der befragten Firmen stufen sich selbst als KI-Nachzügler ein – obwohl in denselben Unternehmen laut McKinsey-Daten bereits 38 Prozent der Beschäftigten regelmäßig mit KI-Tools arbeiten. Es entsteht also eine Bottom-up/Top-down-Lücke: Mitarbeitende nutzen KI längst im Alltag, während auf Organisationsebene noch keine durchdachte Strategie existiert.

Warum viele Projekte teurer werden als gedacht

Wer glaubt, mit KI ließen sich schnell und günstig Kosten senken, wird von den Zahlen gebremst: Ein Drittel der Unternehmen mit KI-Einsatz berichtet laut Bitkom, dass die Technologie teurer ausfällt als ursprünglich kalkuliert – häufig wegen unterschätzter laufender Kosten für Nutzung und Betrieb. Fast jedes fünfte Unternehmen hat wegen KI-Einsatz bereits Stellen abgebaut, was zeigt: Wo KI wirklich produktiv eingesetzt wird, hat sie messbare Auswirkungen auf Personalbedarf – im Guten wie im Herausfordernden.

Die größten Hürden für den breiteren Einsatz sind dabei erstaunlich unspektakulär: Über die Hälfte der Unternehmen nennt fehlende KI-Kompetenz im eigenen Team als Haupthindernis, gefolgt von Unsicherheit beim Datenschutz und unklaren Kostenstrukturen. Es scheitert also seltener an der Technologie selbst als an fehlendem Know-how und fehlender Struktur im eigenen Haus.

Wo KI im Mittelstand tatsächlich ankommt

Interessant ist auch, wo KI heute schon konkret eingesetzt wird. An der Spitze stehen wenig überraschend Textverarbeitung und Übersetzung, gefolgt von Marketing und Kommunikation sowie Kundenservice. Datenanalyse als Anwendungsfeld liegt dagegen noch deutlich dahinter – dabei ist gerade hier, in datengetriebener Entscheidungsfindung, häufig der größere wirtschaftliche Hebel zu finden als in reiner Textautomatisierung.

In der Industrie zeigt sich ein eigenes Muster: Dort wachsen vor allem Anwendungen wie vorausschauende Wartung, autonome Robotik und Qualitätskontrolle deutlich – gebremst wird die Einführung hier aber häufig durch fehlende Dateninfrastruktur, nicht durch fehlenden Willen.

Was das für Nachfolgeunternehmen bedeutet

Für uns als Nachfolgeunternehmer ist die zentrale Erkenntnis aus diesen Studien: KI ist im Mittelstand angekommen, aber sie ist kein Selbstläufer. Wer als neuer Geschäftsführer in ein übernommenes Unternehmen kommt, trifft selten auf eine durchdachte KI-Strategie – meist eher auf einzelne Mitarbeitende, die längst privat mit KI-Tools experimentieren, ohne dass die Geschäftsführung davon systematisch profitiert.

Der pragmatische Weg liegt selten in einer großen, unternehmensweiten KI-Initiative, sondern in wenigen, klar abgegrenzten Anwendungsfällen mit direktem wirtschaftlichem Nutzen – etwa in der Angebotserstellung, der Auftragsabwicklung oder der Kundenkommunikation. Entscheidend ist dabei weniger die Technologie selbst als der Aufbau von Kompetenz im Team und eine saubere Dateninfrastruktur, auf der sich weitere Anwendungen aufbauen lassen. Genau das sehen wir als einen der Hebel, die wir bei jeder Nachfolge gezielt mit ansehen – nicht als Buzzword, sondern als konkreten Beitrag zu Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit des übernommenen Unternehmens.

Quellen: Bitkom-Studie "Künstliche Intelligenz in Deutschland" (2026), KfW Research Fokus Volkswirtschaft Nr. 533 (Februar 2026), ifo Institut (2025), McKinsey-Erhebung zur individuellen KI-Nutzung (2026).