KI-Einsatz in Deutschland: 54,5% der Betriebe nutzen bereits Systeme

54,5 Prozent der Betriebe setzen KI ein, doch nur wenige sehen wirtschaftliche Erfolge. Eine Ifo-Studie zeigt die Kluft zwischen Euphorie und Realität.

Das zeigt eine aktuelle Untersuchung des Ifo-Instituts vom Juni 2026.

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Mittlerweile nutzen 54,5 Prozent der Betriebe KI-gestützte Lösungen. Das ist ein deutlicher Sprung gegenüber dem Vorjahr, als der Wert bei 40,9 Prozent lag. Besonders das verarbeitende Gewerbe treibt die Entwicklung mit einer Quote von 58,7 Prozent an.

Allerdings klafft eine Lücke zwischen großen und kleinen Firmen. Während 67,2 Prozent der Großunternehmen KI einsetzen, liegt der Anteil im Mittelstand bei 47,2 Prozent. Kleine Betriebe kommen auf 51,2 Prozent.

Warum Unternehmen auf KI setzen

Die Motive sind klar: Produktivität und Effizienz. Eine Studie aus Luxemburg von Fedil, Luxembourg AI Factory und Luxinnovation befragte Anfang Juni 136 Fachleute. 88 Prozent nannten diese Faktoren als Hauptgrund für den KI-Einsatz.

Weitere Treiber sind Prozessoptimierung (65 Prozent) und Kosteneinsparungen (64 Prozent). Fast 60 Prozent der luxemburgischen Industriebetriebe haben bereits generative KI-Systeme eingeführt.

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Doch die Euphorie trügt. Eine PwC-Befragung unter über 4.400 CEOs weltweit zeigt: Nur 12 Prozent berichten von Umsatzsteigerung und Kostensenkung durch KI. 56 Prozent sehen bisher gar keine dieser Wirkungen.

Mensch bleibt im Loop

„Der Mensch muss dauerhaft in automatisierte Prozesse eingebunden bleiben", betont Michael Maurer von Rockwell Automation. Das sogenannte „Human-in-the-Loop"-Prinzip bleibt grundlegend.

Die größten Hürden für eine tiefere Integration sind der Fachkräftemangel und Qualifikationsdefizite. Eine ZEW-Umfrage unter 1.500 Unternehmen aus dem Frühjahr 2026 zeigt zudem: Rund 8 Prozent der Betriebe im verarbeitenden Gewerbe verbieten den KI-Einsatz komplett.

Die Unsicherheit bei der Governance ist also noch groß.

Neue Technologien in der Produktion

Trotz aller Herausforderungen entstehen spezialisierte Anwendungen. Ein Beispiel: Die FH Salzburg und das Unternehmen B&R meldeten im Juni ein Patent für Reinforcement Learning in der Antriebstechnik an. Das Verfahren optimiert Bewegungssteuerungen energieeffizient – ohne vollständige Systemmodelle.

Auch in der Simulation gibt es Fortschritte. Syntegon präsentierte Anfang Juni KI-basierte Modelle für CFD-Simulationen, die den Rechenaufwand um den Faktor 1.000 senken. Das ermöglicht nahezu Echtzeit-Simulationen.

Im DLR-Projekt DiCADeMA markiert eine 3D-Kamera Bohrpositionen in Flugzeugkabinen auf circa 5 Millimeter genau. Der Abgleich von Punktwolken mit CAD-Daten macht es möglich.

Und in der Öl- und Gasindustrie entwickelte FPT ein Modell zur Vorhersage von Zementrezepturen. Nach der Bereinigung von 45 Millionen Rohdaten erreichte das System eine Genauigkeit von 79 Prozent. Die Bewertungszeit sank von Tagen auf Minuten.

Autonome Systeme brauchen klare Regeln

Die Zukunft gehört autonomen KI-Agenten – doch ohne Governance droht das Aus. Gartner prognostiziert für 2027: Rund 40 Prozent der Unternehmen werden ihre autonomen Agenten wieder abschalten oder einschränken, weil die Kontrollstrukturen fehlen.

Empfohlen wird eine abgestufte Governance – von der reinen Beobachtung bis zur vollständigen Autonomie.

Microsoft treibt die Entwicklung parallel voran. Auf der Build-Konferenz 2026 stellte der Konzern einen Agenten vor, der Aktivitäten in Teams und Outlook überwacht und Meeting-Vorbereitungen selbstständig koordiniert.

In der Industrie setzen Hersteller auf automatisierte Zertifikatsverteilungen über den Standard OPC UA. Lösungen auf der Hannover Messe 2026 zeigten, wie sich autonome Systeme absichern lassen.

Der Weg zur profitablen KI-Nutzung ist noch weit – aber die Richtung stimmt.