State of AI für Organisationen 2026: Von Experiment zu skalierbarer Wertschöpfung

Wo Organisationen 2026 wirklich stehen

Aktuelle Surveys zeigen: KI-Nutzung ist im Mainstream angekommen. In globalen Erhebungen berichten 78-87% der Unternehmen, bereits KI einzusetzen, und die meisten nutzen sie in mehreren Funktionen wie Operations, Kundenservice oder Analytics. Gleichzeitig befinden sich rund zwei Drittel der Organisationen noch nicht in einem echten Skalierungsmodus, sondern in einer Phase von Piloten und isolierten Projekten.

Besonders dynamisch ist der Bereich generative KI und AI-Agenten. In einer aktuellen McKinsey Studie geben knapp 90% der Befragten an, KI im Arbeitsalltag zu nutzen, und über 60% experimentieren konkret mit agentischen Systemen[4]; etwa ein Viertel skaliert Agenten bereits in mindestens einer Funktion. Dennoch bleibt der strukturelle Wandel -- also das Übersetzen von Tools in veränderte Prozesse, Rollen und Governance - oft hinter der Technologie zurück.

Kennzahlen zur Enterprise-AI-Adoption

Mehrere Reports zeichnen ein konsistentes Bild: Enterprise-AI ist verbreitet, aber in der Tiefe unausgewogen. Besonders Operations, IT und Customer Service sind Treiberfunktionen.

• 87 % der großen Unternehmen nutzen KI-Lösungen in mindestens einem
• 76 % setzen KI für Prozessautomatisierung ein und erreichen damit im Schnitt 43% kürzere Bearbeitungszeiten.
• 75% der Mitarbeitenden in einer OpenAI-Studie berichten, dass KI-Geschwindigkeit oder Qualität ihrer Arbeit verbessert.

Gleichzeitig zeigt eine Analyse zum „GenAI Divide“, dass bis zu 95% der Organisationen mit GenAI- Investitionen noch keinen klar messbaren Return erzielen -- meist, weil Projekte nicht tief genug in Prozesse und Systeme integriert sind.

Die wichtigsten AI-Trends für Organisationen

2026 ist von drei miteinander verknüpften Bewegungen geprägt: dem Aufstieg agentischer KI, dem Fokus auf domänenspezifische Lösungen und der Professionalisierung von Governance und ROI-Steuerung.

Agentic AI und autonome Workflows

Agentische KI-Systeme gehen über klassische Assistenzfunktionen hinaus und können eigenständig planen, entscheiden und mehrstufige Workflows ausführen. In aktuellen Enterprise-Studien berichten 62% der Unternehmen, dass sie mit AI-Agenten experimentieren, und 23% skalieren solche Systeme bereits.

Prognosen für 2026 sehen Netzwerke kollaborierender Agenten, die komplexe Abläufe in IT, HR, Finance, Supply Chain oder Customer Operations orchestrieren – inklusive Monitoring, Eskalation und Dokumentation. Das verschiebt die menschliche Rolle von der operativen Ausführung hin zu Steuerung, Governance und kontinuierlicher Verbesserung.

„Agentische KI wird zur unsichtbaren Schicht, die Prozesse im Hintergrund ausführt – und Menschen zu Orchestratoren statt Ausführenden macht.“ - ELE Times News

Domain-native und vertikale AI

Parallel zum Hype generischer Foundation Models setzt sich der Trend zu domänenspezifischen, vertikalen Lösungen durch. Analysten erwarten eine wachsende Zahl von „domain-native“ Modellen, die auf branchenspezifischen Daten, Ontologien und regulatorischen Regeln trainiert sind.

Das gilt besonders für Bereiche wie:

• Finanzprozess und Regulierungen
• Gesundheitswesen und Life Sciences
• Industrieproduktion und Instandhaltung
• Prozessmanagement und Operations

Für Organisationen bedeutet das: Der Fokus verschiebt sich von „Welches Modell ist das beste?“ zu „Welche Kombination aus Modell, Daten. Integration und Prozesswissen erzeugt den größten Mehrwert in einem Kontext?“. Prozess-Knowhow und Datenqualität werden dadurch zu kritischen Assets.

Investitionsdynamik und wirtschaftliche Effekte

Finanziell betrachtet nimmt die Bedeutung von KI rasant zu. Schätzungen zufolge gaben Unternehmen 2025 rund 30-40 Milliarden US-Dollar für generative KI aus; ein anderer Report beziffert die Ausgaben allein für Enterprise-GenAI auf 37 Milliarden US-Dollar - mehr als das Dreifache im Vergleich zu 2024.

AI-Adoptionsstudien zeigen zudem:

• Organisationen sehen im Schnitt 34% Effizienzgewinne und 27% Kostenreduktion innerhalb von 18 Monaten nach Einführung von AI-Lösungen.
• Drei von vier Führungskräften berichten bereits positive Renditen auf GenAI-Investitionen; gleichzeitig erhöht sich der Druck, ROI systematisch zu messen.

Für Process-Owner heißt das: KI wird mehr und mehr daran gemessen, wie klar sie Geschäftsziele wie Durchlaufzeiten, Qualität oder Kundenzufriedenheit beeinflusst – nicht daran, wie beeindruckend einzelne Demos sind.

Herausforderungen und Risiken beim Skalieren von KI

Trotz breiter Nutzung kämpfen Organisationen mit einer Reihe wiederkehrender Hürden: von Datenqualität über Talentfragen bis hin zu Governance und Akzeptanz.

Daten, Infrastruktur und Fragmentierung

Die wohl häufigste Bremswirkung entsteht durch fragmentierte Datenlandschaften und unzureichende Infrastruktur. In Enterprise-Studien nennen rund 73% der Unternehmen Datenqualität als die größte Herausforderung für erfolgreiche AI-Projekte.

Typische Muster:

• Daten liegen in isolierten Systemen (ERP, CRM, Ticketsystem, Fileshares), ohne einheitliches Datenmodell.
• Prozesse sind zwar dokumentiert, aber nicht mit Event-Logs, KPIs oder Verantwortlichkeiten verknüpft.
• Es fehlen durchgängige Pipelines, um Prozessdaten automatisiert für Analysen und AI-Agenten bereitzustellen.

Dadurch bleibt KI oft auf punktuelle Use Cases beschränkt und kann ihr Potenzial in der End-to-End-Prozessoptimierung nicht entfalten.

Fähigkeiten, Organisationen und „AI Divide“

Ein zweiter Engpass liegt in Organisationen und Fähigkeiten. Während ein Teil der Belegschaft KI täglich produktiv nutzt, fühlen sich andere überfordert oder außen vor.

• 82% der Führungskräfte nutzen GenAi mindestens wöchentlich, fast die Hälfte täglich.
• Gleichzeitig warnen 43% vor einem möglichen Kompetenzabbau, wenn KI Aufgaben übernimmt, ohne dass Fähigkeiten gezielt weiterentwickelt werden.
• Berichte zum „GenAI Divide“ zeigen, dass nur ein kleiner Anteil von Teams wirklich strukturiert mit KI arbeitet, während viele Organisationen trotz hoher Investitionen kaum messbaren Nutzen generieren.

Die Folge: ein wachsender Gap zwischen „Frontier Teams“, die KI tief in ihre Arbeit integrieren, und dem Rest der Organisation. Für Prozessverantwortliche wird es damit zur Kernaufgabe, Fähigkeiten, Rollen und Verantwortlichkeiten konsequent mitzudenken.

Governance, Risiko und Vertrauen

Mit wachsender Verbreitung rückt Governance ins Zentrum. Institutionen wie Stanford HAI, OECD und andere Forschungs- und Politikakteur betonen, dass Fragen zu Sicherheit und Transparenz und Fairness nicht mehr nur experimentell, sondern operationell beantwortet werden müssen.

Unternehmen adressieren unter anderem:

• Umgang mit vertraulichen Daten in Cloud- und API-basierten AI-Services
• Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen in hochregulierten Bereichen
• Verantwortung bei Fehlern oder Bias in KI-gestützten Empfehlungen
• Anforderungen durch Gesetzgebungen und Standards (z. B. EU AI Act)

Aktuelle Enterprise-Studien zeigen, dass inzwischen rund 72% der Unternehmen versuchen, den ROI von GenAI systematisch zu messen – Governance wird also zunehmend mit konkreten Business-KPIs verknüpft.

Best Practices: So entwickelst du deine AI-Roadmap für 2026

Vor diesem Hintergrund stellt sich die Frage: Wie gehst du 2026 strategisch mit dem Thema AI in deiner Organisation um -- speziell, wenn du Verantwortung für Prozesse und Operations trägst?

1. Klarer Ausgangspunkt: Prozess- und Dateninventur

Bevor du neue Tools einführst, solltest du die Grundlagen klären. Studien zeigen, dass erfolgreiche AI-Programme ihre Use Cases eng an Geschäftsprozessen und verfügbaren Daten ausrichten.

Sinnvolle Schritte:

• Kritische Kernprozesse identifizieren (z.B. Order-to-Cash, Purchase-to-pay, Incident-Management).
• Prozessdokumentation und reale Event- Daten zusammenführen (Systemlogs, Tickets, Zeitstempel).
• Datenqualität, Vollständigkeit und Zugänglichkeit entlang dieser Prozesse prüfen.

Gerade Process-Intelligence-Plattformen wie aiio können hier eine Brücke schlagen, indem sie Modellierung, Event-Daten und KI-Analytik in einem Arbeitsraum verbinden und sie die Grundlage für AU-Agentenschaffe, die Prozesse nicht nur analysieren, sondern aktiv mitsteuern.

2. Business-getriebene Use-Case-Auswahl

Die meisten Reports empfehlen, mit wenigen, klar messbaren Use Cases zu starten, statt Dutzende Initiativen parallel zu eröffnen.

Typische High-Value-Use-Cases in Operations:

• Durchlaufzeiten senken: Automatisierte Priorisierung und Routing von Vorgängen.
• Qualität erhöhen: KI-gestützte Prüfung von Anträgen, Bestellungen oder Tickets.
• Transparenz schaffen: Generative Erklärungen zu Prozessengpässen und ihren Ursachen.

Wichtig ist, dass du für jeden Use Case konkrete Zielgrößen definierst – etwa Reduktion der Bearbeitungszeit um X %, weniger Eskalationen oder höhere First-Time-Right-Quoten – und diese laufend trackst.

3. Agentic AI in Prozessen verankern

Angesichts der Entwicklungen hin zu Agentic AI liegt ein logischer nächster Schritt darin, KI nicht nur als Analyse- oder Chat-Layer zu nutzen, sondern als aktiven Teil deiner Prozesse.

Das kann z. B. bedeuten:

• AI-Agenten, die Prozessdaten kontinuierlich überwachen und bei Abweichungen automatische Alerts oder Handlungsvorschläge generieren.
• Agenten, die Standardaufgaben eigenständig ausführen (z.B. Datenerfassung, Statusupdates, Erinnerungen) und nur Ausnahmen an Menschen eskalieren.
• Integration von KI-Analysen direkt in Prozessmodelle (z.B. in aiio), sodass Optimierungsvorschläge dort sichtbar sind, wo Prozesse gestaltet und entschieden werden.

Damit verschiebst du den Einsatz von KI von „Tool neben dem Prozess“ hin zu „intelligentem Layer innerhalb des Prozessmanagements“.

4. Governance, Skills und Change von Anfang an mitdenken

Erfolgreiche Programme verbinden Technologie- und Change-Perspektive. Best Practices aus aktuellen Enterprise-Reports betonen unter anderem:

• Klare Leitplanken: Was darf KI, was nicht? Welche Datenquellen sind freigegeben?
• Skill-Programme: Mitarbeitende befähigen, KI pragmatisch im Alltag einzusetzen.
• Cross-funktionale Teams: Business, IT, Date/AI und Compliance arbeiten von Beginn an zusammen.

Viele Unternehmen etablieren hierfür AI Councils oder Center of Excellence, die Standards definieren, Use Cases priorisieren und Erfahrungen bündeln.

Häufige Fehler - und wie du sie vermeidest

Die aktuelle Studienlage zeigt wiederkehrende Fallstricke, die Organisationen beim Weg vom Pilot zur Skalierung ausbremsen.

Typische Fehler

• Technologie ohne Prozessfokus: Tools werden eingeführt, ohne dass klar ist, welche Prozesskennzahlen sie verbessern sollen.
• Zu viele parallele Piloten: Ressourcen verteilen sich auf viele kleine Experimente, ohne einen klaren Skalierungspfad.
• Unklare Verantwortlichkeiten: Niemand fühlt sich wirklich für AI-Ergebnisse in einem Prozess verantwortlich.
• Fehlende ROI-Messung: KI wird als „Innovationsthema“ behandelt, aber nicht mit Business KPIs verknüpft.
• Ignorierte Datenprobleme: Schlechte Datenqualität wird nicht adressiert, wodurch KI-Empfehlungen unzuverlässig bleiben.

In einigen Reports wird ausdrücklich darauf hingewiesen, dass genau diese Muster dazu führen, dass trotz 30-40 Milliarden US-Dollar Investitionen in GenAI ein Großteil der Organisationen keinen nachweisbaren Return sieht.

Wie du besser vorgehst

Stattdessen bewähren sich 2026 insbesondere folgende Ansätze:

• Klein anfangen, aber mit klarer Skalierungsperspektive: Ein Use Case pro Kernprozess, der bei Erfolg ausgerollt wird.
• Prozess-Owner in die Verantwortung nehmen: Sie definieren Ziele, Datenquelle und Erfolgsmessung.
• Ai-Experten und Fachbereiche eng koppeln. Entscheidungen zu Modellen, Daten und Integration gemeinsam treffen.
• Plattform-Ansatz nutzen: Eine zentrale Umgebung (z.B. aiio) für Prozessmodellierung, Datenanbindung und AI-Funktionalität, statt isolierten Einzellösungen.

„Der Engpass liegt 2026 selten bei der KI -- sondern bei Prozessen, Daten und Verantwortlichkeiten.“ -- McKinsey

Der State of AI 2026 für Organisationen lässt sich in einem Satz zusammenfassen: KI ist im Alltag angekommen, aber echte, skalierte, Wertschöpfung hängt davon ab, wie konsequent du Prozesse, Daten und Governance ausrichtest. Studien zeigen hohe Adoptionsraten und wachsende Investitionen, aber auch einen deutlichen „GenAI Divide“ zwischen Vorreiterteams und dem Rest der Organisation.

Wenn du deine Organisation gezielt weiterentwickeln willst, solltest du KI nicht als isolierte Technologie behandeln, sondern als integralen Bestandteil deines Prozessmanagements -- idealerweise mit Agentic AI, die direkt auf deinen End-to-End-Prozessen arbeitet. Nutze 2026, um aus verstreuten Piloten eine strukturierte AI-Roadmap zu machen, die klar an Geschäftsziele, Prozesskennzahlen und eine robuste Governance gekoppelt ist.

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Quellen:

McKinsey & Company: The State of AI: Global Survey 2025 – Adoptionsraten, Business Impact und Reifegrad von KI in Unternehmen.

MLQ / „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ – Analyse zur ungleichen Wertschöpfung durch GenAI in Organisationen

Second Talent: AI Adoption in Enterprise Statistics & Trends 2025 – Statistiken zur Enterprise-AI-Nutzung und Effekten auf Effizienz.

McKinsey & Company: The State of AI: Global Survey 2025 – Adoptionsraten, Business Impact und Reifegrad von KI in Unternehmen

Wharton / University of Pennsylvania: 2025 AI Adoption Report: Gen AI Fast-Tracks Into the Enterprise – Nutzungsmuster und ROI von GenAI in Unternehmen

OpenAI: The State of Enterprise AI 2025 – Report zur Nutzung von GenAI und KI-Systemen in Unternehmen

Second Talent: AI Adoption in Enterprise Statistics & Trends 2025 – Statistiken zur Enterprise-AI-Nutzung und Effekten auf Effizienz

Second Talent: AI Adoption in Enterprise Statistics & Trends 2025 – Statistiken zur Enterprise-AI-Nutzung und Effekten auf Effizienz

OpenAI: The State of Enterprise AI 2025 – Report zur Nutzung von GenAI und KI-Systemen in Unternehmen

MLQ / „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ – Analyse zur ungleichen Wertschöpfung durch GenAI in Organisationen

ISG: State of Enterprise AI Adoption Report 2025 – Herausforderungen und Reifegrad von KI-Programmen in großen Organisationen

Ecosystm: Top 5 Enterprise AI Trends for 2026 – Schwerpunkte wie Agentic AI, vertikale KI-Lösungen und Governance

Eletimes / andere Branchenquellen: Technology trends reshaping operations of enterprises in 2026 – Überblick zu Technologie- und Operations-Trends.

Eletimes / andere Branchenquellen: Technology trends reshaping operations of enterprises in 2026 – Überblick zu Technologie- und Operations-Trends

IBM: The trends that will shape AI and tech in 2026 – Prognosen zu KI, Automatisierung und Infrastruktur.

MLQ / „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ – Analyse zur ungleichen Wertschöpfung durch GenAI in Organisationen

Second Talent: AI Adoption in Enterprise Statistics & Trends 2025 – Statistiken zur Enterprise-AI-Nutzung und Effekten auf Effizienz.

Wharton / University of Pennsylvania: 2025 AI Adoption Report: Gen AI Fast-Tracks Into the Enterprise – Nutzungsmuster und ROI von GenAI in Unternehmen.

ICONIQ Capital: 2025 State of AI: The Builder’s Playbook – Perspektive von Tech-/SaaS-Investoren auf AI-Produkt- und Unternehmensstrategien

Second Talent: AI Adoption in Enterprise Statistics & Trends 2025 – Statistiken zur Enterprise-AI-Nutzung und Effekten auf Effizienz

McKinsey & Company: The State of AI: Global Survey 2025 – Adoptionsraten, Business Impact und Reifegrad von KI in Unternehmen.

Wharton / University of Pennsylvania: 2025 AI Adoption Report: Gen AI Fast-Tracks Into the Enterprise – Nutzungsmuster und ROI von GenAI in Unternehmen.

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Wharton / University of Pennsylvania: 2025 AI Adoption Report: Gen AI Fast-Tracks Into the Enterprise – Nutzungsmuster und ROI von GenAI in Unternehmen.

ICONIQ Capital: 2025 State of AI: The Builder’s Playbook – Perspektive von Tech-/SaaS-Investoren auf AI-Produkt- und Unternehmensstrategien.

Stanford Institute for Human-Centered AI (HAI): AI Index Report 2025 – Daten und Kennzahlen zur weltweiten KI-Entwicklung.

ISG: State of Enterprise AI Adoption Report 2025 – Herausforderungen und Reifegrad von KI-Programmen in großen Organisationen

McKinsey & Company: The State of AI: Global Survey 2025 – Adoptionsraten, Business Impact und Reifegrad von KI in Unternehmen.

ISG: State of Enterprise AI Adoption Report 2025 – Herausforderungen und Reifegrad von KI-Programmen in großen Organisationen.

Second Talent: AI Adoption in Enterprise Statistics & Trends 2025 – Statistiken zur Enterprise-AI-Nutzung und Effekten auf Effizienz

Ecosystm: Top 5 Enterprise AI Trends for 2026 – Schwerpunkte wie Agentic AI, vertikale KI-Lösungen und Governance

ICONIQ Capital: 2025 State of AI: The Builder’s Playbook – Perspektive von Tech-/SaaS-Investoren auf AI-Produkt- und Unternehmensstrategien.

ICONIQ Capital: 2025 State of AI: The Builder’s Playbook – Perspektive von Tech-/SaaS-Investoren auf AI-Produkt- und Unternehmensstrategien.

MLQ / „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ – Analyse zur ungleichen Wertschöpfung durch GenAI in Organisationen

ISG: State of Enterprise AI Adoption Report 2025 – Herausforderungen und Reifegrad von KI-Programmen in großen Organisationen

MLQ / „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ – Analyse zur ungleichen Wertschöpfung durch GenAI in Organisationen.

OECD: AI adoption by small and medium-sized enterprises – Analyse der KI-Einführung in KMU

MLQ / „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ – Analyse zur ungleichen Wertschöpfung durch GenAI in Organisationen

Ecosystm: Top 5 Enterprise AI Trends for 2026 – Schwerpunkte wie Agentic AI, vertikale KI-Lösungen und Governance.

MLQ / „The GenAI Divide: State of AI in Business 2025“ – Analyse zur ungleichen Wertschöpfung durch GenAI in Organisationen

Eletimes / andere Branchenquellen: Technology trends reshaping operations of enterprises in 2026 – Überblick zu Technologie- und Operations-Trends