Studiendesign
Die Deloitte-Studie „The ROI of AI: The paradox of rising investment and elusive returns – German Cut“ wurde im Februar 2026 veröffentlicht. Erhoben wurden die zugrunde liegenden Daten im Zeitraum vom 15. August bis zum 05. September 2025 in zwölf europäischen (Belgien, Dänemark, Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Irland, Italien, die Niederlande, Norwegen, Polen, Schweden, Schweiz) und zwei arabischen Ländern (Saudi-Arabien, Vereinigte Arabische Emirate). Befragt wurden 1.854 Führungskräfte auf dem Level „Senior Executives“ mit Entscheidungsbefugnissen beim Thema „Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI)“, darunter 249 in Deutschland. Voraussetzung für die Teilnahme war, dass in der jeweiligen Organisation mindestens eine Anwendung von KI in der täglichen Arbeit etabliert war. Als zusätzliche Bedingung galt die Nutzung generativer KI (Generative Artificial Intelligence, GenAI) im Tagesgeschäft, entweder als etablierter Standard oder zumindest als testweise eingesetztes Pilotverfahren. Gefragt wurde nach der strategischen Ausrichtung der Organisation und dem Umgang mit Daten, nach dem Anspruch, der an den Einsatz von KI gestellt wird, den daraus resultierenden Investitionen und der Erfolgsmessung.
Grundgedanken zur Nutzung von KI
„KI ist nicht länger eine Frage des ,Ob‘, sondern des ,Wie‘ und ,Wohin‘.“ So lautet, sinngemäß übersetzt, die Kernaussage, die an den Anfang der Studie gestellt wurde. Und das Resümee folgt wenige Zeilen später: Es handelt sich nicht um ein technologisches Problem, sondern um eine Herausforderung für die Führungsebene.
Gemeint ist damit: Der Einsatz von KI-Anwendungen ist inzwischen weit verbreitet. In vielen Fällen haben sie sich als technologische Standardlösung zur Vereinfachung betrieblicher Prozesse etabliert. Deshalb wird mit großen Erwartungen in den Ausbau der KI-Systeme investiert – aber oft ohne ein entsprechendes Change Management, um die bestehenden Geschäftsmodelle und Strukturen anzupassen. Trotz aller Erfolge und sogar bei breiter Akzeptanz auf allen hierarchischen Ebenen bleibt die Frage, wie der Erfolg des KI-Einsatzes gemessen werden kann und welcher Mehrwert bzw. welche Wertschöpfung damit verbunden ist. Wo bleibt der Return on Investment – und wann wird der strategische Vorteil sichtbar?
Kurzfristig wird der Erfolg an einer gestiegenen Produktivität und einer größeren Effizienz der internen Abläufe messbar. Langfristig liegt der Wert des Einsatzes von KI-Anwendungen aber in der dadurch möglichen innerbetrieblichen Transformation – von der Um- und Neugestaltung von Geschäftsmodellen über Prozesse der Entscheidungsfindung und Führung bis zur Organisation der Arbeit. Doch anhand welcher Faktoren lassen sich diese Veränderungen betriebswirtschaftlich bewerten?
Die Einleitung der Studie schließt (sinngemäß) mit den Worten: Der Return on Investment (ROI) von KI ist real. Aber er kommt nicht automatisch, sondern nur bei entsprechender Führung.
Zentrale Ergebnisse zur Nutzung von KI in Deutschland – im internationalen Vergleich
In Deutschland nutzen Organisationen Künstliche Intelligenz in stärkerem Maß als in jedem anderen Land der Studie. 41 Prozent der befragten Führungskräfte gaben an, dass mehr als 60 Prozent der Beschäftigten am Arbeitsplatz KI-Anwendungen einsetzen – der Länderdurchschnitt liegt bei 29 Prozent. Die Schwerpunkte des Einsatzes liegen in den Bereichen Informationstechnik (IT; 61 %), Cyber Security (47 %) und Marketing (42 %).
Aber das Management versteht KI vielfach immer noch nur als technologische Entwicklung und Hilfsmittel zur Erhöhung der Produktivität und Effizienz auf operativer Ebene. Es wird nicht als Anlass zur strategischen Transformation des Geschäftsmodells gesehen, um die ökonomische Stellung der eigenen Organisation zu stärken und Wettbewerbsvorteile zu erlangen: 50 Prozent der Führungskräfte berichteten von Produktivitätszuwächsen, die den ROI kurzfristig erhöhen. Etwa ein Drittel gab an, dass gesamte Arbeitsprozesse überarbeitet und umgestellt wurden – aber nur 5 Prozent sprachen vom Einsatz von KI-Agenten zur grundlegenden Neugestaltung der Leistungserbringung.
Für die Zukunft sind die Erwartungen dennoch hoch: 90 Prozent der Entscheider sehen bis 2028 eine solche Veränderung der Business-Modelle – der Länderdurchschnitt liegt bei 84 Prozent – und mehr als 50 Prozent schätzen, dass die Rückflüsse aus dem eingesetzten Kapital bei über 40 Prozent liegen werden. Mehr als zwei Drittel der KI-Verantwortlichen gehen hier allerdings davon aus, dass der ROI über längere Zeiträume betrachtet werden muss und bis dahin zwei oder mehr Jahre vergehen werden.
Das Paradoxon zwischen Anspruch und Realität wird sichtbar, wenn die Investitionen in die KI-Zukunft betrachtet werden. Während die Mitarbeiter die Tools als Arbeitserleichterung akzeptieren und einsetzen, sind die Führungsebenen eher zurückhaltend bei der Vergabe der Finanzmittel. Zwar investieren 28 Prozent der an der Umfrage beteiligten deutschen Organisationen – das liegt leicht über dem Ländermittel von 25 Prozent – mehr als 20 Prozent ihres Technologiebudgets in KI-Anwendungen, aber nur knapp ein Drittel zwischen 11 und 20 Prozent. Hier besteht eine große Lücke zu den 41 Prozent, die in der Studie als Durchschnitt ermittelt wurden. Die Zurückhaltung in Deutschland wird auch daran sichtbar, dass 41 Prozent der Organisationen maximal 10 Prozent für Investitionen in KI bereitstellen – deutlich mehr als der Länderdurchschnitt von 33 Prozent.
Diese Einstellung spiegelt sich auch in der Personalentwicklung der Einrichtungen wider: 35 Prozent (und damit 6 % mehr als im Länderdurchschnitt) konstatieren die mangelnde KI-Kompetenz bei ihren Mitarbeitern, aber nur ein Drittel (im Vergleich zu 37 % im Länderdurchschnitt) bietet KI-Trainings für die Beschäftigten an – während in 19 Prozent der Einrichtungen und damit in rund 4 % mehr als dem Länderdurchschnitt Aus- und Weiterbildungen gar nicht vorgesehen sind. Das Ergebnis dieses mangelnden Engagements sind das Fehlen der notwendigen Fähigkeiten der Mitarbeiter, zu geringe Investments, unpassende organisatorische Strukturen und eine nicht vorbereitete Unternehmenskultur.
Die Kernaussagen der Studie lassen sich in vier Punkten zusammenfassen:
- Deutschland ist zwar unter den verglichenen Ländern führend in der Nutzung von KI-Anwendungen, doch KI wird überwiegend auf operativer Ebene zur Steigerung der Produktivität und der Effizienz eingesetzt. Hier wird der ROI schnell sichtbar.
- Der potenzielle Mehrwert auf strategischer Ebene wird nicht ausgeschöpft, da eine Transformation der Geschäftsmodelle ausbleibt oder vernachlässigt wird. Ursachen sind unklare Zuständigkeiten und Führungsdefizite, Besitzstandswahrung – Desinteresse an einem Change Management – sowie Unsicherheiten in Bezug auf sicherheitstechnische und ethische Fragen und die daraus resultierende Zurückhaltung bei den Investitionen.
- Nachhaltige Investitionen in KI (auf strategischer Ebene) wirken sich erst mittelfristig auf den ROI aus. Da ein Kapitalrückfluss frühestens nach zwei bis drei Jahren spürbar wird, sind Investitionen mit dem Anspruch an geringere Laufzeiten verloren.
- Echter Nutzen für die Organisation ergibt sich erst aus der strategischen Integration von KI in der Führung, in der Datennutzung und in skalierbaren Geschäftsprozessen.
Aus diesen Feststellungen werden folgende zentrale Handlungsempfehlungen abgeleitet:
- Es ist ein strategischer ROI zu definieren, der nicht nur kurzfristig auf operativer Ebene Produktivität und Effizienz, sondern mittelfristig auch auf strategischer Ebene die Wertschöpfung durch angepasste Geschäftsmodelle abbildet.
- Die Verantwortung für die Transformation durch KI ist in der Geschäftsführung zu verankern – dazu ist die technische Leitung mit ihrer Zuständigkeit für den Einsatz von KI eng einzubeziehen. Beide zusammen sollten ein Governance‑Modell entwickeln, das schnelle Entscheidungen und Innovationen ermöglicht und ein Risikomanagement beinhaltet.
- Budgets und Investitionen sind nach Entscheidungsebene und damit ROI-Fristen zu differenzieren. Da Geschäftsprozesse und Transformationsansätze unterschiedliche Zeiträume, Risiken und Erfolgskriterien haben, sollte bei Investitionsentscheidungen eine konsequente Skalierung stattfinden.
- Alle Angehörigen einer Organisation, also Mitarbeiter und Führungskräfte, sind zu schulen, um das Verständnis für und die Anwendungssicherheit von KI-basierten Systemen zu erhöhen. Das Management trägt dabei die Verantwortung für die Neugestaltung von Prozessen und Rollen und die Entwicklung der Organisationskultur.
- Die technologische Basis muss ausgebaut und standardisiert werden, um eine breite Anwendung von KI zu ermöglichen und Pilotprojekte in die Geschäftsprozesse einzubinden. Wichtig ist eine klare Trennung zwischen Experimentierphasen und produktivem Betrieb, um skalierbare, sichere und langlebige KI‑Einsätze zu ermöglichen.
Fazit
KI wird in deutschen Organisationen überwiegend als technologisches Thema angesehen und dem Verantwortungsbereich der IT zugeordnet. Effizienzgewinne und Produktivitätszuwächse ergeben sich durch den Einsatz der KI im operativen Tagesgeschäft und lassen sich an kurzfristigen Steigerungen des ROI ablesen.
Die langfristige Perspektive von KI-Anwendungen als Basis und Bestandteil der strategischen Ausrichtung, der Geschäftsmodelle und der Wertschöpfung wird dagegen zwar von den KI-Verantwortlichen auf der Führungsebene erkannt, aber nur zögerlich umgesetzt: Das Management sieht den Bedeutungszuwachs der KI-Anwendungen, lässt sich dadurch aber kaum zu den notwendigen Investitionen in Technik und Personal bewegen. Das dazu notwendige Change Management wird oftmals vertagt; hier ist die Führung in der Verantwortung, durch den Einsatz von KI-Agenten, die Aus- und Weiterbildung des Personals sowie eine Änderung der Unternehmenskultur ihrer Führungsrolle gerecht zu werden – die Leadership zu übernehmen – und einen langfristig stabilen ROI als Ziel der KI-Transformation der Organisation anzustreben.
Ihr Ansprechpartner
Torsten Klanitz
Produktmanager
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