KI im Mittelstand: Die Mehrheit nutzt sie, fast niemand schöpft sie aus

Bitkom vermeldet einen Meilenstein: Erstmals setzt die Mehrheit der deutschen Unternehmen KI ein, 57 Prozent, auch im Mittelstand. Eine gute Nachricht, könnte man meinen. Dieselbe Pressemitteilung enthält aber eine zweite Zahl, die deutlich seltener zitiert wird: Unter den Unternehmen, die KI bereits nutzen, schöpft kein einziges das Potenzial vollständig aus. 59 Prozent sagen sogar, sie nutzen es überhaupt nicht. Zwischen "wir haben KI im Einsatz" und "KI bringt uns etwas" klafft eine Lücke, die größer kaum sein könnte.

Die Schlagzeile: 57 Prozent, zum ersten Mal die Mehrheit

Die Zahlen aus der Bitkom-Erhebung (603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten, Erhebung KW 28-33/2026) zeigen eine steile Kurve: 2024 nutzten 20 Prozent der Unternehmen KI, 2025 waren es 36 Prozent, jetzt 57 Prozent. Nur noch 4 Prozent halten KI für ihr Geschäft für irrelevant, im Vorjahr waren es 17 Prozent. Weitere 38 Prozent planen den Einsatz oder diskutieren ihn gerade. Auf den ersten Blick sieht das nach einer durchgesetzten Technologie aus, nicht mehr nach einem Vorreiter-Thema.

Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst kommentiert die Zahlen so: "Künstliche Intelligenz ist keine Sache einzelner Vorreiter, sie ist in der Breite der Wirtschaft angekommen." Stimmt, gemessen an der reinen Nutzungsquote. Was die Schlagzeile nicht zeigt: Nutzung ist nicht gleich Wirkung.

Die unbequeme Zahlenhälfte: 59 Prozent schöpfen gar nichts aus

Bitkom hat die KI-Anwender in derselben Erhebung direkt gefragt, wie stark sie das Potenzial der eingesetzten KI tatsächlich ausschöpfen. Das Ergebnis: 0 Prozent sagen "vollständig", 3 Prozent "eher stark", 28 Prozent "eher wenig" und 59 Prozent "überhaupt nicht". Fast sechs von zehn Unternehmen, die KI im Einsatz haben, ziehen also faktisch keinen Nutzen daraus, den sie selbst als solchen bezeichnen würden.

Das ist genau das Muster, das wir bei Prozessanalysen im Mittelstand regelmäßig sehen: Ein Tool ist eingeführt, ein Zugang existiert, aber es fehlt der Rahmen, in dem es tatsächlich etwas verändert. Die Zahl widerlegt damit die verbreitete Annahme, KI-Einführung sei in erster Linie eine Beschaffungsfrage. Wäre sie das, würde eine höhere Nutzungsquote automatisch zu mehr ausgeschöpftem Potenzial führen. Genau das passiert laut Bitkom nicht.

Wo das Geld tatsächlich hinfließt

Ein Blick auf die genannten Kostenfaktoren bestätigt das Bild. Unternehmen, die KI einsetzen, nennen mehrfach: Infrastruktur, Cloud und Rechenleistung (51 Prozent), Datenvorbereitung (50 Prozent) und Integration in bestehende Systeme (41 Prozent). Software-Lizenzen selbst liegen mit 21 Prozent deutlich dahinter, Mitarbeiterschulung mit 19 Prozent noch weiter. Der teuerste Teil einer KI-Einführung ist also fast nie das Werkzeug – es ist die Arbeit davor: Daten aufbereiten, Schnittstellen bauen, Abläufe an das neue Werkzeug anpassen. Wer nur das Tool budgetiert und diese Arbeit unterschätzt, landet fast zwangsläufig bei den 59 Prozent, die am Ende nichts davon haben.

Bei den Unternehmen, die noch gar keine KI einsetzen, sieht die Rangliste der Hürden ähnlich aus: 85 Prozent nennen fehlendes technisches Know-how, 66 Prozent rechtliche Unsicherheit, 63 Prozent schwer kalkulierbare Kosten. Auch hier geht es selten um die Frage, welches Modell das beste ist, sondern darum, ob im Betrieb klar ist, wofür KI eigentlich gebraucht wird.

Selbst Bitkom sagt es so

Bemerkenswert ist ein zweiter Satz aus Wintergerts Kommentar, der in den meisten Zusammenfassungen der Studie fehlt: "Bei KI geht es nicht in erster Linie um das eingesetzte Modell." Das sagt ausgerechnet der Digitalverband, dessen Mitglieder KI-Modelle und -Infrastruktur verkaufen. Wenn selbst von dort die Reihenfolge betont wird – erst der Anwendungsfall, dann das Werkzeug –, ist das ein stärkeres Argument als jede Beratungsempfehlung. Wintergerst fügt hinzu, der AI Act solle Vertrauen schaffen, erzeuge in der Praxis aber "weitverbreitete Unsicherheit" – eine zusätzliche Erklärung, warum viele Betriebe eher zögern als investieren, unabhängig von der eigentlichen Prozessfrage.

Was das für Ihren Betrieb im Mittelstand bedeutet

Die 57-Prozent-Zahl sagt nichts darüber aus, ob KI in Ihrem Betrieb etwas bewirkt. Vier Fragen helfen, die eigene Position ehrlich einzuordnen, bevor die nächste Anschaffung ansteht:

1. Für welche konkrete Aufgabe soll die KI etwas übernehmen – nicht "KI einführen" allgemein, sondern ein einzelner, benennbarer Arbeitsschritt?
2. Sind die Daten, die dieser Arbeitsschritt braucht, bereits in einer nutzbaren Form vorhanden, oder müsste dafür erst etwas aufgeräumt werden?
3. Wer im Team überprüft am Ende das Ergebnis fachlich, und ist dafür Zeit eingeplant?
4. Wie würden Sie in drei Monaten messen, ob sich etwas verändert hat – nicht ob das Tool läuft, sondern ob eine Aufgabe schneller, günstiger oder zuverlässiger erledigt wird?

Wer diese vier Fragen für ein konkretes Vorhaben nicht beantworten kann, sollte nicht als Erstes eine neue KI-Anwendung suchen. Genau an diesem Punkt setzt bei uns die Kurzanalyse an: nicht "welches Tool passt", sondern "wo im bestehenden Ablauf entsteht der Engpass, den ein Werkzeug überhaupt lösen soll". Erst danach folgt die Auswahl der passenden Unterstützung – nicht umgekehrt.

Wie dieser Ablauf konkret aussieht, zeigen wir in unserer Kurzanalyse. Für Handwerksbetriebe mit ähnlichen Fragen haben wir eine eigene Übersicht zur KI-Automatisierung im Handwerk zusammengestellt. Wer direkt einsteigen möchte, findet auf der KI-Agentur-Seite den Ausgangspunkt: ein kostenloses Erstgespräch, in dem zuerst der Engpass geklärt wird, nicht das Tool.

Quellen

• Bitkom e.V.: Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI, Pressemitteilung, 14.09.2026