Seit drei Jahren untersucht eine Studie von Wharton Human-AI Research und GBK Collective, wie sich generative KI (Gen AI) in Unternehmen durchsetzt. Im Jahr 2023 nutzten nur 37 % der Führungskräfte Gen AI mindestens einmal pro Woche, heute sind es bereits 82 %. Täglich arbeiten 46 % der Befragten damit, was einem Anstieg um 17 Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr entspricht. Dieser Wandel bedeutet, dass die Phase des Ausprobierens und vorsichtigen Testens vorbei ist – KI ist in vielen Unternehmen mit mehr als 1.000 Beschäftigten und einem Umsatz von über 50 Millionen Dollar Teil des regulären Betriebs geworden.
Die von Jeremy Korst, Stefano Puntoni und Prasanna Tambe geleitete Studie umfasste 800 Befragte aus verschiedenen Branchen in den USA. Bei den Befragten handelte es sich um leitende Führungskräfte aus Bereichen wie HR (Personalwesen), IT, Rechtsabteilung, Marketing, operatives Geschäft, Produktentwicklung, Einkauf, Finanzen oder allgemeine Unternehmensführung. Die Umfrage wurde vom 26. Juni bis zum 11. Juli 2025 durchgeführt und konzentrierte sich auf die tatsächliche Nutzung, die Investitionen und die Auswirkungen von KI.
Die häufigsten Einsatzmöglichkeiten von KI
Unternehmen konzentrieren sich vor allem auf Aufgaben, welche die Produktivität der Beschäftigten unterstützen. Am beliebtesten ist die Datenanalyse mit 73 % der Nutzer, gefolgt von der Zusammenfassung von Dokumenten oder Besprechungen mit 70 % sowie dem Verfassen oder Bearbeiten von Texten mit 68 %. Diese Anwendungen werden nicht nur am häufigsten genutzt, sondern auch hinsichtlich ihrer Leistung am besten bewertet. In IT-Abteilungen wird KI beispielsweise häufig zum Schreiben von Code eingesetzt, im Personalwesen für die Rekrutierung und das Onboarding von Beschäftigten und in Rechtsteams für die Erstellung von Verträgen.
Zwischen den Abteilungen sind Unterschiede erkennbar. IT und Einkauf liegen sowohl bei der Nutzungshäufigkeit als auch beim Selbstvertrauen im Umgang mit KI vorn – im operativen Geschäft stieg beispielsweise der Anteil derjenigen, die sich selbst als kompetent oder als Experten einschätzen, um 24 Prozentpunkte. Marketing, Vertrieb und operatives Geschäft hinken dagegen hinterher, was bereits seit der ersten Erhebungswelle im Jahr 2023 der Fall ist. Große Unternehmen mit einem Umsatz von mehr als 2 Milliarden Dollar haben zu kleineren Unternehmen aufgeschlossen. Branchen wie Technologie, Telekommunikation, Bankwesen, Finanzen und professionelle Dienstleistungen liegen jedoch vorn, während Produktion und Einzelhandel weiterhin zurückbleiben.
Die Hierarchieebene spielt eine Rolle – Vizepräsidenten und höhere Führungskräfte sind optimistischer und glauben doppelt so häufig, dass ihre Unternehmen KI schneller einführen als die Konkurrenz (56 % gegenüber 28 % im mittleren Management).
Investitionen in KI
Drei Viertel der Führungskräfte berichten von einer positiven Rendite ihrer KI-Investitionen, das sind 75 %. Die Messung des ROI (Kapitalrendite) ist zum Standard geworden – 72 % der Unternehmen verfolgen Kennzahlen wie Rentabilität, Durchsatz oder Arbeitsproduktivität. Es wird erwartet, dass 88 % der Unternehmen ihre KI-Budgets in den nächsten 12 Monaten erhöhen werden, wobei 62 % eine Steigerung um 10 % oder mehr planen.
Die finanziellen Mittel verlagern sich von Pilotprojekten hin zu bewährten Programmen. Durchschnittlich fließen 30 % der Budgets für KI-Technologien in interne Forschung und Entwicklung, was auf das Bestreben nach eigenen Lösungen hindeutet. Vizepräsidenten sind hinsichtlich des ROI optimistischer (81 % sehen positive Ergebnisse gegenüber 69 % im mittleren Management). Kleinere Unternehmen mit einem Umsatz von weniger als 250 Millionen Dollar berichten von schnelleren Ergebnissen, während die größten Unternehmen häufig angeben, dass es für eine Bewertung noch zu früh sei.
Menschen als entscheidender Erfolgsfaktor – der Fehler zurückliegender Unternehmen
Stefano Puntoni, Professor für Marketing an der Wharton School, sagt: „Die Herausforderung liegt nicht im Ersetzen, sondern in der Bereitschaft. Unternehmen, die in Schulungen, Kultur und Schutzmaßnahmen investieren, werden diejenigen sein, die alltägliche KI in einen langfristigen Vorteil verwandeln.“ Die Studie zeigt, dass 89 % der Führungskräfte KI als ein Werkzeug betrachten, das die Fähigkeiten der Beschäftigten verbessert, während 71 % einräumen, dass sie einige Fähigkeiten ersetzt. Dennoch warnen 43 % vor dem Risiko sinkender Kompetenz, wenn nicht in die praktische Anwendung investiert wird.
Zurückliegende Unternehmen (16 % der Befragten, die KI seltener als wöchentlich nutzen) nennen strenge Einschränkungen am Arbeitsplatz, geringes Vertrauen, Budgetdruck und langsame Branchen als größte Hindernisse. Führende Unternehmen betonen dagegen den offenen Zugang zu Werkzeugen, eine schnelle Einführung und klare Regeln. Die Verantwortung auf Führungsebene wird gestärkt – in 67 % der Unternehmen ist die C-Suite für KI verantwortlich (ein Anstieg um 16 Prozentpunkte), und 60 % verfügen über die Rolle eines CAIO (Chief AI Officer).
Schulungen hinken jedoch hinterher – die Investitionen in sie sanken um 8 Prozentpunkte und das Vertrauen in sie als Weg zu einem versierten Umgang mit KI um 14 Prozentpunkte. Die Rekrutierung hochqualifizierter Fachkräfte ist für 49 % der Unternehmen eine Herausforderung. Führungskräfte erwarten Auswirkungen auf Juniorpositionen – 17 % rechnen mit weniger Praktikanten, 49 % dagegen mit mehr. Das mittlere Management bevorzugt einen von den Beschäftigten getragenen Ansatz mit höheren Investitionen in Schulungen (um 12 Prozentpunkte) und Innovationen (um 11 Prozentpunkte) als bei Vizepräsidenten.
Die Schutzmaßnahmen verbessern sich – 64 % der Unternehmen verfügen über Richtlinien zur Datensicherheit (ein Anstieg um 9 Prozentpunkte) und 61 % über Sensibilisierungsschulungen (ein Anstieg um 7 Prozentpunkte). KI wird auch für das Risikomanagement eingesetzt, etwa zur Betrugserkennung (62 %, ein Anstieg um 7 Prozentpunkte) oder zum Risikomanagement (59 %, ein Anstieg um 5 Prozentpunkte). Die Menschen bleiben der entscheidende Faktor – entweder als Bremse oder als Beschleuniger der KI-Einführung.
