Aktuelle KI-Studien im Überblick (2025)

Der VC Bond Capital analysierte die KI-Entwicklung 2022-2025 in einem 340-seitigen Report. Dabei wurden keine eigenen Umfragen, sondern eine Meta-Analyse bestehender Reports und KI-Studien durchgeführt. Besonders erwähnenswert sind die Investitionen der "Big Six" Tech-Unternehmen von 212 Milliarden Dollar in 2024 (+63% gegenüber Vorjahr). Gleichzeitig sind die Inferenz-Kosten in zwei Jahren um 99%  gesunken und die Eintrittsbarrieren steigen dramatisch: Frontier-Modelle kosten bis zu 1 Milliarde Dollar im Training.

McKinsey befragte in seiner KI-Studie 1.491 Führungskräfte aus 101 Ländern und zeigt einen dramatischen KI-Anstieg. Besonders bemerkenswert: GenAI-Nutzung sprang von 33% auf 65% in nur einem Jahr. Du siehst einen klaren Trend zur individuellen Nutzung - 53% der C-Level-Führungskräfte nutzen GenAI regelmäßig.

Trotz steigender Adoption bleiben die Auswirkungen begrenzt. Nur 17% berichten von einem EBIT-Beitrag von 5% oder mehr durch GenAI. Das zeigt dir: Adoption allein reicht nicht - du brauchst eine durchdachte Implementierungsstrategie.

Die Studie dokumentiert auch verstärkte Risikominderung. Mehr Unternehmen managen aktiv Risiken bei Genauigkeit, Cybersicherheit und geistigem Eigentum.

In der KI-Studie von Deloitte wurden 2.772 Führungskräfte in 14 Ländern zwischen Juli und September 2024 befragt. Dabei liegt Deutschland im weltweiten Vergleich an zweiter Stelle beim Mitarbeiterzugang zu GenAI-Tools. Zudem zeigen 62% der deutschen Befragten gesteigertes Interesse an autonomen KI-Agenten, deutlich über dem weltweiten Durchschnitt von 52%. 

Die Boston Consulting Group befragte in ihrer KI-Studie 1.000 CxOs aus über 20 Sektoren in 59 Ländern. Das Ergebnis ist ernüchternd: Nur 26% der Unternehmen haben die notwendigen Fähigkeiten entwickelt, um über Proof-of-Concepts hinaus echten Wert zu generieren.

In der KI-Studie von Bitkom wurden 552 deutsche Industrieunternehmen des verarbeitenden Gewerbes ab 100 Beschäftigten befragt. Das Ergebnis zeigt dir den aktuellen Stand der deutschen Industrie: 42% setzen bereits KI in der Produktion ein, weitere 35% haben konkrete Planungen.

Du erkennst das Bewusstsein für die Bedeutung: 82% sind sich einig, dass KI zukünftig entscheidend für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie sein wird. Trotzdem sehen 46% die Gefahr, dass Deutschland die KI-Revolution verschläft.

Ermutigend für dich: Trotz Rezession investieren die meisten Unternehmen weiter oder sogar mehr in Industrie 4.0. Nur 17% wollen die Investitionen senken, 36% planen eine Erhöhung.

Laut der KI-Studie und der offiziellen Erhebung des Statistischen Bundesamtes nutzt jedes fünfte deutsche Unternehmen (20%) KI-Technologien. Das entspricht einem Anstieg von 8 Prozentpunkten innerhalb eines Jahres. Allerdings zeigen sich deutliche Unterschiede in Bezug auf die Unternehmensgröße: Während 48% der Großunternehmen KI einsetzen, sind es nur 28% der mittleren und 17% der kleinen Unternehmen. Das zeigt dir: Je größer dein Unternehmen, desto wahrscheinlicher nutzt du bereits KI. Laut der KI-Studie sind Haupthindernisse: fehlendes Wissen (71%), Unklarheit über rechtliche Folgen (58%) und Datenschutzbedenken (53%). 

In der KI-Studie von Accenture wurden 2.000 Führungskräfte aus 12 Ländern und 15 Branchen befragt. Auf Basis dieser Erhebungen teilt Accenture Unternehmen in vier Reifegrade ein. Allerdings macht Accenture keine Angaben zur Anzahl der befragten Unternehmen, lediglich wie viele Manager befragt wurden.

Foundational

• Grundlegende digitale Infrastruktur vorhanden
• Erste Datensammlung und einfache Automatisierung

Automated

• Prozessautomatisierung und regelbasierte KI-Anwendungen
• Oft isolierte Lösungen ohne unternehmensweite Integration

Insight-driven

• Datenanalyse für Entscheidungsfindung und prädiktive Modelle
• 70% haben Schwierigkeiten beim Skalieren von Projekten mit proprietären Daten
• Noch kein vollständig integrierter Ansatz

Reinvention-ready

• Vollständig KI-gesteuerte Prozesse mit digitalem Kern
• 2,5x höheres Umsatzwachstum, 2,4x größere Produktivität
• GenAI-Implementierung: IT (75%), Marketing (64%), Kundenservice (59%), Finance (58%), R&D (34%)

In der KI-Studie von IBM wurden 2.413 IT-Entscheidungsträger aus 12 Ländern befragt. 85% berichten über Fortschritte in ihrer KI-Strategie, 47% erzielen bereits einen positiven ROI. Besonders interessant oder vielleicht auch nur ein Fun Fact: 51% der Unternehmen, die Open-Source-KI-Tools nutzen, berichten positiven ROI gegenüber 41% bei Nicht-Nutzern. Bemerkenswert ist die Geschwindigkeit: 58% bewegen sich in weniger als einem Jahr von Pilot zum produktiven Einsatz. 

KPMG befragte in seiner KI-Studie 100 US-amerikanische C-Suite-Führungskräfte von Milliarden-Dollar-Unternehmen. Dabei sind Produktivität und Profitabilität die wichtigsten Erfolgsgrößen, an denen sich der Einsatz von KI messen lassen muss. Und das wird nicht halbherzig gemacht: 68% planen 50-250 Millionen Dollar in GenAI in den nächsten 12 Monaten zu investieren, das ist ein Anstieg von 45% in Q1 2024. Zudem ist ein klarer Trend zu KI-Agenten erkennbar: 51% erkunden deren Nutzung, weitere 37% pilotieren sie. Nur 12% haben sie bereits deployed.

KPMG befragte 653 deutsche Entscheider aus 18 Branchen und identifizierte in seiner KI-Studie drei entscheidende Erfolgsfaktoren für einen nachhaltigen und wertschöpfenden Einsatz von KI: Investitionsbereitschaft, Trusted AI und Mitarbeiter-Enablement. 

Die umfassendste globale KI-Vertrauensstudie mit 48.340 Befragten aus 47 Ländern zeigt eine bemerkenswerte Diskrepanz: 66% nutzen KI regelmäßig und 83% glauben an ihre Vorteile, aber nur 46% vertrauen KI-Systemen. Dabei tun sich alarmierende Nutzungsmuster auf: 66% verwenden KI-Ausgaben ohne Genauigkeitsprüfung und 56% machen Fehler in ihrer Arbeit aufgrund von KI. 

Die KI-Studien zeigen, dass KI im Alltag und in der Business-Realität angekommen ist. Allerdings sind die Flitterwochen vorbei. KI-Initiativen müssen klaren messbaren ROI liefern, scheitern jedoch an dieser Hürde. Dabei sind das größte Dilemma und gleichzeitig die größte Chance die konsequente und konzentrierte Umsetzung von KI-Vorhaben. Das heißt, eine hohe Genauigkeit und kritische Prüfung der Use Cases, konsequente Investments in technische Fähigkeiten, interne und externe Talente und das Upskilling der eigenen Mitarbeiter in der Arbeit mit den neuen KI-Systemen. 

Viel Erfolg dabei!