KI-Markt 2026: Erkenntnisse aus Studien und Trends des Jahres 2025

Der KI-Markt 2026 ist geprägt von hoher Adoptionsrate, aber niedriger Wertschöpfung.
Aktuelle Studien zeigen, dass zwar über 75 % der Unternehmen KI einsetzen, jedoch ein Großteil der Investitionen keinen messbaren ROI erzielt.

Was sind die größten Herausforderungen im weltweiten KI-Markt?

1. Wertschöpfungslücke: Die Studie von Larridin zeigt, dass rund 72% der KI-Investitionen eher Wert vernichten als schaffen. Gründe hierfür sind unkontrollierte Tool-Landschaften, unsichtbare Ausgaben und die ungesteuerte Nutzung von KI-Anwendungen ohne zentrale Aufsicht („Shadow AI“).

Shadow AI bezeichnet die uneingeschränkte Nutzung von KI-Tools durch Mitarbeitende ohne zentrale Geschäfts- oder IT-Steuerung. Dadurch entstehen erhebliche Risiken wie unkontrollierter Abfluss sensibler Unternehmensdaten, Datenschutzverletzungen, Reputations- und Haftungsrisiken.

1. Produktreife: Laut einem Bericht von ISG erreichen nur 31% der priorisierten KI-Anwendungsfälle die vollständige Produktion. Der Sprung vom Experiment zur operativen Skalierung scheitert häufig an technischen und organisatorischen Hürden.
2. ROI-Messbarkeit: Die Quantifizierung des Return on Investment (ROI) von KI-Projekten wird von 81% der Unternehmen als schwierig empfunden (Larridin-Studie 2025). Bei Generativer KI ist das Problem noch ausgeprägter: Weniger als 20% der Unternehmen verfolgen überhaupt definierte KPIs für deren Einsatz (McKinsey-Studie).
3. Datenqualität: Sowohl die Lünendonk-Studie als auch die Erfahrungen von KI-Trainerinnen von Mittelstand Digital bestätigen, dass eine unzureichende Datenqualität und das Fehlen einer einheitlichen, homogenen Datenbasis wesentliche Hindernisse für den Erfolg von KI-Projekten darstellen.

Unternehmensseitige Anforderungen

Aus diesen verbreiteten Problemen lassen sich die dringlichsten Bedürfnisse von Unternehmenskunden ableiten. Sie suchen nicht nur nach Algorithmen, sondern nach Partnern, die ihre fundamentalen Herausforderungen lösen können:

• Bedarf an End-to-End-Lösungen: Unternehmen benötigen Partner, die sie ganzheitlich begleiten. So ist es laut der Lünendonk-Studie für 87% der Anwenderunternehmen bei der Dienstleisterauswahl wichtig, dass diese Projekte von der Planung bis zur finalen Umsetzung (End-to-End) verantworten können.
• Fokus auf praktische Implementierung: Die größte Hürde ist der Übergang vom Pilotprojekt in den skalierten Betrieb – jener Schritt, an dem laut ISG-Bericht 69% der KI-Initiativen scheitern. Unternehmen benötigen Partner, die nachweislich in der Lage sind, diesen Weg zu meistern und KI-Lösungen robust in die bestehenden Abläufe zu integrieren.
• Notwendigkeit für Change Management und Strategie: Die Einführung von KI ist ein tiefgreifender strategischer Wandel, der weit über die Technologie hinausgeht, betrifft Organisationsstrukturen, Mitarbeiterkompetenzen und erfordert eine holistische Perspektive, die das gesamte Unternehmen einbezieht.

Warum ist der ROI von KI-Projekten schwer messbar?

Der ROI von KI-Projekten ist schwer messbar, weil der Nutzen häufig indirekt, zeitverzögert und probabilistisch entsteht – etwa durch Effizienzsteigerungen, Fehlerreduktion, höhere Entscheidungsqualität oder Risikominimierung. Viele Unternehmen definieren vor Projektstart keine klaren KPIs oder Baselines, was eine Vergleichsbasis erschwert. Zudem sind Kosten mehrdimensional: Infrastruktur, Datenaufbereitung, Modelltraining, Governance und Change-Management. Der wirtschaftliche Wert zeigt sich oft erst bei produktiver Skalierung, und standardisierte Bewertungsrahmen fehlen häufig, sodass eine eindeutige monetäre Zuordnung komplex bleibt.

Zentrale Ergebnisse aus aktuellen Marktstudien