Fast jedes deutsche Unternehmen hält Künstliche Intelligenz für geschäftsrelevant. Doch wenn es um die Kontrolle der Ausgaben geht, herrscht überraschende Blindheit. Eine neue KPMG-Studie zeigt den Widerspruch zwischen KI-Euphorie und KI-Realität in der deutschen Wirtschaft auf, der entscheidende Fragen aufwirft.
KPMG-Studie 2026: KI wird zur strategischen Notwendigkeit
Laut der aktuellen Studie Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2026 bewerten mittlerweile 98 Prozent der befragten Unternehmen Künstliche Intelligenz als relevant für ihr Geschäftsmodell und ihre künftige Wertschöpfung. Damit hat sich KI von einem experimentellen Werkzeug zu einer strategischen Notwendigkeit entwickelt. Allerdings reicht die Einsicht allein nicht aus, wie die KPMG-Studie deutlich macht. Es zeigt sich eine große Lücke zwischen ambitionierter Strategie und konsequenter Umsetzung.
80 Prozent der Befragten geben an, bereits über eine KI-Strategie zu verfügen oder eine solche aktuell zu planen. Mehr als die Hälfte der Unternehmen plant, die Investitionen in generative KI zu erhöhen, überwiegend sogar um mehr als 40 Prozent. Das sind beachtliche Zahlen, die den Wandel verdeutlichen. Dennoch bleibt die volle Integration die Ausnahme, nicht die Regel.
Nur 26 Prozent haben den KI-Kosten voll im Griff
Die Kehrseite der Euphorie: Nur jedes vierte Unternehmen, also 26 Prozent, gibt an, einen vollständigen Überblick über die eigenen KI-Kosten zu haben. Die Hälfte hat lediglich teilweise Einblick. 22 Prozent verfügen über gar keine Transparenz und erfahren die tatsächlichen Kosten erst mit dem Eingang der Rechnung. Das berichtet das Wall Street Journal unter Berufung auf die KPMG-Untersuchung.
Dieses Problem verschärft sich durch den Wandel der Preismodelle. Lange Zeit boten KI-Anbieter Flatrate-Tarife an. Mittlerweile rechnen OpenAI, Anthropic, Microsoft und Salesforce zunehmend nach tatsächlicher Nutzung ab, gemessen in Tokens. Für Finanzverantwortliche sind diese Kosten deutlich schwerer vorherzusagen als klassische Softwarelizenzen mit festen Gebühren. Die Planbarkeit geht verloren, während die Ausgaben steigen.
Token-Abrechnung treibt Kosten in die Höhe
Die KPMG-Studie dokumentiert Fälle, in denen Unternehmen ihre jährlichen KI- und Cloud-Budgets bereits innerhalb weniger Monate aufbrauchten. In manchen Fällen hat sich der Token-Verbrauch sogar versechsfacht. Ein prominentes Beispiel: Der Rideshare-Anbieter Uber soll sein gesamtes Budget für KI-gestützte Entwicklungswerkzeuge für das Jahr 2026 bereits nach vier Monaten aufgebraucht haben.
Uber-COO Andrew Macdonald erklärte in einem Podcast-Interview, dass es schwierig sei, einen Zusammenhang zwischen dem zunehmenden Einsatz von Claude Code im Unternehmen und daraus entstandenen Innovationen herzustellen. Dieses Beispiel zeigt ein zentrales Problem: Unternehmen investieren massiv in KI, können den Return on Investment aber oft nicht messen. Die Kluft zwischen Ausgaben und nachweisbarem Nutzen wächst stetig.
Governance-Lücke: Weniger als 10 Prozent haben ein vollständiges Steuerungsmodell
Ein weiterer besorgniserregender Befund der KPMG-Studie betrifft die Unternehmenssteuerung. Weniger als 10 Prozent der Unternehmen verfügen über ein vollständiges Governance-Modell zur Steuerung von generativer KI. Das bedeutet, dass die meisten Firmen zwar KI einsetzen, aber keine klaren Regeln für deren Verwendung, Qualitätssicherung oder Risikobegrenzung haben. Die Lücke zwischen Technologieeinsatz und Steuerung ist alarmierend.
Darüber hinaus fühlt sich knapp zwei Drittel der Unternehmen nicht gut auf die Auswirkungen des EU AI Act vorbereitet. Die europäische Regulierung fordert Transparenz, Risikobewertung und Dokumentation von KI-Systemen. Doch offensichtlich tun sich deutsche Unternehmen schwer damit, diese Anforderungen in der Praxis umzusetzen. Hier besteht dringender Handlungsbedarf.
Mehr als die Hälfte erwartet gravierende Arbeitsveränderungen
Die Studie zeigt auch, dass mehr als die Hälfte der Befragten davon ausgeht, dass Mitarbeitende ihre Arbeitsweise erheblich anpassen müssen, um generative KI effektiv nutzen zu können. Gleichzeitig fühlt sich aktuell nur gut ein Drittel gut darauf vorbereitet, Mitarbeitende entsprechend zu schulen. Dieses Missverhältnis zwischen Erwartung und Vorbereitung ist typisch für Technologiesprünge.
Unternehmen erkennen das Potenzial von KI, investieren in Werkzeuge und Lizenzen, vernachlässigen aber die Qualifizierung der Menschen, die diese Werkzeuge nutzen sollen. Die Ifo-Studie vom Juni 2026 hatte bereits gezeigt, dass jedes zweite deutsche Unternehmen KI einsetzt, die Effizienz aber oft ausbleibt. Auch die KPMG-Claude-Allianz zeigt, wie ernst große Wirtschaftsprüfer das Thema nehmen.
Was Unternehmen jetzt tun müssen
Die KPMG-Studie macht eines deutlich: Der Wettbewerb um KI-Vorteile findet nicht mehr bei der Entscheidung für oder gegen Künstliche Intelligenz statt. Vielmehr geht es darum, wie konsequent Unternehmen KI steuern, integrieren und skalieren. Dazu gehören transparente Kostenkontrolle, klare Governance-Strukturen und Investitionen in die Qualifizierung der Belegschaft.
Wer den KI-Einsatz nicht messen kann, kann ihn auch nicht steuern. Die tokenbasierte Abrechnung wird zur neuen Realität, und Unternehmen müssen lernen, damit umzugehen. Dashboards für KI-Kosten, Budget-Limits pro Abteilung und regelmäßige Nutzungsaudits sind keine Nice-to-haves mehr, sondern geschäftskritische Notwendigkeiten. Zudem braucht es klare Verantwortlichkeiten: Wer in einem Unternehmen entscheidet, welche KI-Tools eingesetzt werden und wie viel dafür ausgegeben wird?
Besonders deutlich wird die Governance-Lücke beim Thema Datenschutz. Die KPMG-Studie basiert auf Befragungen von 480 Entscheidungsträgern aus der deutschen Wirtschaft und baut auf der Vorjahresuntersuchung auf. Der Vergleich zeigt: Die Relevanz von KI wird fast flächendeckend anerkannt, die ersten Anwendungen liefern messbaren Mehrwert, und KI dringt zunehmend in Kernprozesse vor. Der Wettbewerbsvorteil entsteht jedoch nicht mehr durch Einzelanwendungen, sondern durch die Fähigkeit, KI systematisch in die eigene Wertschöpfung zu integrieren.
Die Botschaft der KPMG-Studie liest sich wie ein Weckruf an die deutsche Wirtschaft. Die Euphorie ist da, die Strategien werden geschrieben, die Budgets steigen. Doch ohne Transparenz, Governance und Qualifizierung bleibt KI ein teures Experiment, dessen Nutzen sich nicht beziffern lässt. Die Unternehmen, die diese Lücke jetzt schließen, werden den Wettbewerb machen. Die anderen werden zurückbleiben, während ihre KI-Kosten weiter steigen.
