Deutsche Unternehmen investieren mehr denn je in Künstliche Intelligenz und sehen zunehmend Rendite. Doch eine neue globale Studie von SAP und Oxford Economics zeigt: Die Kontrolle über KI-Agenten bleibt auf der Strecke. Nur vier Prozent der Firmen fühlen sich auf autonome KI vorbereitet.
KI-Rendite verdoppelt sich innerhalb von zwei Jahren
Die Zahlen sind eindeutig. Laut der Studie Deutsche Unternehmen erwarten für 2026 eine durchschnittliche KI-Rendite von 24 Prozent, wie die Studie The SAP Value of AI Report 2026 ergeben hat. Im Vorjahr lag dieser Wert noch bei 17 Prozent. Innerhalb der nächsten zwei Jahre soll sich die Rendite auf 31 Prozent fast verdoppeln. Damit übertrifft Deutschland den globalen Durchschnitt von 21 Prozent deutlich.
Allerdings investieren deutsche Firmen auch kräftig. Durchschnittlich 35 Millionen Euro fließen pro Unternehmen in KI-Software, Infrastruktur, Talente und Beratung. Das liegt deutlich über dem globalen Mittel von 24 Millionen Euro. Offenbar zahlt sich der hohe Einsatz aus: Drei Viertel der befragten Firmen sind überzeugt, dass sich KI-Investitionen innerhalb von ein bis drei Jahren amortisieren.
Agentic KI als Rendite-Treiber
Der größte Hoffnungsträger für künftige Rendite heißt agentic KI. Das sind Systeme, die nicht nur einzelne Aufgaben erledigen, sondern mehrstufige Prozesse selbstständig ausführen. Sie rufen Informationen aus verschiedenen Systemen ab, treffen Entscheidungen auf Basis vorgegebener Regeln und lösen Folgeaktionen aus.
Die Erwartungen sind gewaltig. Global soll die Rendite aus agentic KI von 4,3 Millionen Dollar im Vorjahr auf 17,6 Millionen Dollar in zwei Jahren steigen. Das entspricht einer Vervierfachung. In Deutschland rechnet man mit einem Sprung von vier Millionen auf fast 18 Millionen Euro. Neun von zehn Firmen sehen in agentic KI das Potenzial, ihre Organisation grundlegend zu verändern.
Die Realität: Nur vier Prozent sind vorbereitet
Doch zwischen Erwartung und Wirklichkeit klafft eine Lücke. Lediglich vier Prozent der deutschen Unternehmen halten sich für vollständig vorbereitet auf den Einsatz von KI-Agenten. Die Mehrheit gibt an, nur teilweise oder gar nicht bereit zu sein. Das ist ein alarmierender Befund, besonders vor dem Hintergrund, dass 75 Prozent der Firmen zugeben, KI-Agenten schneller einführen, als sie diese kontrollieren können.
Die Defizite zeigen sich besonders bei der Governance. Nur elf Prozent bewerten ihre Fähigkeiten in diesem Bereich als ausreichend. Gerade einmal 18 Prozent verfügen über die nötigen Prozesse und Rahmenwerke für kontrollierte KI-Nutzung. Mehr als die Hälfte, nämlich 57 Prozent, hat noch nicht einmal einen Prozess, der menschliche Kontrolle in agentische Arbeitsabläufe integriert.
Datenqualität bleibt das größte Hindernis
Ein weiterer Schwachpunkt ist die Datenqualität. 73 Prozent der Unternehmen kämpfen mit unvollständigen Daten. Die Folgen sind spürbar: 79 Prozent berichten von Nacharbeit, Verzögerungen oder Rückständen, weil KI-Ergebnisse nicht die nötige Qualität erreichen. In Deutschland sind es sogar 81 Prozent, die solche Probleme erfahren.
Dazu kommt ein wachsendes Shadow-KI-Problem. 69 Prozent der Firmen weltweit, 71 Prozent in Deutschland, geben zu, dass KI-Anwendungen ohne zentrale Kontrolle im Einsatz sind. Solche Schatten-Anwendungen erhöhen das Risiko von Datenschutzverletzungen und Fehlern erheblich.
Fragmentierung statt Strategie
Die Art und Weise, wie KI eingeführt wird, bleibt oft unkoordiniert. 41 Prozent der Unternehmen weltweit verfolgen einen Stück-für-Stück-Ansatz, nur 17 Prozent haben eine unternehmensweite Strategie. In Deutschland sind es sogar 39 Prozent mit fragmentiertem Vorgehen und lediglich neun Prozent mit wirklich strategischer Ausrichtung.
Diese Zersplitterung hat Konsequenzen. Weniger als die Hälfte der Unternehmen hat einen klaren Verantwortlichen für die KI-Implementierung. Nur 35 Prozent definieren spezifische KI-Kennzahlen für das Management. Und 47 Prozent bieten überhaupt Schulungen zu KI-Kompetenzen und Risiken an.
Zugleich bezweifeln 78 Prozent der Befragten, dass ihre Weiterbildungsmaßnahmen mit der schnellen Entwicklung der KI-Tools Schritt halten. SAPs KI-Stratege Sean Kask bringt es auf den Punkt: KI ohne Kontext, egal ob bei Prozessen, Daten oder Governance, schaffe bestenfalls Aktivität ohne Ergebnisse, schlimmstenfalls Risiko.
Was Unternehmen jetzt ändern müssen
Die Studie zeigt zwar positive Renditetrends, aber auch klare Handlungsfelder. Unternehmen müssen KI stärker mit Kontext und Governance verknüpfen. Das bedeutet: Datenqualität verbessern, Schulungen beschleunigen und agentische Arbeitsabläufe mit menschlicher Kontrolle absichern. Nur wer KI strategisch einbettet statt punktuell zu experimentieren, wird die versprochene Rendite auch tatsächlich realisieren.
Die Botschaft ist zwiespältig. Die KI-Rendite steigt, ja. Aber sie steigt vor allem auf dem Papier. Solange Governance, Datenqualität und strategische Ausrichtung hinterherhinken, bleibt das meiste Potenzial unausgeschöpft. Die Firmen, die jetzt den Überblick behalten, werden die sein, die in zwei Jahren nicht nur höhere Renditen melden, sondern diese auch nachweisen können.
