Drei Jahre generativer KI in der Unternehmenspraxis: Diese Phase war geprägt von anfänglicher Skepsis, punktueller Euphorie, zahlreichen Pilotprojekten und einer stetig wachsenden Dynamik in nahezu allen Unternehmensbereichen. Wir erleben eine Zeit tiefgreifenden Wandels. Immer deutlicher zeigt sich: Unternehmen, die früh den Mut hatten, den Einsatz künstlicher Intelligenz systematisch zu erproben und auszubauen, verschaffen sich heute messbare Vorteile – sei es durch Effizienzgewinne, neue Handlungsspielräume oder zumindest durch die Fähigkeit, in einer der längsten Rezessionsphasen wirtschaftlich stabil zu bleiben. Auch 2026 bleibt KI das dominierende Betätigungsfeld vieler Unternehmen, wird jedoch zunehmend kontrovers diskutiert werden. Vor allem steigen die Anforderungen: Reine Demos und fehleranfällige Agenten genügen nicht mehr. Anwender und Unternehmen erwarten belastbare, produktive Ergebnisse.
Diesen Blogbeitrag widmen wir – auf Basis führender Studien zum KI-Einsatz in Unternehmen und ergänzt durch unsere eigenen Praxiserfahrungen bei Kauz.ai – den folgenden Fragestellungen:
- Wie steht es um die Investitionsbereitschaft von Unternehmen in KI?
- Woran lässt sich der KI-Reifegrad eines Unternehmens festmachen?
- Was sind die zentralen Einsatzfelder für KI?
- Was sind die größten Herausforderungen, die durch den KI-Einsatz entstehen?
- Was sind die zentralen Handlungsempfehlungen, um sich zu einer AI-first company zu entwickeln?
- Welche KI-Themen werden uns auch 2026 und darüber hinaus beschäftigen?
1. Erwartungsmanagement: Vom PoC zum Roll-out
Laut KPMG planen rund 80 % der befragten deutschen Unternehmen, ihre KI-Investitionen weiter auszubauen – die Hälfte davon sogar um bis zu 40%. Und das, obwohl parallel dazu mehrere Studien, unter anderem vom MIT und der Boston Consulting Group, zeigen, dass bislang nur etwa 5 % der Unternehmen, die in KI investiert haben, einen klar messbaren ROI erzielen konnten.
Auch wir beobachten ein stetig wachsendes Interesse an unserer KI-Plattform für Unternehmen. Die ROI-Debatte rund um KI betrachten wir differenziert: Amortisation ist vor allem eine Frage des Zeithorizonts. Die ersten AI-first-Unternehmen haben nicht von Beginn an alles richtig gemacht. Vielmehr haben sie früh begonnen, mit KI zu arbeiten, Erfahrungen zu sammeln und den Einsatz schrittweise auszubauen. Auf diese Weise konnten sie messbare Effekte erzielen – und darüber hinaus nicht minder relevante indirekte Produktivitätsgewinne realisieren.
Spätestens 2026 ist klar: An KI führt kein Weg mehr vorbei. Die Phase von PoCs wird von stringenten, skalierbaren Roll-outs abgelöst.
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2. Europäische Datensouveränität
Europäische Datensouveränität entwickelt sich für Unternehmen, die KI einsetzen, zunehmend zu einem zentralen Entscheidungsfaktor. Mit der wachsenden Verbreitung datenintensiver KI-Anwendungen steigt die Abhängigkeit von sensiblen Unternehmens-, Kunden- und Personendaten – und damit auch das Risiko, die Kontrolle über deren Verarbeitung, Speicherung und Weiterverwendung zu verlieren. Europäische Datensouveränität stellt sicher, dass Daten im Einklang mit europäischen Werten, rechtlichen Vorgaben und Transparenzanforderungen genutzt werden und Unternehmen jederzeit die volle Hoheit über ihre Daten behalten.
Für das Jahr 2026 zeichnet sich dabei ein klarer Perspektivwechsel ab: Datensouveränität wird nicht länger primär über den physischen Standort von Rechenzentren in Europa definiert, sondern zunehmend über die tatsächliche Kontrolle durch europäische Anbieter. Maßgeblich sind Eigentumsverhältnisse, Betriebs- und Governance-Modelle, Zugriffsrechte sowie die Unabhängigkeit von außereuropäischen Rechtsräumen. Insbesondere für sogenannte High-Risk-Branchen – etwa das Finanzwesen, den Gesundheitssektor, die Industrie, die öffentliche Verwaltung oder kritische Infrastrukturen – wird dieser Aspekt zur zwingenden Voraussetzung für einen rechtskonformen und vertrauenswürdigen KI-Einsatz. Doch auch mittelständische Unternehmen, die ihre KI-Prozesse ausbauen, erkennen und schätzen zunehmend den strategischen wie auch psychologischen Mehrwert europäischer Datensouveränität.
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3. CompanyGPT als Startpunkt: Von individueller Produktivität zur Prozesseffizienz
2025 hat sich sehr deutlich gezeigt, wie Unternehmen eine ganzheitliche KI-Strategie in der Praxis umsetzen: Neben der Einführung von Chatbots, war die Etablierung von CompanyGPTs mit Abstand das populärste Einstiegsprojekt – sei es, um Unternehmenswissen besser durchsuchbar zu machen oder ein sicheres CompanyGPT bereitzustellen, das sensible Unternehmensdaten nutzt, um textbasierte Arbeitsabläufe zu optimieren. CompanyGPTs sind außerdem zu einer zentralen Maßnahme zur Eindämmung nicht autorisierter KI-Nutzung im Unternehmen geworden. Laut Bitkom sind in Deutschland bereits rund 10% aller Unternehmen von sogenannter Schatten-KI betroffen – mit steigender Tendenz.
Weiters wurde klar: Generative KI schafft im Unternehmenskontext nur dann echten Mehrwert, wenn die interne Datenqualität hoch ist. Zudem reicht ein schnellerer Zugang zu Informationen allein nicht aus – erst weiterführende KI-Workflows ermöglichen echte Prozessveränderungen und schaffen Freiräume für Innovation sowie messbaren Business Impact.
Dieses Muster wird sich 2026 fortsetzen: Unternehmen, die mit KI starten, werden zunächst CompanyGPTs einführen und diese sukzessive auf Basis gut kuratierter Wissensbestände ausrollen. Darauf aufbauend wird der Einsatz von KI-Workflows deutlich zunehmen und maßgeblich zur Gestaltung KI-optimierter Unternehmensabläufe beitragen.
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4. KI-Einsatz als Hebel für Umsatzsteigerungen durch Innovation
Während Unternehmen KI derzeit vor allem zur Automatisierung von Prozessen, und somit zur Effizienzsteigerung einsetzen, zeichnet sich mit zunehmendem KI-Reifegrad ein Perspektivwechsel ab. Für 2026 ist zu erwarten, dass sich das Kräfteverhältnis von reiner Effizienzorientierung weiter zugunsten eines innovationsgetriebenen Fokus auf Umsatzsteigerung verschiebt. KI wird zunehmend weniger als reines Produktivitätswerkzeug verstanden, sondern als strategischer Enabler, der Wertschöpfung neu definiert und nachhaltige Transformation ermöglicht.
5. Technischer Schwerpunkt: Integrationen und KI-Workflows
Generative KI entfaltet ihr volles Potenzial, vor allem systemübergreifend. In Unternehmen mit fortgeschrittenem KI-Einsatz rücken daher technische Fragen zur Integrierbarkeit von Datenbeständen sowie deren Nutzung in mehrstufigen, automatisierten Arbeitsabläufen in den Fokus.
Mit dem Model Context Protocol (MCP) hat sich die KI-Community auf einen offenen Standard verständigt, der es erleichtern soll, dass KI-Modelle einheitlich und sicher mit externen Systemen, Datenquellen und Tools kommunizieren. Die Implementierung der dafür notwendigen Schnittstellen liegt dabei bei den Softwareherstellern. 2025 haben jedoch viele Anbieter langsamer reagiert, als es Unternehmen mit hohem KI-Reifegrad benötigen.
Für 2026 erwarten wir deutlich bessere Rahmenbedingungen für die Integration von KI-Modellen in bestehende Systemlandschaften – und damit die Grundlage für einen einfacheren und breiteren Ausbau vielfältiger KI-Workflows.
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6. Engineering-Schwerpunkte: KI-Memory, KI-Agenten Orchestrierung und neue OCR-Modelle
Um als KI-Organisation weiter an Leistungsfähigkeit zu gewinnen, müssen zentrale Entwicklungsfelder gezielt ausgebaut werden. Damit KI-Systeme kontextübergreifend lernen und sich an individuelle Nutzungsmuster erinnern können, müssen Memory-Funktionalitäten nicht nur weiter verbessert, sondern zugleich sicher, kontrolliert und governance-konform ausgestaltet werden.
Auch die Orchestrierung von KI-Agenten muss noch deutlich verbessert werden. Statt isolierter Modelle treten arbeitsteilige Agentensysteme in den Vordergrund, die Aufgaben autonom planen, koordinieren und untereinander abstimmen. Ihre Steuerung erfordert ebenfalls den Ausbau klar definierter Rollen, Interaktionslogiken, Kontrollmechanismen sowie transparente Entscheidungs- und Eskalationspfade.
Der rasche Fortschritt leistungsfähiger OCR-Modelle wirkt als weiterer wichtiger Enabler: Er ermöglicht Agenten den zuverlässigen Zugriff auf bislang unstrukturierte Dokumente und Informationsquellen und erweitert damit ihren Handlungsspielraum erheblich.
2026 rückt somit die Etablierung professioneller Engineering-Strukturen in den Vordergrund. Sie sind notwendig, um komplexe KI-Ökosysteme zuverlässig zu orchestrieren, kosteneffizient zu gestalten und ein wirklich interdisziplinäres Zusammenspiel von IT, Business und Fachbereichen zu ermöglichen – als Grundlage für sichere, skalierbare und produktive KI-Nutzung.
7. Strategische Partnerschaften: Der Enabler für AI-First Unternehmen
Der erfolgreiche Einsatz generativer KI in Unternehmen entscheidet sich nicht allein an der Technologie, sondern maßgeblich an der Stärke des Partner-Ökosystems. Mit zunehmendem KI-Reifegrad rücken komplexe Fragestellungen in den Vordergrund: der Zugang zu spezialisiertem technologischem Know-how, die fachlich sinnvolle Ausgestaltung von KI-Applikationen, die Unterstützung bei Datenintegration sowie Anforderungen an Sicherheit, Compliance und die skalierbare Orchestrierung komplexer KI-Workflows.
Strategische Partnerschaften ermöglichen es Unternehmen, schneller auf moderne Technologien zuzugreifen, branchenspezifische Best Practices zu nutzen und KI-Lösungen nicht isoliert, sondern eingebettet in bestehende Systemlandschaften zu entwickeln. Gleichzeitig sichern spezialisierte Partner durch inhaltliche Templates, Governance-Strukturen, Sicherheitskonzepte und regulatorische Expertise die verlässliche und nachhaltige Nutzung von KI im Unternehmensalltag ab.
Für 2026 erwarten wir daher, dass strategische KI-Partnerschaften und der brancheninterne Austausch weiter an Bedeutung gewinnen werden: Sie ebnen schnell erprobte Wege von ersten Use Cases hin zu messbaren Business Impact und strukturellem Wandel in Unternehmensprozessen.
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