SAP und Oxford Economics haben den geschäftlichen Nutzen von KI untersucht. Fünf Erkenntnisse zeigen, wo KI echten Mehrwert liefert – und wo noch Lücken bestehen.
Unternehmen auf der ganzen Welt investieren viel in Künstliche Intelligenz (KI) – doch wo bringt sie einen tatsächlichen Mehrwert, und wo bestehen noch Defizite? Um diese Fragen zu klären, hat SAP gemeinsam mit Oxford Economics, einem der führenden globalen Wirtschaftsberatungs- und Forschungsunternehmen, eine Studie durchgeführt.
„Wir haben diese Forschung in Auftrag gegeben, um Unternehmen zu helfen, den Hype zu durchdringen, die tatsächlichen Geschäftsauswirkungen von KI zu verstehen und ihre eigenen messbaren Ergebnisse zu beschleunigen“, sagt Brenda Bown, Chief Marketing Officer für Business AI bei SAP.
Für die Studie wurden 1.600 Führungskräfte in acht Märkten befragt: Australien, Brasilien, China, Deutschland, Indien, Singapur, das Vereinigte Königreich und die Vereinigten Staaten. Die Befragung fand zwischen Juli und August 2025 statt.
Fünf zentrale Erkenntnisse:
1. KI spielt eine Schlüsselrolle in globalen Geschäftsabläufen
Die Studie zeigt, dass Unternehmen in vielfältige KI-Anwendungsfelder investieren und positive Renditen anstreben. Teilnehmende berichteten, dass KI bereits 25 Prozent der geschäftlichen Aufgaben in ihren Organisationen weltweit unterstützt; innerhalb von zwei Jahren soll dieser Anteil auf 41 Prozent steigen. Die meisten skalieren KI-Automatisierung und experimentieren mit generativer KI; nur sehr wenige der Befragten gaben an, keine der beiden Technologien einführen zu wollen.
Trotz Hürden bei der breiteren Implementierung berichten 63 Prozent der Unternehmen, dass sie Lösungen finden und vorankommen. Lediglich 3 Prozent glauben, dass KI niemals zentral für Geschäftsprozesse, Entscheidungsfindung oder Kundenangebote sein wird. Eine Mehrheit (59 Prozent) gab an, dass KI ihnen geholfen hat, zentrale geschäftliche Herausforderungen zu meistern.
Bei der Frage nach der Priorisierung von KI-Investitionen beschrieben 44 Prozent ihren Ansatz als Stückwerk, 32 Prozent sehen ihn von einzelnen Fachbereichen getrieben und 15 Prozent nennen ihn ad hoc. Nur 9 Prozent investieren auf Basis eines strategischen, ganzheitlichen Ansatzes.
2. Unternehmen sehen Renditen auf KI-Investitionen
Für das laufende Geschäftsjahr meldeten die Teilnehmenden durchschnittliche KI-Ausgaben von über 26 Millionen US-Dollar je Unternehmen; in den kommenden zwei Jahren sollen die Investitionen um 37 Prozent steigen. Im Vergleich zu anderen Technologien stimmten 49 Prozent zu, dass KI-Initiativen schneller positive Renditen (ROI, Return on Investment) liefern.
Entsprechend wird erwartet, dass KI-Investitionen in diesem Jahr eine Rendite von 16 Prozent (durchschnittlich 4,7 Millionen US-Dollar) erzielen; in zwei Jahren soll dieser Wert nahezu auf 31 Prozent (12,3 Millionen US-Dollar) steigen.
Tatsächlich erzielten 79 Prozent der Teilnehmenden innerhalb von ein bis drei Jahren positive Renditen – ein Befund, der den Optimismus hinsichtlich der schnellen Wirkung von KI stärkt. Dennoch waren fast zwei Drittel (65 Prozent) unsicher oder glaubten nicht, dass KI ihr volles Potenzial ausschöpft.
Zur Maximierung des ROI nannten die Befragten vor allem die Ausrichtung von KI-Initiativen an der Geschäftsstrategie sowie die Sicherstellung von Verfügbarkeit und Qualität der Daten. Es folgten der Einsatz von Best-of-Breed-Plattformen und -Lösungen.
3. Geringes Vertrauen in die Datenreife für KI
Zwar erkennen Unternehmen die zentrale Bedeutung von Daten für das Ausschöpfen des KI-Potenzials, doch viele sind unsicher, ob sie bereit sind, Daten effektiv zu integrieren. 71 Prozent der Befragten stuften Daten als sehr wichtig oder kritisch für Investitionsentscheidungen in KI ein. Gleichzeitig äußerte jedoch eine Mehrheit Zweifel, Daten verantwortungsvoll über Geschäftsbereiche hinweg (55 Prozent) oder mit externen Partnern (60 Prozent) teilen und integrieren zu können.
Fast zwei Drittel (64 Prozent) bewerteten ihre Datenreife insgesamt als ausreichend; zugleich nannten sie die Bereiche Recht, Risiko und Compliance, Finanzen sowie Personalwesen als am wenigsten datenreif – also gerade jene, die in puncto Daten oft besonders komplex und sensibel sind.
Als größte Hürden für Datenreife wurden unvollständige oder inkonsistente Daten (75 Prozent), mangelnde Datenqualität (69 Prozent) und Datensilos (68 Prozent) genannt.
4. Unternehmen investieren in Talente, um den KI-Effekt zu maximieren
Organisationen wissen, dass Technologie allein keine Rendite garantiert. Menschliches Urteilsvermögen, Kreativität und die Akzeptanz im Arbeitsalltag sind entscheidend, um das volle Potenzial von KI zu heben. Mitarbeitende mit den richtigen Fähigkeiten und Rahmenbedingungen auszustatten, stellt sicher, dass KI Beiträge ergänzt statt ersetzt.
Fast drei Viertel (73 Prozent) der Befragten qualifizieren bestehende Mitarbeitende weiter (Upskilling) oder schulen sie um (Reskilling), zwei Drittel (65 Prozent) identifizieren Rollen, die durch KI unterstützt werden können. Eine Mehrheit (57 Prozent) gestaltet Aufgaben neu, um die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI zu fördern. Gleichzeitig halten viele Unternehmen ihre Teams noch nicht für ausreichend darauf vorbereitet, KI verantwortungsvoll zu nutzen – es fehlt an umfassender Schulung und klaren Leitplanken.
Diese Lücke führt zu riskanten Entscheidungen: 64 Prozent gaben an, dass Mitarbeitende zumindest gelegentlich nicht genehmigte „Schatten-KI“-Tools verwenden, und 77 Prozent äußerten Bedenken hinsichtlich der Risiken. Schatten-KI bleibt ein großes Thema: Mehr als die Hälfte der Unternehmen berichtet von ungenauen Ergebnissen, viele auch von Datenabflüssen oder Sicherheitslücken.
5. Die Zukunft der KI ist agentenbasiert
Mehr als drei Viertel der Unternehmen weltweit (78 Prozent) sind überzeugt, dass agentenbasierte KI ein mittleres bis sehr hohes Transformationspotenzial für ihre Abläufe besitzt. KI-Agenten sind in der Lage, eigenständig Entscheidungen zu treffen und Aufgaben auszuführen – ohne ständige menschliche Eingaben. Erwartete Vorteile sind vor allem die Automatisierung von Prozessen, bessere Planung und Entscheidungsfindung sowie höhere operative Effizienz.
Trotz dieser Zuversicht sehen sich nur 5 Prozent der Unternehmen vollständig darauf vorbereitet, KI-Agenten einzusetzen und zu skalieren; 54 Prozent stufen sich als teilweise vorbereitet ein. Um sich auf agentenbasierte KI vorzubereiten, haben 63 Prozent agentenbasierte Use Cases pilotiert und 56 Prozent qualifizieren interne Teams weiter oder rekrutieren neue Talente. In den nächsten zwei Jahren wird eine Rendite von 10 Prozent – entsprechend 4,3 Millionen US-Dollar – aus Investitionen in agentenbasierte KI erwartet.
Allerdings gaben nur etwa die Hälfte der Befragten an, dass agentenbasierte KI kurzfristig die strategische Planung maßgeblich beeinflussen wird und dass in ihrer Organisation ein klares, gemeinsames Verständnis davon besteht, was agentenbasierte KI ist und leisten kann.
Die Studie macht deutlich, dass die Chance für Unternehmen nicht nur darin liegt zu erkennen, dass es kein Zurück gibt – sondern darin, strategisch in KI zu investieren, um nachhaltige und wachsende Erträge zu erschließen. Oder, wie Brenda Bown es formuliert: „Die Ergebnisse zeigen: Wenn Unternehmen KI mit qualitativ hochwertigen Daten verbinden, in Kompetenzen investieren und Intelligenz in ihre Kernprozesse einbetten, erzielen sie eine signifikante Rendite.“
