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Über 75 % der Unternehmen nutzen 2025 KI in mindestens einem Geschäftsbereich. KI hat den Übergang vom Hype zur strategischen Notwendigkeit vollzogen (1).

Künstliche Intelligenz (KI) ist im Jahr 2025 allgegenwärtig und treibt grundlegende Veränderungen in Unternehmen voran. Was vor wenigen Jahren noch als Hype galt, ist heute ein strategischer Imperativ: Mehr als drei Viertel aller Unternehmen setzen KI bereits in mindestens einem Geschäftsbereich produktiv ein (2) . Führungskräfte stehen vor der Herausforderung, mit der rasanten Entwicklung Schritt zu halten und KI gezielt für Wettbewerbsvorteile zu nutzen. Dieser Beitrag beleuchtet die wichtigsten KI-Trends (von Generative AI bis Agentic AI) und zeigt, was Entscheider darüber wissen müssen, um in den Bereichen Automatisierung, Organisation und Strategie wettbewerbsfähig zu bleiben.

Generative KI wird zum Mainstream

Generative AI – KI, die neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Code erzeugen kann, hat 2023/24 einen Durchbruch erlebt und ist 2025 in Unternehmen zum Mainstream geworden. In einer McKinsey-Umfrage gaben 71 % der Unternehmen an, Generative AI bereits regelmäßig in mindestens einem Funktionsbereich einzusetzen (3). Solche Modelle (etwa große Sprachmodelle à la ChatGPT) kommen in vielfältigen Geschäftsbereichen zum Einsatz, z.B. in Marketing, Kundenservice, Softwareentwicklung und Produktinnovation (4). Führungskräfte berichten, dass generative KI inzwischen essenziell für zahlreiche kritische Funktionen ist. Marketing-Teams generieren z.B. Content in nie dagewesenem Umfang, IT-Abteilungen automatisieren interne Workflows, und im Kundenservice beantworten Chatbots Routineanfragen rund um die Uhr (5).

Generative KI entfaltet messbaren Nutzen: In Beratungs- und Servicebranchen wurde die Produktivität juniorer Mitarbeiter durch KI-Assistenten um 20–30 % gesteigert (bei Senior-Personal um 10–15 %) (6). KI-Tools übernehmen zeitraubende Aufgaben (vom Entwurf erster Textversionen bis zur Auswertung von Daten), sodass sich Fachkräfte mehr auf strategische oder kreative Tätigkeiten konzentrieren können. Erste ROI-Erfolge sind sichtbar: 74 % der Unternehmen geben an, dass ihre fortgeschrittensten KI-Initiativen die Erwartungen erfüllen oder übertreffen (7). Diese frühen Erfolge führen zu einem Investitionsschub: Über die Hälfte der Führungskräfte plant, die KI-Budgets innerhalb eines Jahres zu verdoppeln (8). Insgesamt hat sich der Charakter von KI-Projekten gewandelt, weg vom reinen Experiment hin zu geschäftskritischen Anwendungen, die echte Ergebnisse liefern sollen.

Gleichzeitig müssen Entscheider beachten, dass Generative KI allein noch keine Garantie für durchschlagenden Geschäftserfolg ist. Viele Firmen haben Chatbots oder Textgeneratoren im Einsatz, sehen aber bisher vergleichsweise geringe Auswirkungen auf den Gewinn,  ein Phänomen, das McKinsey als den „Gen-AI-Paradox“ bezeichnet (10). Die breite Bereitstellung generativer Tools (etwa als horizontale Helfer für Mitarbeiter) führt oft zu diffusen Produktivitätsgewinnen, während durchschlagende funktionsspezifische Anwendungsfälle noch selten aus der Pilotphase herauskommen (11). Die Lehre für Führungskräfte: Generative KI sollte gezielt dort eingesetzt werden, wo sie klaren Mehrwert liefert, sei es durch Automatisierung administrativer Aufgaben, personalisierte Kundenerlebnisse oder beschleunigte Entwicklungszyklen. Wichtig ist ein strukturierter Ansatz: statt wildem Experimentieren ein fokussiertes Innovationsprogramm mit klaren Zielen und Kennzahlen (12). Dann kann Generative AI vom Hype zu einem echten Wachstumstreiber werden.

Agentic AI: Die nächste Stufe der Automatisierung

Während Generative AI primär Inhalte erzeugt, geht Agentic AI (agentenbasierte KI) einen Schritt weiter: Diese KI-Systeme können autonom handeln, Entscheidungen treffen und ganze Prozesse ausführen, ohne für jeden Schritt einen menschlichen Befehl zu benötigen. Deloitte definiert KI-Agents als Softwarelösungen, die Aufgaben mit minimaler menschlicher Intervention erledigen (13). Möglich wird dies durch fortgeschrittene KI-Modelle (oft auf Basis von großen Sprachmodellen), die Fähigkeiten wie Planung, Speicher, Integration von Tools und Aktionen kombinieren. Mit Agentic AI verwandelt sich KI vom reaktiven Werkzeug zum proaktiven virtuellen Mitarbeiter, der auf ein Ziel hinarbeitet (14).

2025 markiert den Aufstieg von Agentic AI. Deloitte prognostiziert, dass ein Viertel der Unternehmen, die Generative AI nutzen, bereits 2025 auch KI-Agenten produktiv einsetzen wird, bis 2027 soll dieser Anteil auf 50 % steigen (15). Diese Agents können komplexe Abläufe automatisieren und erheblich zur Effizienz beitragen. Beispiel Onboarding: Wo früher ein neuer Mitarbeiter manuell in zig Systemen angelegt werden musste, können KI-Agenten heute Zugänge und Accounts autonom einrichten. Bei ServiceNow zeigte sich, dass ein Agent die Bedürfnisse neuer Mitarbeiter antizipiert und zum Startdatum automatisch alle erforderlichen Berechtigungen bereitstellt (16). Ähnlich lassen sich Prozesse wie das Zusammenfassen von Cases, Erstellen von Meeting-Notizen oder das Befüllen von Wissensdatenbanken durch generative KI-Agenten beschleunigen (17). Im IT-Betrieb zeichnen sich Teams von spezialisierten KI-Agenten ab ( z.B. ein Agent, der Cloud-Ressourcen verwaltet, und ein anderer, der Serviceanfragen bearbeitet). Diese Agenten kommunizieren miteinander, um Aufgaben abzustimmen (etwa wenn zusätzlicher Serverbedarf besteht) (18). Gegenüber starren RPA-Skripten sind solche KI-Agenten flexibler und anpassungsfähiger, da sie auf Änderungen reagieren und eigenständig dazulernen können (19). Kurz gesagt: Agentic AI beantwortet die Frage, wie Arbeit tatsächlich erledigt wird, neu (20).

Für Entscheider bietet Agentic AI enorme Chancen, von Produktivitätssteigerungen bis hin zu völlig neuen digitalen Geschäftsmodellen (21). Allerdings erfordert die Ausschöpfung dieses Potenzials einen konsequenten Wandel. Unternehmen können nicht einfach ein paar Agenten einführen und alles läuft von selbst; vielmehr müssen Kern-Geschäftsprozesse neu gedacht und um KI-Agenten herum designt werden (22). Daten werden dabei zur kritischen Ressource: Ohne umfangreiche, saubere und vernetzte Datengrundlagen sind selbst die besten KI-Modelle wirkungslos (“garbage in, garbage out” (23)). Führungskräfte sollten daher frühzeitig in Datenmanagement und -governance investieren, um die Basis für autonome KI-Prozesse zu legen (24). Ebenso wichtig ist es, Vertrauen in solche autonomen Systeme aufzubauen, durch Transparenz, Kontrolle und klare Governance-Regeln, die verhindern, dass KI-Aktivitäten unkontrolliert ausufern (25). Bottom Line: Agentic AI verspricht einen Quantensprung in der Automatisierung, doch um den agentenbasierten Vorteil zu realisieren, müssen Unternehmen jetzt die Weichen stellen (strategische Planung, Datengrundlage, Pilotprojekte) und bereit sein, Geschäftsabläufe grundlegend zu erneuern.

KI-gestützte Automatisierung in allen Geschäftsbereichen

Automatisierung durch KI durchdringt 2025 nahezu alle Branchen und Funktionsbereiche. Über 78 % der Unternehmen haben KI zumindest in einer Funktion eingeführt, und im Schnitt laufen KI-Anwendungen inzwischen in drei verschiedenen Unternehmensbereichen (26). Anders ausgedrückt: KI ist von isolierten Experimenten in Laboren zum breit eingesetzten Automatisierungswerkzeug gereift (27). Führungskräfte sollten sich bewusst sein, welche Prozesse heute bereits erfolgreich KI-gestützt automatisiert werden, oft sind es repetitive, zeitintensive Abläufe, bei denen KI für erhebliche Effizienzsprünge sorgt. Einige Beispiele aus verschiedenen Branchen:

• Finanzwesen: KI-generierte Berichte und personalisierte Kundenkommunikation automatisieren einen Großteil der Backoffice- und Marketing-Arbeiten (28).
• Fertigung: Computer Vision und ML-Systeme überwachen die Produktqualität und sagen Wartungsbedarfe voraus (Predictive Maintenance), was Ausfälle reduziert (29).
• Handel: Händler lassen KI massenhaft Produktbeschreibungen verfassen und setzen Chatbots im Kundensupport ein, um 24/7 Anfragen zu bearbeiten (30).
• Gesundheitswesen: KI hilft bei der Auswertung medizinischer Bilder und Beschleunigung von Diagnosen sowie bei der automatisierten Dokumentation, wodurch Ärzte entlastet werden (30).
• IT & Kundenservice: Virtuelle Assistenzsysteme (Chatbots, Helfer für Support-Mitarbeiter) lösen Routinefragen selbst oder liefern den Mitarbeitern sofort Lösungsvorschläge, dadurch sinken die Ticketvolumen und die Bearbeitungszeiten deutlich (31).

Diese Hyperautomatisierung (das Zusammenspiel von KI, Robotik, RPA und anderen Tools) ermöglicht End-to-End-Prozessautomation, die früher undenkbar schien. Unternehmen berichten von teils massiven Einsparungen und neuen Umsatzmöglichkeiten: KI-Projekte haben bei einigen bereits Einsparungen in Millionenhöhe oder zusätzliche Erlöse in ähnlicher Größenordnung erzielt (32). Wichtig ist jedoch die richtige Umsetzung: Erfahrungsgemäß benötigen Organisationen 6–12 Monate, um von ersten Pilotautomatisierungen zu robusten, skalierbaren KI-Lösungen zu gelangen, die echten Mehrwert bringenstack-ai.comstack-ai.com. Hürden wie Daten-Silos, Integration in Altsysteme oder Mangel an Fachkräften müssen überwunden werden. Die erfolgreichsten Unternehmen gehen Automatisierung daher ganzheitlich an: Sie investieren in Change Management, Mitarbeiter-Schulungen und Daten-Aufbereitung, um KI-Systeme nahtlos in die bestehenden Abläufe zu integrieren (33). Für Entscheider bedeutet das: Automatisierungspotenziale mit KI in jeder Abteilung identifizieren, Prioritäten nach Geschäftswert setzen und dann mit cross-funktionalen Teams die Umsetzung vorantreiben. Wer zögert, riskiert, effizientere Wettbewerber davonzuziehen lassen, denn die Konkurrenz schläft nicht und skaliert erfolgreiche Automatisierung schnell unternehmensweit aus (34).

Organisatorischer Wandel und veränderte Rollenbilder

Die Einführung von KI ist nicht nur ein Technologieprojekt, sondern vor allem auch ein organisatorischer Wandel. Unternehmen müssen sich wandeln, um KI-Potenziale voll auszuschöpfen, von der Struktur über die Kultur bis zu den Fähigkeiten der Mitarbeiter. Führende Unternehmen unterscheiden sich laut McKinsey vor allem dadurch, dass sie KI nicht isoliert im IT-Team belassen, sondern organisationsweit verankern (35). Konkret heißt das beispielsweise:

• Von Pilotprojekten zu Programmen: Weg von verstreuten KI-Experimenten hin zu strategischen Programmen, die zentral koordiniert werden und auf Unternehmensziele einzahlen (36).
• Von Use-Cases zu End-to-End-Prozessen: Einzelne Anwendungsfälle sollen in ganzheitliche Prozessoptimierungen münden – KI wird in komplette Wertschöpfungsketten integriert statt nur punktuell eingesetzt.
• Von Silos zu Teams: Anstatt separater Data-Science-Teams arbeiten interdisziplinäre Squads aus Fachbereich, IT, Datenexperten und Change Managern zusammen an KI-Lösungen (37).
• Vom Experiment zur Skalierung: Erfolgreiche Prototypen müssen zügig industrialisiert und skaliert werden. Es gilt, aus dem Labormodus herauszukommen und KI-Lösungen robust in der Breite auszurollen (38).

Damit dieser Wandel gelingt, kommt den Mitarbeitern eine Schlüsselrolle zu. Zum einen entstehen neue Jobprofile: Bereits 13 % der KI-aktiven Unternehmen haben spezielle KI-Compliance-Manager eingestellt, und 6 % haben KI-Ethik-Spezialisten, um die verantwortungsvolle Nutzung der Technologie sicherzustellen. Weiterhin hoch gefragt sind Data Scientists, Machine-Learning-Ingenieure und Dateningenieure, gerade große Unternehmen bauen hier ihren Talentpool stark aus (39). Zum anderen benötigen bestehende Rollen neue Kompetenzen. Viele Organisationen haben begonnen, ihre Belegschaft gezielt in KI-Themen weiterzubilden, und planen in den nächsten drei Jahren noch mehr Umschulungs- und Fortbildungsinitiativen (40). Mitarbeiter aller Ebenen – vom Fachspezialisten bis zur Führungskraft, sollten ein Grundverständnis für KI entwickeln, um mit KI-Systemen effektiv zusammenzuarbeiten. Die gute Nachricht: Studien zeigen, dass Mitarbeiter oft aufgeschlossener sind als Führungskräfte denken. So nutzen viele Beschäftigte bereits eigenständig KI-Tools im Arbeitsalltag und schätzen, dass KI etwa 30 % ihrer Arbeitszeit einsparen könnte – diese Zeit würden sie gern in höherwertige Aufgaben investierenmckinsey.commckinsey.com. In der Praxis berichten Unternehmen denn auch, dass die durch KI gewonnene Zeit meist für neue Tätigkeiten oder das Übernehmen zusätzlicher Verantwortlichkeiten genutzt wird, statt einfach Stellen abzubauen (42). Zwar erwarten Führungskräfte in bestimmten Bereichen (z.B. Kundenservice, einfache Sachbearbeitung) einen moderaten Stellenrückgang durch Automatisierung, doch in anderen Bereichen (IT, Produktentwicklung) könnte KI sogar zusätzliche Jobs schaffen (43). Insgesamt rechnet eine Mehrheit von 38 % der befragten Unternehmen damit, dass KI in den nächsten drei Jahren keine wesentliche Änderung der Gesamtmitarbeiterzahl bewirkt (44), vielmehr verschieben sich Aufgaben und Qualifikationsprofile intern.

Für Entscheider bedeutet dies: Der Faktor Mensch bleibt zentral. Es gilt, frühzeitig Ängste und Vorbehalte abzubauen, die Belegschaft aktiv in den Wandel einzubeziehen und durch Weiterbildung, Umschulung und klare Kommunikation die Grundlage dafür zu schaffen, dass Mensch und Maschine effektiv zusammenwirken. Unternehmen, die eine Kultur des lebenslangen Lernens fördern und Mitarbeiter bei der Adaption neuer KI-Tools unterstützen, werden den Wandel deutlich erfolgreicher meistern als solche, die ihre Belegschaft dabei allein lassen. Last but not least sollte das Top-Management mit gutem Beispiel vorangehen – wenn CEOs und Führungskräfte selbst aktiv KI nutzen und fördern, schafft das Akzeptanz und beschleunigt die Transformation (45).

KI als strategische Priorität der Unternehmensführung

Angesichts der beschriebenen Trends ist klar: KI gehört 2025 ganz oben auf die strategische Agenda. Unternehmen, die KI erfolgreich skalieren, ziehen ihren Konkurrenten davon, während Zauderer Gefahr laufen, Marktanteile zu verlieren (46). KI entwickelt sich zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor – vergleichbar mit der Einführung des Internets oder der Automatisierung in vergangenen Jahrzehnten. Führungskräfte müssen daher die Weichen richtig stellen:

• Strategisches Investment: KI-Initiativen brauchen ausreichende Ressourcen. Viele Vorreiter investieren bereits >5 % ihres IT-Budgets in KI und planen, diesen Anteil auf 25 % oder mehr zu erhöhen (47). KI-Budgets rivalisieren inzwischen Ausgaben für ERP-Systeme oder Cloud-Infrastruktur (48). Diese finanzielle Priorisierung ist ein Signal: KI wird als Kernfähigkeit des Unternehmens betrachtet, nicht als Spielwiese (49). Entscheider sollten bereit sein, konsequent in KI-Technologien, Daten und Talente zu investieren, um nicht ins Hintertreffen zu geraten.
• Klare Governance und Verantwortlichkeit: Mit wachsender KI-Nutzung rücken Fragen der Steuerung und Kontrolle in den Vordergrund. Erfolgreiche Unternehmen etablieren Rahmenwerke für KI-Governance, oft unter direkter Beteiligung der Geschäftsführung oder des Vorstands (50). Es braucht klare Regeln für den Einsatz von KI (Responsible AI), Mechanismen zur Qualitätssicherung von KI-Ergebnissen sowie Transparenz gegenüber Kunden und Mitarbeitern (51). Die Einhaltung kommender Regulierungen (z.B. EU AI Act) sollte proaktiv vorbereitet werden.

• Mut und Zielsetzung: Jetzt, da der anfängliche Hype abgeklungen ist, sollten Unternehmen einen pragmatischen, aber ambitionierten Kurs einschlagen (52). Es reicht nicht, KI nur inkrementell zur Effizienzsteigerung zu nutzen; es geht darum, KI zu einem Hebel für transformative Veränderungen zu machen (53). Führungsverantwortliche müssen klare, mutige Ziele formulieren (etwa: „In zwei Jahren soll KI in jedem Kernprozess integriert sein“) und die Organisation darauf einschwören. Unternehmen, die solche Leitplanken setzen, schaffen einen internen Wettbewerbsvorteil, da alle auf das gemeinsame Ziel hinarbeiten.

Abschließend lässt sich festhalten: KI ist 2025 kein Optionalprogramm mehr, sondern entscheidend für langfristige Wettbewerbsfähigkeit. Von Generative AI, das die Kreativität und Produktivität der Mitarbeiter vervielfacht, bis hin zu Agentic AI, das ganze Abläufe autonom managt, eröffnen sich enorme Chancen. Entscheider tun gut daran, jetzt zu handeln. Dazu gehört, KI-Technologien aktiv zu erkunden, eine unternehmensweite KI-Strategie zu entwickeln, Mitarbeiter auf die Reise mitzunehmen und eine Organisation zu formen, die agil und lernfähig genug ist, mit der KI-Entwicklung mitzuwachsen. Die Unternehmen, die KI strategisch, verantwortungsbewusst und menschzentriert einsetzen, werden jene sein, die in den kommenden Jahren den Ton angeben – denn KI ist vom Hype zur unverzichtbaren Realität geworden. Wie bei jeder technologischen Revolution gilt: Wer heute die Grundlagen legt, sichert morgen den Erfolg im Markt (54).

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