Die kurze Antwort
Deutschland ist Adoptions-Weltmeister bei KI, aber Nachzügler beim Nutzen. 86 Prozent der befragten deutschen Unternehmen haben KI breit ausgerollt oder strategisch verankert — der höchste Wert von fünf Märkten. Doch nur 28 Prozent berichten einen klar messbaren ROI, der niedrigste Wert im Vergleich. Der Grund liegt tiefer als in der Technik: Fast die Hälfte des Projektaufwands versickert in der Datenaufbereitung, und die Integration in Bestandssysteme bleibt die größte technische Hürde.
Für Software- und Produktteams ist das eine gute Nachricht in schlechter Verkleidung. Die Lücke lässt sich schließen — nicht mit dem nächsten Modell, sondern mit belastbaren Datenpipelines und sauberer Daten- und KI-Integration. Wer Daten und Schnittstellen vor dem Modell adressiert, verwandelt Piloten in produktiven Nutzen.
Was die Zahlen zeigen
Die Erhebung stammt aus dem Agentic Commerce Reality Check des Softwareanbieters Akeneo, für den Mitte September 2026 rund 1.000 IT- und Technologieentscheider in Deutschland, Frankreich, Italien, Großbritannien und den USA befragt wurden — 200 davon in Deutschland. Das Bild für den deutschen Markt ist eindeutig zweigeteilt.
Auf der Adoptionsseite führt Deutschland: 40 Prozent der Unternehmen sehen KI als zentralen Bestandteil ihrer Geschäftsprozesse und Strategie, weitere 46 Prozent haben die Technologie breit in den Teams ausgerollt. Zusammen sind das 86 Prozent — über dem internationalen Schnitt von 80 Prozent. Auch bei der Governance liegt Deutschland vorn: 88 Prozent verfügen über verbindliche KI-Richtlinien.
Auf der Ertragsseite kippt das Bild. Nur 28 Prozent der deutschen Unternehmen berichten einen klar messbaren Vorteil samt entsprechendem Return on Investment. Zum Vergleich: In Frankreich und Großbritannien sind es jeweils 44 Prozent, in den USA 42 Prozent, in Italien 31 Prozent. Deutschland bildet das Schlusslicht — bei einem internationalen Mittel von 38 Prozent. „Deutschland hat kein Akzeptanzproblem bei künstlicher Intelligenz", fasst Akeneo-CEO Romain Fouache das Ergebnis zusammen. Das Problem liegt hinter der Adoption.
Das Datenreife-Paradox
Der aufschlussreichste Befund der Studie ist ein Widerspruch in der Selbstwahrnehmung. 92 Prozent der Unternehmen bewerten ihre Produkt- und Betriebsdaten als gut oder exzellent. Gleichzeitig geben 47 Prozent an, mehr als die Hälfte ihres KI-Projektaufwands in das Bereinigen, Strukturieren und Auszeichnen von Daten zu stecken. Im Durchschnitt fließen in Deutschland 49,7 Prozent des Projektaufwands in die Datenaufbereitung — mehr als in jedem anderen untersuchten Land.
Diese Diskrepanz erklärt einen Großteil der ROI-Lücke. Wer seine Daten für exzellent hält, plant keine Ressourcen für ihre Aufbereitung ein — und wird im Projekt von der Realität eingeholt. Der Aufwand entsteht trotzdem, nur ungeplant, und frisst Zeitpläne und Budgets, die eigentlich für Wertschöpfung vorgesehen waren.
Hinzu kommt die Systemlandschaft: 37 Prozent der deutschen Befragten nennen die Integration von KI in bestehende ERP-, PIM-, CRM- und Commerce-Systeme als größte technische Herausforderung — gegenüber 28 Prozent international. Gewachsene, teils jahrzehntealte Bestandssysteme sind in DACH-Unternehmen die Regel, nicht die Ausnahme. KI, die neben diesen Systemen läuft statt in ihnen, erzeugt Insellösungen ohne durchgängigen Nutzen.
Warum der Nutzen ausbleibt
Die Kombination aus überschätzter Datenqualität und unterschätzter Integration führt zu einem typischen Muster: viele Piloten, wenig Produktion. Ein KI-Prototyp lässt sich mit einem kuratierten Datenausschnitt schnell zeigen. Der Sprung in den Regelbetrieb scheitert jedoch daran, dass produktive Daten uneinheitlich, unvollständig oder über Systemgrenzen verteilt sind — und dass es keine belastbare Schnittstelle gibt, über die das Modell in den operativen Prozess eingreifen kann.
Der Legacy-Faktor verschärft das. Wo Kern-ERP oder Warenwirtschaft nicht sauber angebunden werden können, bleibt KI ein Analyse-Add-on statt ein Automatisierungshebel. Hier zahlt sich Software-Modernisierung doppelt aus: Sie macht Bestandssysteme integrationsfähig und schafft erst die Grundlage, auf der KI messbaren Ertrag liefern kann. Ohne diesen Unterbau bleibt der ROI eine Erwartung — passend dazu rechnen 84 Prozent der deutschen Befragten mit steigenden KI-Budgets in den nächsten ein bis zwei Jahren.
Was das für Software-Teams in DACH bedeutet. Die deutsche KI-Lücke ist kein Kultur- oder Talentproblem, sondern ein Engineering-Problem — und damit adressierbar. Nicht das Modell entscheidet über den ROI, sondern die Datengrundlage und die Integration in die Systeme, in denen die Wertschöpfung tatsächlich stattfindet. Wer weiter in Piloten investiert, ohne Datenpipeline und Bestandssysteme zu ertüchtigen, vergrößert die Lücke, statt sie zu schließen.
Was Software-Teams jetzt tun sollten
Aus den Studienergebnissen ergibt sich eine konkrete Agenda für CIOs, Produkt- und Entwicklungsteams:
- Datenqualität unabhängig prüfen. Die Selbsteinschätzung „unsere Daten sind exzellent" ist der teuerste Irrtum im Projekt. Eine nüchterne Bestandsaufnahme von Vollständigkeit, Struktur und Konsistenz vor dem Modellieren spart mehr, als sie kostet.
- Integration vor Modell. Erst klären, über welche Schnittstelle KI in ERP, CRM oder Commerce-System eingreift — dann den Anwendungsfall bauen. KI-Funktionen gehören in den Prozess eingebettet, nicht daneben betrieben.
- ROI je Anwendungsfall vorab definieren. Ohne definierte Kennzahl bleibt „Nutzen" ein Gefühl. Wer vor dem Start festlegt, welche Metrik sich um wie viel verbessern soll, kann Piloten priorisieren und Fehlinvestitionen früh stoppen.
- Vom Piloten zur Produktion planen. Ein Prototyp mit kuratierten Daten beweist Machbarkeit, nicht Wirtschaftlichkeit. Der Betrieb mit produktiven, fließenden Daten ist die eigentliche Aufgabe — und der Punkt, an dem deutsche Projekte am häufigsten stecken bleiben.
Die Studie liest sich als Warnung, ist aber vor allem eine Landkarte. Sie zeigt genau, wo der Wert deutscher KI-Investitionen versickert — und damit, wo die Hebel liegen. Unternehmen, die jetzt Datenreife und Integration angehen, holen die 28-Prozent-Marke nicht in Jahren, sondern in Quartalen auf.
FAQ
- Was besagt die Akeneo-Studie zur KI-Nutzung in Deutschland?
- Die Studie Agentic Commerce Reality Check befragte 1.000 IT- und Technologieentscheider in fünf Ländern, davon 200 in Deutschland. 86 Prozent der deutschen Unternehmen haben KI breit ausgerollt oder strategisch verankert — der höchste Wert der fünf Märkte. Nur 28 Prozent sehen jedoch einen klar messbaren ROI, den niedrigsten Wert im Vergleich.
- Warum sehen deutsche Unternehmen trotz hoher KI-Adoption wenig ROI?
- Der Engpass liegt in der Datengrundlage und der Systemintegration. 47 Prozent wenden mehr als die Hälfte ihres Projektaufwands für Datenaufbereitung auf, im Schnitt 49,7 Prozent — mehr als in jedem anderen untersuchten Land. Zusätzlich nennen 37 Prozent die Integration in bestehende ERP-, PIM-, CRM- und Commerce-Systeme als größte technische Hürde.
- Wie hoch ist der messbare KI-ROI in anderen Märkten?
- In Frankreich und Großbritannien berichten jeweils 44 Prozent der Unternehmen einen klar messbaren ROI, in den USA 42 Prozent und in Italien 31 Prozent. Deutschland liegt mit 28 Prozent am Ende, obwohl es bei Adoption und Governance vorne liegt. Der internationale Durchschnitt beträgt 38 Prozent.
- Was sollten Software-Teams aus der KI-ROI-Lücke ableiten?
- Statt weitere Piloten zu starten, lohnt der Fokus auf Datenpipeline und Integration in Bestandssysteme. Konkret: Datenqualität vor dem Modell adressieren, KI über saubere Schnittstellen in ERP/CRM einbetten und den ROI je Anwendungsfall vorab definieren. Erst wenn Daten und Integration stehen, skaliert der Nutzen.
- Ist die hohe Datenreife-Angabe der Unternehmen ein Widerspruch?
- Ja — und genau darin liegt der Kern. 92 Prozent bewerten ihre Daten als gut oder exzellent, trotzdem geht fast die Hälfte des Projektaufwands in Datenbereinigung. Die Selbsteinschätzung übertrifft die operative Realität. Eine unabhängige Bestandsaufnahme deckt diese Lücke früh auf.
Quellen: it-daily.net, 15.09.2026 — iBusiness, 11.09.2026
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