Ergebnisse der zweiten Ausgabe der Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025“:
• 91 Prozent der Unternehmen sehen Generative KI als wichtiges Thema für ihr Geschäftsmodell und die künftige Wertschöpfung – plus 36 Prozentpunkte zum Vorjahr
• 82 Prozent wollen in den nächsten zwölf Monaten mehr investieren, mehr als die Hälfte plant sogar Budgetsteigerungen um mindestens 40 Prozent
• 69 Prozent haben eine Strategie für generative KI aufgesetzt, das sind 38 Prozent mehr als noch 2024
• Vorteile durch KI: mehr Innovation, Effizienz, Umsatz und Automatisierung sowie Produkt- und Wachstumsmöglichkeiten
• Nachholbedarf bei Steuerung, ethischen Leitplanken und Schulung bleibt bestehen – vertrauensvoller KI-Einsatz weiter zentrale Herausforderung
Berlin, 5. Juni 2025 – Generative KI wird zum festen Bestandteil deutscher Unternehmen. 91 Prozent der Firmen sehen sie inzwischen als entscheidend für ihr Geschäftsmodell und ihre künftige Wertschöpfung an – im Vorjahr waren es noch 55 Prozent. Das zeigt die Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft“, für die im März 2025 über 650 Entscheider und Entscheiderinnen aus 18 Branchen befragt wurden.
Mit der strategischen Relevanz steigen auch die Investitionsabsichten: 82 Prozent der Unternehmen planen, ihre KI-Budgets in den nächsten zwölf Monaten zu erhöhen, mehr als die Hälfte (51 Prozent) um mindestens 40 Prozent. 2024 lagen diese Werte bei 53 bzw. 28 Prozent. „Generative KI hat sich vom Experimentierfeld zum strategischen Handlungsfeld entwickelt. Unternehmen etablieren zunehmend KI-Strategien, weil sie die Chance sehen, Prozesse effizienter zu gestalten, Innovation zu beschleunigen und neue Geschäftsmodelle zu realisieren. Und sie investieren massiv in die Technologie“, sagt Benedikt Höck, Partner und Head of AI bei KPMG in Deutschland.
KI-Strategien sind zunehmend verbreitet – Umsetzung bleibt lückenhaft
Knapp sieben von zehn Unternehmen haben mittlerweile eine Strategie für Generative KI entwickelt (2024: 31 Prozent). Weitere 28 Prozent arbeiten daran. Doch trotz dieser Fortschritte bleibt die Integration in Prozesse oft fragmentiert: Nur rund die Hälfte der Unternehmen nutzt Generative KI bereits breitflächig, viele setzen sie bislang punktuell ein. Besonders aktiv sind Unternehmen in den Bereichen Marketing, Vertrieb und Produktentwicklung. Dagegen bleiben Finanz-, Steuer- und Rechtsabteilungen weiterhin deutlich hinter ihren Möglichkeiten zurück.
Unternehmen erhoffen sich mehr Effizienz und Innovationen durch KI
Das verwundert, dann die Unternehmen erhoffen sich von Generativer KI durchaus große Impulse in Richtung Innovation (72 Prozent) und schnellere Datenanalyse (71 Prozent). Auch Umsatzsteigerungen (49 Prozent), ein höhere Automatisierung (48 Prozent) und neue Produkt- und Marktchancen (47 Prozent) zählen zu den zentralen Erwartungen. Im Vergleich zum Vorjahr sind diese Erwartungen weitgehend stabil geblieben.
Neben den Potenzialen sehen die Befragten aber auch weiterhin konkrete Herausforderungen. Zu den Größten zählen ethische Herausforderungen (68 Prozent), Sicherheits- und Compliance-Anforderungen (52 Prozent) sowie fehlende Regulierung (43 Prozent). Zwar beschäftigen sich bereits 95 Prozent der Unternehmen mit dem verantwortungsvollen Einsatz von KI – doch nur 26 Prozent haben eine unternehmens-weite Strategie etabliert. Auch die Vorbereitung auf bereits bestehende Regulierung wie dem EU AI Act ist unzureichend: Zwei Drittel der Unternehmen sehen hier deutlichen Nachholbedarf.
Trotz Fortschritten beim Training besteht weiter Lücke zwischen Anspruch und Realität
Im Vergleich zum Vorjahr hat sich die Bereitschaft zur Qualifizierung der Mitarbeitenden deutlich verbessert: 72 Prozent der Unternehmen sehen sich mittlerweile gut oder sehr gut auf die Schulung ihrer Belegschaft vorbereitet – ein Anstieg um 34 Prozentpunkte. Dennoch fehlt es vielerorts an konkreten Programmen. Nur jedes vierte Unternehmen plant, in den kommenden zwölf Monaten gezielt in Trainings zu investieren. Die größte Herausforderung bleibt die nachhaltige Verankerung von Kompetenzaufbau – vor allem im Hinblick auf ethische Anwendung und regulatorische Anforderungen.