Die aktuelle ABBYY-Studie offenbart, wie verbreitet generative KI in deutschen Unternehmen bereits ist: Fast alle Firmen nutzen KI, viele mit Fokus auf Datenanalyse, Automatisierung und Kundenservice. Trotz hoher Zufriedenheit kämpfen Unternehmen mit Herausforderungen wie mangelnden Richtlinien, Schatten-KI und Integrationsproblemen. Investitionen steigen, zugleich wächst der Wunsch nach transparenteren, faireren und effizienteren KI-Systemen. Damit wird deutlich: GenAI ist längst Realität, verlangt aber nach Struktur und Strategie.
ABBYY hat die Ergebnisse seiner neuen Studie zur generativen KI vorgestellt. Der aus der Studie hervorgegangene Report «State of Intelligent Automation: GenAI Confessions 2025, The good, the bad, and risks with Enterprise AI» beleuchtet die Herausforderungen, mit denen Unternehmen bei der Einführung generativer KI konfrontiert sind. Im Rahmen der internationalen Umfrage, die Opinium Research durchführte, wurden auch deutsche Unternehmen befragt.
Zunächst einmal erstaunlich ist der sehr hohe Anteil an deutschen Unternehmen, die bereits KI nutzen. 98 Prozent, was nahezu jedem Unternehmen hierzulande entspricht, nutzen KI „in irgendeiner Form“. Ebenfalls hohe 84 Prozent nutzen generative KI. 64 Prozent und damit knapp zwei Drittel setzen zweckgebundene KI ein. Beachtenswert ist auch die große Offenheit in Deutschland für agentenbasierte KI, auf die mit einem Anteil von 50 Prozent jedes zweite der befragten Unternehmen zurückgreift.
Nutzung von GenAI ist in deutschen Unternehmen weit verbreitet
Die Studie zeigt, dass die Nutzung von GenAI in deutschen Unternehmen weit verbreitet ist. Zum Einsatz kommt GenAI vor allem bei der Datenanalyse und Gewinnung von Erkenntnissen (58 Prozent), Automatisierung von dokumentenbasierten Geschäftsprozessen (57 Prozent) und zur Unterstützung der Mitarbeiterproduktivität (53 Prozent). Ebenso bemerkenswert ist der Einsatz im Kundenservice (52 Prozent), während GenAI auch der Optimierung von Vertrieb und Marketing (47 Prozent) dient.
Ein überaus positives Ergebnis ist, dass 98 Prozent der deutschen Unternehmen generell zufrieden sind mit den Ergebnissen, die sie durch generative KI-Tools erzielen. Anwendungsbeispiele sind hierbei Datenanalyse, Erstellung von Inhalten, Kundenbindung sowie der Entwurf von Dokumenten. 47 Prozent der Befragten berichten von höherer Qualität und Konsistenz der Ergebnisse durch den Einsatz von GenAI. 40 Prozent bestätigten, dass die Ergebnisse besser auf ihre Geschäftsziele oder strategischen Ziele abgestimmt sind. 38 Prozent erzielten genauere oder zuverlässigere Ergebnisse und 35 Prozent verzeichneten eine höhere Kosteneffizienz und Ressourceneinsparungen.
GenAI stellt Unternehmen auch vor Probleme und Herausforderungen
Die GenAI-Nutzung ist bei 63 Prozent der deutschen Unternehmen strategisch-geschäftlich getrieben durch das Management. 43 Prozent der Befragten geben an, dass GenAI nur aufgrund von BYOS (Bring Your Own Software) im Unternehmen genutzt wird. 21 Prozent der Unternehmen haben GenAI eingeführt, weil Mitarbeiter mit der Nutzung von GenAI-Tools für ihre Arbeit bereits auf eigene Initiative begonnen haben. Shadow AI – oder Schatten-KI – und BYOS sind jedoch problematisch vor dem Hintergrund, dass Unternehmen aus Compliance- und Datenschutzgründen eine geordnete GenAI-Nutzung durchsetzen müssen.
Bei der geordneten Implementierung von GenAI sehen sich deutsche Unternehmen jedoch mit einigen Herausforderungen konfrontiert. 29 Prozent bemängeln, dass es keine ausreichenden Governance/KI-Richtlinien gibt. Einige Unternehmen unterschätzen auch den Daten- und Trainingsaufwand. So erweist sich für 27 Prozent das Training von Modellen schwieriger als erwartet. Jeweils 26 Prozent sehen die mangelnden Fähigkeiten der Mitarbeiter sowie die schwierige Integration in bestehende Prozesse als problematisch. 20 Prozent bemängeln, dass keine Einbindung von Unternehmensdaten möglich ist.
«GenAI bietet enormes Potenzial, um die Effizienz in deutschen Unternehmen zu verbessern. Die Unternehmen müssen sich jedoch zunächst einen Überblick über ihre Prozesse und Workflows verschaffen. Es gilt herauszufinden, wo es sinnvoll ist, KI einzusetzen und vor allem auch welche Art von KI. Wenn das Modelltraining schwieriger ist als erwartet, sind vortrainierte, zweckgebundene KI-Lösungen oft die bessere Wahl. Vor allem gilt: Um das volle Potenzial auszuschöpfen, müssen sich Mensch und KI optimal ergänzen», erklärte Ulf Persson, CEO von ABBYY.
Wie deutsche Unternehmen auf KI-Herausforderungen reagieren
Deutsche Unternehmen reagieren bereits auf die wichtigsten Herausforderungen. Bemerkenswert ist, dass 48 Prozent der Unternehmen versuchen, die KI-Ergebnisse durch eine bessere Einbindung und Schulung ihrer Mitarbeiter zu verbessern. 33 Prozent setzen auf KI-Agenten, 31 Prozent auf Dokumenten-KI/ID, 30 Prozent auf Prozessintelligenz und 21 Prozent auf RAG (Retrieval-Augmented Generation). RAG ist ein auf NLP (Natural Language Processing) basierendes KI-Verfahren, das Large Language Models (LLM) mit der Suche in Wissensquellen kombiniert.
Einige Unternehmen verbessern den Effekt ihrer GenAI-Investitionen, indem sie im Verlauf der KI-Initiative auf andere Technologien setzen als ursprünglich. 47 Prozent erzielen dadurch eine bessere Qualität, 40 Prozent eine stärkere Ausrichtung auf ihre Geschäftsziele und 38 Prozent profitieren von genaueren/zuverlässigeren Ergebnissen.
Unternehmen nennen ihre «KI-Wunschliste»
Die Unternehmen sollten auch nennen, woran es noch mangelt, um den reibungslosen Einsatz von KI in der Praxis zu erzielen.
- 30 Prozent der Befragten wünschen sich, dass die KI bestehende Prozesse identifizieren und verbessern kann.
- Jeweils 24 Prozent der Befragten würden gerne eine KI nutzen, die frei von menschlichen Vorurteilen ist, Zeit bei manuellen Dokumentationsarbeiten spart und klärende Fragen zugunsten einer verbesserten Genauigkeit stellt.
- 22 Prozent wünschen sich eine KI, die jedes Geschäftssystem erkennt.
- Für 21 Prozent wäre es wichtig, dass die KI weniger Ressourcen verbraucht.
- Ebenso sollte die Wunsch-KI weniger emotional und professioneller sein (18 Prozent), mit minimalem Eingriff selbstständig laufen (17 Prozent), mehr Humor/Menschlichkeit zeigen (16 Prozent) sowie zugeben, wenn sie etwas nicht weiß und Emotionen erkennen (jeweils 13 Prozent).
Unternehmen sollten auch die zuletzt genannten menschlichen Anforderungen an die KI bei ihren Initiativen nicht unberücksichtigt lassen und mit den technischen Aspekten optimal in Einklang bringen.
Geplante KI-Investitionen sind vielversprechend
Die durchschnittliche KI-Ausgaben deutscher Unternehmen im vergangenen Jahr betrugen 882.603 Euro. Beachtliche 96 Prozent der deutschen Unternehmen erwarten für das nächste Jahr eine Steigerung ihrer KI-Investitionen. 76 Prozent werden ihre Investitionen um mindestens 30 Prozent erhöhen.
Abbyy
ABBYY ist ein international tätiger Softwareanbieter mit Schwerpunkt auf dokumentenbasierter KI. Das Unternehmen entwickelt Lösungen für die automatisierte Verarbeitung und Auswertung von Geschäftsdokumenten. Die Technologien adressieren zentrale Anforderungen wie Genauigkeit, Skalierbarkeit und nahtlose Integration in bestehende Systeme.
