Dieser Artikel ist eine gemeinsame Sicht unseres Teams. Keine langen Erklärungen darüber, warum KI wichtig ist – stattdessen reale Beispiele aus echten Unternehmen, die zeigen, wie KI-Readiness heute tatsächlich aussieht. Wir teilen außerdem unsere Gesamteinschätzung des Marktes. Vielleicht erkennen Sie sich in manchen Punkten wieder – doch es ist besser, sich jetzt vorzubereiten, als später viele Ressourcen zu investieren und trotzdem keine echten Ergebnisse zu erzielen. Los geht’s.
KI ist inzwischen so allgegenwärtig in unserer täglichen Arbeit, dass viele Unternehmen einen ständigen Druck verspüren, sie einzusetzen – sonst riskieren sie, den Anschluss am Markt zu verlieren. Und leider stimmt das auch. Doch bevor Sie KI in Ihre internen Prozesse integrieren, gibt es drei sehr wichtige Dinge, die Sie verstehen müssen:
Und genau auf diesen dritten Punkt möchte ich mich konzentrieren. Im vergangenen Jahr haben wir viele Anfragen erhalten, die sich etwa so anhörten wie: „Wir brauchen KI.“ Nach Gesprächen mit zahlreichen Unternehmen und Besuchen von Veranstaltungen in der EU und den USA haben wir auf Basis unserer Marktbeobachtungen einen eigenen KI-Readiness-Index entwickelt.
Unten erklären wir, wie wir diesen Wert berechnet haben. Doch vorab die kurze Zusammenfassung: Die meisten Unternehmen sind nicht bereit für KI. Würden sie KI morgen in ihre Prozesse integrieren, würde sie wahrscheinlich nicht wie geplant funktionieren. Und noch wichtiger: Viele Unternehmen unterschätzen, wie kritisch KI-Readiness ist – und welche Risiken sie ohne entsprechende Vorbereitung eingehen.
Zur Berechnung des Scores haben wir eine interne Umfrage unter unseren Kolleg:innen durchgeführt, die täglich mit Projekten und Partnern arbeiten. Interessant war, dass die Antworten sehr unterschiedlich ausfielen – es gab keinen klaren, einheitlichen Trend. Genau deshalb möchten wir die häufigsten Problemfelder hervorheben, um Ihrem Unternehmen zu helfen, zukünftige Herausforderungen und zusätzliche Kosten zu vermeiden.
Wichtig ist: Dieser Artikel spiegelt die Erfahrungen des gesamten Moravio-Teams aus Projekten unterschiedlicher Größe und Komplexität wider. Es ist unsere Momentaufnahme zum Jahresende, mit Blick auf 2026, basierend auf dem, was wir aktuell sehen, wenn Unternehmen über KI-Integration sprechen.
Achten Sie auf die folgenden Punkte – sie zeigen unterschiedliche Schmerzpunkte, mit denen Unternehmen konfrontiert sind. Wir teilen sie, damit Sie diese frühzeitig im eigenen Unternehmen erkennen können. Wenn sie ignoriert werden, riskieren Sie Zeit- und Geldverluste. Einige Punkte treffen möglicherweise nicht auf kleine Unternehmen zu, sind jedoch für größere Unternehmen und Konzerne besonders kritisch – deshalb haben wir sie aufgenommen
Wir haben jeden Punkt außerdem auf einer Skala von 1 bis 10 bewertet, wobei 10 „vollständig bereit“ und 1 „überhaupt nicht bereit“ bedeutet. Die Ergebnisse unterschieden sich jedoch stark von Projekt zu Projekt und von Kunde zu Kunde. Deshalb haben wir die Medianwerte verwendet.
Die meisten Unternehmen speichern Daten bereits in einer irgendwie strukturierten Form, aber die Art, wie sie organisiert sind, führt oft zu Duplikationen und eingeschränkter Zugänglichkeit. Daten sind über verschiedene Tools verstreut, und viele Firmen arbeiten noch mit Legacy-Systemen oder sogar papierbasierten Systemen, daher ist ein großer Vorbereitungsschritt erforderlich, bevor KI genutzt werden kann. Sensible Daten sind in der Regel gut geschützt, aber Datensätze müssen oft bereinigt werden. Die Menschen erwarten außerdem mehr von KI, als ihre aktuellen Daten realistisch unterstützen können.
Die meisten Unternehmen nutzen Tools, die Integrationen unterstützen und über Basis-APIs verfügen, sodass eine Anbindung der Systeme im Allgemeinen möglich ist. Kleinere Unternehmen sind meist flexibler, während mittelgroße und große Organisationen häufig durch Legacy-Systeme und strenge Sicherheitsrichtlinien gebremst werden. Die Cloud-Migration hilft zwar, ist aber allein nicht ausreichend, und viele Infrastrukturen können noch nicht effizient für KI skaliert werden. Manchmal erfordern veraltete interne Systeme ohne APIs individuelle Workarounds, bevor KI implementiert werden kann.
Viele Unternehmen haben keine klar definierten Arbeitsabläufe. Die Bereitschaft variiert zudem stark je nach Branche: In einigen Bereichen sind die Schritte vorhersehbar, in anderen komplex mit vielen Ausnahmen. In den meisten Fällen benötigen Kunden eine Überarbeitung ihrer Workflows, bevor KI sinnvoll eingesetzt werden kann. Die gemeinsame Durcharbeitung der Prozesse hilft in der Regel, zu klären, was standardisiert werden kann. Vollständig gut definierte Prozesse sind selten, aber wiederkehrende Aufgaben eignen sich grundsätzlich für die Automatisierung.
Wenn es um Datensicherheit geht, achten die meisten Unternehmen darauf, und je größer das Unternehmen, desto strenger sind meist die Richtlinien. Dennoch nutzen viele Mitarbeitende Tools wie ChatGPT, ohne die Risiken für den Datenschutz zu verstehen.
Einige Unternehmen verlassen sich hauptsächlich auf die eingebaute Sicherheit der von ihnen genutzten Produkte, und rechtliche oder Compliance-Themen werden oft gar nicht besprochen
Sicherheit wird manchmal als Grund genutzt, die Einführung von KI zu verzögern, selbst wenn die tatsächlichen Risiken beherrschbar sind. Neuere Systeme bieten oft bessere Prüfmechanismen, aber insgesamt ist die KI-bezogene Governance noch nicht gut etabliert
Das Interesse an KI-Pilotprojekten ist hoch, aber die Reife ist unterschiedlich. Manche Unternehmen haben klare Vorstellungen, andere wissen nur, dass sie KI wollen, und brauchen unsere Unterstützung, um realistische Anwendungsfälle zu finden
Fast immer gibt es Quick-Win-Piloten, die wir nach einer kurzen Machbarkeitsprüfung starten können, auch wenn die Zeitpläne von internen Prozessen und Mitarbeitenden abhängen. Für unsere eigenen Abläufe können wir kleine KI-Verbesserungen hingegen sehr schnell testen und implementieren
Die KI-Verantwortung liegt noch stark bei einer einzelnen Rolle, meist beim CEO, und eine echte Ownership fehlt. Einige Organisationen verlassen sich vollständig auf externe Expert:innen, während andere erst nach der Einführung einer kleinen, funktionierenden KI-Funktion über Verantwortung nachdenken
Größere Unternehmen beginnen, eigene KI-Rollen oder Teams zu etablieren, und das Interesse wächst schnell, da das Management den KI-Einsatz vorantreibt. In einigen Fällen wird KI über das gesamte Unternehmen verteilt eingesetzt, wobei jede Person für die Nutzung von KI in ihrer Arbeit verantwortlich ist, doch dieses Modell ist noch nicht weit verbreitet.
Die KI-Kompetenz variiert stark. Jüngere oder digital orientierte Teams nutzen KI-Tools täglich und verstehen deren Grenzen, während andere nur grundlegende Erfahrung haben oder überhaupt kein Interesse zeigen. Die meisten Unternehmen bieten kein strukturiertes KI-Training an, sodass das Wissen hauptsächlich durch die persönliche Nutzung von Tools wie ChatGPT wächst.
In einigen Teams ist KI bereits Teil der täglichen Arbeit, und wer sie nicht nutzt, fällt zurück. In anderen warten Mitarbeitende noch ab, „was KI bringen kann“, und benötigen Anleitung, um zu verstehen, wie sie den eigenen Workflow verbessern kann.
Die meisten Unternehmen haben noch kein eigenes KI-Budget. Das Interesse an KI wächst, aber Investitionsentscheidungen hängen stark von einem klaren ROI ab. In vielen Fällen klingen Diskussionen wie: „Das könnte uns helfen, mal sehen, was es kosten würde.“ Ein dediziertes KI-Budget gibt es nur in seltenen Fällen, und viele Unternehmen sind noch vorsichtig oder unsicher, wo sie investieren sollen.
Wie unsere COO Barbora sagt:
„Wir sollten alle einen Gang runterschalten und nicht blind auf den Hype aufspringen. KI ist eine Errungenschaft, sie beschleunigt alles – Technik, Gesundheitswesen, Recht, das Business im Allgemeinen. Aber momentan sollten wir sie als Werkzeug nutzen, nicht als universelle Antwort auf alles. Wie jedes andere Werkzeug hängt ihre Wirksamkeit davon ab, wer sie einsetzt. Sie ist eine großartige Ergänzung, aber eine schlechte Herrin. Es ist künstliche Intelligenz, keine ausgelagerte Intelligenz.“
Jedes Unternehmen ist einzigartig, und die Integration von KI sieht bei kleinen und großen Unternehmen sehr unterschiedlich aus. Für kleinere Unternehmen kann selbst der Einsatz von KI bei grundlegenden täglichen Aufgaben, wie der Bearbeitung von Kundenanfragen, bereits innerhalb einer Woche Ergebnisse zeigen. Für Konzerne ist es ein komplexer Prozess, der Zeit, Geld, Mitarbeiterschulungen und zusätzliche Tools für eine ordnungsgemäße Integration erfordert.
Wenn Sie sich jedoch richtig auf die KI-Integration vorbereiten, werden Sie eine echte digitale Transformation erleben und eine spürbare Verbesserung der Arbeitsweise Ihres Unternehmens feststellen.
Das abschließende Fazit lautet also: Wir sehen, dass die meisten Unternehmen noch große Lücken schließen müssen, bevor sie KI in ihre Prozesse integrieren können. Aber es gibt auch gute Nachrichten – wir sehen ebenso Unternehmen, die bereits Automatisierung implementiert haben, bei denen selbst eine kleine KI-Integration helfen kann, die Abläufe zu beschleunigen. Vielleicht gehören Sie ja dazu?
Und noch etwas: Wir haben bereits viele verschiedene Unternehmen auf diesem Weg begleitet – kleine und große, vorbereitete und unvorbereitete, mit sauberen Daten oder gar keinen. Unser Team weiß, wie man Ihre Abläufe versteht, die richtigen Ansatzpunkte findet und KI-Lösungen entwickelt, die wirklich zu Ihrem Unternehmen passen. Wenn Sie herausfinden möchten, wo KI echten Mehrwert für Sie bringen kann, sind wir hier, um zu helfen.
Wenn dieser Artikel für Sie interessant war und Sie weitere Forschungsergebnisse wie diese lesen möchten, folgen Sie uns in den sozialen Medien (LinkedIn, Facebook, Twitter, Instagram) und senden Sie uns eine direkte Nachricht – wir sehen sie. Wenn Sie außerdem spezielle Themen haben, die wir behandeln sollen, schreiben Sie uns ebenfalls, und wir erstellen Material mit Antworten auf Ihre Fragen.
Woher wir unsere Inspiration haben? Aus der kollektiven Erfahrung unseres Teams und einem detaillierten Branchenbericht von Cisco.
Empfohlene Artikel für Sie
Neue Blogbeiträge, die Sie interessieren könnten
Jakub Bílý
Leiter/in Geschäftsentwicklung
.webp){kind=icon}
.jpg)
