In den letzten zwei Jahren haben sich viele Unternehmen auf das Experimentieren mit generativen KI-Tools konzentriert. Es wurden Chatbots entwickelt, KI-Assistenten ausprobiert und die Automatisierung über Geschäftsbereiche hinweg erforscht. Diese Experimente halfen Teams und Stakeholdern, den potenziellen Geschäftswert künstlicher Intelligenz besser zu verstehen. Es konnten zudem erhebliche Herausforderungen in Bezug auf Datenqualität, Kosten, Governance und operative Einsatzbereitschaft aufgedeckt werden.
Im Jahr 2026 stellen viele Unternehmen ihre Strategie von generativer KI auf agentische KI um. Sie erkunden KI-Systeme, die Entscheidungen treffen, Aufgaben koordinieren und Workflows mit begrenzter menschlicher Beteiligung abschließen können.
Laut Prognosen von Gartner werden bis 2028 33 % der Unternehmenssoftwareanwendungen über agentische KI verfügen, im Vergleich zu weniger als 1 % im Jahr 2024.1 Und in einer Folge von IBMs Mixture of Experts Podcast sprachen Moderator Tim Hwang und seine Gäste über Microsofts Vision, dass „jedes Unternehmen seine eigene Fertigungsstätte für Agenten ist.“ Dieser Wandel bringt komplexere Herausforderungen mit sich.
Die Realität der KI-Einführung im Jahr 2026 besteht darin, dass die KI-Fähigkeiten schneller voranschreiten als die organisatorischen Kompetenzen. „Die KI ist eher eine Führungsaufgabe als eine technologische Herausforderung“, so Dan Taylor, Googles Vizepräsident für globale Werbung. Während viele Unternehmen Zugang zu leistungsstarken KI-Tools haben, fehlen den meisten die operativen Grundlagen, um die KI effektiv zu skalieren. Viele Unternehmen kämpfen noch immer mit fragmentierten Daten, unvollständiger Governance, Fachkräftemangel, Systemkomplexität und Skepsis gegenüber autonomen Systemen.
Diese Problematik führt dazu, dass sich die Einführung von KI in Unternehmen zunehmend um die Transformation der Organisation und weniger um die reine Technologiebereitstellung dreht. Der langfristige Erfolg der KI hängt davon ab, wie gut sie sich in Geschäftsprozesse und Tagesabläufe integrieren lässt. Die Unternehmen, die die größten Fortschritte erzielen, sind oft diejenigen, die neben technischer Innovation auch in operative Einsatzbereitschaft investieren.
Im Jahr 2026 gehören zu den häufigsten Herausforderungen, denen sich Unternehmen beim Wechsel von KI-Pilotprojekten zur unternehmensweiten Einführung gegenübersehen:
Datenbereitschaft ist zu einem der größten Hindernisse für die Einführung von KI in Unternehmen geworden. In früheren Phasen der KI-Entwicklung konzentrierten sich viele Unternehmen auf den Zugriff auf proprietäre Datensätze zur Modellanpassung. Diese Herausforderung besteht weiterhin, doch das umfassendere Problem betrifft nun die Datenqualität, die Zugänglichkeit und die Governance im gesamten Unternehmen.
Viele Unternehmen arbeiten mit fragmentierten und isolierten Datenumgebungen, die sich über Jahrzehnte entwickelt haben. Kritische Geschäftsinformationen sind oft über getrennte Systeme und uneinheitliche Datenformate verteilt. KI-Systeme haben in diesen Umgebungen Schwierigkeiten, weil schlechte Datenqualität die Leistung und Zuverlässigkeit von KI-Modellen schwächt.
Der Aufstieg der agentischen KI erhöht die Bedeutung von Data Governance und Bereitschaft. Wenn Unternehmensdatenquellen Lücken oder Fehler aufweisen, können KI-Agenten fehlerhafte Empfehlungen aussprechen oder in großem Maßstab falsche Aktionen ausführen. Dieses Risiko löst Zögern bei Führungskräften aus.
Die Datenbereitschaft wirkt sich auch auf die Geschwindigkeit der KI-Einführung aus. Unternehmen mit einer soliden Datenverwaltung können schnell von Pilotprojekten zur Bereitstellung übergehen. Unternehmen mit fragmentierten Daten verbringen oft mehr Zeit mit der Bereinigung, Organisation und Verwaltung von Informationen als mit der Entwicklung von KI-Lösungen.
Unternehmen können sich dieser Herausforderung stellen, indem sie die Datenmodernisierung als strategische Initiative und nicht als technische Aufgabe betrachten. Viele Unternehmen investieren in zentralisierte Datenplattformen, stärkere Frameworks und eine klarere Eigentumsstruktur für Datenassets.
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Eine weitere bedeutende Herausforderung bei der Einführung von KI betrifft Governance, Rechenschaftspflicht und das Risiko autonomer Systeme. Agentische KI-Systeme können nun Aufgaben in mehreren Anwendungen gleichzeitig erledigen, Entscheidungen treffen und mit sensiblen Daten interagieren – und das mit minimaler menschlicher Aufsicht. Diese Funktionen verbessern zwar die Effizienz, bringen aber auch neue operative Risiken mit sich, auf deren Bewältigung viele Unternehmen nicht vorbereitet sind.
KI-spezifische Führungspositionen nahmen 2025 um 17 % zu und der Anteil der Unternehmen, die keine verantwortungsvolle KI eingeführt haben, fiel deutlich von 24 % auf 11 %.2 Dennoch ist eine Governance-Lücke entstanden. Unternehmen fehlt es oft an Richtlinien zur Überwachung des KI-Verhaltens, zur Überprüfung automatisierter Entscheidungen oder zur Zuweisung von Verantwortlichkeiten, wenn Systeme schädigende Ergebnisse verursachen.
Die Transparenz ist ein weiteres Problem. Viele Unternehmen haben Schwierigkeiten zu verstehen, wie KI-Systeme Handlungen priorisieren oder zu Schlussfolgerungen kommen. Unternehmen werden autonome Systeme wahrscheinlich nicht skalieren, ohne Vertrauen in die Funktionsweise dieser Systeme und das Risikomanagement zu haben.
Unternehmen stehen unter wachsendem Druck von Aufsichtsbehörden, verantwortungsvolle KI-Richtlinien umzusetzen, die eine bessere Dokumentation, Prüfpfade und ein besseres Risikomanagement unterstützen. Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes, Drittanbieter von KI und Sicherheitslücken rücken ebenfalls immer stärker in den Vordergrund. In stark regulierten Branchen müssen Unternehmen zudem überprüfen, ob KI-Systeme Frameworks wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) einhalten und Transparenz darüber wahren, wie KI-Algorithmen sensible Informationen verarbeiten.
Unternehmen können diese Risiken verringern, indem sie frühzeitig im Einführungsprozess formale KI-Governance-Programme integrieren. Viele Unternehmen richten außerdem funktionsübergreifende Governance-Teams ein, die aus Führungskräften aus den Bereichen Recht, Sicherheit, Compliance und Technologie bestehen. Menschliche Aufsicht ist nach wie vor besonders wichtig für Entscheidungen mit hohem Risiko in kundenorientierten oder regulierten Umgebungen. Kontinuierliche Überwachung, Tests und Dokumentation können Unternehmen auch dabei helfen, Probleme zu erkennen, bevor sie größere Schwierigkeiten verursachen.
Unternehmen konzentrieren sich auf den Wert von KI.
Fast 80 % der Führungskräfte erwarten, dass die KI bis 2030 erhebliche Umsätze erzielen wird – aber nur 24 % wissen, woher sie kommen wird.3 Die Implementierung von KI umfasst nun auch steigende Ausgaben im Zusammenhang mit Infrastruktur, Modelllizenzierung, Cloud Computing, Integrationsarbeit, Cybersicherheit und Systemwartung.
Salesforce-Kunden berichten, dass KI-Agenten und -Assistenten einen starken ROI (Return on Investment) in IT, Vertrieb und Kundenservice liefern.4 Dennoch können agentische KI-Systeme höhere Betriebskosten verursachen, da sie mehr Orchestrierung, Überwachung und Echtzeitverarbeitung erfordern als generative KI-Tools. Mit zunehmender Verbreitung von KI-Systemen in verschiedenen Geschäftsbereichen stehen Unternehmen unter Druck, deren Einsatz zu steuern, Workloads zu optimieren und laufende Investitionen zu rechtfertigen.
Einige Unternehmen starten ehrgeizige KI-Programme, ohne klare operative Ziele zu definieren. Viele haben Schwierigkeiten, aussagekräftige Metriken für KI-Initiativen zu definieren. Zudem lassen sich Produktivitätssteigerungen teamübergreifend nur schwer messen.
Unternehmen können diese Herausforderung lösen, indem sie einen realistischen KI-Weg und eine langfristige Roadmap erstellen. Dieser Ansatz priorisiert praktische Anwendungsfälle und erleichtert das Messen von Fortschritt und erfolgreichen Geschäftsergebnissen bei der Implementierung von KI im gesamten Unternehmen. Eine schrittweise Bereitstellung kann dazu beitragen, Vertrauen aufzubauen, die Akzeptanz zu erhöhen und die langfristige Unterstützung für KI-Investitionen zu stärken.
Viele erfolgreiche KI-Initiativen beginnen mit Anwendungen, die manuelle Aufgaben reduzieren, die Reaktionszeiten verbessern oder interne Workflows optimieren. Unternehmen müssen außerdem bei der Auswahl von Anbietern und dem Kostenmanagement diszipliniert sein, bevor sie KI skalieren.
Die Herausforderungen in Bezug auf KI-Talente haben sich im letzten Jahr weiterentwickelt. Unternehmen, die sich auf Prompt Engineering und generative KI-Kompetenzen konzentriert haben, benötigen jetzt Teams, die KI-Systeme in den Bereichen Integration, Cybersicherheit, Orchestrierung, Governance und Change Management verwalten können.
Eine erfolgreiche Einführung von KI erfordert oft Änderungen an Workflows, Leistung und Unternehmensstrukturen. In Unternehmen, die KI eingeführt haben, geben 27 % der Mitarbeiter an, dass sich ihr Arbeitsplatz im letzten Jahr stark oder sehr stark verändert hat.5 Andererseits sagen 61 %, dass die KI ihre Arbeit interessanter und strategischer macht.6 Doch vielen Unternehmen fehlen immer noch Mitarbeiter mit praktischer Erfahrung für die Bereitstellung von KI im großen Maßstab.
Mitarbeiter stehen zudem vor Unsicherheiten in Bezug darauf, wie KI Workflows, Aufgaben und Entscheidungsfindung beeinflussen wird. Unternehmen, die die menschliche Seite der KI-Transformation unterschätzen, stoßen oft auf Widerstand ihrer Mitarbeiter.
Eine erfolgreiche KI-Einführung hängt letztendlich sowohl von der Technologie als auch von den Funktionen ab. Unternehmen können zwar hochentwickelte KI-Tools erwerben, benötigen aber weiterhin Fachkräfte, die Risiken managen, Workflows neu gestalten und KI-gestützte Prozesse überwachen.
Unternehmen begegnen dieser Herausforderung, indem sie die Einführung von KI als Unternehmens-Transformation betrachten. Diese Strategie umfasst Weiterbildungen der Belegschaft und KI-Schulungsprogramme. Diese Weiterbildungsmaßnahmen können über technische Teams hinausgehen, sodass das gesamte Unternehmen ein besseres Verständnis für KI-Funktionen, maschinelles Lernen, Governance und Grenzen entwickelt.
Selbst Unternehmen mit starken Governance-Frameworks kommen bei der Integration von KI in bestehende Systeme und Prozesse an ihre Grenzen.
Viele Unternehmen haben in Pilotprogrammen bewiesen, dass KI-Tools einen Geschäftswert generieren können. Die größere Herausforderung besteht nun darin, KI-Technologien in reale Geschäftsabläufe zu integrieren. Enterprise-Umgebungen umfassen oft Legacy-Systeme und fragmentierte Workflows, die nicht für die Unterstützung neuer Technologien ausgelegt sind. Eine schlechte Integration kann die Fähigkeit einschränken, interne Abläufe zu verbessern und digitale Customer Experiences im gesamten Ökosystem zu modernisieren.
Die KI-Integration wird bei agentischen KI-Systemen komplexer. Autonome Systeme benötigen häufig Zugriff auf mehrere Anwendungen, Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und Echtzeitdatenquellen, um Aufgaben effektiv zu erledigen. Integrationprobleme können die Leistung einschränken, Engpässe schaffen oder Sicherheitsrisiken verursachen. Außerdem schaffen es Unternehmen nicht, die KI effektiv zu skalieren, wenn Systeme vom Kerngeschäft getrennt sind.
Eine weitere Sorge ist die Unterbrechung des Workflows. Mitarbeiter könnten sich gegen KI-Systeme wehren, die etablierte Prozesse ändern oder unklare Grenzen zwischen menschlichen Verantwortlichkeiten und automatisierten Aufgaben mit sich bringen. Schlecht integrierte KI-Projekte führen ebenfalls zu Reibungspunkten, wenn Mitarbeiter ständig zwischen getrennten Plattformen wechseln oder KI-generierte Ausgaben manuell überprüfen müssen.
Unternehmen können die Herausforderungen bei der KI-Integration reduzieren, indem sie Interoperabilität und Workflow-Designs schon früh im Einführungsprozess priorisieren. Modulare KI-Architekturen lassen sich oft leichter in bestehende Unternehmenssysteme integrieren. Eine schrittweise KI-Bereitstellung kann außerdem dabei helfen, betriebliche Probleme zu erkennen, bevor die KI-Funktionen im gesamten Unternehmen ausgeweitet werden.
Eine enge Zusammenarbeit zwischen Technologieteams und Geschäftsbereichen und eine klare Kommunikation mit den Mitarbeitern verringern Widerstände und unterstützen eine reibungslosere Einführung. Viele Unternehmen finden zudem ein Gleichgewicht zwischen der internen KI-Entwicklung und strategischen Technologiepartnerschaften.
Im Jahr 2026 hängt die Einführung der KI von der operativen Einsatzbereitschaft ab. Der langfristige Wert der KI-Integration ergibt sich aus der Fähigkeit, sie in den Geschäftsbetrieb zu integrieren, Risiken zu verwalten, Mitarbeiter zu unterstützen und die Einführung verantwortungsvoll zu skalieren.
Die Unternehmen, die die größten Fortschritte erzielen, verfolgen einen disziplinierten Ansatz. Sie stärken die Unternehmensführung, verbessern die Datenqualität, modernisieren die Infrastruktur und schaffen eine funktionsübergreifende Abstimmung zwischen Geschäfts- und Technologieteams. Viele konzentrieren sich auf Anwendungsfälle, die einen messbaren Mehrwert bieten, bevor sie die KI breiter ausweiten.
Die Priorität für Unternehmen besteht darin, die notwendigen Grundlagen zu schaffen, um die KI in großem Maßstab zu unterstützen. Unternehmen, die in Bereitschaft, Verantwortlichkeit und Integration investieren, werden besser in der Lage sein, sich an die Weiterentwicklung der KI-Funktionen anzupassen.
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1. Top strategic technology trends for 2025: Agentic AI, Gartner, Oktober 2024
2. The 2026 AI Index Report , Stanford University, Stanford HAI (Institute for Human-Centered Artificial Intelligence), 2026
3. Rewiring the C-Suite: The fast track to 2030, IBM Institute for Business Value (IBV), ursprünglich veröffentlicht am 03. Mai 2026
4. The State of Salesforce 2025-2026, IBM Institute for Business Value (IBV), 2025
5. Rising AI Adoption Spurs Workforce Changes, Gallup, 13. April 2026
6. 5 trends for 2026, IBM Institute for Business Value (IBV), ursprünglich veröffentlicht am 01. Dezember 2025