Return on Investment (ROI)
18.11.2025, 09:30 Uhr
Unternehmen berichten von erheblichen Produktivitätssteigerungen durch KI
Eine Studie von IBM zeigt, dass Unternehmen im EMEA-Raum entgegen allen Unkenrufen bereits deutliche Produktivitätssteigerungen erzielen. Weit über die Hälfte hat bereits Renditen erzielt oder erwartet eine Rendite ihrer KI-Investitionen innerhalb eines Jahres.
Die Ergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowie Organisationen des öffentlichen Sektors im Vergleich zu grossen privaten Unternehmen noch Aufholbedarf haben.
Der Bericht „The Race for ROI“, der in Zusammenarbeit mit Censuswide erstellt wurde, basiert auf einer Umfrage unter 3.500 Führungskräften in zehn Ländern. In Deutschland gaben 62 % der 500 befragten Führungskräfte an, dass ihr Unternehmen durch KI bereits erhebliche betriebliche Effizienzsteigerungen erzielt habe. Im EMEA-weiten Durchschnitt (66 %) liegt Deutschland zwischen dem Vereinigten Königreich (66 %) und Spanien (61 %).
Etwa jedes fünfte Unternehmen in Deutschland hat seine ROI-Ziele bereits durch KI-gesteuerte Produktivitätsinitiativen erreicht. Fast die Hälfte erwartet, innerhalb von zwölf Monaten einen Return on Investment zu erzielen – insbesondere durch einen verbesserten Net Promoter Score (50 %), eine höhere Mitarbeiterzufriedenheit (48 %), Zeitersparnis (47 %), Kostensenkungen (46 %) und höhere Umsätze (40 %).
Weitere Produktivitätsvorteile werden durch den Einsatz sogenannter agentischer KI erwartet: 93 % der deutschen Manager sind davon überzeugt, dass dies innerhalb von zwei Jahren messbare Erträge bringen wird, nahezu identisch mit den Ergebnissen im übrigen Europa und im Nahen Osten (94 %).
Produktivitätsgewinne in Deutschland
Zu den Geschäftsbereichen mit den grössten KI-bezogenen Produktivitätssteigerungen in Deutschland zählen Softwareentwicklung und IT (36 %), Kundenservice (32 %) sowie Kunden- und Account-Management (29 %).
Die drei am häufigsten genannten Vorteile einer verbesserten Produktivität für deutsche Unternehmen sind der Studie zufolge eine höhere Betriebseffizienz, eine verbesserte Entscheidungsfindung sowie die Modernisierung und Optimierung der IT.
Zudem verzeichnen Unternehmen in Deutschland etwas häufiger Umsatzsteigerungen als im EMEA-weiten Vergleich (47 % zu 41 %); Frankreich liegt mit nur 29 % deutlich zurück.
Rückstand bei KMU und öffentlichem Sektor
Allerdings sind die Fortschritte nicht bei allen Unternehmensgrössen gleich: Während fast drei Viertel der Grossunternehmen in Deutschland von Produktivitätssteigerungen durch KI berichten, trifft dies auf weniger als die Hälfte aller KMU (mit bis zu 250 Mitarbeitenden) zu.
Besonders zurückhaltend zeigt sich der öffentliche Sektor in Deutschland: Nur rund 40 % berichten von deutlichen Effizienzsteigerungen, womit Deutschland hinter dem EMEA-Durchschnitt von 55 % zurückbleibt. Vier von fünf Befragten hierzulande nennen Bedenken hinsichtlich (Daten-)Sicherheit und Ethik als wichtigen Grund.
„Der wahre Wert von KI liegt in der strategischen Transformation von Unternehmen“, sagt Rolf Löwisch, Head of AI, IBM DACH. „Unsere Studie zeigt, dass 62 % der Unternehmen in Deutschland bereits deutliche Produktivitätssteigerungen durch KI erzielen. Besonders erwähnenswert ist, dass fast die Hälfte davon ausgeht, innerhalb eines Jahres einen messbaren ROI zu erzielen – dank verbesserter Mitarbeiterzufriedenheit, Zeitersparnis und Umsatzsteigerung.“
Über die Studie
Die IBM-Studie „The Race for ROI“ wurde im September 2025 in Zusammenarbeit mit Censuswide durchgeführt. Befragt wurden über 3.500 Führungskräfte (25+) aus Grossbritannien, Saudi-Arabien, den Vereinigten Arabischen Emiraten, den Niederlanden, Frankreich, Deutschland, Italien, Polen, Spanien und Schweden. Die Befragten kommen aus Unternehmen, die bereits KI einsetzen – darunter Organisationen aus den Bereichen Finanzdienstleistungen, öffentlicher Sektor, Einzelhandel, Telekommunikation und Energie. Die Stichprobe war gleichmässig nach Unternehmensgrösse verteilt. Es wurden Quoten festgelegt, um eine gleichmässige Verteilung der Antworten von Unternehmen unterschiedlicher Grösse auf der Grundlage der Mitarbeiterzahl zu gewährleisten. Die Kategorien wurden wie folgt unterteilt: unter 250 Mitarbeitende, 250 bis 1.000 Mitarbeitende, 1.001 bis 5.000 Mitarbeitende, über 5.000 Mitarbeitende.