KI SpotlightNewsEnterprise AI: Produktion erreicht, aber Kernprozesse bleiben außen vor
46% abgebrochene PoCs, 80% Agenten in Apps, aber nur 31% in Produktion
Mit KI erstellt◆ Fakten auf einen Blick
- Enterprise-AI-Fähigkeiten verbessern sich, aber die Erträge bleiben hinter den Ausgaben zurück; die Technologie erreicht die Produktion, stoppt aber oft vor den Geschäftsprozessen, in denen Umsatz, Innovation und Risiko liegen.
- Laut Deloitte State of AI 2026 berichten 66% der Unternehmen von Produktivitätsgewinnen, 58% haben physische KI übernommen, 85% erwarten die Anpassung von Agenten.
- Laut S&P Global Market Intelligence steigen die KI-Projektfehlerraten; 2025 wurden 46% der Proofs of Concept vor Produktion abgebrochen, gegenüber 17% im Jahr 2024.
- Laut Gartner enthielten 80% der im ersten Quartal 2026 ausgelieferten oder aktualisierten Unternehmensanwendungen mindestens einen KI-Agenten; laut S&P Global haben nur 31% der Organisationen einen Agenten in Produktion.
- Laut NVIDIA State of AI Report 2026 nutzen 64% der Unternehmen KI aktiv im Betrieb; Telekommunikation führt mit 48%, gefolgt von Einzelhandel/CPG mit 47%.
- Mehr als 40% der KI-Agenten-Projekte könnten bis 2027 aufgegeben werden, wenn Unternehmen Governance- und ROI-Grundlagen nicht richtig umsetzen, so Gartner, Forrester, IDC und Deloitte.
Enterprise-KI erreicht zunehmend die Produktion, bleibt aber vor geschäftskritischen Prozessen stehen. Laut S&P Global Market Intelligence wurden 2025 46 Prozent der Proofs of Concept vor der Produktion abgebrochen – gegenüber 17 Prozent 2024. Der häufigste Grund: Die Auswahl eines Use Case, bevor die zugrunde liegenden Daten-, Infrastruktur-, Sicherheits- und Governance-Anforderungen geprüft wurden. Gleichzeitig meldet Gartner, dass 80 Prozent der im ersten Quartal 2026 ausgelieferten oder aktualisierten Unternehmensanwendungen mindestens einen KI-Agenten enthalten. Doch nur 31 Prozent der Organisationen haben laut S&P Global einen Agenten tatsächlich in Produktion. Die Lücke zwischen diesen Zahlen ist der Raum, in dem der Großteil des diesjährigen Softwarebudgets ausgegeben und die meiste Enttäuschung verzeichnet wird.
