Automatisierung & KI
KI testen reicht nicht: Beim Ausbau zur umfangreichen Nutzung melden 83 Prozent Produktivitätsgewinne
· 5 Minuten
Künstliche Intelligenz ist in deutschen Unternehmen längst angekommen. Entscheidend scheint inzwischen weniger zu sein, ob ein Unternehmen generative KI nutzt, sondern wie tief sie tatsächlich in den Arbeitsalltag integriert ist. Eine aktuelle Unternehmensbefragung der Deutschen Bundesbank liefert dazu einen bemerkenswerten Vergleich.
Im ersten Quartal 2026 wurden mehr als 7.000 Unternehmen zur Nutzung generativer KI befragt. Der Anteil der Unternehmen, die KI bereits einsetzen oder dies bis Ende 2026 planen, stieg gegenüber dem Vorjahr von 44 auf 68 Prozent. Zugleich nahm die Nutzungsintensität zu.
46 %
der Unternehmen mit zunehmender KI-Nutzung schrieben dieser stärkeren Nutzung für 2025 einen Anstieg ihrer Arbeitsproduktivität um mindestens ein Prozent zu.
Der Unterschied zeigt sich in der Nutzungstiefe
Innerhalb der Unternehmen, die generative KI 2025 stärker nutzten, hängt die zugeschriebene Produktivitätswirkung eng mit der erreichten Nutzungstiefe zusammen. Die beiden Enden dieses Vergleichs liegen weit auseinander:
Anteil mit berichteten Produktivitätsgewinnen
Unternehmen mit zunehmender Nutzung generativer KI, nach Nutzungsintensität
Weiterhin experimentelle Nutzung
28 %
Umfangreiche Nutzung
83 %
Quelle: Deutsche Bundesbank, Monatsbericht Juni 2026
Die Zahlen beweisen nicht, dass eine umfangreiche KI-Nutzung automatisch zu höherer Produktivität führt. Die Bundesbank weist ausdrücklich darauf hin, dass die Produktivitätswirkungen nicht gemessen wurden. Erfasst wurden Effekte, welche die befragten Unternehmen selbst der generativen KI zuschreiben. Solche Einschätzungen können die tatsächliche Wirkung auch überzeichnen.
Der Unterschied liegt nicht im Zugang zur KI
Ein Zugang zu ChatGPT, Copilot oder Claude verändert noch keinen Geschäftsprozess. Einzelne Beschäftigte schreiben gelegentlich eine E-Mail mit KI, lassen einen Text zusammenfassen oder probieren ein neues Werkzeug aus. Das kann Arbeit erleichtern, verändert aber noch nicht zwingend die Art, wie ein Unternehmen arbeitet.
Interessant wird es dort, wo KI Teil eines wiederkehrenden Ablaufs wird: Eine Anfrage kommt herein, Informationen werden erfasst, der Vorgang wird eingeordnet, ein Entwurf wird vorbereitet, eine zuständige Person prüft das Ergebnis und das System dokumentiert den nächsten Schritt. An diesem Punkt wird aus einem Versuch ein kontrollierbarer Prozess.
Was aus den Zahlen folgt
Der Zusammenhang spricht dafür, weniger über das nächste KI-Werkzeug nachzudenken und stattdessen den konkreten Arbeitsablauf in den Mittelpunkt zu stellen. Nicht jeder Prozess eignet sich dafür. Ein sinnvoller Kandidat tritt regelmäßig auf, folgt einer nachvollziehbaren Logik und bindet genug Arbeitszeit, damit sich die Umsetzung rechnen kann.
- Einen wiederkehrenden Ablauf auswählen und seinen heutigen Zeitaufwand erfassen.
- Die beteiligten Daten, Zuständigkeiten und bestehenden Systeme sichtbar machen.
- Festlegen, welche Schritte die KI vorbereitet und wo ein Mensch entscheidet.
- Den Nutzen nach der Einführung an Bearbeitungszeit, Fehlern oder Durchlaufzeit prüfen.
Wie wir damit arbeiten
Bei Build AI Tech beginnen wir deshalb nicht mit einem Werkzeug, sondern mit dem Ablauf. Wir prüfen, welche wiederkehrenden Tätigkeiten Zeit binden, welche Systeme bereits beteiligt sind und an welcher Stelle Automatisierung oder KI einen messbaren Nutzen bringen kann.
Danach bauen wir die Lösung auf Basis der bestehenden Systeme, zum Beispiel für wiederkehrende Anfragen, Dokumentenverarbeitung, Nachfassprozesse, interne Informationsflüsse oder KI-gestützte Assistenz. Das Ziel ist nicht möglichst viel KI. Das Ziel ist ein Ablauf, der weniger manuelle Arbeit verursacht und trotzdem kontrollierbar bleibt.
Sie haben einen wiederkehrenden Prozess, der jede Woche Zeit kostet? Im kostenlosen 30-minütigen Erstgespräch ordnen wir ein, ob sich eine Automatisierung lohnt. Wenn nicht, sagen wir das ebenfalls.