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Dirk Röthig
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KI im Wirtschaftsleben: Warum deutsche Unternehmen jetzt handeln müssen

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KI im Wirtschaftsleben: Warum deutsche Unternehmen jetzt handeln müssen

Von Dirk Röthig | CEO, VERDANTIS Impact Capital | 02. März 2026

Nur 36 Prozent deutscher Unternehmen nutzen KI — während die USA und China längst vorausgeeilt sind. Ein Weckruf für den Mittelstand.

Tags: Künstliche Intelligenz, Digitalisierung, Mittelstand, Wettbewerbsfähigkeit, KI-Strategie

Der stille Rückstand, den sich Deutschland nicht leisten kann

Wer in den vergangenen Monaten durch die Messehallen der CeBIT-Nachfolger, durch Konferenzräume von DAX-Konzernen oder durch die bescheidenen Büros mittelständischer Familienunternehmen gegangen ist, dem begegnet ein seltsamer Widerspruch: Überall wird über Künstliche Intelligenz gesprochen, über Automatisierung, über den Wandel der Arbeitswelt — und dennoch hinkt Deutschland im internationalen Vergleich noch immer hinterher.

Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache. Laut einer aktuellen Erhebung des Digitalverbands Bitkom nutzen derzeit lediglich 36 Prozent der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz (Bitkom, 2025). Das mag auf den ersten Blick wie ein solider Wert erscheinen. Im Vergleich zu den USA, wo Schätzungen zufolge deutlich mehr als 60 Prozent der Fortune-500-Unternehmen KI aktiv in Kernprozesse integriert haben, oder zu China, wo staatliche Programme die KI-Durchdringung in der Industrie massiv beschleunigen, offenbart diese Zahl jedoch einen strukturellen Rückstand, der sich über die kommenden Jahre zu einer handfesten Wettbewerbskrise auswachsen könnte.

Dabei ist das Bewusstsein für die Bedeutung von KI durchaus vorhanden: 91 Prozent der deutschen Unternehmensführer bezeichnen KI als geschäftskritisch (KPMG, 2025). Die Lücke zwischen Erkenntnis und Umsetzung ist das eigentliche Problem — und es ist ein Problem, das nicht länger ignoriert werden darf.

Was auf dem Spiel steht: Produktivität, Gehälter, Marktanteile

Wenn wir über KI im Wirtschaftsleben sprechen, reden wir nicht über technologischen Selbstzweck. Wir reden über konkrete wirtschaftliche Auswirkungen, die sich bereits heute in Unternehmensbilanzen und auf dem Arbeitsmarkt niederschlagen.

PwC hat in einer umfangreichen Analyse untersucht, welchen Produktivitätseffekt der Einsatz von KI in verschiedenen Branchen erzeugt. Das Ergebnis ist bemerkenswert: In Branchen, die KI bereits intensiv einsetzen, liegt der Produktivitätszuwachs bei durchschnittlich 27 Prozent (PwC, 2025). Das entspricht einem Effizienzgewinn, der in traditionellen Optimierungszyklen Jahre, wenn nicht Jahrzehnte, in Anspruch nehmen würde.

Noch aufschlussreicher ist der Blick auf den Arbeitsmarkt. Arbeitnehmer, die über nachgewiesene KI-Kompetenzen verfügen, erzielen laut derselben PwC-Studie Gehälter, die im Schnitt 56 Prozent über dem Niveau ihrer Kollegen ohne entsprechende Fähigkeiten liegen (PwC, 2025). Das ist keine marginale Prämie. Das ist eine fundamentale Neuordnung des Arbeitsmarkts, bei der KI-Kompetenz zur wichtigsten Qualifikationswährung des 21. Jahrhunderts wird.

Für Unternehmen hat dies eine direkte strategische Implikation: Wer heute nicht in KI-Kompetenz investiert — sowohl in Technologie als auch in die Weiterbildung seiner Belegschaft —, wird morgen nicht mehr in der Lage sein, Talente zu gewinnen und zu halten.

Der Mittelstand: Besondere Chancen, besondere Risiken

Der deutsche Mittelstand ist das Rückgrat der deutschen Volkswirtschaft. Rund 3,5 Millionen kleine und mittlere Unternehmen beschäftigen mehr als 60 Prozent aller sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Deutschland und erwirtschaften etwa die Hälfte des gesamtwirtschaftlichen Outputs. Was in diesen Unternehmen passiert, entscheidet über Deutschlands wirtschaftliche Zukunft.

Und genau hier liegt das Dilemma. Der Mittelstand steht vor einer paradoxen Situation: Er hätte mehr zu gewinnen als jeder andere Unternehmenstyp, wenn er KI konsequent einsetzen würde — und er ist gleichzeitig am schlechtesten positioniert, um den Wandel eigenständig zu vollziehen.

Warum? Weil KI-Implementierung Ressourcen erfordert, die viele mittelständische Betriebe nicht haben: IT-Fachkräfte, Datenwissenschaftler, Change-Management-Kapazitäten, Budgets für Softwarelizenzen und Infrastruktur. Während ein Großkonzern problemlos eine eigene KI-Abteilung mit 50 Spezialisten aufbauen kann, kämpft ein Maschinenbauunternehmen mit 200 Mitarbeitern darum, überhaupt einen erfahrenen IT-Verantwortlichen zu finden.

Hinzu kommt ein strukturelles Problem: In Deutschland fehlen derzeit nach Angaben des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) rund 1,03 Millionen offene Stellen allein im dritten Quartal 2025 (IAB, 2025). Der Arbeitsmarkt für digitale Fachkräfte ist leergefegt. Wie ich in meiner Analyse des demographischen Wandels und der Automatisierung darlege, wird sich dieses Problem durch den Renteneintritt von 20 Millionen Babyboomern bis 2036 dramatisch verschärfen. Dieser Fachkräftemangel trifft den Mittelstand proportional stärker als Großunternehmen, die mit attraktiveren Gehältern, flexibleren Arbeitsmodellen und bekannteren Marken punkten können.

Deutschland im internationalen Vergleich: Aufholen oder Abgehängtwerden

Der Blick über die Grenzen macht die Dringlichkeit noch klarer. Die Vereinigten Staaten haben im Bereich KI einen strukturellen Vorsprung aufgebaut, der auf mehreren Säulen basiert: einem reifen Risikokapitalmarkt, der Milliarden in KI-Startups lenkt, führenden Forschungsuniversitäten, die Talente aus aller Welt anziehen, sowie einem regulatorischen Umfeld, das Innovation zumindest in der Vergangenheit konsequent priorisiert hat.

China wiederum verfolgt eine Strategie der staatlich gelenkten KI-Entwicklung, die in ihrer Konsequenz beeindruckend ist: Der Staat investiert massiv in KI-Infrastruktur, setzt verbindliche Digitalisierungsziele für staatliche Betriebe und hat in den vergangenen Jahren eine eigene Generation von KI-Champions wie Baidu, Alibaba und neuerdings DeepSeek hervorgebracht.

Was macht Deutschland? Laut dem Startup-Monitor des Verbands appliedAI gibt es hierzulande 687 KI-Startups (appliedAI, 2024). Das ist eine respektable Zahl — verglichen mit den Tausenden von KI-Unternehmen im Silicon Valley oder den staatlich geförderten KI-Ökosystemen in Beijing und Shanghai bleibt sie jedoch bescheiden.

Das Problem ist nicht mangelnde Ingenieurskunst oder wissenschaftliche Exzellenz. Deutschland hat beides in Fülle. Das Problem ist ein systemisches: die Transformation von Forschungsergebnissen in marktfähige Produkte, die Geschwindigkeit der Kapitalallokation, und nicht zuletzt eine bisweilen lähmende Risikoaversion, die sowohl in Unternehmen als auch in der Regulierung zu beobachten ist.

Der EU AI Act: Chance oder Hemmnis?

Die Europäische Union hat mit dem AI Act einen weltweiten Regulierungsrahmen für Künstliche Intelligenz geschaffen, der im Kern auf einem Risikobasierenden Ansatz fußt. Anwendungen mit hohem Risikopotenzial — etwa in der kritischen Infrastruktur, im Bildungswesen oder bei biometrischer Identifikation — unterliegen strengen Anforderungen. Einfachere Anwendungen können hingegen relativ ungehindert entwickelt und eingesetzt werden.

Aus unternehmerischer Perspektive ist der AI Act ein zweischneidiges Schwert. Auf der einen Seite schafft er Rechtssicherheit und könnte das Vertrauen von Kunden und Partnern in KI-gestützte Prozesse stärken. Auf der anderen Seite erzeugt er Compliance-Kosten, die gerade für kleinere Unternehmen erheblich sein können.

Meine Überzeugung als Unternehmer: Der AI Act ist nicht die größte Herausforderung für die deutsche KI-Adoption. Die größte Herausforderung ist kulturell — eine tiefe Skepsis gegenüber Disruption, eine Präferenz für bewährte Prozesse und eine Neigung, KI als Bedrohung statt als Werkzeug zu betrachten.

Zehn Handlungsempfehlungen für den deutschen Mittelstand

Auf Basis meiner Erfahrungen als CEO von VERDANTIS Impact Capital und in Beratungsgesprächen mit zahlreichen Unternehmen unterschiedlicher Größen und Branchen habe ich zehn konkrete Handlungsempfehlungen entwickelt, die ich deutschen Unternehmern ans Herz legen möchte:

1. Starten Sie mit konkreten Use Cases, nicht mit Plattformstrategien. Der häufigste Fehler bei der KI-Einführung ist der Versuch, zu viel auf einmal zu tun. Beginnen Sie mit einem klar definierten Anwendungsfall — etwa der Automatisierung von Rechnungsverarbeitung oder der KI-gestützten Qualitätskontrolle — und sammeln Sie dort erste Erfolgserlebnisse.

2. Investieren Sie in KI-Kompetenz Ihrer bestehenden Belegschaft. Externe Spezialisten sind teuer und schwer zu finden. Die eigenen Mitarbeiter kennen die Prozesse und die Branche. Eine gezielte Weiterbildung in KI-Grundlagen und spezifischen Tools zahlt sich schneller aus als jede Neueinstellung.

3. Nutzen Sie die 687 KI-Startups in Deutschland als Ökosystem. Viele dieser Unternehmen haben branchenspezifische Lösungen entwickelt, die ohne eigene Entwicklungskosten eingesetzt werden können. Partnerships und Pilotprojekte sind oft effizienter als Eigenlösungen (appliedAI, 2024).

4. Schaffen Sie eine Fehlerkultur. KI-Projekte scheitern häufig. Das ist normal und Teil des Lernprozesses. Unternehmen, die Scheitern bestrafen, werden keine erfolgreichen KI-Transformationen erleben.

5. Denken Sie Datenstrategie vor KI-Strategie. KI-Systeme sind nur so gut wie die Daten, mit denen sie trainiert und betrieben werden. Wer keine saubere, strukturierte Datenbasis hat, wird mit KI keine signifikanten Ergebnisse erzielen.

6. Beziehen Sie den Betriebsrat frühzeitig ein. In Deutschland ist die Mitbestimmung ein rechtlicher und kultureller Realität. Unternehmen, die Betriebsräte als Gegner behandeln, riskieren langwierige Konflikte. Transparenz und frühe Einbindung zahlen sich aus.

7. Messen Sie Ergebnisse konsequent. Nur was gemessen wird, kann verbessert werden. Definieren Sie vor jedem KI-Projekt klare KPIs und überprüfen Sie diese regelmäßig.

8. Berücksichtigen Sie Cybersicherheit von Anfang an. KI-Systeme sind potenzielle Angriffsvektoren. Jede KI-Implementierung braucht ein begleitendes Sicherheitskonzept.

9. Kooperieren Sie mit anderen Unternehmen. Branchenverbände und regionale Netzwerke bieten Möglichkeiten, KI-Lösungen gemeinschaftlich zu entwickeln und Kosten zu teilen.

10. Handeln Sie jetzt. Das ist keine Floskel. Jedes Jahr, das deutsche Unternehmen warten, vergrößert den Rückstand gegenüber internationalen Wettbewerbern, die bereits handeln.

Fazit: Das Fenster ist offen — noch

Der internationale Wettbewerb um KI-Führerschaft ist in vollem Gange. Deutschland hat die Voraussetzungen, um darin eine bedeutende Rolle zu spielen: hervorragende Ingenieursausbildung, starke Forschungsinstitutionen, einen leistungsfähigen Mittelstand und eine politische Bereitschaft, in Schlüsseltechnologien zu investieren.

Was fehlt, ist Geschwindigkeit. Die 64 Prozent der deutschen Unternehmen, die KI noch nicht einsetzen, stehen nicht still — sie fallen zurück. Und der Rückstand wächst mit jedem Monat, in dem gewartet statt gehandelt wird.

Als Unternehmer, der sich täglich mit den Schnittstellen zwischen Innovation, Kapital und nachhaltiger Wertschöpfung beschäftigt — etwa wenn es um den Einsatz von Paulownia-Plantagen als klimaneutrale Investition geht —, bin ich überzeugt: Die nächsten zwei bis drei Jahre sind entscheidend. Wer jetzt investiert — in Technologie, in Kompetenz, in Kultur —, wird gestärkt aus der Transformation hervorgehen. Wer wartet, wird mit einer Aufholjagd konfrontiert, die mit deutlich höheren Kosten verbunden sein wird.

Die Frage ist nicht mehr, ob KI die deutsche Wirtschaft transformieren wird. Sie tut es bereits. Die Frage ist, ob deutsche Unternehmen diese Transformation aktiv gestalten oder passiv erleben.

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Quellenverzeichnis

  1. Bitkom e.V. (2025): KI-Einsatz in deutschen Unternehmen 2025. Berlin: Bitkom. Verfügbar unter: https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/KI-Einsatz-Unternehmen-2025
  2. KPMG (2025): Technology Agenda 2025 — Unternehmensführung im KI-Zeitalter. Frankfurt: KPMG. Verfügbar unter: https://kpmg.com/de/en/home/insights/2025/technology-agenda.html
  3. PwC (2025): Global Workforce Hopes & Fears Survey 2025. London/Frankfurt: PricewaterhouseCoopers. Verfügbar unter: https://www.pwc.de/workforce-survey-2025
  4. Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung — IAB (2025): Aktuelle Daten und Indikatoren — Offene Stellen Q3/2025. Nürnberg: IAB. Verfügbar unter: https://iab.de/daten/offene-stellen
  5. appliedAI Initiative (2024): German AI Startup Monitor 2024. München: appliedAI. Verfügbar unter: https://www.appliedai.de/startup-monitor-2024

Über den Autor: Dirk Röthig ist CEO von VERDANTIS Impact Capital mit Sitz in Zug, Schweiz. Er beschäftigt sich seit Jahren mit den Schnittstellen zwischen technologischer Innovation, nachhaltigem Kapital und wirtschaftlicher Transformation. Als Unternehmer und Investor begleitet er Unternehmen dabei, Herausforderungen der Digitalisierung und Nachhaltigkeit in strategische Chancen umzuwandeln. Kontakt und weitere Artikel: www.verdantiscapital.com

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