Eine gemeinsame Studie von valantic und Handelsblatt Research Institut im Digital Excellence Outlook 2026 – AI at Scale dokumentiert, dass 86 Prozent von 1.000 befragten C-Level-Entscheidern in Deutschland, Österreich und der Schweiz KI als entscheidende Zukunftstechnologie definieren. Ohne umfassende Integration intelligenter Anwendungen in zentrale Geschäftsprozesse verlieren Unternehmen bis 2030 ihre Wettbewerbsfähigkeit. Die Analyse illustriert unterschiedliche Reifegrade, konkrete Anwendungsfälle sowie bewährte Governance- und Qualifizierungsmaßnahmen zur nachhaltigen Effizienz- und Qualitätssteigerung und Transparenz.
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valantic/HRI-Studie: C-Level-Sicht setzt ab 2026 auf KI als Toptechnologie
KI-Vorreiter verankern die KI-Transformation (Foto: valantic. HRI)
Im Rahmen der Untersuchung Digital Excellence Outlook 2026 – AI at Scale wurde 1.000 Top-Entscheidern in der DACH-Region die Bedeutung verschiedener Technologien abgefragt. KI erreichte mit 86 Prozent den Spitzenplatz und verdrängte damit erstmals Cloud-Transformation, Cybersecurity und das Internet der Dinge. Die Befunde unterstreichen die Notwendigkeit, Künstliche Intelligenz in Geschäftsmodellen zu etablieren und betriebliche Abläufe durch smarte Automatisierung und datengetriebene Insights zu optimieren effizient skalierbar innovativ nachhaltig gestalten wettbewerbsfähig werden.
Zeitnahe Integration intelligenter Anwendungen entscheidend gegen Wettbewerbsverlust ohne KI
Nahezu 80 Prozent der im HRI-Bericht befragten Entscheidungsträger warnen, dass fehlende KI-Strategien bis 2030 zu einem Verlust von Wettbewerbsvorteilen führen werden. Die Autoren mahnen, ohne strategische Integration intelligenter Technologien in Kernprozesse drohten Umsatzrückgänge und geringere Innovationsfähigkeit. Um dem entgegenzuwirken, empfehlen sie, KI frühzeitig in Produktentwicklung, Kundenservice und Supply-Chain-Management einzubetten. So ließen sich Prozessgeschwindigkeiten erhöhen, Fehlerquoten reduzieren und nachhaltiges Wachstum fördern sowie digitale Transformationsprojekte zu beschleunigen und Mitarbeiter effektiv zu schulen.
KI-Reife: 36 Prozent Vorreiter, 55 Prozent Durchschnitt, 9 Rückstand
Beim KI-Reifegrad ergibt sich eine klare Segmentation: 36 % der Unternehmen haben sich als Marktführer etabliert, indem sie systematisch KI-Architekturen implementieren und eigene Fachabteilungen betreiben. 55 % bewegen sich auf einem soliden Zwischenlevel, indem sie Pilotprojekte durchführen, Prozesse optimieren und sukzessive Kompetenzen aufbauen. Die restlichen 9 % fallen als Nachzügler auf: Dort fehlen strategische Leitlinien, notwendige Infrastruktur und gezielte Qualifizierungsmaßnahmen. Ein Maßnahmenplan könnte helfen, Lücken in Infrastruktur, Datenmanagement und Kompetenzen effizient zu schließen.
Effizienz und Qualität steigen dank KI-Reifegrad signifikant laut Studie
Eine tief verankerte KI-Strategie verwandelt laut Studie etabliertes Zeit- und Kostendruckmanagement in konkrete Wettbewerbsvorteile: Durch intelligente Automatisierung sinken Bearbeitungszeiten, während Prozesskosten reduziert werden. Parallel gewährleisten KI-Tools präzise Diagnosen und Qualitätsprüfungen, was die Zuverlässigkeit von Produkten und Services erhöht. Diese optimierten Abläufe und Qualitätssteigerungen lassen sich quantifizieren und belegen den klaren Zusammenhang zwischen strategischer KI-Implementierung und stabilen, langfristigen Erfolgsindikatoren in anspruchsvollen Märkten.
Erfolgreiche KI-Nutzung erfordert Datengrundlage, Governance, Zusammenarbeit und gezielte Mitarbeiterkompetenzen
Die Studie zeigt, dass überlegene KI-Nutzer neben einer stabilen Dateninfrastruktur auch auf integrative Teamstrukturen, formalisierte Governance-Richtlinien und gezielte Talententwicklung setzen. Diese Erfolgsfaktoren schaffen ein Umfeld, in dem Datenqualität, Verantwortungszuweisung und Skillaufbau in einem konsistenten Rahmen ablaufen. Im Gegenzug vernachlässigen Nachzügler diese Disziplinen, sodass sie Potenziale für Automatisierung und prädiktive Analysen kaum erschließen können. Klare Richtlinien und Trainingsprogramme gelten als Schlüssel zum Erfolg unter Berücksichtigung ethischer, rechtlicher und strenger datenschutzkonformer Anforderungen.
Interdisziplinäre KI-Nutzung verschafft DACH-Unternehmen messbare nachhaltige Wettbewerbsvorteile und Effizienz
Gemäss Dr. Sven Jung vom Handelsblatt Research Institut ist die flächendeckende Integration von KI-Technologien in Unternehmen der DACH-Region eine unverzichtbare Voraussetzung, um Innovationszyklen abzukürzen und Markterfolge zu steigern. Laurenz Kirchner, Managing Director bei valantic, erläutert, dass KI nicht nur den Informationsfluss und die Analyseprozesse beschleunigt, sondern ebenso die Qualität der Ergebnisse erhöht und gleichzeitig den Einsatz personeller und materieller Ressourcen wesentlich effizienter gestaltet. strategisch zukunftsorientiert skalierbar und nachhaltig rentabel. deutlich.
Verantwortungsbewusster KI-Einsatz: Use Cases identifizieren, Governance etablieren, Teams qualifizieren
Im Ergebnis enthält die Auswertung praxisnahe Leitlinien zur Implementierung verantwortungsbewusster KI-Systeme: Zuerst müssen Use Cases systematisch identifiziert werden, um Geschäftsnutzen und Relevanz nachzuweisen. Parallel dazu ist der Ausbau interdisziplinärer Teams erforderlich, damit Data Scientists, Entwickler und Fachbereiche gemeinsam agieren. Anschließend sollen verbindliche Vorgaben etabliert werden, die ethische Standards und Datenschutz sicherstellen. Auf diese Weise bleibt die digitale Souveränität gewahrt, während Anwender volle Transparenz und Einfluss auf KI-Prozesse haben, dauerhaft gesichert.
Digital Excellence Outlook 2026 belegt deutlich Effizienzversprechen strategischer KI-Implementierung
Der Digital Excellence Outlook 2026 – AI at Scale empfiehlt, jetzt branchenspezifische Use Cases zu identifizieren und interdisziplinäre Teams aufzubauen. Nur Unternehmen mit hohem KI-Reifegrad können Zeit- und Kostendruck nachhaltig in Effizienz- und Qualitätssteigerungen umwandeln. Zentrale Maßnahmen sind die Etablierung verbindlicher Governance, der Ausbau einer belastbaren Datengrundlage und gezielte Qualifizierung der Mitarbeiter. Damit lassen sich Innovationszyklen beschleunigen, Ressourcen optimal nutzen und digitale Souveränität sichern, um bis 2030 wettbewerbsfähig zu bleiben.
