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Globale AI-Performance-Studie mit Einordnung für Deutschland: Drei Viertel der KI-Wertschöpfung entfallen weltweit auf nur 20 Prozent der Unternehmen.
Deutschland im AI Fitness Index vor den USA, UK und Japan, aber mit deutlichem Rückstand bei KI-getriebenem Umsatzwachstum.
Nur jedes vierte deutsche Unternehmen richtet KI auf Wachstum aus.
Stärke bei Governance und Daten wird nicht in Geschäftswirkung übersetzt.

Weltweit entfallen 74 Prozent der KI-getriebenen Wertschöpfung auf nur 20 Prozent der Unternehmen. Das zeigt die globale AI-Performance-Studie der Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC, für die 1.217 Führungskräfte in 25 Branchen befragt wurden [1]. Der für die Studie entwickelte PwC AI Fitness Index bewertet auf einer Skala von 1 bis 10 insgesamt 60 Management- und Investitionspraktiken in den Bereichen KI-Grundlagen und KI-Nutzung. Deutschland erreicht hier 5,6 Punkte – und liegt damit leicht über dem globalen Median (5,5) sowie vor den USA (5,2), Großbritannien (5,5) und Japan (4,8). An der Spitze steht China mit 6,9, dicht gefolgt von Hongkong (6,7) und Saudi-Arabien (6,2). Die internationalen KI-Leader – die Top 20 Prozent der befragten Unternehmen mit der höchsten KI-getriebenen Performance – kommen auf einen Score von 6,8.

Deutschlands Position ist damit besser als vielfach angenommen. Die Lücke zur Spitze liegt nicht bei den Grundlagen, sondern bei der Verwertung: Nur 25 Prozent der befragten deutschen Führungskräfte richten KI auf Umsatzwachstum aus. Bei den KI-Leadern sind es 31 Prozent. Stattdessen setzen 52 Prozent der deutschen Befragten KI primär für Effizienz ein – vier Prozentpunkte über dem globalen Durchschnitt.

Starke Grundlagen, schwache Nutzung

Bei den KI-Grundlagen liegt Deutschland mit 5,8 Punkten über dem globalen Median (5,4), aber noch 1,1 Punkte hinter den KI-Leadern. Der stärkste Einzelbereich ist Governance und Risikomanagement mit einem Score von 6,3 gegenüber den KI-Leadern (7,0). Hier erweisen sich systematische Datenpflege, hohe Sicherheitsstandards und regulatorische Reife als Standortvorteil.

Bei der KI-Nutzung – also dem Reifegrad, mit dem KI in Kernprozesse, wiederkehrende Entscheidungen und skalierbare Lösungen integriert ist – besteht eine größere Lücke. Die deutschen Befragten erreichen hier 5,4 Punkte und haben damit einen Rückstand von 1,7 auf die KI-Leader (7,1). Die Studie misst dabei nicht die Anzahl eingesetzter Tools, sondern ob KI spürbar Workflows durchdringt und Entscheidungen verbessert.

»Deutschlands KI-Fitness ist international wettbewerbsfähig – und lässt insbesondere wegen der soliden Grundlagenarbeit etablierte Märkte wie die USA, Großbritannien oder Japan hinter sich. Jetzt gilt es, diese Basis in KI-getriebenes Umsatzwachstum zu übersetzen«, sagt Nico Reichen, Lead Data & AI bei PwC Deutschland.

Die 7,2-fache Rendite: Was KI-Leader anders machen

KI-Leader erzielen eine 7,2-fach höhere KI-getriebene Performance als die übrigen 80 Prozent – gemessen als KI-getriebener Umsatz sowie Effizienz- und Kostengewinne relativ zum jeweiligen Branchenmedian. Die globale Studie zeigt, dass der stärkste Einzelfaktor für diese Überperformance nicht Effizienz ist, sondern die Fähigkeit, KI für Wachstumschancen an Branchengrenzen einzusetzen.

Während 59 Prozent der KI-Leader angeben, ihr Geschäftsmodell mithilfe von KI grundlegend weiterentwickelt zu haben, sind es in Deutschland nur 21 Prozent – sogar leicht unter dem globalen Durchschnitt (23 Prozent). Ähnlich groß ist der Abstand bei der Entwicklung neuer Produkte und Services (25 Prozent vs. 62 Prozent). Besonders deutlich zeigt sich das Potenzial dieser Art der Reinvention an den Schnittstellen zwischen Branchen: Hier übertreffen KI-Leader den Wert deutscher Unternehmen um den Faktor 1,54 (DE: 4,6 vs. KI-Leader: 7,1).

»Die Studiendaten zeigen: Der größte Mehrtwert durch KI entsteht nicht durch schnellere Fertigung oder effizientere Prozesse, sondern durch neue Geschäftsmodelle an Branchengrenzen. Deutsche Unternehmen haben in diesen Sektoren die Ingenieurskompetenz und die Datenbasis – aber der Sprung vom Effizienz- zum Wachstumshebel steht noch aus«, sagt Reichen.

Vom Piloten zur Skalierung: Automatisierung braucht Vertrauen

Entscheidend ist nicht die Zahl der KI-Projekte, sondern deren Tiefe. KI-Leader setzen laut der globalen Studie 1,8-mal häufiger als deutsche Unternehmen KI bei der Ausführung mehrerer Aufgaben innerhalb definierter Leitplanken ein. Autonome, selbstoptimierende Systeme kommen bei der Spitzengruppe 1,7-mal häufiger zum Einsatz. Gleichzeitig sichern die Vorreiter diese Automatisierung durch stärkere Governance ab: KI-Leader verfügen im Vergleich zu deutschen Unternehmen 1,4-mal häufiger über ein dokumentiertes Responsible-AI-Framework und 1,5-mal häufiger über ein funktionsübergreifendes KI-Governance-Board. Das Ergebnis: Ihre Mitarbeitenden vertrauen KI-Ergebnissen mehr als doppelt so häufig (60 Prozent vs. 27 Prozent) – eine Voraussetzung dafür, dass KI-gestützte Entscheidungen tatsächlich in der Organisation ankommen.

Für Deutschland liegt darin eine konkrete Chance: Die regulatorische Reife und die Governance-Stärke sind genau die Grundlagen, die KI-Leader nutzen, um Automatisierung sicher zu skalieren. »Der Schlüssel zur messbaren Geschäftstransformation liegt darin, ausgewählte KI-Anwendungen konsequent in Kernprozesse und Entscheidungen einzubetten und Wertschöpfung auch außerhalb der eigenen Branche zu adressieren. Denn messbare finanzielle Wirkung entsteht dort, wo Unternehmen den Fokus von der Anzahl der KI-Initiativen auf deren tatsächliche Geschäftswirkung verlagern«, sagt Reichen.

[1] Über die Studie

Die AI-Performance-Studie 2026 von PwC basiert auf einer Befragung von 1.217 Führungskräften (Director-Level und höher), überwiegend aus börsennotierten Unternehmen (91 Prozent des Samples) mit mindestens einer Milliarde US-Dollar Umsatz (76 Prozent), in 25 Branchen in Afrika, Asien, Europa, dem Nahen Osten, Nord- und Südamerika. Der Erhebungszeitraum lag im Spätsommer 2025. Ausschlaggebend für die KI- Performance waren der KI-getriebene Umsatz sowie Effizienz- und Kostengewinne – branchenbereinigt im Vergleich zum jeweiligen Branchenmedian. PwC analysierte dazu 60 Management- und Investitionspraktiken, gruppiert in KI-Nutzung und KI-Grundlagen, die zusammen den AI Fitness Index bilden (Skala 1–10). Die globalen Ergebnisse wurden am 13. April 2026 veröffentlicht. Aus Deutschland nahmen 81 Führungskräfte teil. Die Deutschland-Ergebnisse haben indikativen Charakter und werden durch den Abgleich mit dem globalen Datensatz eingeordnet.

https://www.pwc.com/gx/en/issues/technology/ai-performance.html

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[1] Über die Studie

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