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Deutsche Unternehmen verlieren durchschnittlich 26 % ihres KI-Budgets, bevor überhaupt ein Mehrwert entsteht.
Eine globale Studie unter mehr als 12.000 IT-Entscheidern zeigt: 86 % sagen, dass die Komplexität von KI die Arbeitsleistung ihrer Teams erhöht hat.
75 % der deutschen IT-Führungskräfte berichten, dass KI-Ergebnisse zu Rauschen, Fehlern oder Nacharbeit führen – ein Phänomen, das die Studie als »AI Slop« bezeichnet.
Schätzungsweise 2,7 Milliarden Euro an KI-Ausgaben werden in Deutschland jedes Jahr dafür verschwendet, KI überhaupt erst funktionsfähig zu machen.

Freshworks hat den Bericht The Global Cost of Complexity Report: The Mid-Market AI Complexity Trap veröffentlicht – eine Umfrage, unter 12.021 IT-Fachkräften [1]. Die Studie beziffert erstmals, wie stark Komplexität KI-Budgets belastet, noch bevor Unternehmen überhaupt konkrete Geschäftsergebnisse erzielen. Demnach gehen durchschnittlich 26 % der KI-Ausgaben durch Komplexität verloren – allein in Deutschland entspricht das geschätzten 2,7 Milliarden Euro pro Jahr.

Da mittelständische Unternehmen im Vergleich zu Großkonzernen mit geringeren Margen arbeiten, trifft sie diese »Komplexitätssteuer« besonders stark und schnell. Fast neun von zehn Unternehmen (89 %) planen, ihre Investitionen in KI in den kommenden 12 bis 24 Monaten zu erhöhen. Gleichzeitig haben jedoch nur 15 % KI bereits in zentrale Geschäftsprozesse integriert, während 36 % weiterhin in der Pilotphase feststecken.

»IT-Verantwortliche im Mittelstand haben keine Zeit für KI-Lösungen, die erst nach Monaten einen Mehrwert liefern«, sagt Srinivasan Raghavan, Chief Product Officer bei Freshworks. »Sie brauchen KI, die sich nahtlos in bestehende Geschäftsprozesse integriert und schnell konkrete Ergebnisse liefert. Unternehmen, die den Weg von der Anschaffung bis zum produktiven Einsatz am schnellsten schaffen, werden KI von einer Komplexitätsbelastung zu einem Wettbewerbsvorteil machen.”

Die ROI-Realitätslücke: IT wird an Zeitplänen gemessen, die kürzer sind als die eigentliche Implementierung

KI-Projekte im Mittelstand geraten zunehmend zwischen die Erwartungen des Managements und die Realität der Implementierung. Während 72 % der Führungskräfte im Mittelstand erwarten, dass sich KI-Investitionen innerhalb von acht Monaten rentieren, geben 55 % der Unternehmen an, dass allein die Einführung zwischen sechs und zwölf Monaten dauert – bevor überhaupt ein messbarer ROI erzielt werden kann.

Die Hürden sind struktureller Natur. Die größten Gründe dafür, dass Pilotprojekte nicht in den produktiven Einsatz übergehen, sind die Komplexität der Systemintegration (27 %), der Mangel an qualifizierten Fachkräften (26 %) sowie ein zu hoher Konfigurationsaufwand (26 %). Da Implementierungsprojekte häufig länger dauern als die Zeitfenster, in denen Führungskräfte Ergebnisse erwarten, besteht die Gefahr, dass Vorhaben gestoppt werden, bevor sie überhaupt einen Mehrwert liefern können.

Das Produktivitätsparadox: KI sollte Freiräume schaffen – für viele mittelständische Teams bewirkt sie jedoch das Gegenteil

Das Management von KI erhöht inzwischen die Arbeitsbelastung, die eigentlich reduziert werden sollte: Teams müssen fehlerhafte Ergebnisse korrigieren und gleichzeitig die wachsende Zahl an KI-Tools und Anwendungen verwalten.

Mehr als acht von zehn (86 %) IT-Verantwortlichen im Mittelstand geben an, dass die Verwaltung komplexer KI-Systeme die Arbeitsbelastung ihrer Teams tatsächlich erhöht hat. 80 % berichten zudem, dass KI-Ergebnisse zu Rauschen, Fehlern oder Nacharbeit führen – ein Phänomen, dass die Studie als »AI Slop« bezeichnet. KI erzeugt derzeit schneller neue Arbeit, als sie Arbeit reduziert – und die IT-Teams müssen die Folgen auffangen.

Die zunehmende Tool-Vielfalt verschärft das Problem zusätzlich. Mittelständische Unternehmen nutzen im Durchschnitt 4,2 KI-Tools, wobei 10 % sogar sieben oder mehr Lösungen im Einsatz haben [2]. Gleichzeitig verfügen jedoch nur 33 % über ein formelles und konsequent angewandtes KI-Governance-Framework.

Der Strategiewechsel: Mittelständische IT-Verantwortliche kaufen KI heute anders ein

Mittelständische Unternehmen reagieren auf die zunehmende KI-Komplexität, indem sie ihre Einkaufsstrategie verändern. Im Fokus stehen zunehmend KI-Lösungen, die schnell Mehrwert liefern, sich problemlos in bestehende Systeme integrieren lassen und keine aufwendige technische Infrastruktur erfordern.

»Unternehmen im Mittelstand zählen in der Regel nicht zu den frühen Innovatoren und realisieren die Vorteile einer umfassenden Implementierung oft erst dann, wenn der ROI klar erkennbar ist«, sagt Doug Farren, Executive Director des National Center for the Middle Market. Bis dahin werden häufig kleinere Pilotprojekte und Tests genutzt, um die Praxistauglichkeit und den konkreten Nutzen zu validieren.«

Das Einkaufsverhalten im Mittelstand verschiebt sich zunehmend in Richtung KI-Lösungen, die sofort einsatzbereit sind. Ein Drittel (34 %) der IT-Verantwortlichen im Mittelstand nennt die Integration in bestehende Workflows als wichtigste Priorität für die kommenden zwei bis drei Jahre. 90 % bevorzugen integrierte Workflows gegenüber aufwendigen Konfigurationen, und 54 % setzen beim Ausbau von KI-Funktionen auf den Zukauf bestehender Lösungen statt auf Eigenentwicklungen.

[1] Freshworks befragte 12.021 IT-Entscheiderinnen und IT-Entscheider auf Director-Ebene und höher in den USA, Großbritannien, Deutschland, Frankreich, Singapur und Indien. Die Teilnehmenden arbeiteten in Unternehmen mit mindestens 250 Mitarbeitenden, darunter mehr als 9.000 mittelständische Unternehmen mit bis zu 5.000 Beschäftigten. Die Datenerhebung fand im März 2026 statt.

Der vollständige Report steht nach Registrierung zum Download bereit: https://www.freshworks.com/cost-complexity-mid-market-report-2026/

[2] IT Leaders Say They Can See ‘Shadow AI.’ Their Own Data Says Otherwise. | The Works | Freshworks

2389 Artikel zu „KI Budget“

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Unternehmen erhöhen Digitalisierungsbudget um 30 Prozent, davon geht ein Drittel in KI-Projekte

22. März 2026

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