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KI ist im Mittelstand angekommen – doch zwischen Pilotprojekt und belastbarem Geschäftsnutzen liegt die eigentliche Managementaufgabe. Entscheidend sind nicht möglichst viele Tools, sondern klar priorisierte Prozesse, messbare Ziele, tragfähige Daten und eine Governance, die Skalierung ermöglicht. Der ROI-Kompass zeigt, wie Unternehmen Investitionen vom Geschäftsproblem her planen und aus einzelnen Anwendungen produktive Wertschöpfung entwickeln.

Management Summary

Vom Prozess statt vom Tool denken: KI-Investitionen sollten an einem konkreten Geschäftsproblem, einem Verantwortlichen und messbaren Zielgrößen ausgerichtet werden.
Gesamtkosten realistisch kalkulieren: Neben Lizenzen gehören Datenaufbereitung, Integration, Betrieb, Sicherheit, Governance, Schulung und Veränderungsmanagement in den Business Case.
Klein starten, früh messen: Ein klar begrenzter Workflow schafft schneller belastbare Erkenntnisse als ein breites Pilotportfolio ohne verbindliche Erfolgsmetriken.
Skalierung vorbereiten: Wiederverwendbare Datenzugriffe, Schnittstellen, Rollenmodelle und Freigaben entscheiden darüber, ob ein Pilot in den Regelbetrieb gelangt.
Souveränität als Wirtschaftsfaktor behandeln: Herkunft, Infrastruktur, Datenschutz und regulatorische Anforderungen beeinflussen Risiko, Akzeptanz und langfristige Betriebskosten.

KI wird in Unternehmen zunehmend zum Alltag – doch Nutzung allein schafft noch keinen wirtschaftlichen Erfolg. Eine aktuelle Marktforschung unter KI-affinen Unternehmen zeigt: 70 Prozent der Befragten ordnen sich beim KI-Einsatz als fortgeschritten oder als Expert*innen ein, 30 Prozent investieren mehr als 15 Prozent ihres IT-Budgets in KI. Mit der neuen Studie »Der ROI-Kompass für KI im Mittelstand« zeigt die Telekom MMS gemeinsam mit mind digital, wie aus KI-Investitionen messbarer Geschäftsnutzen entstehen kann.

KI verbreitet sich schnell in deutschen Unternehmen. Laut Bitkom ist die aktive KI-Nutzung innerhalb eines Jahres von 17 auf 41 Prozent gestiegen [1]. Gleichzeitig gingen die KI-Investitionen des Mittelstands 2025 laut einer Horváth-Studie leicht zurück [2].

Der neue »ROI-Kompass für KI im Mittelstand« verbindet Erkenntnisse aus der langjährigen Zukunftsmacher-Forschung mit mehr als 100 Vorreitern, aktuelle Marktforschung unter 123 Entscheider*innen, Praxisprojekte der Telekom MMS und Ergebnisse aus 32 externen Studien.

Im Mittelpunkt steht eine Frage: Wie gelingt Unternehmen der Schritt vom KI-Einsatz zum messbaren Return on Investment (ROI)?

Mit wachsender KI-Reife rückt die Wirtschaftlichkeit in den Fokus

Einen aktuellen Blick auf ein bereits vorangeschrittenes Marktsegment liefert die Telekom AI Agent-Studie 2026. Innofact befragte im April 2026 insgesamt 123 Entscheider*innen mit Budgetverantwortung für KI und Digitalisierung aus deutschen Unternehmen mit 10 bis 999 Mitarbeitenden. Mindestens 60 Prozent gehören der Geschäftsführungsebene an.

Die Stichprobe bildet bewusst Unternehmen mit erhöhter KI-Affinität ab und ist deshalb nicht als repräsentativer Querschnitt des deutschen Mittelstands zu verstehen.

Gerade in diesem Segment ist KI bereits weit im Unternehmensalltag angekommen:

70 Prozent ordnen sich beim KI-Einsatz als fortgeschritten oder als Expert*innen ein.
68 Prozent arbeiten bereits seit mehr als sechs Monaten mit KI.
30 Prozent investieren mehr als 15 Prozent ihres IT-Budgets in KI.

Mit wachsender Nutzung wird deshalb die Frage wichtiger, wo und wie sich KI-Investitionen tatsächlich rechnen.

Die zentrale Erkenntnis des ROI-Kompasses: Nicht die Höhe des KI-Budgets entscheidet über den wirtschaftlichen Erfolg, sondern wie gezielt Unternehmen investieren und ob die Voraussetzungen für den produktiven Einsatz geschaffen sind.

»KI entscheidet zunehmend über Wettbewerbsfähigkeit. Doch Geld allein wirkt nicht. Der Return on Investment entsteht nicht durch Technologie allein, sondern durch bessere Prozesse, belastbare Daten, qualifizierte Mitarbeitende und den Mut, erfolgreiche Ansätze in die Breite zu bringen.« Ralf Pechmann, Geschäftsführer der Deutschen Telekom MMS

ROI beginnt beim Geschäftsprozess – nicht beim KI-Tool

Der ROI-Kompass unterscheidet drei wirtschaftliche Hebel von KI: Effizienz, Leistungsfähigkeit und Wachstum. Die ausgewerteten Untersuchungen zeigen mögliche Beiträge von 22 Prozent höherer Produktivität, 20 Prozent höherer Leistungsfähigkeit und 10 Prozent Ergebniswirkung durch neue Erlösmodelle und digitale Dienstleistungen. Für eine belastbare Investitionsentscheidung reicht es jedoch nicht, allein auf Lizenz- oder Nutzungskosten zu schauen. Auch Aufwände für Daten, Integration, Betrieb, Sicherheit, Governance und organisatorische Veränderungen müssen dem erwarteten Nutzen gegenübergestellt werden.

Damit verschiebt sich die Ausgangsfrage: Nicht »Welche KI setzen wir ein?«, sondern »In welchem Geschäftsprozess kann KI messbaren Wert schaffen?«

Wie wichtig diese Perspektive ist, zeigt auch die Telekom AI Agent-Studie. Sie untersucht 13 konkrete Anwendungsfälle für KI-Agenten und bewertet sie unter anderem nach Geschäftsnutzen, Zahlungsbereitschaft und Umsetzbarkeit. Acht Anwendungsfälle wurden für den kurz- oder mittelfristigen Einsatz priorisiert – darunter Auftragsverarbeitung, Angebotserstellung, Rechnungsverarbeitung, E-Mail-Service, Einkauf und Beschaffung sowie IT-Support.

Besonders interessant sind Prozesse, die mehrere Arbeitsschritte und Unternehmenssysteme verbinden. Das zeigt sich etwa bei Angebot, Auftrag und Rechnung: KI-Agenten können Informationen aus verschiedenen Systemen zusammenführen und definierte Prozessschritte übernehmen. Genau diese drei Anwendungsfälle gehören zu den priorisierten Einsatzfeldern.

Produktiver Nutzen braucht Daten, Integration und Governance

Mit der Integration von KI in Geschäftsprozesse steigen auch die Anforderungen. Unternehmen benötigen nicht nur ein KI-Modell, sondern eine Umgebung, in der Agenten systemübergreifend, steuerbar und sicher mit bestehenden Anwendungen, Daten und Prozessen zusammenarbeiten können.

Auch Datenschutz und digitale Souveränität werden damit Teil der Investitionsentscheidung. 55 Prozent der befragten KI-affinen Unternehmen bewerten die Herkunft einer KI-Lösung aus Deutschland oder Europa als wichtig oder sehr wichtig. 86 Prozent wären bereit, für eine Lösung auf deutscher Infrastruktur mit nachgewiesener Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung und des europäischen KI-Gesetzes einen Aufpreis zu zahlen.

Der ROI-Kompass empfiehlt deshalb, Daten, Schutzbedarf und Governance-Anforderungen früh zu klären und daraus die Anforderungen an Architektur und technische Umsetzung abzuleiten. Die Studie ordnet dafür unterschiedliche Cloud-Architekturen und ihre Einsatzmöglichkeiten ein.

Weiterhin beweisen konkrete Praxisbeispiele, dass der wirtschaftliche Nutzen nicht durch KI als isolierte Technologie entsteht. Er entsteht, wenn Daten verfügbar sind, Prozesse angepasst werden und Anwendungen den Weg in den Regelbetrieb finden.

Wie wichtig diese Grundlagen für die Skalierung sind, zeigt RENOLIT: Gemeinsam mit der Telekom MMS entwickelte das Unternehmen zunächst eine Datenstrategie und startete mit zwei Werken [3]. Heute führt eine zentrale Datenplattform Produktionsdaten aus neun Standorten zusammen und schafft damit zugleich die Voraussetzung für KI-Anwendungen.

Mit einem Prozess starten – und erfolgreiche KI skalieren

Unternehmen müssen KI nicht von Beginn an als unternehmensweites Großprogramm aufsetzen. Der ROI-Kompass beschreibt fünf Entwicklungspfade, die unterschiedliche Reifegrade und Geschäftsziele berücksichtigen – vom Smart Starter mit überschaubaren Anwendungen bis zum Smart Enterprise mit unternehmensweit koordinierten KI-Agenten.

Der Einstieg kann deshalb bewusst klein beginnen: mit einem konkreten Anwendungsfall oder einem klar abgegrenzten Workflow. Entscheidend ist, Ziele und Kennzahlen festzulegen, die Wirkung im Regelbetrieb zu messen und erfolgreiche Ansätze anschließend auf weitere Prozesse, Datenquellen und Unternehmensbereiche auszuweiten.

Damit ergibt sich eine klare Reihenfolge: Geschäftlichen Nutzen bestimmen, Voraussetzungen schaffen, produktiv umsetzen und anschließend skalieren.

Vom ROI-Kompass in die Umsetzung: KI-Agenten produktiv einsetzen

Telekom Business begleitet Unternehmen auf diesem Weg:

Potenzial erkennen: Geeignete Geschäftsprozesse identifizieren, Ziele und Kennzahlen definieren und den erwarteten wirtschaftlichen Nutzen bewerten.
Voraussetzungen schaffen: Daten, Systeme und Prozesse prüfen sowie Anforderungen an Sicherheit, Governance und Betrieb klären.
KI-Agenten produktiv einsetzen: Mit der T-AI Agent Platform lassen sich einzelne Geschäftsprozesse gezielt mit KI-Agenten unterstützen und automatisieren sowie mit bestehenden Anwendungen und Daten verbinden [4]. Governance, Monitoring und definierte Freigaben unterstützen einen kontrollierten produktiven Betrieb. Technologische Grundlage ist n8n; Beratung, Integration und Betrieb kommen aus einer Hand [5].

So kann der Einstieg bei einem konkreten Prozess beginnen und anschließend schrittweise skaliert werden. Auch die Marktforschung stützt diese Prozesslogik: Die priorisierten Agenten-Anwendungsfälle liegen gerade dort, wo mehrere Schritte und Systeme miteinander verbunden werden.

Der »ROI-Kompass für KI im Mittelstand« – eine Studie mit 100 Vorreitern zu Reifegrad, Investitionslogik und messbarem Erfolg – steht ab sofort kostenfrei zum Download bereit [6].

[1] https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Digitalisierung-der-Wirtschaft-Unternehmen-beschaeftigen-sich-mit-KI

[2] https://www.handelsblatt.com/unternehmen/mittelstand/studie-mittelstand-investiert-weniger-in-ki-kostenoptimierung-im-fokus/100189594.html

[3] https://www.telekom-mms.com/erfolgsstories/referenzen/renolit

[4] https://www.telekom-mms.com/kuenstliche-intelligenz/ki-loesung/t-ai-agent-platform

[5] https://www.telekom-mms.com/kuenstliche-intelligenz/ki-loesung/agentische-ki-mit-n8n

[6] https://www.telekom-mms.com/whitepaper/ki-studie-mittelstand-roi-von-ki

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Tipps für die Praxis

Use Case eingrenzen: Wählen Sie keinen abstrakten »KI-Anwendungsfall«, sondern einen klar abgegrenzten Prozessschritt mit hohem Volumen, wiederkehrenden Regeln und eindeutigem Engpass. Geeignet sind beispielsweise die Klassifizierung eingehender Serviceanfragen, die Prüfung standardisierter Rechnungen oder die Zusammenstellung von Angebotsdaten. Dokumentieren Sie Start und Ende des Ablaufs, beteiligte Systeme, monatliche Fallzahl, heutige Bearbeitungsdauer und häufigste Fehlerursachen. Legen Sie außerdem fest, welche Entscheidungen die KI vorbereiten darf und welche weiterhin beim Menschen bleiben. So entsteht ein Pilot, dessen Wirkung sich vom übrigen Prozess unterscheiden und messen lässt.
Baseline sichern: Messen Sie den heutigen Prozess mindestens über einen repräsentativen Zeitraum und nicht nur anhand einzelner Beispiele. Erfassen Sie Bearbeitungs- und Liegezeiten, Kosten je Vorgang, Fehler- und Nacharbeitsquote, Durchsatz, Eskalationen sowie einen fachlichen Qualitätswert. Halten Sie Datenquelle, Messmethode und Messintervall schriftlich fest. Formulieren Sie anschließend konkrete Zielkorridore, etwa kürzere Durchlaufzeiten bei unveränderter Qualität oder weniger Nacharbeit bei gleichem Personalaufwand. Ohne diese Ausgangsbasis bleibt später unklar, ob eine Verbesserung tatsächlich auf den KI-Einsatz zurückzuführen ist.
ROI als Bandbreite rechnen: Erstellen Sie drei Szenarien: konservativ, realistisch und ambitioniert. Stellen Sie dem erwarteten Nutzen sämtliche einmaligen und laufenden Kosten gegenüber – darunter Datenbereinigung, Schnittstellen, Lizenzen oder nutzungsabhängige Gebühren, Tests, Sicherheit, Schulung, Monitoring, menschliche Kontrolle und Betrieb. Rechnen Sie transparent aus, welche Fallzahl, Zeitersparnis oder Qualitätsverbesserung für den Break-even nötig ist. Prüfen Sie zusätzlich, wie sich das Ergebnis verändert, wenn Nutzung, Automatisierungsgrad oder Betriebskosten von den Annahmen abweichen.
Verantwortung festlegen: Benennen Sie einen Business Owner, der Zielnutzen, Budget, Prioritäten und die Entscheidung über Skalierung oder Abbruch verantwortet. Ergänzen Sie feste Ansprechpartner aus Fachbereich, IT, Datenschutz, Informationssicherheit und – falls erforderlich – Arbeitnehmervertretung oder Recht. Legen Sie in einer einfachen Rollenmatrix fest, wer Daten freigibt, Ergebnisse fachlich prüft, Risiken bewertet und Störungen bearbeitet. Ein kurzer, regelmäßiger Steuerungstermin mit aktuellem Kennzahlenstand verhindert, dass der Pilot zwischen Technik und Fachbereich stecken bleibt.
Datenzugriff prüfen: Untersuchen Sie vor der Modellauswahl anhand einer realen Stichprobe, ob die benötigten Daten vollständig, aktuell, konsistent und maschinenlesbar vorliegen. Klären Sie Zugriffsrechte, Aufbewahrungsfristen, personenbezogene oder vertrauliche Inhalte sowie zulässige Verarbeitungsorte. Erfassen Sie, aus welchen Systemen Daten kommen, wie häufig sie aktualisiert werden und welche Schnittstellen fehlen. Definieren Sie technische und fachliche Abnahmekriterien – beispielsweise eine Mindestquote vollständig verarbeitbarer Vorgänge – und planen Sie Aufwand für Bereinigung und Berechtigungen ausdrücklich ein.
Kontrollen einbauen: Staffeln Sie die Kontrollen nach möglichem Schaden. Bei Entwürfen kann eine nachgelagerte Stichprobe genügen; bei Zahlungen, Verträgen, personenbezogenen Daten oder Änderungen in produktiven Systemen sollte vor der Ausführung eine menschliche Freigabe vorgesehen werden. Protokollieren Sie Eingaben, Ausgaben, verwendete Datenquellen, Entscheidungen und Korrekturen nachvollziehbar. Definieren Sie Grenzwerte, bei denen ein Vorgang automatisch gestoppt oder eskaliert wird, sowie einen Rückfallprozess für Ausfälle und fehlerhafte Ergebnisse. Testen Sie diese Mechanismen vor dem produktiven Start mit typischen und kritischen Fällen.
Nach 90 Tagen entscheiden: Vereinbaren Sie bereits vor dem Start einen verbindlichen Entscheidungstermin und die dafür erforderlichen Nachweise. Skalieren Sie nur, wenn Zielwerte für Nutzen, Qualität, Sicherheit und Akzeptanz im realen Betrieb erreicht werden und die Vollkosten plausibel bleiben. Bessern Sie gezielt nach, wenn die Ursache einer Abweichung klar benannt und innerhalb eines festgelegten Budgets behoben werden kann. Stoppen Sie den Anwendungsfall, wenn Datenzugang oder Compliance nicht tragfähig sind, der Nutzen dauerhaft unter den Kosten liegt oder die erforderliche menschliche Kontrolle den erwarteten Effizienzgewinn aufzehrt. Dokumentieren Sie die Entscheidung und übertragbare Erkenntnisse für das nächste Projekt.

Infografik: Die wichtigsten Daten

FAQ: KI-Investitionen und ROI im Mittelstand

Wie verbreitet ist KI inzwischen in deutschen Unternehmen?
Bitkom meldete im März 2026, dass 41 Prozent der Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI einsetzen; ein Jahr zuvor waren es 17 Prozent. Im September 2026 lag der ausgewiesene Anteil bereits bei 57 Prozent. Die Werte stammen aus unterschiedlichen Erhebungszeitpunkten und zeigen vor allem die hohe Dynamik. [1] [2]
Warum ist Nutzung noch kein Beleg für einen positiven ROI?
Ein Einsatz kann zunächst lediglich Kosten verursachen. Ein belastbarer ROI setzt eine Ausgangsmessung, zurechenbare Nutzenkennzahlen und die vollständige Erfassung von Einführung und Betrieb voraus. Laut Bitkom berichteten im März 2026 52 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen von einem messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg; die Kennzahl ersetzt jedoch keine individuelle Wirtschaftlichkeitsrechnung. [1]
Welche Kosten gehören in einen KI-Business-Case?
Neben Modell-, Lizenz- und Nutzungskosten sollten Datenaufbereitung, Schnittstellen, Cloud- oder Rechenleistung, Sicherheit, Tests, Monitoring, Personal, Schulung, Governance und Veränderungsmanagement berücksichtigt werden. Hinzu kommen mögliche Kosten für menschliche Kontrolle und Fehlerbehandlung.
Welche Prozesse eignen sich für den Einstieg?
Geeignet sind klar abgrenzbare, häufig wiederkehrende Abläufe mit ausreichendem Datenvolumen und messbaren Engpässen – etwa Dokumentenprüfung, Service-Triage, Angebotserstellung oder IT-Support. In der Produktion nennt Bitkom unter anderem Analytik, Robotik und Energiemanagement als Anwendungsfelder. [3]
Welche Kennzahlen sollte das Management messen?
Sinnvoll sind wenige, geschäftsnahe Größen: Durchlaufzeit, Kosten je Vorgang, Fehler- oder Nacharbeitsquote, Lösungsquote, Umsatzbeitrag, Kundenzufriedenheit und Akzeptanz. Technische Modellmetriken allein zeigen noch keinen wirtschaftlichen Nutzen.
Wie lange sollte ein Pilot laufen?
Eine pauschale Dauer gibt es nicht. Der Zeitraum sollte genügend reale Fälle für einen Vergleich mit der Baseline liefern. Ein klarer Prüfpunkt nach etwa 60 bis 90 Tagen kann helfen, über Skalierung, Nachbesserung oder Abbruch zu entscheiden.
Welche Rolle spielen Daten und Kompetenzen?
Die Bundesnetzagentur berichtet, dass knapp 30 Prozent der befragten Unternehmen KI einsetzen und weitere 19 Prozent den Einsatz planen. Nur vier von zehn nutzenden oder planenden Unternehmen fördern demnach die KI-Kompetenzen betroffener Beschäftigter. Das unterstreicht, dass Technologie, Datenzugang und Qualifizierung gemeinsam betrachtet werden müssen. [4]
Was verlangt der EU AI Act von Unternehmen?
Die Pflichten richten sich nach Rolle und Risikoklasse. Allgemeine Regeln zu Definitionen, KI-Kompetenz und Verboten gelten bereits; seit August 2026 werden weitere Vorschriften und Transparenzpflichten angewendet beziehungsweise durchgesetzt. Unternehmen sollten ihre Systeme inventarisieren, Rollen zuordnen, Risiken klassifizieren und Dokumentationspflichten prüfen. [5] [6]
Wie lassen sich KI-Agenten sicher skalieren?
Durch begrenzte Berechtigungen, nachvollziehbare Protokolle, definierte Freigaben, Tests, laufendes Monitoring und Rückfallmechanismen. Besonders bei systemübergreifenden Aktionen sollte klar sein, welche Schritte autonom erfolgen dürfen und wo menschliche Kontrolle erforderlich ist.
Wann sollte ein KI-Projekt gestoppt werden?
Wenn Datenzugang, Qualität oder Compliance nicht tragfähig sind, der Nutzen trotz Nachbesserung unter den Vollkosten bleibt oder der Prozess keine stabile Akzeptanz erreicht. Ein früher Abbruch kann wirtschaftlich sinnvoller sein als die Skalierung eines technisch interessanten, aber geschäftlich schwachen Piloten.

Quellen

[1] Bitkom, »Digitalisierung der Wirtschaft: Fast jedes Unternehmen beschäftigt sich mit KI«, 11. März 2026: https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Digitalisierung-der-Wirtschaft-Unternehmen-beschaeftigen-sich-mit-KI
[2] Bitkom, »Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI«, 14. September 2026: https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Erstmals-nutzt-Mehrheit-Unternehmen-KI
[3] Bitkom, »Industrie 4.0: Schon 42 Prozent der Unternehmen setzen KI in der Produktion ein«, 27. März 2025: https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/Industrie-4.0-Unternehmen-KI-Produktion
[4] Bundesnetzagentur, »Digitalisierung im Mittelstand in Zahlen – KI in Unternehmen: Einsatz, Ressourcen und Herausforderungen«, Stand 2025: https://www.bundesnetzagentur.de/DE/Fachthemen/Digitales/Mittelstand/Kennzahlen/artikel.html
[5] Europäische Kommission, »Timeline for the Implementation of the EU AI Act«: https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/timeline/timeline-implementation-eu-ai-act
[6] Bundesnetzagentur, »KI-Verordnung und KI-Service Desk«: https://www.bundesnetzagentur.de/DE/Fachthemen/Digitales/KI/start_ki.html

Management Summary, FAQ und Bild wurden mit Hilfe von KI erstellt

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