KI verbreitet sich schnell in deutschen Unternehmen. Laut Bitkom ist die aktive KI-Nutzung innerhalb eines Jahres von 17 auf 41 Prozent gestiegen. Gleichzeitig gingen die KI-Investitionen des Mittelstands 2025 laut einer Horváth-Studie leicht zurück.
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.
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. 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. Governance, Monitoring und definierte Freigaben unterstützen einen kontrollierten produktiven Betrieb. Technologische Grundlage ist n8n; Beratung, Integration und Betrieb kommen aus einer Hand.
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.
– – – – –
Weiterführende Links
👉 www.smwk.sachsen.de
👉 Zum „ROI-Kompass für KI im Mittelstand“
Foto: Telekom MMS
