KI verändert die wirtschaftliche Leistung eines Unternehmens erst dann, wenn sie in bessere Entscheidungen, produktivere Abläufe und neue Angebote übersetzt wird. Genau an diesem Punkt trennt sich die bloße Nutzung von einer wirksamen Einführung. Ein Programm kann Texte zusammenfassen, Daten auswerten oder Anfragen beantworten. Die wirtschaftliche Wirkung entsteht erst, wenn Menschen ihre Arbeitsweise darauf ausrichten und Führung für klare Ziele sorgt.
Eine aktuelle Untersuchung von KfW Research zeigt, dass mittelständische Unternehmen mit KI-Nutzung im Durchschnitt bessere Leistungskennzahlen erreichen. Die Zahlen sind interessant. Noch interessanter ist die Frage, warum die Wirkung bei manchen Unternehmen deutlich ausfällt und bei anderen kaum erkennbar ist. Darin liegt die eigentliche Führungsaufgabe.
Die Zahlen zeigen einen Zusammenhang, keine fertige Erfolgsgeschichte
Die Studie basiert auf der 23. Welle des KfW-Mittelstandspanels. Untersucht wurde, ob Unternehmen zwischen 2022 und 2024 KI eingesetzt hatten und wie sich ihre Kennzahlen im Jahr 2024 entwickelten. KfW Research berücksichtigte dabei unter anderem Unternehmensgröße, Alter, Branche, Innovationsaktivität, Beschäftigung von Hochschulabsolventen, regionale Reichweite, Bonität und Konzernzugehörigkeit.
Das Ergebnis fällt in allen drei betrachteten Bereichen positiv aus. KI-nutzende Unternehmen erzielten 2024 im Durchschnitt ein Umsatzwachstum, das um knapp 1,1 Prozentpunkte über dem vergleichbarer Unternehmen ohne KI lag. In der Modellrechnung wuchs ein typisches Unternehmen mit KI um 0,4 Prozent, während ein vergleichbares Unternehmen ohne KI einen Umsatzrückgang von 0,7 Prozent verzeichnete.
Auch bei der Umsatzrendite zeigte sich ein Unterschied. KI-Nutzer erreichten im Modell 4,5 Prozent, Unternehmen ohne KI 3,6 Prozent. Das entspricht einem Abstand von 0,9 Prozentpunkten. Die Arbeitsproduktivität lag bei KI-nutzenden Unternehmen bei 230,4 Tausend Euro Umsatz je Vollzeitäquivalent. Vergleichbare Unternehmen ohne KI kamen auf 222,7 Tausend Euro.
Die Verteilung der Ergebnisse ist besonders aufschlussreich. Beim Umsatzwachstum war der positive Zusammenhang vor allem bei ohnehin expandierenden Unternehmen statistisch abgesichert. Die Differenz stieg vom 60-Prozent-Quantil mit 0,7 Prozentpunkten bis auf 7,6 Prozentpunkte im obersten Quantil. Bei der Rendite zeigte sich der positive Zusammenhang vor allem bei einer kleineren Gruppe renditestarker Unternehmen. Bei der Produktivität war der Zusammenhang über ein breiteres Spektrum der Unternehmen erkennbar, allerdings ebenfalls nicht an jeder Stelle.
KfW Research weist darauf hin, dass die Untersuchung einen Zusammenhang beschreibt. Sie beweist keine eindeutige Ursache. Erfolgreichere Unternehmen könnten eher bereit sein, KI einzuführen, über bessere Daten verfügen oder Veränderungen schneller umsetzen. Diese Einschränkung macht die Ergebnisse nicht wertlos. Sie lenkt den Blick auf die Bedingungen, unter denen KI tatsächlich wirtschaftliche Wirkung entfaltet.
KI verstärkt, was im Unternehmen bereits angelegt ist
KI ist keine isolierte Produktivitätsmaschine. Ihre Wirkung hängt davon ab, wie ein Unternehmen Entscheidungen trifft, Wissen nutzt und Zusammenarbeit organisiert. Ein Werkzeug kann Informationen schneller verarbeiten. Es entscheidet jedoch nicht automatisch, welche Information für das Geschäft relevant ist. Dafür braucht es klare Verantwortlichkeiten, gute Prozesse und Führungskräfte, die Entscheidungen treffen.
Die Studie beschreibt mehrere Wirkkanäle. KI kann Abläufe automatisieren, den Zugang zu Wissen verbessern, Entscheidungen unterstützen und Innovation fördern. Jeder dieser Kanäle setzt eine organisatorische Leistung voraus. Automatisierung braucht einen Prozess, der ausreichend klar beschrieben ist. Entscheidungsunterstützung braucht Ziele und Kriterien. Innovation braucht Raum für Erprobung sowie die Fähigkeit, aus Ergebnissen Konsequenzen zu ziehen.
Genau deshalb profitieren wachsende und renditestarke Unternehmen offenbar stärker. Sie verfügen häufig über eine klare strategische Richtung und können neue Anwendungen in bestehende Prioritäten einordnen. Marketing, Kundenservice oder Produktentwicklung erhalten dadurch einen konkreten Zweck. In einem Unternehmen mit unklaren Zielen erzeugt dieselbe Technologie eher zusätzliche Aktivitäten. Beschäftigte testen Werkzeuge, Abteilungen verfolgen eigene Ideen und die Geschäftsführung erhält viele Einzelergebnisse, aus denen keine gemeinsame Entscheidung entsteht.
Die Verantwortung dafür liegt bei der Führung. Geschäftsführungen legen fest, welches Problem mit KI gelöst werden soll, welche Risiken vertretbar sind und wer die Ergebnisse verantwortet. Sie schaffen außerdem die Voraussetzungen für Austausch zwischen Fachabteilungen, IT und den Menschen, die täglich mit Kunden, Maschinen oder Aufträgen arbeiten. Jede dieser Perspektiven liefert einen Teil der Lösung. Fehlt die Verbindung, bleibt die Anwendung technisch interessant und geschäftlich begrenzt.
Auch die Qualität der Daten ist eine Führungsfrage. Daten entstehen in Prozessen, und Prozesse spiegeln Entscheidungen wider. Werden Informationen uneinheitlich erfasst, Zuständigkeiten wechseln oder relevante Daten liegen in einzelnen Abteilungen, kann KI diese Unordnung schneller sichtbar machen. Sie beseitigt die Ursache nicht. Führung braucht daher die Bereitschaft, Abläufe zu klären und gemeinsame Standards zu vereinbaren. Das betrifft Zusammenarbeit ebenso wie Technologie.
Die schwierigste Phase beginnt nach der Einführung
Die Studie verweist auf einen möglichen J-förmigen Verlauf der Produktivität. Investitionen, Lernzeiten und Anpassungen können die Leistung zunächst belasten, bevor sich Vorteile zeigen. Dieser Verlauf ist für Geschäftsführungen wichtig, weil er eine verbreitete Fehlentscheidung erklärt. Wer eine neue Anwendung nach wenigen Wochen allein an kurzfristigen Einsparungen misst, bewertet möglicherweise die Lernphase und nicht die spätere Wirkung.
Eine Einführung braucht deshalb einen überschaubaren Anwendungsfall mit einem klaren wirtschaftlichen Ziel. Dabei geht es nicht um eine möglichst große Zahl von Werkzeugen. Es geht um die Frage, welcher Prozess spürbar besser werden soll und woran die Beteiligten das erkennen. Ein Ziel kann etwa eine kürzere Bearbeitungszeit, eine höhere Angebotsqualität oder ein schnellerer Zugang zu technischem Wissen sein. Die Kennzahl schafft Orientierung. Gespräche mit den betroffenen Beschäftigten zeigen, welche Anpassungen im Alltag erforderlich sind.
Führungskräfte haben dabei eine doppelte Aufgabe. Sie geben Richtung und schaffen Lernmöglichkeiten. Richtung bedeutet, Prioritäten festzulegen und Entscheidungen verbindlich zu machen. Lernmöglichkeiten bedeuten, Erfahrungen auszuwerten, Fehler einzuordnen und die Anwendung weiterzuentwickeln. Beschäftigte akzeptieren Veränderungen eher, wenn sie verstehen, welches Problem gelöst werden soll und welchen Einfluss ihre Rückmeldungen auf den weiteren Weg haben.
Qualifizierung beschränkt sich dabei nicht auf die Bedienung eines Programms. Beschäftigte brauchen ein Verständnis dafür, wie Ergebnisse entstehen, welche Daten verwendet werden und an welchen Stellen menschliche Prüfung erforderlich bleibt. Führungskräfte brauchen zusätzlich die Fähigkeit, Einsatzmöglichkeiten zu bewerten und Folgen für Verantwortlichkeiten einzuschätzen. Wer diese Ebene auslässt, verlagert Unsicherheit in den Arbeitsalltag. Dann entstehen entweder übertriebene Erwartungen oder eine vorsichtige Nutzung, die weit hinter den Möglichkeiten zurückbleibt.
Die Umsetzung berührt auch die Zusammenarbeit. KI-Projekte scheitern häufig an Übergaben zwischen Bereichen, weil jede Abteilung nur ihren eigenen Teil betrachtet. Vertrieb kennt Kundenanforderungen, Produktion kennt technische Grenzen und Verwaltung kennt rechtliche oder wirtschaftliche Vorgaben. Eine tragfähige Lösung entsteht aus der Verbindung dieser Kenntnisse. Die Geschäftsführung sorgt dafür, dass dieses Wissen zusammenkommt und eine Entscheidung nicht an Bereichsgrenzen hängen bleibt.
Wirkung entsteht durch gemeinsame Gewohnheiten
Die KfW-Ergebnisse zeigen eine zunehmende Spreizung der Unternehmensleistung, besonders bei Wachstum und Rendite. Das lässt sich als technologische Entwicklung lesen. Es lässt sich ebenso als Führungsfrage verstehen. Unternehmen mit klaren Prioritäten, hoher Veränderungsfähigkeit und verbindlicher Zusammenarbeit können eine neue Technologie schneller in Leistung übersetzen. Andere bleiben in Tests, Einzelinitiativen oder internen Abstimmungen stecken.
Für mittelständische Unternehmen liegt darin eine nüchterne Konsequenz. Die Frage lautet nicht zuerst, welche KI-Anwendung angeschafft werden soll. Die wichtigere Frage lautet, wie Entscheidungen, Kompetenzen und Zusammenarbeit organisiert sein müssen, damit eine Anwendung im Alltag Wirkung entfalten kann. Diese Arbeit ist weniger sichtbar als die Einführung einer Software. Sie entscheidet jedoch darüber, ob aus Investitionen bessere Ergebnisse werden.
JS CrewConsulting unterstützt Geschäftsführungen und Führungskräfte mit Beratung und Coaching dabei, Ziele zu klären, Verantwortlichkeiten zu ordnen und die Umsetzung im Unternehmensalltag über die erste Einführung hinaus zu verankern.
Quelle: KfW Research, Fokus Volkswirtschaft Nr. 558, Mittelständische KI-Nutzer sind erfolgreicher
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