KI im deutschen Mittelstand: Strategielücke, Fakten und Handlungsrahmen

Die wichtigsten Erkenntnisse auf einen Blick

Der deutsche Mittelstand erlebt gerade einen KI-Wendepunkt: Während die Nutzung von Künstlicher Intelligenz sich innerhalb eines Jahres nahezu verdoppelt hat, fehlt 43 % der Mittelständler jede konkrete KI-Planung. Diese Strategielücke wird zum existenziellen Risiko, denn die Schere zwischen KI-Vorreitern und Nachzüglern wächst rasant. Die KPMG-Studie 2025 zeigt, dass 91 % der Großunternehmen KI bereits als geschäftskritisch einstufen und ihre Budgets massiv aufstocken – der Mittelstand droht abgehängt zu werden. Gleichzeitig belegen aktuelle Studien, dass Unternehmen mit strategischem KI-Einsatz Produktivitätssteigerungen von 18–35 % erzielen und KI-Investitionen sich oft innerhalb von 6–18 Monaten amortisieren. Die gute Nachricht: Erprobte Frameworks und Beratungsangebote machen den Einstieg heute einfacher denn je.

Der KI-Index Mittelstand 2025 zeigt ein gespaltenes Bild

Die zentrale Datengrundlage für die Strategielücke liefert der „KI-Index Mittelstand”, herausgegeben vom Deutschen Mittelstands-Bund (DMB) und Salesforce im Februar 2025. Für die Studie wurden 526 mittelständische Unternehmen mit bis zu 500 Beschäftigten befragt (Erhebungszeitraum: November–Dezember 2024). Die Kernergebnisse:

33,1 % der Mittelständler setzen bereits KI ein – davon haben 9,5 % KI vollständig implementiert und rund 24 % befinden sich in der Pilotphase. Weitere 24,9 % planen die Einführung in den nächsten zwölf Monaten. Doch 43 % haben keine konkreten KI-Pläne für 2025 – das ist die vielzitierte Strategielücke. Die Originalformulierung der Studie spricht präzise von „keinen konkreten KI-Plänen für dieses Jahr”, was in der Berichterstattung häufig verkürzt als „keine KI-Strategie” wiedergegeben wird.

Unter den KI-Nutzern dominiert generative KI mit 72,6 %, während prädiktive KI nur von 12 % und KI-Agenten erst von rund 10 % eingesetzt werden. Das größte Hindernis ist fehlendes Hintergrundwissen zu konkreten Einsatzgebieten (27,4 %), gefolgt von einer unklaren Gesetzeslage (20,6 %) und fehlendem technischem Know-how (13,7 %).

Marc S. Tenbieg, Geschäftsführender Vorstand des DMB, fasste zusammen: „Die Ergebnisse zeigen klar, dass Künstliche Intelligenz für den deutschen Mittelstand gleichsam eine enorme Herausforderung wie auch eine riesengroße Chance darstellt. Gerade Wissens- und Kompetenzlücken sowie Investitionsunsicherheiten bremsen die Innovationskraft vieler Unternehmen.” Alexander Wallner, Salesforce-Deutschland-Chef, ordnete positiver ein: „Ein Drittel aktive KI-Nutzer sind ein guter Ausgangspunkt. Der Einsatz von KI ist eine Jahrhundertchance für den deutschen Mittelstand.”

KPMG-Studie 2025 belegt: Aus Kür wird Pflicht

Die KPMG-Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025” (veröffentlicht Juni 2025, 653 Entscheider:innen aus 18 Branchen) liefert die Perspektive der Großunternehmen – und damit den Maßstab, an dem sich der Mittelstand messen muss. Die Dynamik ist beeindruckend: Der Anteil der Unternehmen, die KI als wichtig für ihr Geschäftsmodell einstufen, sprang von 55 % (2024) auf 91 % (2025). Der Anteil mit KI-Strategie verdoppelte sich von 31 % auf 69 %, weitere 28 % arbeiten aktiv daran.

Die Investitionsbereitschaft explodiert: 82 % planen Budgeterhöhungen (Vorjahr: 53 %), davon die Hälfte um mindestens 40 %. Benedikt Höck, Head of AI bei KPMG, stellte fest: „Generative KI hat sich vom Experimentierfeld zum strategischen Handlungsfeld entwickelt.”

Die zentrale Warnung der Studie: Die Schere zwischen KI-Nutzern und Nicht-Nutzern geht immer weiter auseinander. Während 69 % der (überwiegend großen) Unternehmen eine KI-Strategie haben, zeigt die ergänzende KMU-Studie von maximal.digital (455 KMU), dass 68 % der KMU über keine KI-Strategie verfügen. Das bedeutet: Die Strategielücke im Mittelstand ist nahezu spiegelverkehrt zur Großunternehmenswelt.

Allerdings ist wichtig zu beachten, dass die KPMG-Stichprobe großunternehmenslastig ist (77 % der Befragten aus Unternehmen mit ≥500 Mitarbeitenden). Die hohen Adoptionszahlen spiegeln primär die Großunternehmensperspektive wider – für den Mittelstand dürfte die Realität deutlich ernüchternder sein.

KI-Adoption in Deutschland: Von 20 auf 40 Prozent in einem Jahr

Die KI-Nutzung in Deutschland hat sich 2024–2025 rasant beschleunigt. Über alle Quellen hinweg zeigt sich ein konsistentes Bild des Wachstums, auch wenn die absoluten Zahlen je nach Methodik variieren:

Die Bitkom-Studie 2025 (604 Unternehmen ab 20 Beschäftigte) meldet 36 % KI-Nutzung, das ifo Institut sogar 40,9 %. Für den Mittelstand im engeren Sinne sind die Zahlen etwas niedriger: Die HKA/KARL-Studie (517 Mittelständler mit 20–500 Beschäftigten) ermittelt 40 %, die Bundesnetzagentur knapp 30 % bei KMU. Nach Unternehmensgröße gestaffelt (Destatis 2024): Große Unternehmen liegen bei 48 %, mittlere bei 28 %, kleine bei 17 %.

Besonders eindrucksvoll ist die Planungsdynamik: Nur noch 17 % der Unternehmen sagen laut Bitkom, KI sei „kein Thema” – 2023 waren es noch 52 %. Die Sage-Studie (Januar 2025) meldet, dass 63 % der KI-nutzenden KMU direkte Geschäftsverbesserungen erzielen.

Vorreiter-Branchen sind Werbung/Marktforschung (84,3 % laut ifo), IT-Dienstleistungen (73,7 %), Automobilindustrie (70,4 %) und Beratung (53 %). Nachzügler sind Baugewerbe (25 %), Großhandel/Logistik (24,1 %) und Nahrungsmittel (21 %).

Die häufigsten Hindernisse sind quellenübergreifend erstaunlich konsistent:

• Fehlendes Know-how und Fachkräftemangel (53–72 % je nach Studie)
• Rechtsunsicherheit, insbesondere durch den EU AI Act (51–53 %)
• Unzureichende Datenqualität und Datensilos (53–76 %)
• Datenschutz- und Sicherheitsbedenken (39–48 %)
• Fehlende KI-Strategie (nur 32 % der KMU haben eine)

ROI von KI: Zwischen Produktivitätsschub und Ernüchterung

Die Datenlage zum messbaren Geschäftswert von KI ist differenziert. Auf der einen Seite stehen beeindruckende Zahlen: Die IBM-Studie „The Race for ROI” (September 2025, 3.500 Führungskräfte) zeigt, dass 62 % der deutschen Unternehmen erhebliche Effizienzsteigerungen durch KI berichten. Fast die Hälfte erwartet einen ROI innerhalb von 12 Monaten. Die OECD-Studie zu GenAI in KMU (2024) belegt, dass 65,1 % der GenAI-nutzenden KMU verbesserte Mitarbeiterleistung und 45,2 % Kosteneinsparungen erzielen.

Auf der anderen Seite steht die PwC CEO-Studie (4.400 CEOs weltweit), die zeigt, dass zwei Drittel der deutschen CEOs bislang keinen positiven Effekt ihrer KI-Investitionen erkennen. Nur 11 % erzielten höhere Umsätze, lediglich 2 % konnten sowohl Umsatz steigern als auch Kosten senken. Diese Diskrepanz erklärt sich durch unterschiedliche Stichproben und Zeithorizonte – viele KI-Projekte brauchen Zeit, um Wirkung zu zeigen.

Die makroökonomischen Prognosen bleiben optimistisch: PwC schätzt, dass KI das deutsche BIP bis 2030 um 11 % (ca. 430 Mrd. €) steigern könnte. McKinsey beziffert das Produktivitätswachstum bei schneller KI-Adoption auf bis zu 3 % pro Jahr in Europa. Accenture prognostiziert eine Steigerung der Arbeitsproduktivität um 30 % bis 2035.

Für den Mittelstand konkret relevante Zahlen: Unternehmen mit klarer KI-Strategie erzielen laut der maximal.digital-Studie Produktivitätssteigerungen von 18–35 %. KI-gestützte Qualitätskontrolle reduziert Defektraten um bis zu 40 %. Ein typisches Chatbot-Projekt (50.000 € Investment) amortisiert sich durch eingesparte Servicekosten in ca. 8 Monaten. In Branchen mit intensiver KI-Nutzung hat sich das Produktivitätswachstum laut PwC von 7 % (2018–2022) auf 27 % (2018–2024) vervierfacht.

Fünf Schritte zur KI-Strategie: Was Frameworks und Experten empfehlen

Für die Entwicklung einer KI-Strategie im Mittelstand existieren mehrere erprobte Frameworks. Das am besten dokumentierte stammt von der Plattform Lernende Systeme (unterstützt von BMBF) in Zusammenarbeit mit appliedAI und folgt fünf Meilensteinen:

Schritt 1 – Status quo analysieren: Digitalen Reifegrad bestimmen, vorhandene Datenbasis bewerten, automatisierbare Prozesse identifizieren und Kompetenzen im Team erfassen. Tools wie der KI-Readiness-Check von Mittelstand-Digital oder das AI Maturity Assessment von appliedAI bieten kostenlose Einstiegsmöglichkeiten.

Schritt 2 – KI-Nutzen bewerten: Strategische Ziele klären, KPIs definieren, konkrete Anwendungsfälle priorisieren und eine erste ROI-Schätzung durchführen. Eine Impact-Effort-Matrix hilft bei der Priorisierung.

Schritt 3 – KI-Strategie entwerfen: Wettbewerbsanalyse durchführen, Make-or-Buy-Entscheidungen treffen, Ressourcen planen und Technologien auswählen. Dabei gilt: 89 % der KMU nutzen externe Lösungen statt Eigenentwicklung.

Schritt 4 – Pilotprojekte starten: Erst in Bereichen mit hohem Digitalisierungsgrad beginnen, iterativ lernen, Strategie anhand der Ergebnisse anpassen. Die Detecon-Roadmap empfiehlt Quick Wins in den ersten 0–6 Monaten.

Schritt 5 – Skalierung und Verankerung: Erfolgreiche Piloten ausrollen, Change Management betreiben, kontinuierlich optimieren. Mittelstand-Digital (BMWK) bietet mit 29 Zentren bundesweit und rund 100 KI-Trainer:innen kostenlose, anbieterneutrale Unterstützung.

Als Quick Wins für den Einstieg empfehlen Branchenverbände und Beratungen übereinstimmend: KI-Chatbots im Kundenservice, automatische Dokumentenverarbeitung und E-Mail-Kategorisierung, KI-gestützte Absatzprognosen, generative KI für Content-Erstellung im Marketing sowie Standard-Tools wie Microsoft Copilot oder ChatGPT Enterprise als niedrigschwelligen Einstieg.

Die zehn wichtigsten Erfolgsfaktoren lassen sich quellenübergreifend so zusammenfassen: Management-Commitment (KI ist Chefsache), klare strategische Ziele, Start mit 2–3 fokussierten Use Cases, Sicherstellung der Datenqualität (76 % kämpfen hier), aktive Mitarbeitereinbindung und -qualifizierung, frühzeitiger Aufbau einer KI-Governance, Pilotprojekte mit messbarem ROI, Einbindung der Fachabteilungen, Nutzung externer Netzwerke und bewusste Make-or-Buy-Entscheidungen.

EU AI Act und NIS2: Zwei Regelwerke, die sofortiges Handeln erfordern

Geschäftsführer im Mittelstand stehen vor einer doppelten regulatorischen Herausforderung. Der EU AI Act ist seit 1. August 2024 in Kraft und entfaltet stufenweise seine Wirkung. Seit dem 2. Februar 2025 gelten bereits das Verbot von KI-Systemen mit unannehmbarem Risiko (Social Scoring, manipulative KI) und die KI-Kompetenzpflicht nach Art. 4 – jedes Unternehmen muss sicherstellen, dass Mitarbeitende, die mit KI arbeiten, ausreichend geschult sind. Am 2. August 2026 treten die Pflichten für Hochrisiko-KI und die Transparenzpflichten in Kraft: Chatbots müssen als KI gekennzeichnet werden, KI-generierte Inhalte müssen transparent sein.

Der AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz mit vier Stufen. Für die meisten Mittelständler als Betreiber (nicht Entwickler) von KI-Systemen sind die Pflichten überschaubar, aber real: Nutzung gemäß Anweisungen, Eingabedaten sorgfältig auswählen, Betrieb überwachen, Protokolle aufbewahren. Wer allerdings ein KI-System wesentlich anpasst oder unter eigenem Namen vermarktet, wird zum Anbieter mit deutlich umfangreicheren Pflichten. Die Bußgelder sind empfindlich: bis zu 35 Mio. € oder 7 % des weltweiten Jahresumsatzes für verbotene Praktiken, wobei für KMU der jeweils niedrigere Betrag gilt. Zuständige Aufsichtsbehörde in Deutschland ist die Bundesnetzagentur.

Die NIS2-Richtlinie (Cybersicherheit) wurde in Deutschland am 6. Dezember 2025 ohne Übergangsfrist in Kraft gesetzt. Betroffen sind Unternehmen ab 50 Mitarbeitenden oder 10 Mio. € Jahresumsatz in 18 definierten Sektoren – darunter Energie, Transport, Gesundheit, aber auch Maschinenbau und Produktion. Rund 29.000–30.000 Unternehmen sind direkt betroffen, über Lieferketten-Anforderungen potenziell über 200.000 weitere. Der entscheidende Paradigmenwechsel: Geschäftsführer haften persönlich für die Cybersicherheit ihres Unternehmens – mit ihrem Privatvermögen. Reine Delegation an die IT-Abteilung reicht nicht mehr aus. Die Registrierung beim BSI muss bis Anfang März 2026 erfolgen, eine 24-Stunden-Meldefrist für Sicherheitsvorfälle gilt sofort.

Beide Regelwerke überlappen sich: KI-Systeme, die in kritischer Infrastruktur eingesetzt werden, können als Hochrisiko-KI eingestuft werden und unterliegen dann beiden Regulierungen. Die effizienteste Vorbereitung ist ein integriertes Managementsystem auf Basis ISO 27001, das KI-Governance und IT-Sicherheit gemeinsam abdeckt.

Fazit: Die nächsten zwölf Monate entscheiden

Die Datenlage ist eindeutig: Der Mittelstand steht am Scheideweg. Die KI-Adoption beschleunigt sich exponentiell, die Schere zwischen Vorreitern und Nachzüglern wächst, und regulatorische Anforderungen setzen einen klaren Zeitdruck. Drei zentrale Erkenntnisse stechen heraus:

Erstens ist Strategielosigkeit das eigentliche Risiko – nicht die Technologie selbst. Die 43 % ohne KI-Pläne aus dem DMB/Salesforce-Index stehen einem Markt gegenüber, in dem 91 % der Großunternehmen KI als geschäftskritisch einstufen. Wer jetzt keine Strategie entwickelt, verliert nicht morgen, aber in zwei bis drei Jahren systematisch Wettbewerbsfähigkeit.

Zweitens zeigt sich, dass der Einstieg heute einfacher und günstiger ist als je zuvor. Standard-KI-Tools wie Microsoft Copilot, ChatGPT Enterprise oder branchenspezifische SaaS-Lösungen senken die Einstiegshürde drastisch. Die 29 Mittelstand-Digital-Zentren bieten kostenlose Begleitung, und regionale Netzwerke schaffen direkten Zugang zu Forschung und Praxis.

Drittens wird regulatorische Compliance zum Wettbewerbsvorteil. Wer jetzt KI-Governance aufbaut und sich auf den EU AI Act vorbereitet, schafft gleichzeitig die strukturellen Voraussetzungen für skalierbare KI-Projekte – und wird als vertrauenswürdiger Partner in Lieferketten bevorzugt, die zunehmend NIS2-Konformität einfordern. Die Unternehmen, die 2026 ihre KI-Strategie haben, werden die sein, die 2028 ihre Branche mitgestalten.

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Quellen

• DMB / Salesforce – KI-Index Mittelstand (Februar 2025): mittelstandsbund.de | salesforce.com/de
• KPMG – „Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2025” (Juni 2025): kpmg.com/de | kpmg.com/de (Pressemitteilung)
• maximal.digital – KI-Studie 2025: KI im Mittelstand und KMU: maximal.digital
• Bitkom – Künstliche Intelligenz 2025: bitkom.org | bitkom-research.de
• ifo Institut – KI-Nutzung in deutschen Unternehmen: ihk-muenchen.de | marktundmittelstand.de
• HKA / KARL-Studie – KI-Einsatz im deutschen Mittelstand (2025): h-ka.de
• Destatis – Nutzung von KI in Unternehmen (2024): destatis.de
• Bundesnetzagentur – Kennzahlen zur Digitalisierung im Mittelstand: bundesnetzagentur.de
• Sage – Deutscher Mittelstand führt Europa bei KI-Adoption an (Juni 2025): sage.com/de-de
• IBM – „The Race for ROI” (Oktober 2025): de.newsroom.ibm.com
• OECD – Generative AI and the SME Workforce (2024): oecd.org
• PwC – CEO-Studie / KI und Arbeitsproduktivität: forum-institut.de | de.statista.com
• McKinsey – GenAI & Future of Work (Mai 2024): mckinsey.de
• IW Köln – KI als Wettbewerbsfaktor (2025): iwkoeln.de
• Plattform Lernende Systeme (BMBF) – KI-Strategie-Framework: plattform-lernende-systeme.de | Praxistipps
• Mittelstand-Digital (BMWK) – KI-Trainer und Leitfäden: mittelstand-digital.de | Schritte zur Integration
• appliedAI – AI Maturity Assessment: appliedai.de
• bidt – Themenmonitor KI im deutschen Mittelstand 2025: bidt.digital
• EU AI Act – Gesetzestext und Zeitplan: ai-act-law.eu | alexanderthamm.com | activemind.legal
• Mittelstand-Digital – Kurzstudie KI-Verordnung: mittelstand-digital.de (PDF)
• NIS2-Umsetzungsgesetz – Überblick und Haftung: haufe.de | twobirds.com | orbit.de
• DSGV – AI and SMEs (2025): dsgv.de (PDF)