Mehrere zeitgleich vorgelegte Studien renommierter Analysehäuser werfen ein ernüchterndes Licht auf den wirtschaftlichen Ertrag betrieblicher KI-Projekte. Wie das Marktforschungsunternehmen Gartner anlässlich seines HR-Symposiums in Orlando bekannt gab, erwarten 77 Prozent der befragten Vorstandsmitglieder durch den Einsatz von KI greifbare Produktivitätssteigerungen und sinkende Kosten. In der Praxis gelingt dieser Durchbruch bisher jedoch kaum: Lediglich drei Prozent der untersuchten Organisationen übertreffen ihre Kostensenkungsziele allein durch Produktivitätsgewinne, während 97 Prozent diesen rein rechnerischen Spareffekt klar verfehlen.
Trotz dieser ernüchternden Bilanz dreht sich die Ausgabenspirale in den Unternehmen ungebremst weiter. Laut den Daten von Gartner haben bereits 38 Prozent der befragten Betriebe ihr ursprünglich veranschlagtes KI-Budget überschritten. Dennoch planen 85 Prozent der befragten Entscheider, ihre finanziellen Mittel für entsprechende Vorhaben im Jahr 2027 nochmals aufzustocken. Die Ausgaben steigen damit weiter an, obwohl es an grundlegender strategischer Orientierung mangelt: 78 Prozent der befragten Personalvorstände konstatieren, dass auf C-Level-Ebene kein einheitlicher Konsens darüber herrscht, an welchen Stellen KI überhaupt einen substanziellen Mehrwert stiftet.
Die unklare Ertragslage spiegelt sich auch in den Finanzabteilungen deutscher Großunternehmen wider. Der am 29. Oktober 2026 veröffentlichte CFO-Survey von Deloitte Deutschland, für den 126 Finanzchefs befragt wurden, offenbart erhebliche Defizite beim Kostenüberblick. Demnach können lediglich 42 Prozent der befragten Finanzvorstände die konkreten Ausgaben ihrer Organisation für laufende KI-Initiativen exakt beziffern. Noch skeptischer fällt die Einschätzung zum Anlageerfolg aus: Nur 26 Prozent der befragten Finanzverantwortlichen erkennen bei isolierten KI-Anwendungen in der Finanzfunktion einen nachhaltigen Return on Investment.
Ähnlich zäh gestaltet sich die Einführung fortgeschrittener, autonomer Software-Assistenten im deutschsprachigen Raum. Eine gemeinsame Untersuchung von Lünendonk und Sopra Steria unter 180 IT- und Fachbereichsleitern zeigt, dass 96 Prozent der Entscheider von sogenannter Agentic AI spürbare Effizienzgewinne und sinkende Betriebskosten erwarten. Die Wirklichkeit bleibt jedoch weit hinter diesen Hoffnungen zurück: 58 Prozent der Unternehmen verharren in Pilotphasen oder Testläufen, während 18 Prozent noch evaluieren. Eine unternehmensweite Ende-zu-Ende-Integration über mehrere Kernprozesse hinweg kann bislang lediglich ein einziges Prozent der befragten Betriebe vorweisen.
Das größte Problem im Betriebsalltag bleibt der Übergang von experimentellen Projekten in skalierbare Geschäftsprozesse. Zwei Drittel der von Lünendonk befragten Firmen räumen ein, dass weniger als ein Viertel ihrer angestoßenen KI-Piloten jemals die Schwelle zum produktiven Regelbetrieb überschreitet. Deloitte identifiziert insbesondere die Einbindung in historisch gewachsene ERP-Systeme und prozessuale Gesamtabläufe als zentrale Hürde. Statt reibungsloser Wertschöpfung entstehen oft isolierte Insellösungen, die weder miteinander kommunizieren noch die erhofften Kostenvorteile realisieren.
Die Folgen fehlerhafter Planungen könnten sich nach Einschätzung von Gartner zudem drastisch auf das Personalmanagement auswirken. Das Marktforschungsinstitut prognostiziert, dass 30 Prozent der Beschäftigten, die im Zuge voreiliger KI-Effizienzprogramme entlassen werden, später wieder neu eingestellt werden müssen. Der Grund liegt in mangelhaften Prozessmodellen und einer gravierenden Unterschätzung des realen Arbeitsaufwands. Unternehmen riskieren damit teure Fehlentscheidungen, wenn KI als reines Instrument zur Stellenreduktion betrachtet wird, ohne die zugrunde liegenden Arbeitsabläufe stabil automatisiert zu haben.