Während die globale Debatte über generative Modelle und Automatisierung weiter an Fahrt gewinnt, klafft zwischen US-Konzernen und der mitteleuropäischen Industrie eine erhebliche Investitionslücke. Einer Erhebung der Managementberatung Horváth vom 7. September 2026 zufolge stecken Industrieunternehmen in den Vereinigten Staaten im Schnitt 2,9 Prozent ihres Umsatzes in Künstliche Intelligenz. Deutsche Betriebe hingegen wenden durchschnittlich lediglich 0,6 Prozent ihrer Umsätze für dieselben Technologien auf. US-amerikanische Wettbewerber investieren damit fast das Fünffache in den Ausbau ihrer digitalen Fähigkeiten.
An der generellen Investitionsbereitschaft hierzulande liegt dieser Rückstand auf den ersten Blick nicht. Laut den Daten von Horváth beabsichtigen rund 90 Prozent der befragten deutschen Unternehmen, ihre Ausgaben für Big Data und KI in den kommenden Planungszyklen anzuheben. Das Kernproblem verortet die Studie nicht primär in mangelnden Finanzmitteln oder explodierenden Hardwarepreisen, sondern in tief sitzenden strukturellen Defiziten. Vor allem eine unzureichende Datenbasis bremst die deutschen Vorhaben nachhaltig aus.
Viele Industrieunternehmen kämpfen mit heterogenen Datensilos und historisch gewachsenen Alt-ERP-Systemen, die eine standardisierte Weiterverarbeitung von Betriebsinformationen verhindern. Ergänzt wird dieses informationstechnische Fundamentdefizit durch einen akuten Mangel an internen Fachkräften, die komplexe Systeme skalieren könnten. Ohne belastbare Schnittstellen und saubere Datenarchitekturen lassen sich moderne Algorithmen nur schwer über vereinzelte Testumgebungen hinaus betreiben.
Die praktischen Folgen dieser Hemmnisse bestätigt eine weitere Erhebung des Anbieters IFS, die am 10. September 2026 auf der Konferenz IFS Connect DACH in München vorgestellt wurde. Im Rahmen der Befragung von 91 Führungskräften aus Industrie und Mittelstand in Deutschland, Österreich und der Schweiz gaben 43 Prozent an, dass sie sich weiterhin in isolierten Pilotphasen befinden. Weitere 27 Prozent setzen KI-Systeme bislang nur punktuell in einzelnen Abteilungen produktiv ein. Lediglich vier Prozent der befragten DACH-Unternehmen haben einen ganzheitlichen, unternehmensweiten Rollout verwirklicht.
Die größten messbaren Effizienzgewinne verzeichnen die Vorreiter der Erhebung zufolge derzeit in den Bereichen Lieferkette und Logistik. Dennoch gestaltet sich der Weg dorthin für die Mehrheit beschwerlich: 55 Prozent der Befragten identifizieren eine mangelhafte Datenqualität und fehlende Schnittstellen als zentrale Hürde für eine breitere Einführung. Für 38 Prozent der Führungskräfte blockiert die aufwendige Integration in Legacy-Systeme den Fortschritt, während 37 Prozent den noch fehlenden Nachweis eines klaren Return on Investment als Haupthindernis anführen.
Zusammengenommen zeichnen die beiden Analysen ein nüchternes Bild der industriellen Transformation im deutschsprachigen Raum. Obwohl die Führungsetagen das strategische Potenzial von KI anerkennen und Budgets bereitstellen, scheitert die Umsetzung am operativen Fundament. Der Mittelstand droht im internationalen Vergleich den Anschluss zu verlieren, wenn es nicht gelingt, Altlasten in der IT-Infrastruktur rasch aufzulösen und belastbare Datenflüsse zu etablieren.