Deloitte ist eine der größten Beratungsgesellschaften weltweit und berät Regierungen, globale Konzerne und Branchenführer zu Strategie, Technologie und Transformation. Aufgrund dieser Rolle spiegeln die Studien oft frühe Signale wider, wohin sich Branchen entwickeln. Wenn Deloitte Erkenntnisse zu künstlicher Intelligenz, Operating Models oder Governance veröffentlicht, deutet das meist auf Veränderungen hin, mit denen viele Organisationen bald konfrontiert sein werden.

The State of AI in the Enterprise 2026-Report markiert einen wichtigen Moment in der KI-Adoption. Organisationen weltweit erweitern den Zugang zu KI-Tools und experimentieren mit neuen Fähigkeiten. Gleichzeitig fällt es vielen Unternehmen weiterhin schwer, Experimente in messbare Geschäftsergebnisse zu überführen.

KI-Zugang wächst in der gesamten Belegschaft

Einer der klarsten Trends ist die rasche Ausweitung des KI-Zugangs.

Innerhalb eines Jahres stieg der Anteil der Mitarbeitenden mit Zugang zu offiziell freigegebenen KI-Tools von unter 40 Prozent auf rund 60 Prozent. Einige führende Organisationen stellen KI inzwischen mehr als 80 Prozent ihrer Belegschaft zur Verfügung.

Zugang allein garantiert jedoch keinen Mehrwert. Unter Mitarbeitenden, die bereits KI-Tools verfügbar haben, nutzen weniger als 60 Prozent diese tatsächlich regelmäßig im Arbeitsalltag. Das zeigt, dass viele Unternehmen noch in einer frühen Adoptionsphase sind: Tools existieren, aber Workflows wurden noch nicht so umgestaltet, dass sie effektiv genutzt werden.

Die größte Hürde ist das Skalieren von KI über Pilotprojekte hinaus

Viele Organisationen experimentieren mit KI, aber die Skalierung im gesamten Unternehmen bleibt schwierig.

Bisher haben nur etwa 25 Prozent der Unternehmen mindestens 40 Prozent ihrer KI-Experimente in Produktion gebracht. Allerdings erwarten mehr als die Hälfte, dieses Niveau in naher Zukunft zu erreichen.

Die Lücke entsteht, weil Pilotprojekte und Produktivbetrieb sehr unterschiedliche Anforderungen haben. Ein Pilot kann mit einem kleinen Team und begrenzten Daten laufen. Produktionssysteme erfordern:

• Integration in bestehende Systeme

• Sicherheits- und Compliance-Prüfungen

• Monitoring und Wartung

• zuverlässige Datenpipelines

Aufgrund dieser Komplexität bleiben viele KI-Projekte zwischen Experiment und vollständiger operativer Einführung stecken.

Agentische KI ist die nächste große Welle

Ein wachsender Trend, den der Report hervorhebt, ist der Aufstieg agentischer KI-Systeme. Diese Systeme können Aufgaben planen, mit Tools interagieren und mehrstufige Workflows ausführen. Ihre Einführung erfordert stärkere Datenfundamente, bessere Systemintegration und klare Governance.

Governance hinkt der Adoption hinterher

Die KI-Adoption beschleunigt sich, aber die Governance hält nicht Schritt.

Während viele Organisationen erwarten, in den kommenden Jahren autonome KI-Systeme einzuführen, berichten nur rund 21 Prozent von ausgereiften Governance-Frameworks für diese Systeme.

Da autonome KI direkt in Geschäftsprozessen handeln kann, brauchen Unternehmen klare Regeln für Entscheidungsautonomie, menschliche Aufsicht und die Überwachung von KI-Aktionen. Ohne diese Kontrollen wird es schwierig, KI sicher zu skalieren.

Physische KI nimmt zu

Ein weiterer Trend ist das Wachstum physischer KI, die künstliche Intelligenz mit Robotik, Sensorik und Maschinen verbindet.

Heute nutzen etwa 58 Prozent der Organisationen physische KI bereits in irgendeiner Form, und die Verbreitung soll in den nächsten zwei Jahren auf rund 80 Prozent steigen.

Beispiele sind Robotik in der Fertigung, autonome Logistiksysteme und intelligentes Monitoring von Infrastruktur.

Strategie ist weiter als die Umsetzung

Viele Unternehmen glauben, strategisch bereit für KI zu sein, doch die operative Bereitschaft hinkt oft hinterher. Dateninfrastruktur, Talente und Technologiearchitektur benötigen weiterhin deutliche Verbesserungen.

Damit ist die zentrale Herausforderung nicht mehr, eine KI-Strategie zu definieren, sondern sie wirksam umzusetzen.

Unternehmen transformieren sich mit unterschiedlicher Geschwindigkeit

Organisationen setzen KI auf sehr unterschiedlichen Reifegraden ein.

Rund 34 Prozent der Unternehmen nutzen KI, um ihr Geschäft grundlegend zu transformieren, während etwa 30 Prozent zentrale Prozesse rund um KI neu gestalten. Gleichzeitig nutzen rund 37 Prozent der Organisationen KI weiterhin nur in begrenztem Umfang ohne größere operative Veränderungen.

Diese Lücke führt zu einer wachsenden Wettbewerbsdifferenz zwischen Unternehmen, die Workflows rund um KI neu designen, und solchen, die KI-Tools lediglich auf bestehende Prozesse aufsetzen.

Fazit

Die KI-Adoption beschleunigt sich, aber die größte Herausforderung besteht darin, Experimente in echte operative Veränderungen zu übersetzen.

Erfolgreiche Organisationen fokussieren sich darauf, KI in Produktion zu skalieren, Workflows neu zu gestalten, Governance zu stärken und die Infrastruktur aufzubauen, die KI im großen Maßstab unterstützt.