BIHK-Digitalisierungsumfrage 2026: Viel KI, wenig messbare Wirkung?

Die KI ist in vielen Unternehmen angekommen. Aber kommt ihr Nutzen auch im Betrieb an? Die BIHK-Digitalisierungsumfrage 2026 liefert darauf eine interessante, nicht ganz bequeme Antwort: Viel Nutzung allein bedeutet noch keine wirtschaftliche Transformation.

Die Untersuchung wurde vom 10. bis 28. November 2025 durchgeführt, 540 Unternehmen aus Bayern nahmen teil. Trotz ihres Namens „2026“ bildet die Veröffentlichung also Antworten aus dem Jahr 2025 ab. Und: Es handelt sich um eine Selbsteinschätzung teilnehmender Unternehmen, nicht um eine repräsentative Messung der Produktivität aller bayerischen Betriebe.

Der Digitalisierungsgrad verbessert sich kaum

Die Befragten bewerten ihre Digitalisierung im Mittel mit der Schulnote 2,7, nach 2,8 im Vorjahr. 42 Prozent sehen ihr Unternehmen mindestens als gut digitalisiert; 58 Prozent erkennen Aufholbedarf. Seit 2020 liegt die Verbesserung der durchschnittlichen Selbsteinschätzung laut BIHK lediglich bei 0,2 Notenpunkten. Das ist bemerkenswert, weil sich digitale Werkzeuge im selben Zeitraum stark weiterentwickelt haben.

Der entscheidende Unterschied lautet: Software zu beschaffen ist nicht dasselbe wie einen Prozess zu verbessern. Ein zusätzliches Tool kann Dateninseln sogar vergrössern, wenn Schnittstellen, Verantwortlichkeiten und Arbeitsabläufe ungeklärt bleiben.

73 Prozent KI-Nutzung – aber nur 37 Prozent hoher Produktivitätseffekt

Laut BIHK setzen 73 Prozent der teilnehmenden Unternehmen KI ein. Unter den angegebenen Einsatzfeldern dominiert Inhaltserzeugung (76 Prozent), gefolgt von Kundenansprache (45 Prozent) und Qualitätssicherung (41 Prozent). Zugleich berichten 37 Prozent von einem hohen Einfluss auf ihre Produktivität.

Wichtig für die Interpretation: Diese Angaben messen unterschiedliche Dinge. Eine Nutzungshäufigkeit ist nicht automatisch mit dem Produktivitätsurteil vergleichbar, und die genannten KI-Anwendungen haben teils eigene Bezugsgruppen. Aus 73 minus 37 lässt sich deshalb keine sauber gemessene „Produktivitätslücke“ ableiten. Die Diskrepanz legt aber eine gute Managementfrage nahe: Welche konkreten Prozesse werden durch KI nachweisbar schneller, günstiger oder zuverlässiger?

Wer KI primär zum Formulieren einzelner E-Mails einsetzt, wird andere Effekte messen als ein Unternehmen, das die Übernahme von Messdaten, die Qualitätsprüfung und die Erstellung standardisierter Prüfberichte in einem durchgängigen Workflow verbindet.

Was Unternehmen tatsächlich bremst

Nicht primär die fehlende Auswahl an KI-Modellen: Die häufigsten genannten Hürden sind Komplexität (62 Prozent), Zeitmangel (61 Prozent) und Kosten (37 Prozent). Bei der Datennutzung nennen jeweils 55 Prozent rechtliche Unsicherheiten sowie technische Hemmnisse; 34 Prozent verweisen auf unzureichende Datenqualität.

Das ist ein wichtiger Hinweis für Investitionsentscheidungen. Ein Betrieb, der mit zehn voneinander getrennten Excel-Dateien arbeitet, braucht möglicherweise zuerst eine gemeinsame Datenbasis mit klaren Zugriffsrechten und nachvollziehbaren Änderungen. Erst dann kann eine KI zuverlässig unterstützen. Die Reihenfolge Prozess → Daten → Integration → Automatisierung → KI ist nicht in jedem Projekt zwingend, aber ein vernünftiger Ausgangspunkt.

Die Risiken nicht ausblenden

Fast jedes fünfte befragte Unternehmen war 2025 von einem erheblichen Cybervorfall betroffen. 89 Prozent berichten von Backups und ebenso viele von Updates; nur 16 Prozent nennen Notfallübungen und 34 Prozent Penetrationstests. Wer neue Schnittstellen und KI-Agenten einführt, sollte daher Berechtigungen, Protokollierung und Wiederanlaufpläne von Anfang an mitdenken.

Auch digitale Abhängigkeit spielt eine Rolle: Laut Umfrage sehen sich 60 Prozent bei KI-Technologien als abhängig. 49 Prozent wünschen Unterstützung für offene Schnittstellen und Standards, 43 Prozent für Open Source. Daraus folgt nicht, dass sämtliche Systeme selbst entwickelt werden müssen. Aber Datenexport, dokumentierte Schnittstellen und eine Exit-Strategie gehören in jede Beschaffung.

Drei pragmatische Schritte für KMU

Erstens: Einen Geschäftsprozess auswählen, nicht ein KI-Produkt. Geeignet sind häufig wiederkehrende Vorgänge mit klaren Ergebnissen: Auftragsbearbeitung, Zeiterfassung, Dokumentenprüfung oder Erstellung von Prüfberichten. Beschreiben Sie den Ist-Ablauf mit Eingaben, Fehlerquellen, Medienbrüchen und Verantwortlichen.

Zweitens: Die Wirkung vorher messbar machen. Wie viele Minuten benötigt ein Vorgang heute? Wie oft gibt es Rückfragen, Nacharbeit oder Fehler? Rechnen Sie mit Vollkosten statt nur mit eingesparten Klicks. Ein kleiner Pilot mit echten Fällen kann zeigen, wo Automatisierung trägt und wo Fachentscheidungen beim Menschen bleiben müssen.

Drittens: Den Ablauf technisch belastbar gestalten. Prüfen Sie Datenqualität, Rollenrechte, Schnittstellen und Testfälle. Entwickeln Sie bei Bedarf zunächst einen Prototypen. Investieren Sie erst nach einer überprüfbaren Auswertung in den breiten Rollout.

Was ich aus den Ergebnissen ableite

Die Umfrage zeigt keinen Mangel an Digitalisierungsabsicht: Kostenersparnis (66 Prozent) und Qualitätsverbesserung (65 Prozent) sind die stärksten Motive. Sie zeigt vielmehr, wie schwierig die Übersetzung von Technik in verlässliche Betriebsprozesse bleibt.

Gerade für kleinere Unternehmen liegt eine Chance darin, bestehende Anwendungen und Excel-Lösungen gezielt zu modernisieren, statt sofort die gesamte IT-Landschaft auszutauschen. KI kann die Entwicklung und Analyse solcher Lösungen erleichtern. Ob dadurch ein geschäftlicher Vorteil entsteht, muss jedoch am fertigen Prozess überprüft werden.

Mein Fazit: Mehr KI ist kein ausreichendes Ziel. Weniger Bearbeitungszeit, weniger Fehler und besser verfügbare Informationen sind Ziele, an denen sich Digitalisierung messen lassen sollte.

Quellen und Einordnung

• BIHK: Digitalisierungsumfrage 2026, zentrale Ergebnisse und Methodik
• DORA 2025: State of AI-assisted Software Development – ergänzende Evidenz zur Einführung von KI in Entwicklungsorganisationen
• NIST: AI Risk Management Framework – Generative AI Profile – Risiko- und Governance-Perspektive

Stand: 12. Oktober 2026. Eigene fachliche Einordnung; Prozentwerte stammen aus der genannten BIHK-Befragung und sind keine Aussagen über alle Unternehmen.