41 oder 57 Prozent: zwei Bitkom-Zahlen zum KI-Einsatz in einem Jahr

In einem Authority Report nehmen wir eine öffentliche Aussage von jemandem mit operativer Verantwortung im Wortlaut und prüfen, was davon für eine mittelständische Firma brauchbar ist.

Am 14. September 2026 stellte der Bitkom in Berlin seine KI-Befragung vor. 57 Prozent der Unternehmen in Deutschland setzen demnach Künstliche Intelligenz ein, erstmals also die Mehrheit. Sechs Monate vorher hatte derselbe Verband 41 Prozent gemeldet. Beide Zahlen sind richtig, und der Abstand zwischen ihnen ist der Teil, der beim Zitieren verloren geht.

Wintergersts Aussage im Wortlaut

Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst hat den Rekordwert in demselben Absatz relativiert, in dem er ihn nannte.

Künstliche Intelligenz ist keine Sache einzelner Vorreiter, sie ist in der Breite der Wirtschaft angekommen. Und das in einem Tempo, das wir bei keiner Technologie zuvor gesehen haben. Für die meisten ist damit aber nur der Einstieg geschafft, die eigentliche Arbeit beginnt jetzt.

Die Aussage steht in der Presseinformation zur Bitkom-Pressekonferenz vom 14. September 2026. Grundlage ist eine telefonische Befragung von 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten, durchgeführt von Bitkom Research in den Kalenderwochen 28 bis 33 des Jahres 2026, laut Verband repräsentativ für die Gesamtwirtschaft.

Zwei Zahlen vom selben Verband

41 und 57 Prozent stammen aus zwei verschiedenen Bitkom-Reihen und ergeben nebeneinander keinen Verlauf.

Die 41 Prozent kommen aus „Digitalisierung der Wirtschaft 2026”, veröffentlicht am 11. März 2026. Befragt wurden 604 Unternehmen ab 20 Beschäftigten, telefonisch, in den Kalenderwochen 2 bis 6 2026. Der Vorjahreswert derselben Reihe liegt bei 17 Prozent, erhoben in den Kalenderwochen 2 bis 7 2025 bei 603 Unternehmen derselben Grundgesamtheit. Zielpersonen sind laut Methodikteil der Studienpräsentation Geschäftsführung und Vorstand, die statistische Fehlertoleranz beträgt plus/minus 4 Prozent in der Gesamtstichprobe.

Die 57 Prozent kommen aus der KI-Reihe, die jeweils im September erscheint. Befragt wurden 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten, telefonisch, in den Kalenderwochen 28 bis 33 2026. Vorjahreswert derselben Reihe: 36 Prozent, erhoben in den Kalenderwochen 27 bis 32 2025, davor 20 Prozent.

Gleiche Grundgesamtheit, gleiche Methode, gleiche Fehlerspanne, aber ein anderer Fragebogen und eine andere Zielperson: dort Geschäftsführung und Vorstand, hier die für KI oder digitale Technologien verantwortliche Person. Dazu liegen die Erhebungsfenster der beiden Reihen jeweils ein halbes Jahr auseinander. Damit ist „41 auf 57 Prozent in sechs Monaten” kein Zuwachs, und „17 auf 36 Prozent” auch nicht. In beiden Differenzen steckt zweierlei gleichzeitig, das andere Instrument und das andere Halbjahr, und von außen lassen sich die beiden nicht trennen. Der Bitkom selbst vergleicht in beiden Meldungen ausschließlich innerhalb der eigenen Reihe.

17 auf 41 Prozent in der Reihe „Digitalisierung der Wirtschaft”, 36 auf 57 Prozent in der KI-Reihe. Zwei Jahresvergleiche, zwei Niveaus, keine gemeinsame Kurve.

Bitkom, „Fast jedes Unternehmen beschäftigt sich mit KI”, 11. März 2026; Bitkom, „Erstmals nutzt die Mehrheit der Unternehmen KI”, 14. September 2026

Drei Leseregeln

Belastbar ist die Richtung, nicht das Niveau, und die Richtung ist in beiden Reihen dieselbe.

Für die Praxis folgen daraus drei Gewohnheiten. Erstens: die Reihe mitnennen, nicht nur die Zahl. „41 Prozent laut Bitkom” ist keine Quellenangabe, wenn derselbe Verband im selben Jahr 57 Prozent veröffentlicht hat. Zweitens: bei Umfragen zählt das Befragungsfenster, nicht das Datum der Pressemeldung. Wer im Oktober die 41 Prozent zitiert, zitiert Januar und Anfang Februar.

Drittens: kleine Abstände sind kein Befund. Beide Reihen geben für ihre Ausgabe 2026 plus/minus 4 Prozent in der Gesamtstichprobe an. Bei plus/minus 4 Punkten pro Wert überlappen sich zwei Angaben, die vier Punkte auseinanderliegen, vollständig. So ein Abstand sagt über die Wirklichkeit nichts, was einen Satz wert wäre.

Die Zahl unter der Quote

Die härteste Angabe der September-Befragung ist keine Quote, sondern eine Selbsteinschätzung: kein einziges Unternehmen mit KI im Einsatz gibt an, das Potenzial vollständig zu nutzen.

3 Prozent sagen, sie nutzten es eher stark. 28 Prozent nutzen es nach eigener Einschätzung eher wenig, 59 Prozent überhaupt nicht, 10 Prozent machen keine Angabe. Der Bitkom hält ausdrücklich fest, dass dieser Anteil über alle Unternehmensgrößen hinweg fast identisch ist, vom Betrieb mit 20 Beschäftigten bis zum Konzern. Die März-Reihe zeigt unabhängig davon: von den Unternehmen, die KI schon verwenden, sehen sich 62 Prozent eher als Nachzügler und nur 30 Prozent eher als Vorreiter.

Wintergerst zieht daraus eine Folgerung, die für einen Mittelständler mehr wert ist als jede Adoptionsquote:

Die positive Nachricht ist: Bei KI muss sich niemand abgeschlagen fühlen. Die entscheidenden Schritte stehen bei fast allen noch aus.

Eine Selbsteinschätzung ist keine Messung. „Potenzial überhaupt nicht ausgeschöpft” heißt, dass die befragte, für KI zuständige Person es so einschätzt, und Selbstkritik ist in Umfragen billig. Der Wert liegt hier in der Gleichverteilung: dieselbe Antwort quer über alle Größenklassen deutet darauf hin, dass der Engpass nicht Budget oder Personalstärke ist.

Die großen Kostenblöcke

Bei den Unternehmen, die KI einsetzen, liegen die großen Kostenpositionen in Infrastruktur, Datenaufbereitung und Integration, nicht in Lizenzen.

51 Prozent nennen Infrastruktur wie Cloud und Rechenleistung als großen Kostenpunkt, 50 Prozent die Aufbereitung von Daten, 41 Prozent die Integration in bestehende Systeme. Abos und Lizenzen für KI-Software sind es nur für 21 Prozent, gleichauf mit externer Beratung. Der Tokenverbrauch ist nur für 8 Prozent ein großer Kostenpunkt, für 11 Prozent ein kleiner. Aus der März-Reihe, unabhängig davon: ein Drittel (33 Prozent) der Anwender hat festgestellt, dass KI zu deutlich höheren Kosten geführt hat als zuvor erwartet.

Wintergerst benennt in der September-Meldung, wo der Aufwand liegt:

Bei KI geht es nicht in erster Linie um das eingesetzte Modell. Daten aufbereiten, Systeme verbinden und Rechenkapazität bereitstellen erfordert den höchsten Aufwand. Wer nur eine Lizenz kauft, hat KI eingekauft, aber noch nichts verändert.

Das ist dieselbe Verteilung, die wir in Was ein KI-Use-Case im Mittelstand wirklich kostet durchgerechnet haben, und der Grund, warum Datenqualität vor KI kein Vorprojekt ist, sondern die Hälfte der Rechnung. Auch die Frage, ob es RAG, Fine-Tuning oder ein guter Prompt sein soll, entscheidet weniger als die Frage, welche Daten der Assistent überhaupt erreicht.

KI-Agenten in derselben Befragung

Unter den Unternehmen, die KI nutzen oder ihren Einsatz planen oder diskutieren, setzen 11 Prozent schon KI-Agenten ein, 29 Prozent planen es, 31 Prozent diskutieren darüber. Für 24 Prozent von ihnen ist das Thema derzeit keines. Wintergerst ordnet das selbst ein:

KI-Agenten stehen heute etwa dort, wo Künstliche Intelligenz insgesamt vor drei Jahren stand. Sie werden sich aber ähnlich schnell verbreiten.

Und weiter in derselben Meldung:

Unternehmen sollten sich darauf vorbereiten. Ein Agent, der eigenständig handelt, braucht verlässliche Daten, verbundene Systeme und Regeln, was er darf und was er zu lassen hat.

Zwei der drei Voraussetzungen in diesem Satz, verlässliche Daten und verbundene Systeme, sind genau die Posten, die in derselben Befragung bei den Kosten ganz oben stehen. Das ist kein Zufall: ein Agent verzeiht keine schlechten Daten und keine unverbundenen Systeme, weil zwischen Ergebnis und Empfänger niemand mehr sitzt.

Drei Konsequenzen

Nennt die Reihe, nicht nur die Zahl. Wer im Vorstand oder im Angebot mit einer Adoptionsquote arbeitet, schreibt Studie, Stichprobe und Befragungszeitraum dazu. Sonst diskutieren zwei Leute über zwei verschiedene Umfragen und halten es für einen Meinungsunterschied.

Rechnet die Posten, die in der Befragung oben stehen. Infrastruktur, Datenaufbereitung, Integration. Wenn ein Angebot nur Lizenzkosten und einen Tagessatz enthält, fehlen die drei Positionen, die 41 bis 51 Prozent der Anwender als großen Kostenpunkt nennen.

Messt Ausschöpfung, nicht Einführung. Die Selbsteinschätzung oben trennt die Anwender, bei denen etwas eingeschaltet ist, von denen, bei denen etwas läuft. Die Frage „läuft ein Vorgang ohne uns durch” trennt diese Gruppe von der anderen, und sie ist auch der Grund, warum ein KI-Pilot nicht in Produktion kommt.

Der Lesart-Fehler

Die Adoptionsquote wird auf zwei Weisen falsch gelesen: als Rangliste, auf der man vorne oder hinten liegt, und als Reifegrad. Sie ist aber nur ein Schalter, ja oder nein auf die Frage, ob im Haus KI im Einsatz ist.

Beide Lesarten scheitern daran. Die 57 Prozent belegen nicht, dass die deutsche Wirtschaft aufgeholt hat, und die 41 Prozent belegen nicht, dass sie hinterherhinkt. Was sie belegen, ist die Zahl der Firmen, bei denen etwas eingeschaltet ist. Was daneben steht, ist die Angabe, dass nach eigener Einschätzung 3 Prozent von ihnen das Potenzial eher stark ausschöpfen und keines vollständig. Zwischen diesen beiden Aussagen liegt die Arbeit, die Wintergerst meint. Sie fängt mit einem konkreten Vorgang an, der heute Menschen Zeit kostet.

Häufige Fragen