Bericht zur KI-Adaption und zum KI-Reifegrad in der DACH-Region: Erkenntnisse aus der OMR Festival 2025 Umfrage

1. KI-Reifegradsegmente

Unsere OMR-Umfrage identifizierte fünf KI-Reifegradstufen bei Unternehmen in der DACH-Region, die deren Stand der Einführung widerspiegeln:

• Neugierig, aber vorsichtig: Sich der KI bewusst, aber noch keine Implementierung.
• Experimentieren mit Tools: Testen von KI in Pilotprojekten.
• Automatisierungsbestrebungen: Einsatz von KI zur Automatisierung spezifischer Prozesse.
• Skalierung & Optimierung: Integration von KI über operative Bereiche hinweg.
• Fortgeschritten & Agenten-gesteuert: Nutzung fortschrittlicher KI, einschließlich autonomer Agenten.

Hier ist eine Aufschlüsselung basierend auf unserer Umfrage, mit Vergleichen zu anderen Studien:

Reifegrad	Typisches Unternehmensprofil	Aktuelle Aktivitäten	Bedarf	Wesentliche Herausforderungen
Neugierig, aber vorsichtig (35 % der Befragten)	KMU im Einzelhandel, Dienstleistungen; CEO oder Abteilungsleiter	Recherche zu KI, keine aktive Nutzung	Schulung, Definition von Anwendungsfällen	Mangelndes Fachwissen, Kostenbedenken
Experimentieren mit Tools (30 %)	Mittelständische Unternehmen im Marketing, Technologie; IT- oder Innovationsleiter	Pilotierung von Tools wie Chatbots	Tool-Auswahl, Integration	Datenqualität, Altsysteme
Automatisierungsbestrebungen (20 %)	Große Unternehmen in Logistik, Fertigung; Betriebsleiter	Automatisierung von Lieferketten, Wartung	Workflow-Automatisierung, Datenstrategie	Datenzugriff, Widerstand gegen Veränderungen
Skalierung & Optimierung (10 %)	Großunternehmen im Finanzwesen, Automobilindustrie; CIO	Durchführung mehrerer KI-Projekte	Governance, fortschrittliche Analytik	Koordination, Compliance
Fortgeschritten & Agenten-gesteuert (5 %)	Tech-Startups; CTO	Nutzung von KI-Agenten für Innovationen	Forschung, proprietäre Technologie	Komplexität, Regulatorik

Vergleich mit Quellen:

Unsere Umfrage deckt sich mit Bitkom (2024), wonach 20 % der deutschen Unternehmen KI einsetzen und 37 % den Einsatz planen, was eine ähnlich vorsichtige Mehrheit widerspiegelt (Bitkom, 2024).

Unsere Stichprobe zeigt jedoch einen höheren Anteil an Frühanwendern (65 % in den Phasen „Neugierig“ oder „Experimentierend“) als der Swiss AI Report (2022), der 80 % auf rudimentärem Niveau verortete (Mindfire & W.I.R.E., 2022).

Der geringe Prozentsatz fortgeschrittener Unternehmen (5 %) entspricht der Erkenntnis von McKinsey, dass nur 1 % der globalen Unternehmen einen hohen KI-Reifegrad aufweisen (McKinsey, 2025).

2. Gängige Anwendungsfälle in der DACH-Region

Unsere Umfrage zeigte die wichtigsten KI-Anwendungsfälle bei Unternehmen in der DACH-Region, insbesondere bei mittelständischen Firmen. Diese Anwendungen finden auch bei den identifizierten Nachfrageprofilen Anklang:

• Kundenservice (40 % der Befragten): Chatbots für Anfragen, z. B. ein Hamburger Einzelhändler, der den Support automatisiert; dies kann auch Vertriebsteams helfen, indem Leads vorqualifiziert und das anfängliche Kontaktvolumen bewältigt wird.
• Marketing (35 %): Personalisierte Kampagnen und Content-Erstellung, wie bei einem Berliner E-Commerce-Unternehmen, das KI für Werbung einsetzt. Dies adressiert direkt den Bedarf, qualitativ hochwertigen Content für verschiedene Social-Media-Plattformen zu skalieren und die SEO zu verbessern.
• Betrieb (20 %): Optimierung der Lieferkette, z. B. ein Münchner Logistikunternehmen, das Routen optimiert. Obwohl die Umfrage primär die Logistik hervorhob, kann KI im operativen Bereich auch entscheidend für die Entwicklung interner Wissensdatenbanken und die Automatisierung der Prozessdokumentation sein, um Bedenken hinsichtlich des Wissenserhalts auszuräumen.
• Personalwesen (15 %): Automatisierung der Personalbeschaffung, wie z. B. ein Stuttgarter Hersteller, der Kandidaten prüft, was den Bedürfnissen des Personalchefs entspricht.
• Finanzen (10 %): Betrugserkennung, wie bei einer Zürcher Bank, die KI zur Risikoanalyse einsetzt.

Vergleich mit Quellen:

Diese Anwendungsfälle stimmen mit Visual Capitalist (2025) überein, wo Kundensupport und Content-Erstellung als Top-KI-Anwendungen eingestuft werden (Visual Capitalist, 2025).

AIMultiple (2025) listet ebenfalls prädiktive Analytik und Kundenservice als gängig auf, was unseren Ergebnissen entspricht (AIMultiple, 2025).

Unsere Umfrage zeigt eine etwas höhere Adaption im Marketing (35 %) als die breiteren deutschen Daten von Bitkom, möglicherweise aufgrund des marketingorientierten Publikums der OMR (Bitkom, 2024).

3. Hindernisse bei der Einführung

Die OMR-Umfrage identifizierte wesentliche Hindernisse für die KI-Einführung:

• Mangelndes Fachwissen (45 %): Vielen fehlt internes KI-Know-how.
• Integrationsherausforderungen (30 %): Altsysteme behindern die KI-Implementierung.
• Compliance-/Datenschutzbedenken (25 %): DSGVO und Datenschutz sind wichtige Themen.
• Angst vor Disruption (20 %): Widerstand gegen die Veränderung von Arbeitsabläufen.

Vergleich mit Quellen:

Die Wissenslücke (45 %) deckt sich mit den 33,7 % des Swiss AI Reports, die Datenprobleme anführen (Mindfire & W.I.R.E., 2022), und mit Forbes' Hinweis auf Fachkräftemangel (Marr, 2024).

Compliance-Bedenken (25 %) sind etwas geringer als die 43,8 % im Swiss AI Report, die sich Sorgen über fehlerhafte KI-Ergebnisse machen (Mindfire & W.I.R.E., 2022), möglicherweise aufgrund der technikaffinen Natur unserer Stichprobe.

Integrationsherausforderungen (30 %) stimmen mit der Feststellung von Bruegel überein, dass 71 % der europäischen Unternehmen mit Einführungshürden konfrontiert sind (Bruegel, 2021).

4. Wo externe Experten helfen können

KI-Agenturen wie keinsaas können diese Herausforderungen angehen:

• Neugierig, aber vorsichtig: Durchführung von Workshops und Definition von Anwendungsfällen, um Vertrauen aufzubauen.
• Experimentieren mit Tools: Unterstützung bei der Tool-Auswahl und Pilotintegration.
• Automatisierungsbestrebungen: Entwicklung von Automatisierungslösungen und Datenstrategien.
• Skalierung & Optimierung: Bereitstellung von Governance-Frameworks und Analyseexpertise.
• Fortgeschritten & Agenten-gesteuert: Zusammenarbeit an innovativen KI-Lösungen.

Vergleich mit Quellen:

Dies steht im Einklang mit McKinseys Betonung externer Expertise für weniger reife Unternehmen (McKinsey, 2025) und Forbes' Lösungen zur Überwindung von Einführungshürden (Marr, 2024).

5. Ideale Nachfrageprofile

Basierend auf unseren Umfrageergebnissen und gängigen Geschäftsanforderungen sind diese Nachfrageprofile ideal für externe KI-Unterstützung:

• Vertriebsleiter/in: Du hast nicht genügend Ressourcen, um das erforderliche Volumen an Lead-Recherche und -Ansprache zu bewältigen, während du gleichzeitig Personalisierung und Qualität in deinem SDR-Team aufrechterhalten möchtest. KI kann dich dabei unterstützen, Recherchen zu automatisieren, Leads zu qualifizieren und die Erstansprache personalisiert zu skalieren.
• Marketingleiter/in: Du kämpfst damit, konstant ein hohes Volumen an qualitativ hochwertigem Content für verschiedene Social-Media-Plattformen zu produzieren und diesen für SEO zu optimieren. KI-Tools können dir helfen, die Content-Erstellung zu skalieren, die Markensprache beizubehalten und die SEO-Performance effizient zu verbessern.
• Betriebsleiter/in: Du möchtest den Wissensverlust („Brain Drain“) beheben, wenn Mitarbeitende das Unternehmen verlassen, und sicherstellen, dass wertvolles Wissen durch den Aufbau einer effektiven internen Wissensdatenbank im Unternehmen bleibt. KI-gestützte Wissensmanagementsysteme können helfen, Firmenexpertise zu erfassen, zu organisieren und leicht zugänglich zu machen.
• Personalleiter/in (Konzern): Du siehst dich mit hohen Rekrutierungskosten konfrontiert und möchtest KI für die Talentakquise nutzen, einschließlich effizienterem Screening, Kandidatenabgleich und einer besseren Candidate Experience.

Vergleich mit Quellen:

Diese Profile spiegeln Bitkoms Fokus auf Fertigung und Dienstleistungen (Bitkom, 2024) und den Schwerpunkt des Swiss AI Reports auf KMU und Großunternehmen wider (Mindfire & W.I.R.E., 2022), angepasst an spezifische Abteilungsbedürfnisse, denen wir häufig begegnen.

Fazit

Die OMR 2025 Umfrage unter 104 Fachleuten aus der DACH-Region zeigt eine Region mit wachsendem KI-Interesse, aber unterschiedlichem Reifegrad.

Die meisten Unternehmen sind vorsichtig oder experimentieren, mit Anwendungsfällen im Kundenservice und Marketing.

Hürden wie Wissenslücken und Compliance-Bedenken bestehen weiterhin und bieten Agenturen wie keinsaas Möglichkeiten für maßgeschneiderte Unterstützung.

Im Vergleich zu breiter angelegten Studien zeigen unsere Ergebnisse eine höhere frühe Adaption, wahrscheinlich aufgrund des technikaffinen Publikums der OMR, stimmen aber bei Hindernissen und Anwendungsfällen überein.

Quellen

AIMultiple. (2025). 100 AI Use Cases with Real Life Examples in 2025. https://research.aimultiple.com/ai-usecases/ ↗

Bitkom e. V. (2024). Künstliche Intelligenz in Deutschland: Perspektiven aus Bevölkerung & Unternehmen. https://www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/KI-in-Deutschland-Perspektiven ↗

Bruegel. (2021). What is holding back artificial intelligence adoption in Europe? https://www.bruegel.org/policy-brief/what-holding-back-artificial-intelligence-adoption-europe ↗

Marr, B. (2024). 11 Barriers To Effective AI Adoption And How To Overcome Them. Forbes. https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2024/05/10/11-barriers-to-effective-ai-adoption-and-how-to-overcome-them/ ↗

McKinsey. (2025). The state of AI: How organizations are rewiring to capture value. https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai ↗

Mindfire & W.I.R.E. (2022). Swiss AI Report 2022. https://cdn.prod.website-files.com/5e71f505e224b656715c1753/629f91e3ac23483a71029685_Swiss_AI_Report_19052022.pdf ↗

Visual Capitalist. (2025). Ranked: All the Things People Use AI for in 2025. https://www.visualcapitalist.com/ranked-all-the-things-people-use-ai-for-in-2025/ ↗