Enterprise AI: Warum ambitionierte KI-Pläne stocken

Unternehmen weltweit treiben ihre KI-Strategien mit hoher Geschwindigkeit voran. Laut dem Process Optimization Report 2026 von Celonis wollen 85 Prozent der befragten Organisationen innerhalb der nächsten zwei bis drei Jahre zu einem sogenannten „Agentic Enterprise“ werden. Gemeint sind Unternehmen, die KI-Agenten nutzen, um Produktivität und Innovation durch Automatisierung zu steigern.

Diskrepanz zwischen strategischem Anspruch und operativer Realität

Gleichzeitig zeigt die Studie eine deutliche Diskrepanz zwischen strategischem Anspruch und operativer Realität. International geben 76 Prozent der befragten Entscheider an, dass bestehende Prozesse ihre KI-Ambitionen ausbremsen. In der DACH-Region teilen 68 Prozent diese Einschätzung. Für den Report wurden weltweit mehr als 1.600 Führungskräfte befragt, darunter 327 aus Deutschland, Österreich und der Schweiz.

Wie sich die DACH-Region beim KI-Einsatz positioniert

Beim Einsatz agentischer KI liegt die DACH-Region derzeit hinter den USA zurück. Während dort rund 30 Prozent der Entscheider KI-Agenten bereits im Geschäftsalltag einsetzen, sind es in der DACH-Region lediglich 17 Prozent. Anders sieht es bei digitalen Zwillingen von Geschäftsprozessen aus. Hier nehmen Unternehmen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz eine führende Rolle ein. 45 Prozent der Befragten geben an, diese Technologie bereits zu nutzen. Weitere 48 Prozent planen eine Einführung innerhalb der kommenden zwölf Monate.

Welche Voraussetzungen Enterprise AI benötigt

Zum Vergleich: In den USA arbeiten bislang erst 26 Prozent der Unternehmen mit digitalen Zwillingen von Geschäftsprozessen. Damit gilt die DACH-Region als besonders gut aufgestellt, um künftig KI-Agenten effektiver einzusetzen. Der Report macht deutlich, dass der erfolgreiche Einsatz von Enterprise AI eng mit der Qualität der zugrunde liegenden Prozesse verknüpft ist. KI-Agenten benötigen optimierte und KI-fähige Prozesse sowie Zugang zu Prozessdaten und operativem Kontext.

KI mit Kontextverständnis für nachhaltigen ROI

Ohne diese Grundlage fehlt der Technologie das Verständnis dafür, wie ein Unternehmen tatsächlich funktioniert und an welchen Stellen Abläufe verbessert werden können. Entsprechend erwarten acht von zehn Entscheidern weltweit und in der DACH-Region, dass KI ohne ein solches Kontextverständnis keinen nachhaltigen Return on Investment (ROI) erzielen wird. Process Intelligence spielt dabei eine zentrale Rolle. Die Technologie verbindet Prozessdaten mit geschäftlichem Kontext und schafft damit die Grundlage für einen umfassenden Überblick über operative Abläufe.

Wo Unternehmen die größten KI-Hürden sehen

Neben Prozessproblemen nennen Unternehmen weitere strukturelle Hindernisse bei der Einführung von Enterprise AI. International sehen 47 Prozent der Befragten fehlendes Fachwissen als größte Herausforderung. 45 Prozent nennen Schwierigkeiten, der Technologie ein belastbares Verständnis des Unternehmenskontexts zu vermitteln. In der DACH-Region wird der fehlende Kontext sogar als größte Hürde bewertet. 64 Prozent der Entscheider sehen darin ein zentrales Problem. Hinzu kommt eine unzureichende Abstimmung zwischen IT und Geschäftsbereichen, die von 50 Prozent der Befragten genannt wird.

Warum Process Intelligence für Enterprise AI entscheidend ist

Auch organisatorische Silos behindern den KI-Einsatz. 58 Prozent der international befragten Verantwortlichen berichten von mangelnder bereichsübergreifender Zusammenarbeit. In der DACH-Region liegt dieser Anteil mit 67 Prozent noch höher. Die Studienergebnisse zeigen, dass Unternehmen bei KI-Projekten über isolierte Automatisierungsvorhaben hinausgehen müssen. Nur wenn KI die komplexe Realität eines Unternehmens versteht, lassen sich messbare Geschäftsergebnisse erzielen.

Entscheidend ist der operative Kontext

Process Intelligence kann dabei als verbindende Ebene zwischen Daten, Prozessen und KI dienen. Die Technologie schafft eine gemeinsame Sprache, die es KI-Agenten ermöglicht, Prozesse über Abteilungen und Systeme hinweg zu verstehen und Optimierungspotenziale zu identifizieren. „Während viele Entscheider den Einsatz agentischer KI entschlossen vorantreiben, fällt es derzeit noch schwer, diese Ambitionen in einen konkreten Return on Investment zu überführen“, sagt Carsten Thoma, President und Board Director bei Celonis. „Damit KI im Unternehmen tatsächlich wirksam wird, braucht es mehr als nur Daten. Mithilfe von Process Intelligence erhält KI ein einheitliches und umfassendes Verständnis dafür, wie ein Unternehmen tatsächlich arbeitet und wo sich Abläufe verbessern lassen. So wird aus ambitionierten Zielen kontinuierlicher, messbarer Mehrwert.“

Quelle: Celonis