Trotz massiver Investitionen in KI-Tools, Plattformen und Experimente erzielen die meisten Unternehmen noch keine nennenswerten Erträge.
In unserer Umfrage unter über 500 Führungskräften aus Unternehmen in den USA und Großbritannien, die wir gemeinsam mit YouGov durchgeführt haben, zeigt sich:
- 21 % berichten von einem signifikanten positiven ROI durch KI
- 42 % berichten von einem moderaten ROI
- 17 % berichten von keinem positiven ROI
Die Frage ist nicht, ob Unternehmen in KI investieren, sondern warum der KI-ROI in den verschiedenen Unternehmen so drastisch variiert. Die Antwort liegt in der Kompetenz der Belegschaft.
Die Lücke beim KI-ROI spiegelt tiefgreifendere Unterschiede in der Unternehmensreife wider. Unser Überblick für 2026 zeigt auf, wie KI-Kompetenz, Datenkompetenz und die Reife bei der Weiterbildung die Leistungsergebnisse in Unternehmen beeinflussen.
Das Gefälle beim KI-ROI
Das auffälligste Ergebnis der Daten ist: Bei Unternehmen mit einem ausgereiften, unternehmensweiten Programm zur Förderung von Daten- oder KI-Kompetenz verdoppelt sich die Zahl der Berichte über einen signifikanten positiven KI-ROI nahezu.
- Der signifikante KI-ROI steigt von insgesamt 21 % auf 42 %
- Berichte über keinen positiven ROI sinken von 17 % auf 11 %
Mit anderen Worten: Unternehmen, die KI-Investitionen mit einem strukturierten Aufbau von Mitarbeiterkompetenzen verbinden, erzielen mit fast doppelt so hoher Wahrscheinlichkeit starke Erträge.
KI-Tools allein schaffen keinen ROI. Die Kompetenz der Belegschaft tut es.
Warum KI-Tools nicht automatisch einen ROI generieren
Der KI-ROI ist nicht einfach eine Funktion der Komplexität der Tools. Er hängt davon ab, ob die Mitarbeiter in der Lage sind:
- Geeignete Anwendungsfälle zu identifizieren
- KI-Tools auf reale Arbeitsabläufe anzuwenden
- Ergebnisse kritisch zu bewerten
- Erkenntnisse in Entscheidungen umzusetzen
- Geschäftliche Auswirkungen zu messen
Ohne grundlegende Daten- und KI-Kompetenz am Arbeitsplatz können KI-Tools zwar die Geschwindigkeit erhöhen, aber nicht unbedingt die Korrektheit oder Klarheit. In einigen Fällen verstärken sie sogar Risiken. Führungskräfte identifizieren die Hauptrisiken, die mit unzureichenden KI-Fähigkeiten verbunden sind:
- 32 % nennen ungenaue Entscheidungsfindung
- 25 % nennen langsame Entscheidungsfindung
- 27 % nennen die Unfähigkeit, mit Wettbewerbern Schritt zu halten
- 16 % nennen Sicherheitsvorfälle
Fazit: Wenn die Kompetenz der Belegschaft hinter der Einführung von Tools zurückbleibt, leidet der ROI.
Der Multiplikatoreffekt der Kompetenz
Wenn die Daten- und KI-Kompetenz stark ausgeprägt ist, verstärken sich die Vorteile. Führungskräfte verbinden KI-Fähigkeiten mit:
- Schnellerer Entscheidungsfindung (48 %)
- Stärkerer Innovation (46 %)
- Genauerer Entscheidungsfindung (41 %)
Was die Produktivitätserwartungen betrifft, so liegt der häufigste erwartete Effizienzgewinn durch KI-Einführung im Bereich von 10–20 %, wobei viele sogar mit Zuwächsen von über 20 % rechnen. Diese Erträge hängen davon ab, dass die Mitarbeiter wissen, wie sie KI effektiv einsetzen – nicht nur davon, dass sie Zugang dazu haben.
Mit anderen Worten: KI ist ein Multiplikator, aber sie multipliziert die Kompetenz. Wenn die Kompetenz gering ist, bleiben auch die Erträge gering.
Warum KI-Schulungen oft nicht den ROI verbessern
Die meisten Unternehmen bieten zumindest einige KI-Schulungen an:
- 77 % berichten, dass sie irgendeine Form von KI-Schulung anbieten
- 68 % sagen, dass Mitarbeiter Zugang zu KI-Lernressourcen haben
Doch nur 35 % berichten von einem ausgereiften, unternehmensweiten Weiterbildungsprogramm.
Führungskräfte, die zwar Schulungen anbieten (insbesondere solche, die online und im eigenen Tempo absolviert werden), nennen häufige Herausforderungen, darunter:
- 24 % sagen, es gibt nicht genug praxisorientierte Projekte oder Labs
- 23 % sagen, die Lernpfade seien nicht auf die jeweilige Rolle zugeschnitten
- 26 % haben Schwierigkeiten, den ROI von Schulungen zu messen
Wenn Schulungen passiv, fragmentiert oder von realen Arbeitsabläufen losgelöst sind, führen sie nicht zu einem messbaren KI-ROI. Ein strukturierter Kompetenzaufbau ist das Unterscheidungsmerkmal.
Die vollständige Aufschlüsselung der ROI- und Schulungsergebnisse finden Sie im 2026 State of Data & AI Literacy Report.
Was Unternehmen mit hohem ROI anders machen
Unternehmen, die von einem starken KI-ROI berichten, teilen mehrere Merkmale:
- Sie investieren in unternehmensweite Daten- und KI-Kompetenz, nicht nur in Schulungen für technische Teams
- Sie integrieren das Lernen in reale Arbeitsabläufe
- Sie festigen Fähigkeiten über einen längeren Zeitraum
- Sie messen den Fortschritt der Kompetenzentwicklung
- Sie richten KI-Initiativen an geschäftlichen Anwendungsfällen aus
Für diejenigen, die an der Spitze stehen, ist der KI-ROI kein Zufall; er wird durch den Aufbau der erforderlichen Fähigkeiten gezielt herbeigeführt.
Praxisbeweis
Betrachten Sie die Data Academy von Bayer, die grundlegende KI- und Datenkompetenzen rollenübergreifend strukturierte, von allgemeiner digitaler Kompetenz bis hin zu fortgeschrittenen Anwendern. Mehr als 90 % der Lernenden berichteten, dass sie nach Abschluss der Schulung innovative Ideen entwickelt oder Prozesse verbessert haben.
Ähnlich hat Rolls-Royce rollenspezifische Weiterbildungsprogramme implementiert, die die Datenverarbeitungsprozesse erheblich beschleunigten und in einigen Fällen die Geschwindigkeit um das 100-fache steigerten.
In beiden Fällen folgte der KI-ROI auf den strukturierten Kompetenzaufbau – nicht umgekehrt.
Von der KI-Einführung zum KI-Ertrag
Die Diskussion in den Unternehmen wandelt sich. Die frühe KI-Strategie konzentrierte sich auf Experimente und Implementierung; jetzt liegt der Fokus auf dem Return on Investment von KI.
Die Daten für 2026 deuten auf ein klares Muster hin: Unternehmen, die die Kompetenz der Belegschaft als Kerninfrastruktur betrachten und nicht als nachträglichen Einfall, erzielen mit deutlich höherer Wahrscheinlichkeit einen sinnvollen KI-ROI.
Für Führungskräfte, die KI-Investitionen bewerten, lautet die entscheidende Frage nicht mehr: „Welche KI-Tools sollten wir einführen?“, sondern: „Ist unsere Belegschaft bereit, sie effektiv zu nutzen?“
Wie DataCamp den KI-ROI unterstützt
DataCamp for Business wurde entwickelt, um die Art von strukturierter, rollenrelevanter Daten- und KI-Kompetenz aufzubauen, die messbare Erträge liefert.
Durch praxisorientiertes Lernen, KI-gestützte Personalisierung, Kompetenzbewertungen und unternehmensweites Benchmarking können Unternehmen von fragmentierten KI-Experimenten zu einem nachhaltigen Kompetenzaufbau übergehen.
Wenn Sie bewerten, wie Sie den ROI von KI-Investitionen in Ihrem Unternehmen verbessern können, kontaktieren Sie uns, damit wir Ihnen zeigen können, wie DataCamp for Business die KI-Weiterbildung im Unternehmen unterstützt. Wenn Sie sehen möchten, wie strukturiertes, angewandtes Lernen den KI-ROI unterstützt, erkunden Sie einige unserer beliebtesten Kurse zu Daten- und KI-Kompetenz:
