Capgemini-Studie
Drei von zehn Unternehmen skalieren generative KI bereits heute

| Larissa Bilovits 
| 22.09.2025

Neben diesen Vorreiterbetrieben wird laut aktueller Umfrage in nahezu allen Unternehmen zumindest mit der neuen Technologie experimentiert. Zudem haben 88 Prozent ihre Investitionen in diesem Bereich seit letzten Jahr gesteigert. 

Generative Künstliche Intelligenz (Gen-KI / Gen AI) ist heutzutage in vielen Unternehmen angekommen. So setzen bereits 44 Prozent der Unternehmen KI als aktives Teammitglied oder als Aufsicht anderer KI-Systeme ein und 60 Prozent erwarten sich dies innerhalb der nächsten zwölf Monate, wie eine aktuelle Studie des Capgemini Research Institute mit dem Titel "Harnessing the value of AI: Unlocking scalable advantage" zeigt, für die 1.100 Führungskräfte aus elf Branchen und 15 Ländern in Nordamerika, Europa und Asien-Pazifik befragt wurden. 

Fast alle Unternehmen experimentieren zumindest mit Gen AI

Insgesamt skalieren 30 Prozent der Unternehmen Gen AI heute bereits vollständig oder zumindest teilweise – dieser Wert hat sich in den vergangenen Jahren verfünffacht, lag er 2023 schließlich noch bei sechs Prozent. Darüber hinaus erkundet, testet oder implementiert eine große Mehrheit (93 %) generative KI dieses Jahr. Eine besonders große Rolle spielt Gen AI laut der Studie in Branchen wie Telekommunikation, Konsumgüter sowie Luftfahrt und Verteidigung, wobei sie vor allem im Kundenservice, Marketing und Risikomanagement sowie in der IT eingesetzt wird. 

"Die Integration Künstlicher Intelligenz in die Wirtschaft erfolgt schneller als nahezu jede andere Technologie zuvor. Die Unternehmen und der öffentliche Sektor experimentieren über alle Fachbereiche und Industrien hinweg", so Martina Sennebogen, Vorstandsvorsitzende von Capgemini Österreich, betont dabei aber, dass erfolgreiche Experimente weder der Garant für eine reibungslose Integration oder wertschöpfende Skalierung noch für einen direkt messbaren Return on Investment seien. "Die größten Herausforderungen liegen noch immer im Zugang und der Qualität der Daten sowie einer KI-gestützten Infrastruktur. Um nachvollziehbare, datengetriebene Entscheidungen zu gewährleisten, ist die Datenbasis in ein vertrauenswürdiges Umfeld einzubetten. Die richtige Balance zwischen Mensch und Maschine ist der Schlüssel, um den Wert von Daten nachhaltig zu maximieren."

Investitionen in Gen AI steigen

Damit eine Integration gelingen kann, investieren Unternehmen zunehmend mehr in Gen AI – so haben 88 Prozent der Betriebe in den vergangenen zwölf Monaten ihre Investitionen in diesem Bereich erhöht, und zwar um durchschnittlich neun Prozent. Insgesamt fließen bereits zwölf Prozent der IT-Budgets in generative KI. Dabei planen 61 Prozent der Befragten, Gen-AI-Investitionen im kommenden Jahr in ihrer Firma zu erhöhen. Mit den bisherigen Ergebnissen zeigen sich 79 Prozent zufrieden. Aber: Mehr als die Hälfte der Unternehmen hat bereits "Rechnungsschocks" erlebt, wobei die rasante Ausweitung von Gen-AI-Initiativen die ursprünglichen Prognosen übertraf. Dementsprechend setzen viele Unternehmen zur Kostenoptimierung inzwischen auf Small Language Models (SLMs). 

KI-Agenten und Multi-Agenten-Systeme mit zunehmender Relevanz

Besonders beliebt sind derzeit KI-Agenten: So wollen die meisten Geschäftsbereiche künftig mindestens einen Prozess durch KI-Agenten abwickeln lassen – allen voran im Produktdesign bzw. Forschung und Entwicklung sowie im Marketing und im Vertrieb, wo neun von zehn Führungskräften damit rechnen, dass KI-Agenten in den nächsten drei bis fünf Jahren mehrere Prozesse übernehmen werden.

Zudem hält die Studie fest, dass bereits 45 Prozent der Unternehmen, die KI-Agenten skalieren, auch Multi-Agenten-Systeme testen oder skalieren. Dabei glauben fast vier von zehn (38 %), dass sich KI-Agenten innerhalb der nächsten drei bis fünf Jahre zu selbstlernenden Systemen mit sinkender menschlicher Aufsicht entwickeln werden. 

Vertrauen in KI-Systeme nimmt ab

Trotz des rasanten Anstiegs in der Nutzung von KI-Agenten meinen sieben von zehn Befragten (71 %), dass sie ihnen im Unternehmenskontext nicht vollständig vertrauen. "Es ist ein Paradoxon, dass trotz exponentiell steigender KI-Investitionen und Nutzung von KI-Agenten das Vertrauen in KI-Systeme abnimmt: Gaben 2023 überraschende 73 Prozent der Konsument:innen an, den KI-generierten Inhalten zu vertrauen, waren es im Juni 2024 noch 42 Prozent und im Juli 2025 nur noch 27 Prozent", fasst Sennebogen zusammen. Dies zeige die Wichtigkeit des menschenzentrierten Ansatzes: "Zur erfolgreichen Nutzung und nachhaltigen Wertschöpfung von KI-Systemen ist der Mensch und nicht die Technologie ins Zentrum zu stellen", so die Capgemini-Vorstandsvorsitzende.

Um Vertrauen aufzubauen, sei es notwendig, Governance-Lücken zu schließen – ein Thema, das heimischen Unternehmen Schwierigkeiten zu bereiten scheint. So haben lediglich 46 Prozent klare Richtlinien und Governance-Strukturen für KI entwickelt. Und selbst wenn, halten sich die meisten nur selten daran.

Mehr Informationen zur Studie finden Sie in unserer Infobox.

www.capgemini.com

Über die Studie

Das Capgemini Research Institute befragte im Mai 2025 insgesamt 1.100 Führungskräfte aus globalen Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mindestens einer Milliarde US-Dollar. Die Befragten stammen aus elf Branchen und 15 Ländern in Nordamerika, Europa und Asien-Pazifik. Die Teilnehmer:innen der Studie stammen aus Direktorenebene oder höher und repräsentieren unterschiedliche Unternehmensbereiche. Die aktuelle Studie liegt in ihrer dritten Ausgabe vor und lässt Vergleiche mit den Erhebungen aus den beiden Vorjahren zu.

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Über die Studie

Das Capgemini Research Institute befragte im Mai 2025 insgesamt 1.100 Führungskräfte aus globalen Unternehmen mit einem Jahresumsatz von mindestens einer Milliarde US-Dollar. Die Befragten stammen aus elf Branchen und 15 Ländern in Nordamerika, Europa und Asien-Pazifik. Die Teilnehmer:innen der Studie stammen aus Direktorenebene oder höher und repräsentieren unterschiedliche Unternehmensbereiche. Die aktuelle Studie liegt in ihrer dritten Ausgabe vor und lässt Vergleiche mit den Erhebungen aus den beiden Vorjahren zu.

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