KI im Mittelstand 2026: Was die Studien von Destatis, KfW und Bitkom über die KI-Nutzung zeigen

Wie viele Unternehmen in Deutschland setzen künstliche Intelligenz ein? Je nachdem, welche Studie man liest, lautet die Antwort 20 %, 26 % oder 57 %. Alle drei Werte stammen aus aktuellen Quellen: der amtlichen IKT-Erhebung des Statistischen Bundesamts (Destatis), dem KfW-Mittelstandspanel und einer Umfrage des Digitalverbands Bitkom.

Widersprüchlich sind die Zahlen trotzdem nicht. Die Studien zählen unterschiedliche Unternehmen, fragen nach unterschiedlichen Zeiträumen und verstehen unter KI nicht genau dasselbe. Wir erklären, was jede Studie misst, wofür Unternehmen KI nutzen, was sie davon haben und was bremst, und schließen mit konkreten Schritten für den Mittelstand.

Drei Studien zur KI-Nutzung, drei verschiedene Messungen

Bevor Sie Prozentwerte vergleichen, lohnt ein Blick auf die Methodik:

• Destatis, IKT-Erhebung 2025. Erfasst sind Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten aus festgelegten Wirtschaftsabschnitten. Die Teilnahme ist freiwillig, die Nettostichprobe umfasst 20.000 Unternehmen, die Antwortquote lag bei 24,6 %. Befragt wurde von März bis Mitte Juli 2025, veröffentlicht am 24. November 2025. Weil Destatis seit 2025 Unternehmen nach der EU-Einheitenverordnung zählt, sind die Werte nur bedingt mit den Vorjahren vergleichbar.
• KfW Research, Fokus Volkswirtschaft Nr. 533 vom 11. Februar 2026. Grundlage ist das KfW-Mittelstandspanel aus dem Frühjahr 2025 mit gut 6.800 Unternehmensantworten. Gefragt wurde, ob ein Unternehmen KI in den Jahren 2022 bis 2024 genutzt hat. Erfasst sind auch Kleinstbetriebe mit weniger als fünf Beschäftigten. Die Folgestudie Nr. 558 vom 15. September 2026 wertet dieselbe Befragung nach dem Unternehmenserfolg aus.
• Bitkom, Studie „KI in der deutschen Wirtschaft“ vom 14. September 2026. Telefonisch befragt wurden 603 Unternehmen ab 20 Beschäftigten in den Kalenderwochen 28 bis 33 des Jahres 2026. Die Fehlerspanne gibt Bitkom mit plus oder minus 4 Prozent an.

Hinzu kommt die Definition. Laut KfW Research gibt es keine allgemein anerkannte Definition von KI für Unternehmensbefragungen. Das KfW-Panel beschreibt KI als Systeme, die „in der Lage sind, selbständig zu handeln und sich selbständig zu verbessern“, Destatis fragt zusätzlich nach konkreten Technologien. Alle drei Erhebungen beruhen auf Angaben der Unternehmen selbst.

KI-Nutzung in Unternehmen in Deutschland: die Zahlen

Destatis: 26 % der Unternehmen ab zehn Beschäftigten

Etwas mehr als ein Viertel der Unternehmen (26 %) nutzte 2025 künstliche Intelligenz. Der Anteil hängt stark von der Größe ab: 23 % bei Unternehmen mit 10 bis 49 Beschäftigten, 36 % bei mittleren Unternehmen mit 50 bis 249 Beschäftigten und 57 % bei Großunternehmen ab 250 Beschäftigten. Für 2024 hatte Destatis 20 % gemeldet. Wegen der geänderten Abgrenzung ist dieser Anstieg nur mit Vorsicht zu lesen.

KfW: 20 % des Mittelstands, einschließlich Kleinstbetrieben

Im Mittelstand nutzten in den Jahren 2022 bis 2024 insgesamt 20 % der Unternehmen KI, hochgerechnet knapp 780.000 Unternehmen. Im Zeitraum 2016 bis 2018 waren es 4 %. Nach Größe aufgeschlüsselt: 19 % bei Unternehmen mit weniger als fünf Beschäftigten, 20 % bei fünf bis unter zehn, 29 % bei zehn bis unter 50 und 36 % ab 50 Beschäftigten. Die wissensbasierten Dienstleistungen liegen mit 28 % vorn, das Baugewerbe mit 8 % hinten.

Bitkom: 57 % der Unternehmen ab 20 Beschäftigten

In der Bitkom-Umfrage setzen 57 % der Unternehmen KI ein, nach 36 % im Vorjahr und 20 % vor zwei Jahren. Weitere 38 % planen oder diskutieren den Einsatz, nur noch 4 % sagen, KI sei für sie kein Thema.

Dass Bitkom deutlich höher liegt, ist erklärbar: Die Umfrage ist die jüngste der drei und lässt Unternehmen mit weniger als 20 Beschäftigten außen vor. Kleinere Unternehmen nutzen KI bei Destatis wie bei KfW seltener als größere. Lesen Sie die drei Werte deshalb nicht als Zeitreihe. In der Richtung stimmen sie überein: Die Nutzung wächst schnell, und wo nach Größe unterschieden wird, sind größere Unternehmen im Schnitt weiter.

Wofür Unternehmen KI einsetzen

Unter den Unternehmen, die 2025 KI nutzten, setzten laut Destatis 52 % Text Mining ein, also die Analyse geschriebener Sprache. Ebenso viele erzeugten Bilder, Videos oder Audio. Es folgen Spracherkennung (42 %), die Erzeugung natürlicher Sprache einschließlich Programmiercode (35 %) und die Automatisierung von Arbeitsabläufen oder Entscheidungsfindung (27 %).

Bitkom fragt nach Unternehmensbereichen. Am häufigsten arbeitet KI im Kundenkontakt, etwa bei der Bearbeitung von Anfragen (72 %), sowie in Marketing und Kommunikation (54 %). Deutlich zugelegt haben interne Bereiche wie Controlling und Rechnungswesen oder das Wissensmanagement.

Die Anteile beziehen sich auf die Unternehmen, die KI nutzen. Weil diese Gruppe binnen eines Jahres stark gewachsen ist, bedeutet ein sinkender Anteil wie im Kundenkontakt nicht zwingend, dass dort weniger Unternehmen KI einsetzen.

Der nächste Schritt zeichnet sich ab: 11 % der Unternehmen, die KI nutzen oder deren Einsatz planen oder diskutieren, setzen schon KI-Agenten ein, die Aufgaben selbstständig erledigen. 29 % planen das.

Sind KI-Nutzer im Mittelstand erfolgreicher?

KfW Research hat in der Folgestudie erstmals untersucht, ob mittelständische KI-Nutzer erfolgreicher sind, und dabei Einflüsse wie Größe, Branche, Innovationstätigkeit und Bonität herausgerechnet. Das Ergebnis für 2024: Der Umsatz wuchs bei KI-Nutzern um 1,1 Prozentpunkte stärker als bei vergleichbaren Unternehmen ohne KI. Die Umsatzrendite eines typischen KI-Nutzers lag mit 4,5 % um 0,9 Prozentpunkte höher (ohne KI: 3,6 %). Die Arbeitsproduktivität lag um 7,6 Tausend Euro je Vollzeitbeschäftigten oder rund 3,4 % höher.

Zwei Einschränkungen nennt die KfW selbst:

• Zusammenhang ist nicht Ursache. Wissenschaftlich ist bislang unklar, ob KI den Erfolg bewirkt oder ob erfolgreichere Unternehmen häufiger KI einführen.
• Der Vorteil ist ungleich verteilt. Bei der Produktivität zeigt er sich in einer breiten Gruppe von Unternehmen. Beim Wachstum und vor allem bei der Rendite ist er dagegen auf Unternehmen konzentriert, die ohnehin wachsen oder hohe Renditen erzielen. Die KfW spricht von einer stärkeren Spreizung der Unternehmensperformance.

Zudem stellen sich positive Effekte oft erst verzögert ein, weil zunächst in IT-Infrastruktur und Know-how investiert werden muss.

Die Bitkom-Umfrage liefert Selbsteinschätzungen: 66 % der KI-Nutzer haben nach eigener Angabe ihre Wettbewerbsposition verbessert, 48 % ihre internen Prozesse deutlich beschleunigt. Gleichzeitig sagen 59 %, sie schöpften das Potenzial von KI überhaupt nicht aus, weitere 28 % eher wenig.

Hemmnisse: Know-how, Rechtsunsicherheit, Daten und Kosten

Destatis hat Unternehmen, die KI erwogen, aber nicht eingeführt haben, nach den Gründen gefragt. An der Spitze steht fehlendes Wissen (72 %), gefolgt von Unklarheit über die rechtlichen Folgen (62 %) und Bedenken beim Datenschutz (60 %). 45 % nennen die Inkompatibilität mit vorhandenen Systemen, 44 % Probleme mit Verfügbarkeit oder Qualität der Daten, 32 % zu hohe Kosten.

Bei Bitkom fehlt Unternehmen ohne KI vor allem technisches Know-how (85 %), dazu kommen rechtliche Hürden (66 %) und schwer kalkulierbare Kosten (63 %). Wer KI schon nutzt, nennt am häufigsten die Anforderungen an den Datenschutz (66 %), rechtliche Verunsicherung (56 %) und schwer kalkulierbare Kosten (54 %).

Beim Know-how tut sich etwas: 70 % der Unternehmen schulen inzwischen im Umgang mit KI, keinerlei Schulungen bieten noch 25 % an (Vorjahr: 43 %). Die rechtlichen Fragen werden dagegen drängender: 37 % der Unternehmen gehen davon aus, als Anwender vom AI Act betroffen zu sein (Vorjahr: 23 %), weitere 34 % prüfen das noch.

Dieser Artikel ersetzt keine Rechtsberatung. Welche Anforderungen aus Datenschutzrecht und KI-Verordnung für Ihren konkreten KI-Einsatz gelten, sollten Sie im Einzelfall prüfen lassen.

KfW Research ergänzt einen wichtigen Befund: Berücksichtigt man Innovations- und Digitalisierungsaktivitäten, haben Unternehmensgröße und Branche nur untergeordnete Bedeutung für die KI-Nutzung. Ein typischer Mittelständler ohne Digitalisierungsaktivitäten nutzt KI mit einer Wahrscheinlichkeit von 19 %, mit einer Digitalisierungsstrategie sind es 35 %. Als Voraussetzungen nennt die KfW hochwertige, auswertbare Daten, ausreichende Rechenleistung und Know-how, also einen hohen digitalen Reifegrad.

Wo sich KI zuerst lohnt: Dokumente, Texte, Anfragen

Die Studien messen keine Rendite einzelner Anwendungsfälle. Sie zeigen aber, wo KI breit eingesetzt wird und wo der Einsatz wächst: Text Mining gehört bei Destatis zu den verbreitetsten Technologien, bei Bitkom wachsen Wissensmanagement sowie Controlling und Rechnungswesen besonders stark. Naheliegende erste Anwendungsfälle sind deshalb:

• Eingangsdokumente wie Rechnungen, Lieferscheine oder Bestellungen auslesen und dem richtigen Vorgang zuordnen. Wie Unternehmen bei der E-Rechnung aufgestellt sind, zeigt unser Beitrag zur Umfrage zur E-Rechnung.
• E-Mails und Kundenanfragen nach Thema und Dringlichkeit vorsortieren und Antwortentwürfe vorbereiten.
• Handbücher, Verträge und interne Dokumente durchsuchbar machen.

Gemeinsam ist diesen Aufgaben, dass sie häufig vorkommen, klar abgegrenzt sind und ein Mensch das Ergebnis leicht prüfen kann. Das begrenzt das Risiko, wenn die KI einmal danebenliegt.

KI-Kosten im Griff: Daten und Integration statt Lizenzen

Bitkom hat KI-Anwender gefragt, wofür Kosten anfallen. Als großen Kostenpunkt nennen 51 % die Infrastruktur wie Cloud und Rechenleistung, 50 % die Aufbereitung von Daten und 41 % die Integration in bestehende Systeme. Abos und Lizenzen für KI-Software sind nur für 21 % ein großer Kostenpunkt, ebenso viele nennen externe Beratung. Der Verbrauch von Token fällt nur bei 8 % stark ins Gewicht. Insgesamt geben 45 % aller Unternehmen 2026 mehr Geld für KI aus als im Vorjahr.

Auch KfW Research nennt Investitionen in Schnittstellentechnologien, Arbeitsorganisation und Qualifizierung als nötige Ergänzung. Für Ihre Budgetplanung heißt das: Die Lizenz ist nach diesen Angaben meist nicht der größte Posten. Planen Sie Datenaufbereitung und die Anbindung an ERP, Dokumentenmanagement oder CRM von Anfang an ein, denn dort entsteht der Aufwand.

Sechs Schritte für den KI-Einstieg im Mittelstand

1. Mit einem Prozess beginnen, nicht mit einem Werkzeug. Wählen Sie eine häufige, klar abgegrenzte Aufgabe und halten Sie fest, wie lange sie heute dauert und wie oft Fehler passieren.
2. Die Datenlage ehrlich prüfen. Klären Sie, wo die nötigen Dokumente und Stammdaten liegen, in welcher Qualität und wer darauf zugreifen darf.
3. Verantwortung und Regeln festlegen. Benennen Sie eine verantwortliche Person, legen Sie fest, welche Werkzeuge mit welchen Daten genutzt werden dürfen, und binden Sie den Datenschutz früh ein.
4. In bestehende Systeme integrieren. Planen Sie die Anbindung an ERP, Dokumentenmanagement oder Ticketsystem von Beginn an mit, einschließlich eines Prüfschritts durch einen Menschen.
5. Beschäftigte schulen. Laut Bitkom halten 66 % der Unternehmen die KI-Kompetenzen ihrer Belegschaft für gering. Planen Sie praxisnahe Schulungen am konkreten Prozess ein.
6. Kosten und Nutzen messen. Vergleichen Sie nach einigen Wochen Bearbeitungszeit, Fehlerquote und Gesamtkosten mit dem Ausgangswert, bevor Sie auf weitere Prozesse ausweiten.

Fazit

Die drei Studien messen Unterschiedliches und kommen deshalb auf 20, 26 oder 57 %. In der Richtung sind sie sich einig: KI ist im Mittelstand angekommen, die meisten Unternehmen stehen aber erst am Anfang. KI-Nutzer sind laut KfW im Schnitt produktiver, auch wenn Ursache und Wirkung offen bleiben. Über den Erfolg entscheidet weniger das Modell als die Vorarbeit: verwertbare Daten, angebundene Systeme, klare Zuständigkeiten und geschulte Beschäftigte. Wer mit einem abgegrenzten Dokument- oder Textprozess beginnt und Daten und Integration von Anfang an einplant, schafft dafür gute Voraussetzungen.