4 Wege, KI erfolgreicher in die Praxis zu bringen

Unternehmen in ganz Deutschland investieren in agentische KI, doch autonomes Arbeiten ist für die meisten noch nicht in Reichweite. Das zeigt der ServiceNow Enterprise AI Maturity Index 2026.

Der KI-Reifegrad in Deutschland ist von durchschnittlich 34 Punkten im vergangenen Jahr auf 52 von 100 Punkten gestiegen. Die Ausgaben sind um 118 % gestiegen. Doch die praktische Umsetzung hält mit dieser Entwicklung nicht Schritt.

Mehr als die Hälfte (58 %) der von uns befragten Unternehmen setzt bereits agentische KI ein. Doch nur 11 % haben deutliche Fortschritte dabei erzielt, damit autonome, mehrstufige Workflows zu schaffen.

Isolierte Automatisierungsprojekte reichen nicht aus, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu sichern. Um einen Vorsprung zu erzielen, müssen Unternehmen ihre zugrunde liegende Architektur verändern. Die folgenden vier Strategien zeigen, wie sich KI erfolgreicher in die Praxis umsetzen lässt.

1. Ergebnisse statt Automatisierung

Die meisten Unternehmen setzen KI ein, um einzelne Aufgaben zu beschleunigen, und konzentrieren sich dabei jeweils auf ein einzelnes Tool und eine einzelne Abteilung. Kurzfristig kann einfache Automatisierung geringfügige Produktivitätssteigerungen bringen. Langfristig lässt sich dieser Ansatz jedoch möglicherweise nicht skalieren.

Für Unternehmen, die über die reine Erprobung von KI hinaus sind, besteht die nächste Herausforderung darin, sicherzustellen, dass sich diese Investitionen in messbaren Geschäftsergebnissen niederschlagen. Dafür müssen KI, Daten und Workflows im gesamten Unternehmen miteinander verbunden werden, anstatt KI nur in isolierten Anwendungsfällen einzusetzen.

Führungskräfte müssen zu einer End-to-End-Orchestrierung von Ergebnissen übergehen. Die unternehmensweite Koordination von KI-Agenten, Daten und Entscheidungen ermöglicht es Unternehmen, komplexe, funktionsübergreifende Prozesse zu automatisieren. Dadurch werden Mitarbeitende von repetitiven Aufgaben mit geringem Mehrwert entlastet und können sich auf Tätigkeiten konzentrieren, die menschliches Urteilsvermögen erfordern.

2. Fragmentierte IT-Systeme ersetzen

Fast drei Viertel (72 %) der deutschen Führungskräfte nannten Defizite bei Datenqualität, Datenzugriff und Datenmanagement als größte Hürde. Doch nur 15 % der Unternehmen haben fragmentierte Altsysteme durch eine integrierte Plattform ersetzt. Die meisten setzen KI auf einer fragmentierten Infrastruktur auf.

Sind Systeme nicht miteinander verbunden, fehlt der KI der unternehmensweite Kontext. Dieser Kontext kann KI von einem einfachen Tool, das einen Netzwerkausfall als isoliertes IT-Ticket erfasst, zu einem proaktiven System weiterentwickeln, das die Kommunikation mit allen betroffenen Kunden orchestriert.

Die Ergebnisse für Deutschland zeigen zudem, dass nur 16 % der Unternehmen mithilfe von KI Workflows über verschiedene Geschäftsbereiche hinweg optimiert haben. Das verdeutlicht, dass die Herausforderungen bei der Integration über die Technologie selbst hinausgehen. Um KI erfolgreich zu skalieren, braucht es daher nicht nur vernetzte Systeme, sondern auch vernetzte Workflows, die es der KI ermöglichen, unternehmensweit einheitlich zu agieren.

Die Integration der IT-Systeme auf der ServiceNow® AI Platform kann agentischer KI die hochwertigen Daten bereitstellen, die sie benötigt, um Prozesse zuverlässig auszuführen. Diesen Ansatz verfolgen auch die Unternehmen mit dem höchsten KI-Reifegrad, die wir als Pacesetter bezeichnen.

Fast zwei Drittel (64 %) der Pacesetter weltweit nutzen digitale Technologien, um ihre Daten zu integrieren und zu optimieren. Bei Unternehmen außerhalb dieser Gruppe liegt der Anteil bei nur 14 %. Dadurch erzielen Pacesetter eine bis zu 5,6-mal höhere Produktivität und schaffen mit 6,5-mal höherer Wahrscheinlichkeit neue Services und Umsatzkanäle mithilfe von KI.

3. Proaktive Leitplanken für KI schaffen

Viele Führungskräfte zögern, KI-Systemen echte Autonomie zu gewähren, da sie Sicherheits- und Compliance-Risiken befürchten. Nur 16 % der deutschen Unternehmen haben Prozesse für KI-Tests, Audits und Risikobewertungen implementiert.

Für die Mehrheit der Unternehmen ist das ein Problem. Fehlen klare Mechanismen zur Steuerung automatisierter Entscheidungen, kann die Skalierung von KI zu unkontrolliertem KI-Wildwuchs führen. KI-Agenten können unerwünschte Aktionen ausführen, die sich über vernetzte Workflows und mehrere Systeme hinweg auswirken. So können sich operative Fehler, Verzerrungen in den Daten und Compliance-Verstöße im gesamten Unternehmen verbreiten.

Unternehmen benötigen wirksame Governance-Kontrollen, um KI-Chaos vorzubeugen und das nötige Vertrauen für die Skalierung autonomer Systeme zu schaffen. Der ServiceNow AI Control Tower bietet umfassende Transparenz über sämtliche KI-Assets, unabhängig davon, ob sie in verschiedenen Clouds, von unterschiedlichen Anbietern oder aus eigenen beziehungsweise externen Quellen stammen. So lassen sie sich steuern und absichern, ohne Teams auszubremsen. Gleichzeitig lässt sich der von ihnen geschaffene Mehrwert messen. Der AI Control Tower basiert auf der ServiceNow AI Platform. Er erfasst Daten, bestimmt die richtige Aktion, führt sie unternehmensweit aus und sichert jeden einzelnen Schritt ab.

4. Mitarbeitende auf KI-Zusammenarbeit vorbereiten

Fast zwei Drittel (64 %) der deutschen Unternehmen verfügen noch nicht über langfristige Personalpläne, die ihre KI-Strategie unterstützen. Vorausschauende Führungskräfte investieren in kontinuierliche KI-Weiterbildung und gestalten ihre Betriebsmodelle neu, um die Zusammenarbeit zwischen Menschen und KI zu fördern.

Die Neuausrichtung von Unternehmen im KI-Zeitalter erfordert, dass die Entwicklung der Mitarbeitenden mit der technologischen Transformation Schritt hält. Doch nur 21 % der Unternehmen haben die vorhandenen Kompetenzen unternehmensweit systematisch bewertet, um zu ermitteln, wo gezielte KI-Weiterbildung erforderlich ist, damit Mitarbeitende ihr Potenzial voll entfalten können.

Sind Mitarbeitende nicht darauf vorbereitet, mit agentischer KI zusammenzuarbeiten, riskieren Führungskräfte, ihr Engagement und Vertrauen zu verlieren. Wer sich durch Automatisierung übergangen statt gestärkt fühlt, kann deren Einführung ablehnen. Das kann die Fortschritte ausbremsen, die Unternehmen mit KI erzielen wollen.

Unsere Daten zeigen, dass 57 % der Pacesetter weltweit Weiterbildungsprogramme anbieten. Bei Unternehmen außerhalb dieser Gruppe liegt der Anteil bei nur 4 %.

Vernetzung als Voraussetzung

Deutsche Unternehmen können KI nicht in Einzelteilen einkaufen und erwarten, dass sie als Ganzes funktioniert. Fortschrittliche Technologien auf fragmentierte Systeme aufzusetzen, führt lediglich dazu, dass bestehende Ineffizienzen mitwachsen. Um KI erfolgreicher in die Praxis umzusetzen, müssen Unternehmen ihre Workflows, Daten, Sicherheit und KI auf einer einheitlichen Plattform zusammenführen, die wirklich autonomes Arbeiten ermöglicht.

Erfahren Sie, wie ServiceNow Sie dabei unterstützt, Daten, KI, Workflows und Sicherheit auf einer einzigen Plattform zu vereinen.