Trotz steigender Investitionen und einer breiten Nutzung von KI-Werkzeugen ist die Mehrheit der kleinen und mittelständischen Unternehmen (KMU) noch weit davon entfernt, künstliche Intelligenz (KI) systematisch und organisationsweit zu nutzen. Rund 70 Prozent sind bislang nicht über das Stadium hinausgekommen, KI
experimentell oder punktuell einzusetzen. Das zeigt eine aktuelle globale Studie, die SAS, einer der weltweit führenden Anbieter von Lösungen für Daten und künstliche Intelligenz, gemeinsam mit der International Data Corporation (IDC) veröffentlicht hat.
Die Untersuchung legt eine deutliche Diskrepanz zwischen den
KI-Ambitionen der Unternehmen und ihrer organisatorischen Reife offen. Viele KMU verfügen weder über die Datenbasis noch über die Strategie, Kompetenzen und Governance-Strukturen, die für eine effiziente Skalierung von KI erforderlich sind.
"Um aus ihrer KI-Strategie tatsächlich Wert zu schöpfen, müssen KMU von isolierten Pilotprojekten zu einer
sinnvollen Verknüpfung von Daten, Mitarbeitenden und Ressourcen kommen", sagt Daniel-Zoe Jimenez, Vice President Research bei IDC. "Mit der Technologie zu experimentieren, ist eine Sache. Sie strategisch und nachhaltig einzusetzen, eine ganz andere."
Die Mehrheit der KMU betreibt KI in voneinander getrennten Implementierungen, ohne diese in eine einheitliche Strategie zu überführen. Als zentrale Hürden nennen die Befragten:
- fragmentierte Daten und Werkzeuge
- isolierte KI-Initiativen
- mangelnde Kompetenzen und organisatorische Reife
- unzureichende Governance und fehlende ROI-Messung
Branchenspezifische Hürden
Der Report analysiert fünf Branchen genauer und zeigt, woran die Skalierung von KI jeweils scheitert:
- Banken sind bei KI-Strategie und Governance vergleichsweise weit, tun sich aber schwer damit, Pilotprojekte unternehmensweit effizient umzusetzen.
- Versicherungen wenden KI bereits für konkrete Geschäftsprobleme an. Fragmentierte Daten und uneinheitliche Umsetzung verhindern jedoch eine Übertragung von Best Practices.
- Behörden erweisen sich als stark in der Planung und Kontrolle von KI-Projekten, werden aber durch Legacy-Systeme und Datensilos ausgebremst.
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Im Gesundheitswesen stehen Datenkomplexität, Regulierung und fehlende Kompetenzen einer breiteren Nutzung im Weg.
- Pharmaunternehmen sehen großes Potenzial in KI; komplexe Datenumgebungen und regulatorische Anforderungen erschweren jedoch einen breiteren Einsatz über spezialisierte Teams hinaus.
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AI Readiness Index als Orientierungsrahmen
Mit dem AI Readiness Index stellt der Report ein
Bewertungsmodell vor, das die KI-Reife von KMU in den vier Dimensionen Planung, Aufbau, Know-how und Umsetzung erfasst. Daraus ergeben sich folgende
Reifegrade: experimentell, punktuell, strukturiert und integriert. Der Index soll KMU eine valide Grundlage liefern, um den eigenen Status in Sachen KI einordnen und konkrete nächste Schritte ableiten zu können. Die Studie belegt den wachsenden Bedarf an integrierten KI-Plattformen, wie SAS Viya, und verlässlichen Partnern – insbesondere für Unternehmen mit begrenzten IT-Ressourcen.
"Die Erhebung zeigt: Die KI-Einführung ist auch bei Mittelständlern schon mehr oder weniger Standard, allerdings mangelt es an einer
Skalierung auf Unternehmensebene", sagt John Carey, Senior Vice President Global Channels bei SAS. "SAS ebnet hier den Weg mit Technologie und Ressourcen, die speziell kleinere Unternehmen dabei unterstützen."
Zur Studie
Für den Report "AI for SMBs: Closing the Readiness-Reality Gap" wurden mehr als 1.600 Führungskräfte aus KMU in 28 Ländern befragt. Branchenschwerpunkte richteten sich auf Banken und Versicherungen, öffentliche Verwaltung, Gesundheitswesen und Life Sciences.
Der komplette Report steht
hier zum Download bereit.
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Erstellt von (Name) S.P. am 18.06.2026
Geändert: 22.06.2026 09:53:11
Autor:
S. P.
Quelle:
SAS Institute GmbH
Bild:
SAS Institute GmbH
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