Bei der KI-Nutzung im Mittelstand überwiegen einfach zu handhabende Technologien mit breiten Einsatzgebieten

Der Einsatz von KI ist im Mittelstand in den letzten sechs Jahren stark gestiegen: 20 % der Unternehmen nutzen inzwischen mindestens eine KI-Technologie. Am weitesten verbreitet sind breit einsetzbare, relativ einfach nutzbare Anwendungen wie "Erzeugung natürlicher Sprache" (14 %) und "Texterkennung" (10 %). Anspruchsvolle und weniger breit einsetzbare Technologien, wie "Data Analytics" (3 %) oder KI zur autonomen Bewegung von Maschinen (1 %), werden deutlich seltener genutzt. Auch kleine Unternehmen (unter fünf Beschäftigte) nutzen bereits KI: 13 % setzen sie zur "Erzeugung natürlicher Sprache", 9 % zur "Texterkennung" ein.

Die Nutzungsmuster über alle KI-Technologien hinweg ähneln sich: Entscheidend für den KI-Einsatz ist weniger die Unternehmensgröße, sondern vor allem der Digitalisierungsgrad, vorhandenes digitales Knowhow und die generelle Innovativität (im Sinne des Hervorbringens von Produkt- und Prozessinnovationen). Unternehmen, die Hochschulabsolventen beschäftigen, intensive Digitalisierungs- und Innovationsaktivitäten verfolgen sowie höhere Digitalisierungsausgaben tätigen, setzen KI deutlich häufiger ein.

Auch die Einbindung externer Quellen zur Ideenfindung und Umsetzung von Digitalisierungsprojekten steht in einem engen Zusammenhang mit der KI-Nutzung. Besonders stark ist der Zusammenhang bei Informationsangeboten (z. B. Fachzeitschriften, Messen, Websites und Beratungsangebote). Dies deutet darauf hin, dass die Identifikation erster, praxistauglicher KI-Anwendungen eine zentrale Hürde ist – und niedrigschwellige Informationsangebote hier effektiver genutzt werden als komplexere Interaktionen mit dem Unternehmensumfeld (wie Kunden und Zulieferer), der Wissenschaft oder spezialisierten Dienstleistern.


Um die erwarteten Gewinne von KI bei der Produktivität und Wettbewerbsfähigkeit zu heben, muss KI im Mittelstand breiter und intensiver eingesetzt werden. Zentral ist der Aufbau einer "Datenkultur" in den Unternehmen – von Datenerfassung und -verwaltung über Datensicherheit bis zur Analyse. Dies erfordert Investitionen in IT-Infrastruktur, Kompetenzaufbau und Anpassungen der Arbeitsorganisation.

Die Wirtschaftspolitik kann durch passende Finanzierungsinstrumente unterstützen, die Technologie-Reifegrad und Risikoprofil der Investitionen berücksichtigen. Parallel sind Maßnahmen gegen den IT-Fachkräftemangel sowie eine stärkere Verankerung digitaler Inhalte in allen Bildungsstufen notwendig. In der Weiterbildung muss "lebenslanges Lernen" praktisch umgesetzt werden. Beratungs- und Informationsangebote sind ein zentraler Hebel für die KI-Diffusion, insbesondere für Nachzügler-Unternehmen. Dabei ist die Sensibilisierung zu Chancen, Voraussetzungen und Risiken von KI wichtig.

Der Ausbau von Cloud-Angeboten, leistungsfähiger Breitbandinfrastruktur und Rechenkapazitäten ist Voraussetzung dafür, dass mittelständische Unternehmen KI ohne eigene Großinfrastruktur nutzen können und die Abhängigkeit von ausländischen Anbietern sinkt. Dabei gilt es zu beachten, dass Maßnahmen die Heterogenität des Mittelstands berücksichtigen: Unterschiede in Größe, Branche, digitaler Reife, KI-Anwendungsfällen sowie zwischen Vorreitern und Nachzüglern erfordern differenzierte, zielgruppenspezifische Förder- und Beratungsansätze.

Erstellt von (Name) S.P. am 12.08.2026 Geändert: 17.08.2026 14:04:54 Autor:  Dr. Volker Zimmermann, KfW Research Quelle:  KfW Research Bild:  Bildagentur PantherMedia / Yuri Arcurs

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