KI-Report 2026: Aktueller Stand der Künstlichen Intelligenz

Als KI-orientiertes Unternehmen mit über zehn Jahren Erfahrung mit Künstlicher Intelligenz verbinden wir eigene Forschungsergebnisse mit Erkenntnissen aus realen KI-Projekten für Unternehmen in mehr als 30 Branchen.

Dieser Trend unterstreicht die zunehmende Bedeutung von KI: Sie geht längst über die Analyse und Optimierung bestehender Daten hinaus und wird zunehmend zur generativen Kraft, die eigenständig neue Inhalte wie Text, Bilder und Code schafft.

Auch in Deutschland spiegelt sich diese Dynamik wider. Laut Prognosen von Statista soll der deutsche KI-Markt bereits 2025 ein Volumen von rund 9 Mrd. US-Dollar erreichen und bis 2031 auf über 37 Mrd. US-Dollar wachsen (CAGR ca. 26 %). Besonders stark entwickelt sich auch hier Generative KI: Für dieses Segment erwartet Statista ein Marktvolumen von knapp 3 Mrd. US-Dollar im Jahr 2025, das bis 2031 auf rund 19,5 Mrd. US-Dollar ansteigen soll – mit einer jährlichen Wachstumsrate von etwa 37 %. Damit wird GenAI auch hierzulande zu einem zentralen Treiber des gesamten KI-Ökosystems.

Bis 2030 wird erwartet, dass sich dieses Gleichgewicht verschiebt: Durch Chinas vertiefte Beteiligung am weltweiten KI-Wettlauf mit den USA dürfte der Anteil der Asien-Pazifik-Region auf 47 % steigen, während der Anteil Nordamerikas auf 33 % zurückgehen könnte.

Gartner schätzt, dass die weltweiten KI-Ausgaben 2025 nahezu 1,5 Billionen US-Dollar erreichen, 2026 auf über 2 Billionen US-Dollar steigen und bis 2029 3,3 Billionen US-Dollar erreichen werden, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von rund 22 %.

Für den Zeitraum wird erwartet, dass die Ausgaben für Hardware und Infrastruktur die Investitionen in Software und Dienstleistungen übersteigen und rund 59 % der Gesamtausgaben ausmachen.

Die Gesamtausgaben lassen sich wie folgt aufschlüsseln:

Insgesamt haben KI-Investitionen in den vergangenen Jahren deutlich an Dynamik gewonnen. Sie beanspruchen einen immer größeren Anteil des Gesamtvolumens, während gleichzeitig die durchschnittliche Dealgröße weiter steigt.

Europa liegt mit 8 % auf dem zweiten Platz – das ist doppelt so viel wie Asien mit 4 %. Obwohl der asiatische KI-Softwaremarkt in Bezug auf die Marktgröße schnell auf Nordamerika aufholt, bleiben die Investitionsniveaus in asiatische KI-Unternehmen deutlich geringer.

Insgesamt sammelten europäische KI-Startups rund 13,2 Mrd. € ein, wobei Frankreich (4,1 Mrd. €), Deutschland (3,4 Mrd. €) und Großbritannien (2,5 Mrd. €) als führende Entwicklungszentren hervortraten.

• SAP plant über einen Zeitraum von mehreren Jahren Investitionen in Höhe von über 20 Mrd. € in den Ausbau souveräner Cloud‑ und KI‑Infrastruktur, um digitale Souveränität und KI‑Innovation in Deutschland und Europa voranzutreiben.
• Bosch will bis Ende 2027 mehr als 2,5 Mrd. € in KI‑Entwicklung und ‑Anwendungen investieren, insbesondere zur Unterstützung von Produktion, autonomen Systemen und industriellen KI‑Lösungen.

Für die großen Tech-Unternehmen ist KI längst keine Software-Funktion mehr – sie ist ein Hardware-Wettrennen. Investitionen stehen im Mittelpunkt, denn jedes generative Modell, jeder KI-Assistent oder jeder LLM-basierte Service hängt von physischer Rechen- und Netzwerkkapazität ab. Nur nachhaltige, großangelegte Kapitalausgaben können diese Nachfrage stützen.

McKinsey zeigt, dass 88 % der Organisationen KI bereits in mindestens einer Geschäfts­funktion einsetzen, wobei der Anteil der Unternehmen, die generative KI nutzen, auf 79 % steigt. Mehr als die Hälfte der Organisationen setzt KI inzwischen in drei oder mehr Geschäftsprozessen ein.

Die häufigsten Anwendungsbereiche sind Marketing und Vertrieb, Produkt- und Serviceentwicklung, Service-Operations sowie Software-Engineering.

Ähnliches zeigt sich auch in einer Studie von Bitkom Research, laut derer deutsche Unternehmen KI am häufigsten im Kundenkontakt einsetzen (88% der KI-Nutzer), gefolgt von Marketing und Kommunikation (57%), Forschung & Entwicklung (21%), Produktionsabläufen (20%) sowie Controlling/Rechnungswesen (17%).

Dieser Trend wird durch ein massives Interesse an Weiterbildung verstärkt. In Lateinamerika beispielsweise wächst die Zahl der Anmeldungen für KI-Kurse jährlich um 425 %. Das bedeutet für unsere Strategie: Während die technologische Entwicklung massiv in den USA konzentriert ist, findet die aktivste Erprobung der Anwendungen derzeit in den Schwellenländern statt.

Häufig genannt werden außerdem Zeit- und Kosteneinsparungen (11 %) sowie bessere datengestützte Entscheidungen (14 %) durch die Analyse großer Datenmengen. Weniger dominant, aber ebenfalls relevant, sind Verbesserungen im Kundenservice (5 %), etwa durch Chatbots. Insgesamt sehen die Befragten KI vor allem als praktisches Werkzeug zur Optimierung des Arbeitsalltags.

Unternehmen verknüpfen KI somit untrennbar mit ihrer täglichen Leistungsfähigkeit. Die Roadmap dient dabei als Brücke, um die hohen Erwartungen – immerhin rechnen 51 % der Führungskräfte mit einem KI-bedingten Umsatzplus von über 5 % – in die Tat umzusetzen und gleichzeitig Risiken wie ungenaue Ergebnisse oder Cybersecurity-Lücken proaktiv zu managen.

Der Fokus verschiebt sich also weg vom "schnellen Gewinn". Die Mehrheit der Unternehmen betrachtet KI inzwischen als eine langfristige Investition in die künftige Wettbewerbsfähigkeit und weniger als einen kurzfristigen Effizienz-Schub.

Zwei der drei am schnellsten wachsenden Berufsbilder stehen dabei direkt im Zusammenhang mit KI und Daten: Big-Data-Spezialisten sowie KI- bzw. Machine-Learning-Ingenieure.

In der DACH-Region geben 25 % der Entscheidungsträger an, dass sie aufgrund von KI in diesem Jahr weniger Softwareentwickler einstellen werden, weitere 43 % stimmen teilweise zu. Besonders betroffen scheinen Junior Engineers und Entwickler zu sein (37 %), während Senior Developer (31 %) und andere technische Rollen weniger häufig genannt werden. 20 % der Unternehmen erwarten keine Kürzungen. Insgesamt zeigt sich, dass KI vor allem bei Einsteigerrollen Auswirkungen auf den Personalbedarf haben könnte, erfahrene Fachkräfte aber weitgehend unberührt bleiben.

Im Juni 2025 meldete die globale Online-Lernplattform Coursera, dass die Einschreibungen in GenAI-Kurse im Jahresvergleich um 195 % gestiegen sind und inzwischen mehr als 8 Millionen Lernende erreicht haben. Im Durchschnitt zogen etwa 700 Kurse auf der Plattform alle Minute 12 neue Einschreibungen an. Während die globale Nachfrage nach GenAI-Kursen mehr als verdoppelt wurde, verzeichnete Lateinamerika mit einem Zuwachs von 425 % den stärksten Anstieg, gefolgt von Afrika (+134 %) und Nordamerika (+135 %).

Gleichzeitig äußerten die Befragten Bedenken gegenüber möglichen Nachteilen der KI-Nutzung. Am häufigsten genannt wurden Cybersecurity-Risiken, Verlust menschlicher Nähe, Fehlinformationen, Datenschutzprobleme und Arbeitsplatzverluste.

Zudem wurden Themen wie Abhängigkeit, Übervertrauen in Automatisierung sowie Risiken durch Verzerrungen oder unfaire Entscheidungen genannt, was die Bedeutung transparenter und verantwortungsvoller KI-Systeme unterstreicht.

Diese vorsichtige Haltung spiegelt eine tief sitzende Skepsis wider, die in Deutschland traditionell stärker ausgeprägt ist als im globalen Durchschnitt. Während weltweit vor allem Cybersecurity (85 %) und der Verlust von Privatsphäre (82 %) als größte Risiken wahrgenommen werden, fordern deutsche Verbraucher laut Bosch Tech Compass besonders intensiv regulatorische Leitplanken: Über 80 % verlangen hier eine klare Kennzeichnung von KI-Inhalten.

Zwar verbessert KI insgesamt die Codequalität, gleichzeitig steigt jedoch die Wahrscheinlichkeit schwerwiegender Probleme – etwa bei der Rechteverwaltung oder durch architektonische Schwächen. Agentische Browser wie OpenAI Atlas oder Perplexity Comet schaffen zudem zusätzliche Angriffsflächen für gezielte Attacken.

Allein 2024 erreichte die Zahl wissenschaftlicher Veröffentlichungen zur KI-Governance 1.278 (nach 992 im Jahr 2023) – ein klares Signal dafür, wie zentral das Thema inzwischen geworden ist.

Plattformen für KI-Governance zählen mittlerweile zu den zweitwichtigsten strategischen Technologiethemen für 2025. Unternehmen, die solche Lösungen einsetzen, sollen bis 2028 eine um 25 % bessere regulatorische Compliance erreichen – und gleichzeitig ihr Kundenvertrauen um bis zu 30 % steigern. Prognosen von MarketsandMarkets zufolge wächst der Markt für AI Governance von 890 Millionen US-Dollar im Jahr 2024 auf 5,8 Milliarden US-Dollar bis 2029 – bei einer jährlichen Wachstumsrate von rund 45 %.

Diese Wissenslücke zeigt sich auch auf dem Arbeitsmarkt – diesmal aus Sicht der Arbeitgeber: KI-Ethik-Spezialisten und KI-Compliance-Experten gehören aktuell zu den am schwersten zu besetzenden KI-bezogenen Rollen und belegen hier Platz eins bzw. drei.

Auch wir bei Vention beobachten diesen Wandel deutlich. Die Gespräche haben sich von „Können wir KI hinzufügen?“ hin zu „Wie verändert KI, wie wir Software entwickeln, ausliefern und warten?“ verschoben. Hier gewinnen Ansätze wie retrieval-augmented generation (RAG), direkt in den Software-Lifecycle eingebettete KI und flexiblere Entwicklungsstile – oft als vibe coding bezeichnet – an Bedeutung.

Selbst wenn es zu einer Marktkorrektur kommt, werden Unternehmen mit klarer Strategie und praxisorientiertem Ansatz weiter erfolgreich voranschreiten. Die Dot-Com-Blase hat das Internet nicht zerstört – sie hat vielmehr das Rauschen bereinigt und die Grundlage für das gelegt, was folgte.

Bei Vention arbeiten wir seit Jahren genau nach diesem Prinzip. Wir wenden diese Ansätze intern und bei Kundenprojekten an und behandeln KI als integralen Bestandteil des Delivery-Systems, nicht als zusätzlich aufgesetzte Schicht. Dieser frühe Fokus wird mittlerweile zum Standard, während das, was früher experimentell wirkte, in der Branche zunehmend zur Routine wird.

KI ersetzt dabei keine starken Entwickler oder gutes Urteilsvermögen – sie verstärkt und unterstützt sie.