Künstliche Intelligenz
Kleine und mittlere Unternehmen in Deutschland investieren verstärkt in eigene Rechenkapazitäten – angetrieben durch den wachsenden Einsatz von Künstlicher Intelligenz. Laut einer Befragung von CIO und COMPUTERWOCHE unter 106 Entscheidungsträgerinnen und -trägern aus der DACH-Region planen gut 40 Prozent den Aufbau entsprechender Infrastruktur innerhalb der nächsten zwölf Monate.
Hintergrund ist die Verlagerung von KI-Anwendungen weg von externen Rechenzentren hin zu eigenen, lokal betriebenen Systemen. Viele KMUs wollen ihre Daten und die darauf aufsetzenden KI-Prozesse aus Datenschutz- und Kostengründen im eigenen Haus halten. Die Studie, die Anfang Juli 2026 in Kooperation mit Dell entstanden ist, zeigt dabei deutliche Lücken: In knapp 44 Prozent der befragten Unternehmen übernehmen gewöhnliche Arbeitsplatzrechner zusätzlich Aufgaben als Unternehmensserver, eine Konstruktion, die modernen Anforderungen kaum noch genügt. Nur jedes vierte Unternehmen betreibt dafür dedizierte Systeme, die in einem Drittel der Fälle zudem älter als fünf Jahre sind. Als größte Hürde bei der Modernisierung nennen knapp die Hälfte der Befragten zu hohe Anschaffungskosten, 41 Prozent verweisen auf Datenschutz- und Sicherheitsanforderungen, und mehr als jedem vierten Unternehmen fehlt eigenes technisches Personal. Immerhin haben bereits 20 Prozent der KMUs mit dem Aufbau neuer Systeme für KI-Anwendungen begonnen. Für fast 60 Prozent der Befragten werden lokale Rechenkapazitäten künftig eine große bis sehr große Rolle spielen.
Der Einsatz Künstlicher Intelligenz (KI) im deutschen Mittelstand hat sich binnen sechs Jahren verfünffacht. Inzwischen nutzen 20 Prozent der Unternehmen mindestens eine KI-Technologie, wobei vor allem leicht zugängliche Anwendungen mit breiten Einsatzmöglichkeiten verbreitet sind.
Am häufigsten setzen mittelständische Unternehmen Technologien zur Erzeugung natürlicher Sprache ein. Ihr Anteil liegt bei 14 Prozent. Dazu zählen etwa Chatbots, die Erstellung von Produktbeschreibungen oder Übersetzungen. Weitere zehn Prozent nutzen Technologien zur Texterkennung, beispielsweise für die Vorsortierung von E-Mails oder die automatisierte Rechnungsverarbeitung. Anspruchsvollere Anwendungen bleiben dagegen deutlich seltener. Jeweils fünf Prozent verwenden KI für die Automatisierung von Arbeitsabläufen, die Entscheidungsunterstützung, Spracherkennung oder Bilderkennung und Bilderzeugung. Auf Data Analytics entfallen drei Prozent, auf Technologien für die autonome Bewegung von Maschinen lediglich ein Prozent. Das geht aus einem aktuellen KfW Research hervor.
Für mittelständische Unternehmen bedeutet das, dass KI-Nutzung nicht allein von der Betriebsgröße abhängt. Entscheidend sind vielmehr der Digitalisierungsgrad, internes Know-how, Innovationsaktivitäten und die Beschäftigung von Hochschulabsolventen. Eine Digitalisierungsstrategie erhöht die Nutzungswahrscheinlichkeit um bis zu neun Prozentpunkte. Zudem steht die Bedeutung von Informationsangeboten wie Fachzeitschriften, Messen und Websites in einem moderaten Zusammenhang mit dem KI-Einsatz. Empfohlen werden deshalb Investitionen in Datenkultur, IT-Infrastruktur und Weiterbildung.
ESG hat sich in den vergangenen Jahren vom Nischenthema zum festen Bestandteil von Investitionsentscheidungen entwickelt. Kaum ein Immobilienunternehmen kommt heute an Nachhaltigkeitsberichten, CO₂-Zielen oder regulatorischen Anforderungen vorbei. Doch aus Investorensicht stellt sich eine andere Frage: Wo entstehen daraus eigentlich attraktive Geschäftsmodelle? Denn so wichtig ESG für Compliance und Risikomanagement ist, das Kapital fließt langfristig dorthin, wo Renditen entstehen.
Ein Gastbeitrag von Nikolas Samios, Managing Partner bei PT1 und Autor im Fachbuch „ESG in der Immobilienwirtschaft“
Genau dieser Frage widme ich mich in einem Kapitel des kürzlich erschienenen Fachbuchs ESG in der Immobilienwirtschaft. Die zentrale These lautet: ESG wird dann besonders spannend, wenn Nachhaltigkeit nicht nur regulatorisch gefordert, sondern wirtschaftlich überlegen wird.
Der deutsche Mittelstand investiert stärker in Digitalisierung und Künstliche Intelligenz. Zugleich wird Bürokratie erstmals zur größten Hürde: 55 Prozent der befragten Unternehmen nennen sie als zentrales Hemmnis, noch vor den Kosten mit 52 Prozent.
Das zeigt eine YouGov-Umfrage im Auftrag von IONOS unter rund 4.000 Entscheidern aus kleinen und mittleren Unternehmen mit bis zu 250 Mitarbeitenden in fünf europäischen Ländern, darunter etwa 1.000 in Deutschland. Demnach verfügen inzwischen 60 Prozent der deutschen KMU über eine eigene Website, acht Prozentpunkte mehr als im Vorjahr. 62 Prozent nutzen eine Geschäfts-E-Mail mit eigener Domain. Der Einsatz von KI ist auf 44 Prozent gestiegen, ein Plus von zwölf Prozentpunkten. Bei den Investitionsprioritäten stehen IT-Sicherheit und Datenschutz mit 38 Prozent an erster Stelle. Online-Sichtbarkeit und KI folgen mit jeweils 35 Prozent. Für 31 Prozent der Befragten macht KI bereits mehr als zehn Prozent des Digitalbudgets aus. Die Entwicklung zeigt, dass Digitalisierung im Mittelstand breiter verankert ist, aber operative Belastungen den Fortschritt bremsen. Im europäischen Vergleich liegt Deutschland bei der Website-Nutzung im Mittelfeld; Großbritannien kommt auf 81 Prozent.
Cybersicherheit zählt für kleine und mittlere Unternehmen (KMU) weltweit zu den strategischen Prioritäten. 52 Prozent der KMU nennen Cybersecurity und Datenschutz als wichtiges Thema für die kommenden zwölf Monate, 60 Prozent planen höhere Ausgaben in diesem Bereich. Dennoch bleibt die Sicherheitslage angespannt: Jedes zweite KMU war im vergangenen Jahr von einem Sicherheitsvorfall oder einer Datenschutzverletzung betroffen.
Besonders groß sind die Defizite bei KI-gestützten Bedrohungen. 84 Prozent der Kleinstunternehmen und 65 Prozent der kleinen Unternehmen gelten als unzureichend auf KI-basierte Cyberangriffe vorbereitet. In Deutschland verfolgt lediglich ein Viertel der KMU einen proaktiven Sicherheitsansatz, während 27 Prozent keine spezifischen Schutzmaßnahmen für KI-Anwendungen implementiert haben. Zugleich fehlt 37 Prozent der deutschen Unternehmen der Überblick darüber, welche KI-Tools intern genutzt werden. Wie Digital Business berichtet, konzentrieren sich viele Unternehmen vor allem auf grundlegende Schutzmaßnahmen wie E-Mail-Sicherheit (77 Prozent), regelmäßige Updates und Patches (68 Prozent) sowie Multi-Faktor-Authentifizierung (61 Prozent). Deutlich seltener kommen Mitarbeiterschulungen, Phishing-Simulationen oder Tests von Notfallplänen zum Einsatz. Hinzu kommen Risiken bei Drittanbietern und SaaS-Anwendungen: 43 Prozent der Kleinstunternehmen überwachen externe Partner nicht regelmäßig.
Die zugrunde liegende IDC-Studie im Auftrag von Sage basiert auf einer Befragung von 2.210 KMU in acht Ländern, darunter 330 Unternehmen aus Deutschland. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass viele Mittelständler ihre Sicherheitsprioritäten zwar erkannt haben, die operative Umsetzung jedoch häufig noch hinter den wachsenden Anforderungen eines KI-geprägten Bedrohungsumfelds zurückbleibt.
Eine aktuelle Studie von OpenAI zeigt, dass Künstliche Intelligenz im deutschen Mittelstand längst kein Zukunftsthema mehr ist, sondern bereits fest im Arbeitsalltag angekommen ist.
Befragt wurden rund 1.000 Entscheiderinnen und Entscheider aus kleinen und mittleren Unternehmen in Deutschland. Demnach nutzen bereits 85,1 Prozent KI im Job, fast die Hälfte davon sogar regelmäßig. Die Entwicklung zeigt sich aktuell darin, dass Künstliche Intelligenz zunehmend vom Experiment zum festen Bestandteil der täglichen Arbeit wird und vor allem bei Recherche-, Analyse-, Kommunikations- und Kreativaufgaben eingesetzt wird. Der Einsatz bringt konkrete Effekte mit sich: Unternehmen sparen im Schnitt 5,1 Arbeitsstunden pro Woche, was rund 33 Arbeitstagen pro Jahr entspricht. Mehr als 74 Prozent der Nutzerinnen und Nutzer berichten zudem von einer höheren Produktivität. Gleichzeitig planen über die Hälfte der Befragten, in den kommenden Monaten weitere KI-Anwendungen einzuführen. Dennoch bestehen weiterhin Herausforderungen, insbesondere in Bezug auf Datenschutz- und Sicherheitsbedenken, fehlende Zeit sowie die Kosten für Tools und qualifizierte Fachkräfte.
