Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr – sie ist bereits Teil des Arbeitsalltags in vielen Unternehmen. Die ECC CLUB Studie „Intelligence Rising“ zeigt, wie KI in Handel und Industrie an Fahrt gewinnt. Gleichzeitig wird klar: Technologische Lösungen allein reichen nicht. Entscheidend sind das richtige Mindset, qualifizierte Mitarbeitende und eine strukturierte Datenbasis.
Dieser Beitrag fasst die wichtigsten Erkenntnisse der Studie zusammen – und zeigt, wie Unternehmen Herausforderungen meistern und echte Mehrwerte schaffen können.
Die Mehrheit der befragten Unternehmen beschäftigt sich aktiv mit dem Thema KI – 81 Prozent sind in der Implementierung. Hauptmotive sind Effizienzsteigerung (79 %) und Prozessautomatisierung (67 %). Besonders in operativen Bereichen wie IT-Sicherheit, Logistik und Produktion kommen KI-Lösungen bereits zum Einsatz. Doch Potenziale in Marketing, Kundenservice oder Personal werden noch nicht voll ausgeschöpft.
Das Problem: Während Großunternehmen erste KI-Pilotprojekte fahren, fehlt im Mittelstand oft eine strukturierte Roadmap zur KI-Readiness. Viele Maßnahmen bleiben punktuell und fragmentiert – eine nachhaltige Integration in Geschäftsprozesse oder gar eine echte KI-Strategie ist die Ausnahme.
Was hält Unternehmen zurück? Die Studie zeigt: Die größten Herausforderungen liegen in fehlender Datenqualität (49 %), ungenügender Integration bestehender Daten (52 %) und mangelnden personellen Ressourcen (46 %). Gleichzeitig fehlen klare Verantwortlichkeiten und oft ein grundlegendes Verständnis dafür, wie KI konkret Wert schaffen kann.
Eine nachhaltige Implementierung beginnt mit drei Dingen:
Nur wenn KI und Data Intelligence nicht als „Technikthema“, sondern als Wachstumshebel verstanden werden, gelingt die Transformation.
Fehlendes Vertrauen, Wissenslücken und Überforderung sind die größten internen Hürden. 61 Prozent der befragten Unternehmen sehen Kompetenzdefizite im Umgang mit KI, 53 Prozent berichten von Skepsis in der Belegschaft. Gleichzeitig wünschen sich 86 Prozent gezielte Qualifizierungsmaßnahmen.
Der Mensch bleibt der Schlüsselfaktor für den KI-Erfolg. Unternehmen, die frühzeitig in Weiterbildungen, interaktive Trainingsformate und aktives Change Management investieren, schaffen nicht nur Akzeptanz – sie beschleunigen auch den Praxistransfer. Denn nur wer die Technologie versteht, kann ihr vertrauen – und mit ihr arbeiten.
Daten sind der Treibstoff für jede KI. Doch laut Studie verfügen nur 57 Prozent der Unternehmen über klare Richtlinien zur Datenqualität – 86 Prozent sehen akuten Verbesserungsbedarf. Die größten Probleme: fragmentierte Datenlandschaften, fehlende Schnittstellen und unzureichende Data Governance.
Für echte Skalierbarkeit braucht es mehr als Datenmengen – es braucht strukturierte, konsistente und kontextreiche Daten, die automatisiert validiert, verknüpft und nutzbar gemacht werden können. Unternehmen sollten ihre Datenarchitektur so auslegen, dass KI-Modelle darauf aufbauen können. Ohne dieses Fundament bleibt jede KI-Strategie ein Kartenhaus.
Die Ergebnisse der Studie machen deutlich: Viele Unternehmen sind auf einem guten Weg, erste KI-Anwendungen laufen bereits – doch nachhaltiger Erfolg braucht mehr als einzelne Projekte. Entscheidend sind strukturierte Voraussetzungen: eine belastbare Datenbasis, klare Governance-Strukturen und Mitarbeitende, die aktiv eingebunden und qualifiziert werden. Jetzt ist der richtige Zeitpunkt, um KI ganzheitlich anzugehen – strategisch, strukturiert und praxisnah. Wer heute in Daten, Kompetenzen und Governance investiert, legt die Grundlage für echten Mehrwert durch Künstliche Intelligenz im B2B.
Zur Management Summary der ECC CLUB Studie „Intelligence Rising“.
Saskia Roch ist Geschäftsführerin von ECC NEXT, einer Tochter der IFH KÖLN GmbH mit Schwerpunkt datenbasierte Digitalisierung & Strategie. Mit über 15 Jahren Berufserfahrung im digitalen Umfeld ist sie unsere Expertin für digitale Lösungen mit Fokus auf Wachstum (neue Märkte, Zielgruppen, Kanäle), KI und Kundenbindung (Personalisierung, digitale Services und Vertrieb).
