Die Studie „Der Deutschland Case“ argumentiert: Deutschland gewinnt den globalen KI-Wettbewerb nicht durch eigene Basismodelle, sondern durch die Verbindung bestehender KI mit jahrzehntelanger Engineering- und Prozesskompetenz. Der Beleg: Schon heute entstehen mehr als 120 Milliarden Euro Umsatz durch KI-gestützte Produktinnovationen.
Deutschland benötigt kein eigenes OpenAI, um im internationalen KI-Wettbewerb bestehen zu können. Das ist die zentrale These der Studie „Der Deutschland Case“, herausgegeben von eco – Verband der Internetwirtschaft e. V., erstellt in Zusammenarbeit mit IW Consult mit Unterstützung von AWS. Die Studie stützt sich auf eine Befragung von 500 Unternehmen, eine separate Befragung von 79 KI-Start-ups sowie eine Analyse von rund 55 Millionen deutschen Online-Stellenanzeigen aus den Jahren 2019 bis 2025.
Nutzung wächst deutlich
Der Anteil deutscher Unternehmen, die KI nutzen, ist laut Befragung von nur 1 Prozent im Jahr 2020 auf 40 Prozent im Jahr 2026 gestiegen – ein Plus von 118 Prozent allein seit 2024. Andere aktuelle Studien verorten den Wert je nach Methodik zwischen 26 und 63 Prozent, doch alle zeigen dieselbe Richtung: eine schnelle, breit angelegte Diffusion über Unternehmensgrößen und Branchen hinweg. Die Nutzung beschränkt sich längst nicht mehr auf IT und Finanzdienstleistungen: Der Anteil KI-bezogener Stellenanzeigen in der Industrie stieg von 2,5 Prozent (2019) auf 6,5 Prozent (2025) – mehr als das Zweieinhalbfache.
Drei Typen von KI-Nutzern
Die Studie unterscheidet drei Unternehmenstypen: „KI-Anwender“ (46 Prozent), die ausschließlich fertige Lösungen wie Chatbots oder SaaS-Angebote einsetzen; „KI-Spezialisierer“ (10 Prozent), die bestehende Modelle gezielt für eigene Anwendungsfälle weiterentwickeln; und „duale Anwender“ (44 Prozent), die beide Ansätze kombinieren. Unternehmen mit Spezialisierungs- oder dualer Strategie schneiden messbar besser ab: 82 Prozent zählen zu den Innovatoren, gegenüber 70 Prozent unter allen KI-Nutzern, und das durchschnittliche Beschäftigungswachstum liegt rund einen Prozentpunkt höher.
Start-ups als Übersetzer, nicht als Modellentwickler
Die deutsche KI-Start-up-Szene folgt demselben Muster. Von den 79 befragten Start-ups bauen 83 Prozent ihre Produkte auf bestehenden Basismodellen auf, statt eigene zu entwickeln, 68 Prozent betreiben explizit Fine-Tuning mit eigenen oder Kundendaten. Gut die Hälfte adressiert industrielle Anwendungen. Ihren Wettbewerbsvorteil sehen die Start-ups nicht in der Infrastruktur, sondern in der Domänentiefe: 88 Prozent nennen branchenspezifische Expertise als zentrales Differenzierungsmerkmal, 71 Prozent verweisen auf eine spezialisierte Datenbasis – oft Maschinen- und Prozessdaten, über die generische Wettbewerber nicht verfügen.
Industrielle KI als eigentlicher Wettbewerbsvorteil
Die Studienautoren sehen darin die strukturelle Chance des Standorts. Die deutsche Industrie – Maschinenbau, Automotive, Chemie, Elektrotechnik – erwirtschaftet rund 20 Prozent der Bruttowertschöpfung und ist genau dort, wo sich die Produktivitätseffekte von KI am stärksten konzentrieren. IW Consult beziffert das jährliche Produktivitätswachstum durch KI auf bis zu 1,3 Prozent, was einem zusätzlichen Bruttowertschöpfungseffekt von rund 330 Milliarden Euro bis 2034 entspräche, hinzu kommen 110 Milliarden Euro durch Innovationspotenziale. McKinsey beziffert das KI-getriebene Produktivitätspotenzial für Deutschland auf bis zu 486 Milliarden US-Dollar bis 2030, davon rund 96 Milliarden Euro direkt in der Industrie. Bereits heute berichten Unternehmen von 120 Milliarden Euro Umsatz durch KI-gestützte Produktinnovationen – mehr als 15 Prozent aller Innovationsumsätze.
Was noch zu tun bleibt
Die Studie benennt drei Voraussetzungen, um diese Dynamik zu erhalten: breitere KI-Kompetenzen in der Belegschaft, insbesondere auf Fachkraftniveau statt nur bei Spezialisten; verlässlichen Zugang zu hochwertigen, interoperablen Industriedaten; sowie fortgesetzte Investitionen in skalierbare digitale Infrastruktur. Ein vierter, übergreifender Faktor: regulatorische Planbarkeit. 43 Prozent der befragten Unternehmen – bei Start-ups und Innovatoren über die Hälfte – nennen verlässliche regulatorische Rahmenbedingungen als wichtigen Einflussfaktor für Investitionsentscheidungen, ein Befund, der sich mit Studien von BDI und AWS/Strand Partners deckt.
Gleichzeitig nutzen 60 Prozent der deutschen Unternehmen KI bislang gar nicht – am häufigsten genannter Grund ist eine wahrgenommene fehlende Relevanz für das eigene Geschäftsmodell, nicht technische oder finanzielle Hürden. Das deutet darauf hin, dass die Diffusionskurve trotz ihrer Steilheit noch erheblichen Spielraum nach oben hat.
Dr. Jakob Jung ist Chefredakteur Security Storage und Channel Germany. Er ist seit mehr als 20 Jahren im IT-Journalismus tätig. Zu seinen beruflichen Stationen gehören Computer Reseller News, Heise Resale, Informationweek, Techtarget (Storage und Datacenter) sowie ChannelBiz. Darüber hinaus ist er für zahlreiche IT-Publikationen freiberuflich tätig, darunter Computerwoche, Channelpartner, IT-Business, Storage-Insider und ZDnet. Seine Themenschwerpunkte sind Channel, Storage, Security, Datacenter, ERP und CRM.
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