Die fünf wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Studie zeigen, worauf Entscheider:innen jetzt setzen sollten – jenseits des KI-Hypes. Wir werfen auch einen Blick auf typische Stolperfallen und wie Unternehmen verantwortungsvoll und skalierbar mit KI arbeiten können.
1. Eigene Modelle und proprietäre Daten schaffen Wettbewerbsvorteile
Standardlösungen von der Stange bringen selten den maximalen Nutzen. Die erfolgreichsten KI-Anwendungen basieren auf unternehmenseigenen Modellen und Daten – sie sind exakt auf die Anforderungen des jeweiligen Unternehmens zugeschnitten. Laut Studie nutzen 82 % der erfolgreichen KI-Projekte firmeneigene Datenquellen. Wer in Dateninfrastruktur investiert und Modelle konsequent anpasst, ist klar im Vorteil.
Der Fokus sollte auf spezifischen Herausforderungen liegen. Wenn KI kontinuierlich in Arbeitsabläufe integriert wird, steigt ihre Genauigkeit und Relevanz im Alltag. Unternehmen, die KI zur Optimierung interner Prozesse einsetzen, verschaffen sich einen nachhaltigen Vorsprung. Wer hingegen auf proprietäre Daten verzichtet, läuft Gefahr, von datenaffinen Wettbewerbern abgehängt zu werden.
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2. KI wirkt branchenabhängig – dort, wo es am meisten bringt
Die Auswirkungen von KI unterscheiden sich stark je nach Branche. Laut unserer Studie setzen unterschiedliche Sektoren ganz gezielt auf KI – je nach strategischer Zielsetzung und spezifischen Herausforderungen. Auch regionale Unterschiede spielen eine Rolle: In einigen Ländern ist der Reifegrad deutlich höher als in anderen.
So zählen IT und Finanzdienstleister zu den Vorreitern in vielen Regionen. Industrie und Gesundheitswesen hinken oft hinterher – unter anderem wegen komplexer Regulierungen und Prozesse. Wer diese Unterschiede versteht, kann KI-Strategien gezielt ausrichten – branchenspezifisch und abgestimmt auf lokale Stärken.

Branchenüberblick: Wo KI welchen Nutzen bringt
- Industrie: Vorausschauende Wartung und Produktionsoptimierung reduzieren Ausfälle und steigern die Effizienz.
- Gesundheitswesen: KI unterstützt Diagnosen und verbessert die Patient Experience – mit intelligenter Datenanalyse für fundierte Entscheidungen.
- Finanzdienstleistungen: Vom Risikomanagement bis zur personalisierten Kundenansprache – KI sorgt für mehr Sicherheit und Relevanz.
- Telekommunikation: Netzoptimierung und automatisierter Kundenservice senken Kosten.
- Logistik: Bessere Prognosen und smarte Analysen der Supply Chains machen Unternehmen robuster und nachhaltiger.
3. Regionale Unterschiede verstehen und gezielt nutzen
Zwischen den Regionen gibt es große Unterschiede hinsichtlich des Reifegrads beim Thema KI. Die USA führen – vor allem im Konsumgüter- und IT-Sektor – dank hoher Investitionen in Automatisierung und Customer Experience. Das Vereinigte Königreich liegt knapp dahinter: Besonders in Finanzdienstleistungen und im Gesundheitswesen ist ein klarer Fortschritt erkennbar. Die DACH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz) punktet vor allem in den Bereichen Industrie, Fertigung und Finanzwesen, liegt im globalen Vergleich aber noch zurück.

Für Unternehmen bedeutet das: Eine KI-Strategie sollte immer regional angepasst werden. Wer lokale Stärken kennt und gezielt fördert, kann Wirkung und Reichweite steigern. Internationale Unternehmen profitieren besonders von einem dualen Ansatz: Stärker kundenfokussierte US-Strategien lassen sich beispielsweise mit der technologischen Tiefe Europas kombinieren – für mehr Skalierbarkeit und Nähe zu den jeweiligen Zielmärkten.
4. Generative KI: viel Potenzial – wenn sie richtig eingesetzt wird
Generative KI (GenAI) ist auf dem Vormarsch: 68 % der befragten Unternehmen stufen sie als strategisch wichtig ein. Doch ihr Erfolg hängt stark von der Einbettung in bestehende Prozesse ab. Wer GenAI isoliert betrachtet, schöpft ihr Potenzial nicht aus.
Besonders relevant ist GenAI aktuell in Bereichen wie Marketing (27 %), Forschung & Entwicklung (26 %) und HR (25 %). Entscheidend ist ein verantwortungsvoller Einsatz – mit klaren Qualitätsstandards und Governance.
Best Practices für GenAI-Einsatz
- Ergänzung bestehender Modelle statt vollständiger Ersatz.
- Menschliche Kontrolle, um Verzerrungen und Fehler zu vermeiden.
- Anwendung in Prozessen mit hohem Impact, z. B. Dokumentenautomatisierung oder Kundeninteraktion.
- Klare Regeln und Zuständigkeiten definieren, um Risiken zu minimieren.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Sie KI-Risiken mit einem KI-Governance-Rahmen migrieren können.
5. Ethik und Governance sind entscheidend für nachhaltigen Erfolg
Organisationen mit klaren ethischen Leitlinien und Governance-Strukturen erzielen messbar bessere Ergebnisse mit KI. Sie achten bewusst auf Data Governance, Regulierung und den Abbau von Verzerrungen. Das schafft Vertrauen – intern wie extern.

Ein solides KI-Governance-Framework umfasst klare Entscheidungswege, Risikobewertungen und definierte Verantwortlichkeiten. Unternehmen, die ethische Prinzipien aktiv in ihre Strategie integrieren, arbeiten nicht nur gesetzeskonform – sie sind auch effizienter und resilienter. Weniger Fehler, weniger Verzerrungen – mehr Wirkung.
Erfahren Sie mehr in unserem Blog-Artikel „Aufbau eines ethischen KI-Rahmens“.
Vom KI-Potenzial zum echten Business-Impact
Der Schlüssel zum Erfolg liegt nicht nur in der Technologie – sondern in Strategie, Governance und Umsetzung. Die Erkenntnisse von Zühlke und der ETH Zürich zeigen: Wer auf individuelle Lösungen, Effizienz und ethische Prinzipien setzt, hat höhere Chancen, mit KI greifbare Ergebnisse zu erzielen.
Zühlke begleitet Unternehmen bei der ihrer KI-Strategie aber auch bei der Entwicklung und Einführung – pragmatisch, transparent und mit Fokus auf den Business-Impact.
Laden Sie die vollständige Studie herunter, um einen tieferen Einblick in die Daten und wichtigsten Ergebnisse zu erhalten.
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