Die Normalität künstlicher Intelligenz in Deutschland

Wie deutsche Unternehmen KI in Backstuben, Werkhallen und Büros einsetzen und was die Zahlen über Produktivität und die Abhängigkeit von US-Modellen sagen.

Frank Tentler · 2. November 2026

Das alte Sprichwort passt gerade erstaunlich gut: KI wird nicht so heiß gegessen, wie sie gekocht wird. Gekocht wird die künstliche Intelligenz vor allem in den USA, und zwar auf unkontrolliert großer Flamme. Gegessen wird sie überall, auch bei uns in Deutschland. Aber auf dem Teller ist sie längst nicht mehr so heiß, wie es die US-Schlagzeilen und die deutsche Jammermentalität vermuten lassen. Sie ist Alltag geworden, oft so unauffällig, dass wir sie gar nicht mehr bemerken.

Wie groß die Flamme ist, zeigen die Zahlen. Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft und SpaceX dürften nach einer Berechnung von Business Insider vom 30. Oktober 2026 in diesem Jahr zusammen zwischen 803 und 828 Milliarden Dollar investieren. Das sind die gesamten Investitionsausgaben der fünf Unternehmen. Ein wesentlicher Treiber ist der Ausbau der Rechenzentren für KI. Alphabet hat bereits angekündigt, dass es 2027 noch deutlich mehr werden soll. Einen anderen Teil der Geschichte erzählt der AI Index 2026 der Stanford University. Im Jahr 2025 flossen in den USA rund 286 Milliarden Dollar an privaten Investitionen in KI, in Europa rund 21 Milliarden. Bei den großen Sprachmodellen und der Rechenleistung, die sie brauchen, liegt Europa weit zurück, und daran wird sich so schnell nichts ändern.

Wie deutsche Unternehmen KI im Alltag einsetzen

Daraus schließen viele, Deutschland habe die KI verschlafen. Ich halte das für einen Irrtum, weil diese Sicht nur auf die Küche schaut und nicht auf den Tisch. Nach dem Statistischen Bundesamt nutzten 2025 schon 26 Prozent der deutschen Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI, im Durchschnitt der EU war es jedes fünfte. Das ifo Institut kam im Mai 2026 mit seiner eigenen Umfrage sogar auf mehr als die Hälfte der Unternehmen, ein Jahr vorher waren es vier von zehn. Und auch die Menschen sind weiter, als sie selbst glauben. In einer Befragung des Digitalverbands Bitkom vom Frühjahr 2026 sagten 58 Prozent der Menschen ab 16 Jahren, dass sie KI nutzen. Bei den Berufstätigen setzt fast die Hälfte sie bei der Arbeit ein. Bei meinen Kunden habe ich im letzten halben Jahr erlebt, wie grundsätzlich sich die Einstellung zu KI und ihre Nutzung gewandelt haben. Auch hier ist sie ein fester Bestandteil der Arbeit geworden.

Dass wir das kaum merken, hat einen einfachen Grund. KI heißt in den Betrieben selten KI. Bei der Bäckerei Förch in Erlenbach heißt sie Bedarfsplanung. Eine Software rechnet dort mit, wie viel Brot für welche Filiale gebacken werden soll. „Künstliche Intelligenz nimmt uns viel Arbeit ab“, sagen die Leute aus der Bäckerei. Sie sparen damit nach eigenen Worten Ressourcen und haben weniger Retouren, also weniger Brot, das abends übrig bleibt. Im Elektronikwerk von Siemens in Erlangen heißt sie Qualitätsprüfung, Wartung und Logistik. Mehr als 100 KI-Programme laufen dort nach Angaben des Unternehmens inzwischen im Alltag. In Bayers Tablettenfabrik in Leverkusen hat sie sogar einen Vornamen. Die Ingenieure nannten die Software, die entscheidet, welcher Behälter wann zu welcher Maschine fährt, einfach Karl.

Bei solchen Lösungen hält Deutschland nach meiner Einschätzung international gut mit. Das Kölner Unternehmen DeepL nennt mehr als 200.000 Kunden für seine Übersetzungen. Parloa aus Berlin, das KI-Telefonassistenten für den Kundenservice baut, meldete im Januar 2026 wiederkehrende Einnahmen von mehr als 50 Millionen Dollar auf Jahresbasis. Kleine Spezialfirmen bringen KI in Spritzgussanlagen, auf Feldspritzen und in Backstuben. Die Telekom hat in München ein eigenes Rechenzentrum für Industriekunden eröffnet. Das sind funktionierende Geschäfte mit echten Kunden.

Wann KI die Produktivität im Betrieb erhöht

Wie viel davon tatsächlich ankommt, hat die Bundesbank im ersten Quartal 2026 bei mehr als 7.000 Unternehmen erfragt. Sie hat sich unter anderem die Firmen angesehen, die generative KI 2025 stärker eingesetzt hatten als im Jahr zuvor. Wo die Nutzung noch experimentell war, berichteten 28 Prozent von Produktivitätsgewinnen. Wo KI bereits umfangreich zum Einsatz kam, waren es 83 Prozent. Das sind Einschätzungen der Unternehmen selbst und keine Messungen, das betont die Bundesbank ausdrücklich. Der Nutzen entsteht beim Essen, also in der Arbeit, und nicht beim Kochen der größten Modelle.

Satya Nadella, der Chef von Microsoft, hat es im Juni in einem Podcast so gesagt: „Don't use frontier models for non-frontier problems.“ Für Aufgaben, die keine Spitzenaufgaben sind, braucht man keine Spitzenmodelle. Für die allermeisten Aufgaben in einer Bäckerei, einer Verwaltung oder einem Maschinenbaubetrieb reichen einfache Modelle, die heute schon günstig zu haben sind und jedes Jahr günstiger werden.

Braucht Europa eigene Spitzenmodelle?

Damit stellt sich eine Frage, die in der deutschen Debatte fast nie gestellt wird, nämlich ob Europa bei diesem Wettrennen um die größten Modelle überhaupt mitlaufen muss. Ich glaube das nicht. Was in den USA gerade passiert, ist eine riesige Wette. Niemand weiß heute, ob sich diese Hunderte Milliarden je auszahlen, und die Unternehmen selbst können es auch noch nicht sagen. Ich halte es für klüger, abzuwarten, bis sich die Lage normalisiert hat und klar ist, welche Modelle und welche Art von Rechenleistung wir wirklich brauchen.

Das Geld wäre bei uns an anderer Stelle besser aufgehoben, und zwar dort, wo die Transformation zu gesellschaftlichen Problemen führt oder die Arbeit mit KI noch lange keine Normalität ist. Nach einer Auswertung der staatlichen Förderbank KfW nutzte bis 2024 erst jeder fünfte Mittelständler überhaupt eine KI-Technik. Nach dem KI-Monitor der TU Darmstadt vom August 2026 haben erst 15 Prozent der Menschen eine Weiterbildung zu KI gemacht. Mit einem Bruchteil dessen, was ein einziges amerikanisches Rechenzentrum kostet, ließe sich hier sehr viel bewegen.

Beobachten und Abwarten hat allerdings in der digitalen Transformation einen Preis. Wer die großen Modelle nicht selbst baut, ist auf die angewiesen, die es tun. In einer Bitkom-Befragung von 2025 fanden 68 Prozent der Menschen in Deutschland, dass wir bei KI zu abhängig von den USA und China sind. Diese Sorge nehme ich ernst. Sie wird aber kleiner, je austauschbarer die Modelle werden. Wenn viele Anbieter gut genug sind, entscheidet nicht mehr, wer das größte Modell besitzt. Es entscheidet, wer weiß, wie gute Arbeit im eigenen Betrieb aussieht. Und dieses Wissen kann man nicht in Kalifornien einkaufen.

Mein Fazit: Gekocht wird, wenn es um die großen KI-Visionen geht, erst einmal weiter in Amerika, mit 800 Milliarden Dollar unter dem Topf. Bei uns wird längst gegessen, ohne großes Aufheben, in Backstuben, Werkhallen und Büros. Mit Lösungen, die praktisch, pragmatisch, professionell und profitabel sind.

Ich würde mir wünschen, dass wir das endlich bemerken und mit etwas mehr Ruhe auf die Küche der anderen schauen.

Zum Nachlesen

Business Insider, Investitionsprognose vom 30. Oktober 2026

Stanford AI Index 2026, private KI-Investitionen

Statistisches Bundesamt, KI-Nutzung nach Unternehmensgröße

Deutsche Bundesbank, Unternehmensbefragung zur Produktivität