KI erreicht 20 % der EU-Unternehmen, misst aber keine intensive Nutzung

Die europäische Unternehmensstatistik schätzt den Anteil der Unternehmen, die 2025 angaben, mindestens eine KI-Technologie zu nutzen, auf rund 20 %. Die Zahl bezieht sich auf EU-Unternehmen mit mindestens zehn Mitarbeitern und stammt aus der Eurostat-Umfrage EU-ICT-Firm, die von Funcas analysiert wurde.

Die Definition ist breit: Ein Unternehmen wird als Nutzer gezählt, wenn es angibt, mindestens eine im Fragebogen aufgeführte Technologie zu verwenden. Daher erfasst der Prozentsatz die deklarierte Präsenz von KI, nicht die Häufigkeit, den Umfang oder das wirtschaftliche Gewicht der Nutzung.

Dieser Unterschied hat Konsequenzen für Führungskräfte und Analysten. Ein Unternehmen, das ein Tool in einem kleinen Team einsetzt, und eines, das es in viele Operationen integriert, zählen in der aggregierten Rate gleich. Die Zahl dient der Verfolgung der Verbreitung, erlaubt aber nicht allein den Schluss, welchen Wert KI erzeugt oder wie viele Prozesse transformiert wurden.

Die Funcas-Reihe verortet den Anteil der nutzungsbereiten Unternehmen in der Europäischen Union bei rund 7,6 % im Jahr 2021 und bei fast 20 % im Jahr 2025. Der Anstieg zeigt eine beträchtliche Verbreitung in diesem Zeitraum, entspricht aber keiner direkten Messung von Produktivität oder technologischer Reife.

Der europäische Durchschnitt verdeckt erhebliche Unterschiede. Im Jahr 2025 lagen Dänemark, Finnland und Schweden über 35 %, während Rumänien, Polen, Bulgarien und Griechenland unter 10 % blieben. Spanien verzeichnete 20,3 %, praktisch im Einklang mit dem EU-Durchschnitt; Deutschland erreichte 26 %, Frankreich 18,2 %, Italien 16,4 % und Portugal 11,5 %.

Die Funcas-Analyse verknüpft die Unterschiede bei der Adoption mit strukturellen Faktoren, darunter das wirtschaftliche Entwicklungsniveau, die Forschungskapazität und die Digitalisierung der Prozesse. Der Vergleich ist keine Bewertung der Unternehmensqualität: Auch die Branchenstruktur, die Unternehmensgröße und die nationalen Bedingungen können Einfluss nehmen.

Um die Zahl zu interpretieren, muss man festlegen, wer in die Zählung einbezogen wird und was als Nutzung gilt. Die genannte Rate entspricht Unternehmen mit mindestens zehn Mitarbeitern, die angeben, mindestens eine KI-Technologie zu verwenden. Sie repräsentiert nicht alle Unternehmen, einschließlich der Kleinstunternehmen, die unter dieser Schwelle liegen.

Die Umfrage gibt auch keine Auskunft über die verschiedenen Ausbaustufen. Eine bejahende Antwort zeigt nicht, ob das Tool gelegentlich oder kontinuierlich genutzt wird, wie viele Personen es verwenden, welche Funktion es erfüllt oder ob es an kritische Prozesse angebunden ist. Funcas weist darauf hin, dass die Daten die Intensität nicht über Variablen wie die Anzahl der Mitarbeiter oder die aufgewendeten Stunden messen.

Daher sind die Prozentsätze aus verschiedenen Umfragen oder Berichten nicht immer vergleichbar. Die beobachtete Population, die einbezogenen Branchen, die abgefragten Technologien und der gemessene Begriff können variieren. Vor dem Vergleich von Zahlen sollte man Population, Frage, Jahr und Methodik prüfen: Ein Maß für die KI-Bereitschaft ist nicht gleichbedeutend mit einer Rate der deklarierten Nutzung.

Die Adoptionsrate reicht nicht aus, um zu schließen, dass ein Unternehmen von der KI-Experimentierung zur Integration in Kernoperationen übergegangen ist. Um diesen Übergang zu bewerten, werden Daten über die betroffenen Prozesse, die von KI-Systemen unterstützten Entscheidungen, die Anzahl der nutzungsbereiten Mitarbeiter und die erzielten Ergebnisse im Vergleich zu einer vergleichbaren Referenz benötigt.

Der AI Progress Barometer von Accenture bietet eine andere Perspektive. Die Studie verfolgt die 3.000 größten Unternehmen der Welt und bewertet Fähigkeiten im Zusammenhang mit der Vorbereitung auf die KI-Nutzung, mit einem europäischen Score von 43,1 gegenüber 48,9 in Nordamerika. Es ist ein Indikator für die Vorbereitung großer Unternehmen, keine Adoptionsrate für alle europäischen Unternehmen.

Die beiden Maße beantworten unterschiedliche Fragen: Eurostat schätzt, wie viele Unternehmen in einem definierten Universum eine Nutzung melden; Accenture bewertet die Fähigkeiten einer Gruppe großer Unternehmen. Um zu entscheiden, wo investiert werden soll, sollte ein Unternehmen zwischen anfänglicher Nutzung, organisatorischer Vorbereitung und effektiver Integration unterscheiden, anstatt sie in einem einzigen Prozentsatz zusammenzufassen.

Die KI-Adoption kann nutzbare Daten, Infrastruktur, Kompetenzen und organisatorische Veränderungen erfordern. Die Funcas-Studie stellt fest, dass die Adoption in Ländern mit höherem wirtschaftlichen Entwicklungsniveau früher beginnt und schneller voranschreitet; sie weist auch auf Unterschiede hin, die mit der wissenschaftlich-technischen Kapazität und dem Grad der Digitalisierung der Produktionsprozesse zusammenhängen.

Die deklarierte Adoption und die Unternehmensbereitschaft sind in den zitierten Studien beobachtete Indikatoren; eine Prognose hingegen drückt eine Schätzung über eine mögliche zukünftige Entwicklung aus. Sie sollten nicht als austauschbare Maße behandelt werden: Dass eine Vorhersage mehr Investitionen oder Ausrollungen vorsieht, beweist nicht, dass diese Änderung bereits stattgefunden hat.

Die Lücke kann auch innerhalb eines Landes oder Unternehmens bestehen. Ein Unternehmen kann die Nutzung von Tools erlauben, ohne Arbeitsabläufe zu ändern oder interne Fähigkeiten zu entwickeln. In diesem Fall informiert die Präsenz von KI nicht allein über ihren Beitrag: Das Ergebnis hängt von ergänzenden Bedingungen ab, die die binäre Rate nicht erfasst.

Die Europäische Kommission stellt das KI-Gesetz als einen risikobasierten Rahmen dar, der Innovation fördern und gleichzeitig eine sichere und zuverlässige KI gewährleisten soll. Dieser Ansatz macht das Risiko zu einem zentralen Bestandteil des europäischen Rahmens, zusammen mit dem Ziel, die Adoption und Wettbewerbsfähigkeit zu fördern.

Die Kommission weist auch darauf hin, dass das Europäische KI-Büro an der Anwendung und Durchsetzung des Gesetzes in Zusammenarbeit mit den Mitgliedstaaten beteiligt ist. Für Unternehmen ist es daher relevant, die Verantwortlichkeiten für KI-Systeme in die Entscheidungen zum Rollout zu integrieren, zusätzlich zu Daten, Infrastruktur und Kompetenzen.

Die Regulierung ersetzt nicht die unternehmerische Bewertung jeder Initiative. Eine allgemeine Adoptionsrate informiert über die Verbreitung, bestimmt aber nicht, wie ein konkreter Fall zu verwalten ist oder welchen Wert er stiften kann. Die aggregierte Zahl gibt Orientierung; die Entscheidung erfordert die Prüfung des Systems und seiner Nutzung.

Die europäische Zahl von rund 20 % ist als Referenz für die Verbreitung nützlich, mit einem begrenzten Umfang: Unternehmen mit mindestens zehn Mitarbeitern, die mindestens eine KI-Nutzung melden. Sie bescheinigt nicht, dass ein Fünftel der Unternehmen seine Operationen transformiert hat, und erlaubt es auch nicht allein, die Rendite zu schätzen.

Beim Vergleich von Ländern, Anbietern oder Studien lohnt es sich, die Frage vor dem Prozentsatz zu ordnen: Wird Nutzung, Vorbereitung oder Intensität gemessen? Werden kleine Unternehmen einbezogen? Welches Jahr wird betrachtet? Untersucht die Quelle Unternehmen oder erhebt sie Antworten von Führungskräften? Der Vergleich äquivalenter Metriken hilft, beobachtete Nutzung von Erwartungen zu trennen.

Für ein Unternehmen kann eine nützliche Bewertung drei Ebenen umfassen: Identifizieren, welche Tools tatsächlich im Einsatz sind; Lokalisieren, welche Prozesse oder Entscheidungen sich geändert haben; und Überprüfen von Ergebnissen, Kosten, Risiken und Schulungsbedarf. So kann eine Marktstatistik eine konkrete Entscheidung leiten: Priorisierung der Fälle, deren Wert und Verwaltung bewertet werden können, anstatt die Adoption als isoliertes Ziel zu verfolgen.