Fünf Beobachtungen von der DIGITAL X in Köln zeigen, warum erfolgreiche KI-Transformation nicht allein von Technologie abhängt – und welche Kompetenzen Unternehmen künftig benötigen.

Auf der DIGITAL X in Köln fragte kaum noch jemand, ob Unternehmen Künstliche Intelligenz einsetzen sollten. Im Mittelpunkt stand vielmehr, wie KI im Unternehmensalltag funktioniert, welche Voraussetzungen dafür geschaffen werden müssen und wer ihre Umsetzung verantwortet.

Für uns bei eAces, wo wir vor allem Managementpositionen sowie IT- und KI-Expertenrollen besetzen, ist diese Entwicklung besonders relevant. Denn mit dem zunehmenden Einsatz von KI verändern sich nicht nur Technologien und Geschäftsprozesse, sondern auch die Anforderungen an Fachkräfte, Führungskräfte und ganze Organisationen.

Aus den Diskussionen und Masterclasses der DIGITAL X lassen sich fünf zentrale Beobachtungen ableiten.

Die DIGITAL X im Kölner Rheinauhafen hat in diesem Jahr gezeigt, wie breit die Debatte um KI inzwischen geführt wird. Auf den großen Bühnen sprachen unter anderem Angela Merkel, Robert Habeck, Alena Buyx und Yuval Noah Harari. In den Masterclasses standen dagegen konkrete technologische und organisatorische Herausforderungen im Mittelpunkt: industrielle KI, digitale Souveränität, Cloud-Infrastrukturen, Cybersecurity und Future Skills.

Über das Ob wird kaum noch diskutiert. Entscheidend ist inzwischen das Wie.

Laut einer im September veröffentlichten Bitkom-Umfrage setzen bereits 57 Prozent der deutschen Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI ein. Ein Jahr zuvor waren es 36 Prozent, vor zwei Jahren lediglich 20 Prozent.

Gleichzeitig geben fast neun von zehn Unternehmen, die KI bereits einsetzen, an, deren Potenzial kaum oder gar nicht auszuschöpfen. Zwischen der Einführung einzelner Anwendungen und ihrer erfolgreichen Integration in den Unternehmensalltag besteht also weiterhin eine erhebliche Lücke.

Die eigentliche Herausforderung liegt darin, KI so in bestehende Strukturen einzubinden, dass sie messbaren Mehrwert schafft, sicher betrieben werden kann und langfristig tragfähig bleibt.

In den technischen Masterclasses ging es weniger um spektakuläre KI-Anwendungen als um die Voraussetzungen für ihren produktiven Einsatz. Bei „SAP x T-Systems: Leistungsstarke KI für ein digital souveränes Europa“ und „Industrial AI in der Praxis“ mit Wandelbots und SupplyOn standen vor allem Rechenkapazitäten, Unternehmensdaten, Plattformen, Sicherheit und Compliance im Mittelpunkt.

Kurz gesagt: Es ging um den Maschinenraum der KI-Transformation.

Wie unterschiedlich weit Unternehmen dabei sind, zeigen Zahlen von Eurostat. Im Jahr 2025 nutzten 20 Prozent der EU-Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI, gegenüber 13,5 Prozent im Vorjahr. Bei großen Unternehmen lag der Anteil bereits bei 55 Prozent, bei kleinen dagegen nur bei 17 Prozent.

Die Unterschiede verdeutlichen, wie stark die Einführung von KI von verfügbaren Ressourcen, Infrastruktur und organisatorischen Voraussetzungen abhängt.

Auch die Bitkom-Zahlen zeigen, wo Unternehmen die größten Kosten sehen: 51 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen nennen Infrastruktur wie Cloud und Rechenleistung, 50 Prozent die Aufbereitung von Daten und 41 Prozent die Integration in bestehende Systeme als wesentliche Kostenfaktoren. Lizenzen und Software-Abonnements spielen mit 21 Prozent eine deutlich geringere Rolle.

Daraus ergibt sich ein breiter Bedarf an Expertise. Neben Data Science und KI-Entwicklung werden insbesondere Kompetenzen in Cloud-Architektur, Datenintegration, IT-Security und Compliance benötigt.

Für Unternehmen bedeutet das: Die Einführung von KI ist keine isolierte IT-Initiative. Sie erfordert das Zusammenspiel unterschiedlicher Fachbereiche und Spezialisten, die technische Möglichkeiten mit den tatsächlichen Anforderungen der Organisation verbinden.

Eine der aufschlussreichsten Darstellungen der DIGITAL X zeigte den Unterschied zwischen generativer und agentischer KI.

Während generative KI auf Anfrage Texte, Bilder oder Empfehlungen erstellt, können KI-Agenten eigenständig mehrstufige Aufgaben bearbeiten, auf andere Systeme zugreifen und innerhalb definierter Grenzen Entscheidungen treffen oder Aktionen auslösen.

Damit erweitert sich die Rolle von KI: Aus einem unterstützenden Werkzeug wird zunehmend ein System, das selbstständig Teile von Geschäftsprozessen übernehmen kann.

Wie sich das beispielsweise im Onlinehandel entwickeln könnte, beschreibt die Marktforschungsplattform ECDB in ihrem Report „Agentic Commerce and AI in E-Commerce“. Die Entwicklung reicht von KI-gestützter Produktsuche bis hin zu Agenten, die Einkäufe und Nachbestellungen eigenständig abwickeln.

Auch in deutschen Unternehmen gewinnt das Thema an Bedeutung. Laut Bitkom setzen 11 Prozent der Unternehmen, die KI nutzen oder deren Einsatz planen beziehungsweise diskutieren, bereits KI-Agenten ein. Weitere 29 Prozent planen den Einsatz und 31 Prozent beschäftigen sich mit der Möglichkeit.

WORAUF ES JETZT ANKOMMT

Die entscheidende Frage ist nicht mehr, was KI leisten kann, sondern wie Unternehmen sie sinnvoll in ihre Prozesse integrieren.

Dass die technologische Verfügbarkeit allein noch keinen Produktivitätsgewinn garantiert, zeigt eine Prognose von Gartner für den Vertrieb. Bis 2028 könnte es dort zehnmal so viele KI-Agenten wie menschliche Mitarbeitende geben. Gleichzeitig erwartet Gartner, dass weniger als 40 Prozent der Vertriebsmitarbeitenden die Agenten als produktivitätssteigernd empfinden werden.

Vertriebsorganisationen, die Daten, Automatisierung und Nutzererfahrung grundlegend überarbeiten, haben laut Gartner dagegen eine fünfmal höhere Wahrscheinlichkeit, einen positiven Return on Investment durch KI zu erzielen als Unternehmen, die auf kurzfristige Einzellösungen setzen.

Entscheidend ist deshalb nicht die Zahl der eingesetzten Tools, sondern wie gut sie in Daten, Abläufe und bestehende Systeme eingebunden sind.

Wenn KI nicht mehr ausschließlich auf Anfragen reagiert, sondern selbstständig handelt, wird ihre Einführung zunehmend zur Organisations- und Führungsfrage.

Wer darf welche Entscheidungen treffen? Welche Aufgaben können KI-Agenten übernehmen, und an welchen Stellen bleibt menschliche Kontrolle erforderlich? Wer trägt die Verantwortung, wenn ein automatisierter Prozess nicht wie vorgesehen funktioniert?

Diese Fragen sind aus klassischen Transformationsprojekten bekannt. Mit dem Einsatz autonomer KI-Systeme gewinnen sie jedoch eine neue Dringlichkeit.

Ein gemeinsamer Bericht des World Economic Forum und PwC verdeutlicht, dass höhere Produktivität nicht automatisch zu einer Entlastung der Beschäftigten führt. Zwar geben 68 Prozent der befragten Berufseinsteigerinnen und Berufseinsteiger an, durch KI produktiver geworden zu sein. Gleichzeitig berichten 45 Prozent, seitdem insgesamt mehr zu arbeiten.

Besonders aufschlussreich ist eine weitere Erkenntnis des Berichts: Unternehmen mit den besten KI-getriebenen finanziellen Ergebnissen gestalten ihre Arbeitsabläufe doppelt so häufig grundlegend neu, statt KI-Anwendungen lediglich in bestehende Prozesse einzufügen.

Diese Beobachtung deckt sich mit unseren Erfahrungen aus Kundenprojekten. Erfolgreiche Transformation setzt voraus, dass Unternehmen ihre Schnittstellen, Zuständigkeiten und Entscheidungswege kritisch überprüfen.

Dabei geht es nicht nur darum, einzelne Tätigkeiten zu automatisieren. Vielmehr muss geklärt werden, wie Menschen und KI-Systeme künftig zusammenarbeiten, welche Aufgaben sich verändern und wo neue Verantwortlichkeiten entstehen.

Das hat direkte Auswirkungen auf die Zusammensetzung von Teams. Neben technischen Spezialisten gewinnen Fachkräfte an Bedeutung, die technologische Lösungen in bestehende Organisationsstrukturen integrieren, interdisziplinäre Projekte steuern und den Einsatz von KI-Systemen überwachen können.