Trends Meinung 24.06.2026
KI-Strategie ist kein Steuerungsmodell
Eine aktuelle KPMG-Studie zeigt: 98 Prozent der deutschen Unternehmen haben eine KI-Strategie. Weniger als ein Prozent hat GenAI wirklich integriert.
98 Prozent der deutschen Unternehmen haben eine KI-Strategie. Das klingt nach einem Durchbruch. Die KPMG-Studie „Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2026", für die 480 Entscheider befragt wurden und die am 15. Juni 2026 veröffentlicht wurde, zeigt aber auch die andere Seite: Weniger als ein Prozent hat generative KI in allen Unternehmensbereichen wirklich systematisch integriert (S. 7). Strategie und operative Realität klaffen weit auseinander. Genau in dieser Lücke entscheidet sich, welche Unternehmen tatsächlich Markenhoheit über ihre KI-Kommunikation behalten.
Von der Strategie zur Steuerung
Die Studie beschreibt einen Markt im Übergang. Die Experimentierphase ist vorbei. KI wird produktiv eingesetzt, Investitionen zeigen erste Wirkung. Der eigentliche Reifeunterschied entsteht jetzt dort, wo Unternehmen ihre KI-Ambition in belastbare Steuerungsstrukturen übersetzen.
"KI ist bereits wirksam, aber noch nicht überall belastbar integriert. Viele Unternehmen verfügen über produktive Anwendungen und stehen vor der Aufgabe, daraus ein integriertes Gesamtmodell zu entwickeln."
Das klingt nach einer technischen Aufgabe. Für Markenverantwortliche ist es vor allem eine strukturelle: Wer oder was steuert, was im Namen der Marke gesagt wird, wenn GenAI die Inhalte produziert?
Die Governance-Lücke ist real
82 Prozent der befragten Unternehmen geben an, dass regulatorische Vorgaben wie der EU AI Act ihren Umgang mit KI stark beeinflussen. Gleichzeitig steuern nur 33 Prozent Trusted AI strategisch und unternehmensweit. 38 Prozent haben Governance zwar formal definiert, setzen sie aber nicht breit um. 8 Prozent behandeln das Thema überwiegend reaktiv (S. 27).
Die Studie ordnet das klar ein: „Trusted AI entwickelt sich immer mehr vom begleitenden Absicherungsthema zur Führungsaufgabe. [...] Die Diskussion hat sich sichtbar verschoben: weg von der Frage, ob Governance- und Security-Strukturen überhaupt nötig sind, hin zu der Frage, wie konsequent sie in bestehende Führungs-, Risiko- und Entscheidungsmodelle integriert werden." (S. 27)
Für Markenteams bedeutet das: Datenschutz und Compliance sind nicht das einzige Problem. Die eigentliche Frage ist, ob Markenwissen, also Tonalität, Terminologie, Zielgruppenlogik und Regelwerk, dort verfügbar ist, wo KI-Inhalte entstehen. Nicht im Intranet. Nicht im Styleguide-PDF. Sondern operativ, im Workflow, für jedes System, das im Namen der Marke kommuniziert.
Agentic AI verändert den Maßstab
86 Prozent der befragten Unternehmen sehen bereits heute Relevanz für Agentic AI, weitere 13 Prozent erwarten sie künftig. Die Zahl aktiver KI-Agenten im Microsoft-365-Ökosystem ist laut Studie innerhalb eines Jahres um das 15-fache gewachsen, in Großunternehmen sogar um das 18-fache (S. 14).
Agenten, die eigenständig Aufgaben strukturieren, Inhalte erstellen und Systeme ansprechen, sind kein Zukunftsszenario mehr. Sie sind operative Realität. Und sie stellen Markenführung vor eine neue Anforderung: Wenn KI-Systeme autonom im Namen einer Marke handeln, brauchen sie Zugriff auf strukturiertes Markenwissen, kein Einzelprompt, das irgendwo in einem Dokument steht.
Alexander Gaertner, CFO von Microsoft Deutschland, wird in der Studie mit einer Einschätzung zitiert, die über den Finanzbereich hinaus gilt: „Agentic AI entfaltet ihr Potenzial erst, wenn Unternehmen Wertschöpfung, Entscheidungsprozesse und die Zusammenarbeit von Menschen und Agenten neu denken. Der entscheidende Hebel ist nicht die Technologie allein, sondern menschliche Führung, klare Strukturen und ein passendes Operating Model." (S. 14)
Was Unternehmen als größte Aufgabe benennen
Auf die Frage, wo die größten offenen Aufgaben beim KI-Einsatz liegen, nennen 47 Prozent der befragten Unternehmen die bessere Integration von KI in bestehende Arbeitsprozesse. Das liegt noch vor benutzerfreundlicheren Tools (38 Prozent) und mehr Qualifizierung (34 Prozent) (S. 35).
Die drei zentralen Herausforderungen laut Studie
- Integration in Arbeitsprozesse: KI muss dort wirken, wo Inhalte entstehen, nicht als separates Tool daneben
- Trusted AI und Governance: Verantwortlichkeiten, Rollen und Freigaben müssen strukturell verankert sein, nicht reaktiv geregelt
- Skalierung über Einzelanwendungen hinaus: Pilotprojekte reichen nicht; gefragt ist ein durchgängiges Gesamtmodell
Diese drei Punkte beschreiben kein rein technisches Problem. Sie beschreiben eine Organisationsfrage. Für Markenteams ist es gleichzeitig eine Markenfrage.
Markenwissen als Steuerungsgrundlage
Brand-First GenAI ist der Ansatz, der diese Lücke schließt. Nicht das Modell steht im Zentrum, sondern die Marke als Backend. Markenwissen, also Sprache, Bildwelt, Zielgruppenlogik und Regelwerk, wird als strukturiertes System verfügbar gemacht: für Teams, für Workflows, für KI-Agenten, für alle Systeme, die im Namen der Marke kommunizieren.
Das ist keine Frage des richtigen Prompts. Es ist eine Architekturentscheidung.
nxttool setzt genau hier an: als Brand Hub, der Markenwissen zentral bündelt und über API und MCP für externe Systeme, Agenten und Content-Workflows bereitstellt. Guardrails wirken nicht als Dokument, sondern als operative Steuerungsgrundlage in jedem Workflow, der auf die Markenbasis zugreift.
Was eine strukturierte Markenbasis leistet
- Markenwissen ist maschinenlesbar und für KI-Agenten direkt nutzbar
- Tonalität, Terminologie und Regelwerk wirken workflowweit, nicht nur im Styleguide
- Rollen und Freigaben sind strukturell verankert, nicht reaktiv geregelt
- EU-Stack und On-Premise-Option sichern Datensouveränität und Compliance
- Multi-Marken- und Multi-Site-Setups bleiben konsistent steuerbar
Wer jetzt die Grundlagen legt, führt
Die KPMG-Studie endet mit einer Einordnung, die für Markenverantwortliche direkt anschlussfähig ist: „2026 entscheidet sich nicht mehr, ob KI eingesetzt wird. Es entscheidet sich, wie gut sie geführt wird." (S. 4)
Geführt wird GenAI nicht durch Strategiepapiere. Sondern durch Systeme, die Markenwissen operativ verfügbar machen: für Teams, für Agenten, für alles, was im Namen einer Marke kommuniziert. Unternehmen, die diese Grundlage heute legen, bauen einen Vorsprung auf, der sich mit wachsender KI-Nutzung weiter verstärkt. Wer wartet, bis die Governance-Lücke sichtbar wird, schließt sie unter Druck.
Quelle: KPMG AG Wirtschaftsprüfungsgesellschaft, „Generative KI in der deutschen Wirtschaft 2026", veröffentlicht 15. Juni 2026, Basis: 480 Entscheider aus deutschen Unternehmen. Alle Seitenangaben beziehen sich auf die Originalveröffentlichung.
Inhalt
- KI-Strategie ist kein Steuerungsmodell
- Von der Strategie zur Steuerung
- Die Governance-Lücke ist real
- Agentic AI verändert den Maßstab
- Was Unternehmen als größte Aufgabe benennen
- Die drei zentralen Herausforderungen laut Studie
- Markenwissen als Steuerungsgrundlage
- Was eine strukturierte Markenbasis leistet
- Wer jetzt die Grundlagen legt, führt
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