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Geprüfte Ausgabe · qasb-Bericht 10/2026 · Themenbericht · Organisationen

KI in Organisationen: Mehr Unternehmen nutzen KI

In mehreren Ländern nutzten 2026 mehr Unternehmen KI als im Vorjahr, große deutlich häufiger als kleine. Viele Anwender geben wenig oder nichts dafür aus, und Belege zur Wirkung beruhen meist auf Selbstauskünften.

Veröffentlicht
27. Oktober 2026 · Stand 26. Oktober
Lesezeit
11 Min.
Herausgeber
qasb Research
Methodik
qasb Methodik v1

Kernbefunde

  1. 24,6 %der US-Unternehmen gaben an, in den zwei Wochen zuvor KI genutzt zu haben, nach 17,3 % in der Erhebung 17.–30.11.2025.1Evidenztyp: beobachtet
  2. rund 30 %der erfassten britischen Unternehmen nutzten im September 2026 mindestens eine KI-Technologie, 2023 waren es 9 %.2,12Evidenztyp: beobachtet
  3. 84,7 %der österreichischen Unternehmen ab 250 Beschäftigten nutzten 2026 KI, bei 10 bis 49 Beschäftigten waren es 44,0 %.7Evidenztyp: beobachtet
  4. 50 %der KI-Anwender unter Frankreichs Unternehmen mit bis zu 249 Beschäftigten nutzten 2026 nur kostenlose Lösungen.13Evidenztyp: beobachtet

1.0Zusammenfassung

In Dänemark stieg der Anteil der Unternehmen ab zehn Beschäftigten mit KI-Nutzung von 15 % (2023) auf 59 % (2026), in Österreich von 30 % (2025) auf 48,1 %. Die amtlichen Erhebungen zeigen Verbreitung, nicht Wirkung, und sind zwischen Ländern nicht direkt vergleichbar.

  • Große Unternehmen nutzen KI deutlich häufiger als kleine, in Österreich 84,7 % ab 250 Beschäftigten gegenüber 44,0 % bei 10 bis 49. Nach Branchen liegen Information und IT vorn.
  • Deutsche Betriebe ohne KI-Nutzung und -Planung nannten 2025 vor allem fehlende Anwendungsfälle (fast 90 %). Jeden anderen Grund nannte nur etwa ein Viertel bis gut ein Drittel.
  • Viele Anwender geben wenig oder nichts für KI aus. In Frankreich nutzte die Hälfte der KI-Anwender unter den kleinen und mittleren Unternehmen nur kostenlose Lösungen.
  • Wirkungen auf Produktivität und Beschäftigung beruhen überwiegend auf Selbstauskünften. Nur eine ältere Studie zu einem engen Einsatzfeld stützt sich auf ein Experiment.

2.0Verbreitung: Anteile steigen weiter

Amtliche Erhebungen aus sieben Ländern zeigen, wie viele Unternehmen KI nutzen oder ihren Einsatz planen. In den USA, Österreich, Dänemark und Norwegen stieg der Anteil 2026 weiter, im Vereinigten Königreich liegt er deutlich über dem Wert bei Einführung der Frage 2023. Für Kanada zeigt diese Ausgabe die geplante Nutzung, für Spanien gibt es keinen vergleichbaren Vorjahreswert.

Abbildung 1

KI-Nutzung dänischer Unternehmen

Anteil der Unternehmen ab zehn Beschäftigten mit KI-Nutzung (Statistics Denmark)

Private Wirtschaft ohne Landwirtschaft, Bergbau sowie Finanz- und Versicherungswesen, Tabelle ohne Unsicherheitsangaben. Einen Wert für 2024 enthält diese Ausgabe nicht. Gemessen ist die Nutzung mindestens einer KI-Technologie, nicht Intensität oder Wirkung.Evidenztyp: beobachtet · Quellen 16

Im BTOS-Datensatz des U.S. Census Bureau vom 22.10.2026 gaben 24,6 % der US-Unternehmen an, in den zwei Wochen vor der Befragung KI in mindestens einer Unternehmensfunktion genutzt zu haben; zu Beginn dieser Fragereihe (Erhebung 17.–30.11.2025) waren es 17,3 %.1A1

Laut ONS-Erhebung BICS nutzten im September 2026 rund 30 % der erfassten britischen Unternehmen mindestens eine KI-Technologie, bei Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten 38 %; bei Einführung der Frage im September 2023 lag der Gesamtanteil bei 9 %.2,12A2

Laut Statistics Denmark nutzten 2026 59 % der dänischen Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten KI, nach 15 % im Jahr 2023 und 42 % im Jahr 2025; bei 10 bis 49 Beschäftigten waren es 55 %, ab 250 Beschäftigten 88 %.16A3

Weitere Befunde

  • In Österreich nutzten 2026 48,1 % der Unternehmen ab zehn Beschäftigten KI-Technologien, nach 30 % im Jahr 2025.7A4
  • In Norwegen nutzten 2026 48 % der Unternehmen ab zehn Beschäftigten KI, nach rund drei von zehn 2025 (neue Branchenklassifikation).19,21A5
  • In Spanien nutzten im ersten Quartal 2026 33,6 % der Unternehmen ab zehn Beschäftigten KI, nicht streng mit Vorjahren vergleichbar.4A6
1 weiterer Befund
  • In Kanada planten im dritten Quartal 2026 25,2 % der Unternehmen einen KI-Einsatz für Waren oder Dienstleistungen, 52,7 % keinen.3A7

3.0Unterschiede: Größe, Branche, Einsatzbereich

Die Nutzung unterscheidet sich stark nach Unternehmensgröße und Branche. In den USA liegen große Unternehmen sowie die Branchen Information und freiberufliche, wissenschaftliche und technische Dienstleistungen vorn, auch das Finanz- und Versicherungswesen liegt hoch. In Österreich nennen Anwender als Einsatzbereich am häufigsten Marketing oder Verkauf.

Abbildung 2

KI-Nutzung nach Unternehmensgröße in den USA

Anteil der Unternehmen mit KI-Nutzung in den letzten zwei Wochen, BTOS-Datensatz vom 22.10.2026

Selbstauskunft ohne Angaben zu Intensität oder Wirkung. Mittlere Größenklassen haben größere Standardfehler (bis 1,97 Prozentpunkte). Zu Beginn der Fragereihe (Erhebung 17.–30.11.2025) lagen die Werte bei 17,0 % (1 bis 4) und 30,5 % (ab 250).Evidenztyp: beobachtet · Quellen 8

Im BTOS-Datensatz vom 22.10.2026 gaben 43,6 % der US-Unternehmen mit 250 oder mehr Beschäftigten an, in den letzten zwei Wochen KI genutzt zu haben, gegenüber 24,3 % bei 1 bis 4 und 22,6 % bei 5 bis 9 Beschäftigten.8A8

Nach Sektoren gaben im BTOS-Datensatz vom 22.10.2026 40,5 % der US-Unternehmen im Finanz- und Versicherungswesen, 27,6 % im Gesundheits- und Sozialwesen, 22,9 % im Verarbeitenden Gewerbe und 18,5 % im Einzelhandel an, in den letzten zwei Wochen KI genutzt zu haben.9A9

Weitere Befunde

  • Österreichische Anwender setzten KI 2026 am häufigsten in Marketing oder Verkauf ein (67,5 %), in der Logistik nur 9,2 %.7A10

4.0Hemmnisse: fehlende Anwendungsfälle und Kompetenz, Kosten

In Deutschland nennen Betriebe ohne KI vor allem fehlende Anwendungsfälle, in den EU-Quellen sind es häufig fehlende Fachkompetenz, Kosten und rechtliche Unsicherheit. Jede Quelle betrachtet eine andere Gruppe, die EU-Befragung schließt automatisierte Systeme ohne KI ein und betrifft personalbezogene Anwendungen. Die Auswertung der EU-Forschungsstelle JRC beschreibt relative Verschiebungen, keine absoluten Raten.

Abbildung 3

Gründe gegen KI in deutschen Betrieben

Betriebe ohne KI-Nutzung und ohne Planung, zweites Halbjahr 2025, Mehrfachnennungen

Selbstauskunft ohne Unsicherheitsangabe. Gefragt wurden nur Betriebe ohne Nutzung und Planung, rund zwei Drittel aller Betriebe. Den ersten Wert nennt die Quelle als „fast 90 %“.Evidenztyp: beobachtet · Quellen 10

Betriebe in Deutschland, die im zweiten Halbjahr 2025 KI weder nutzten noch planten, nannten laut IAB mit Abstand am häufigsten fehlende Anwendungsmöglichkeiten (fast 90 %); jeden anderen Grund nannte nur etwa ein Viertel bis gut ein Drittel, darunter fehlendes Wissen (36 %), fehlende Fachkräfte für die Umsetzung (34 %), Inkompatibilität mit vorhandener Hard- und Software (33 %), Datenschutz- und Sicherheitsbedenken (32 %), rechtliche Unsicherheit (32 %) und zu hohe Kosten (30 %).10A11

In der Flash-Eurobarometer-Umfrage 578 nannten 50 % der befragten EU-Unternehmen hohe Investitionskosten, 49 % rechtliche oder regulatorische Unsicherheit und 48 % fehlende interne Fachkompetenz als wichtige Schwierigkeit für den Einsatz von KI oder automatisierten Systemen in personalbezogenen Bereichen.5A12

Laut JRC-Auswertung der Eurostat-IKT-Erhebung blieb fehlende Fachkompetenz das wichtigste Hemmnis; rund 70 % der Unternehmen, die KI erwogen, aber nicht eingeführt hatten, nannten sie. Regulatorische Unsicherheit (Datenschutz, Rechtsfolgen) nahm zwischen 2023 und 2025 am stärksten zu, während Bedenken zu Kosten, Datenverfügbarkeit und Kompatibilität zurückgingen.6A13

5.0Umsetzung: kleine Budgets, Schulung, Regeln, Kontrolle

Vier Quellen fragen nach KI-Ausgaben, nur die britische nennt Beträge in Klassen. Sie zeigen kleine oder fehlende Budgets, viel Unsicherheit über Ausgaben und häufig keine Schulung. Bei EU-Unternehmen, die KI oder automatisierte Systeme am Arbeitsplatz nutzen, liegt die Letztentscheidung nach eigenen Angaben meist beim Menschen. Für Finanzinstitute veröffentlichte der Finanzstabilitätsrat nicht bindende Praktiken.

Abbildung 4

Investitionen in die KI-Einführung im Vereinigten Königreich

Unternehmen ab zehn Beschäftigten mit KI-Nutzung oder Unsicherheit darüber, Investition in zwölf Monaten

ONS-Erhebung BICS, Welle 165, gewichtete Anteile. Selbstauskunft in Betragsklassen ohne genaue Summen, der hohe Anteil „unsicher“ begrenzt die Aussagekraft, ab 250 Beschäftigten waren 57,4 % unsicher. Finanz- und Versicherungswesen sind nicht erfasst.Evidenztyp: beobachtet · Quellen 12

Von den britischen Unternehmen ab zehn Beschäftigten, die KI nutzten oder unsicher waren, gaben laut ONS 35,0 % an, in den letzten zwölf Monaten weniger als 10.000 £ in die Einführung von KI investiert zu haben, 7,8 % 10.000 bis 49.999 £ und 1,1 % 500.000 £ oder mehr; 23,4 % hatten nicht investiert, 28,1 % waren unsicher.12A14

Laut Baromètre France Num 2026 nutzten 40 % der französischen Unternehmen mit 0 bis 249 Beschäftigten KI-Lösungen (2024: 13 %), Kleinstunternehmen (TPE) 38 % und PME 53 %; von den KI-Anwendern nutzten 50 % ausschließlich kostenlose Lösungen, 43 % hatten Ausgaben für Abonnements oder Lizenzen.13A15

Laut ONS hatten 33,9 % der britischen Unternehmen ab zehn Beschäftigten, die KI nutzten oder unsicher waren, keine Beschäftigten im Umgang mit KI geschult; 25,5 % hatten 1 bis 24 % der Belegschaft geschult, 6,6 % mehr als drei Viertel, und 22,3 % waren unsicher.12A16

Unter den Unternehmen der Eurobarometer-Umfrage 578, die KI oder automatisierte Systeme am Arbeitsplatz nutzten, gaben nur 2 % vollautomatisierte Entscheidungen ohne menschliches Eingreifen an; 52 % sagten, die Systeme machten Vorschläge und Menschen entschieden immer, und 38 % gaben an, Entscheidungen würden vollständig von Menschen getroffen.5A17

Weitere Befunde

  • Laut einer älteren IAB-Studie hatten 45 % der deutschen Betriebe mit generativer KI dafür Geld ausgegeben, 21 % hatten interne Regeln.14A18
  • In einer nicht repräsentativen Befragung gemeinnütziger Organisationen gaben 57 % der Führungskräfte an, kein eigenes KI-Budget zu haben.17A19
  • Der Finanzstabilitätsrat (FSB) veröffentlichte am 15.10.2026 zwölf nicht bindende Praktiken für die KI-Einführung in Finanzinstituten.11A20

6.0Wirkung: meist selbst berichtet

Belege dafür, ob KI Produktivität oder Beschäftigung verändert, beruhen bisher überwiegend auf Angaben der Unternehmen selbst. Die Zahlen aus Frankreich und China stammen aus Befragungen und Interviews, nicht aus gemessenen Produktivitätsdaten. Nur eine ältere Studie zu einem engen Einsatzfeld stützt sich auf ein Experiment.

Abbildung 5

Generative KI in französischen Unternehmen

Befragung der Banque de France von rund 7.000 Unternehmen, Anfang 2026

Angaben der Unternehmen, keine gemessene Produktivität. Die Anteile beziehen sich auf verschiedene Gruppen: Unternehmen ab 20 Beschäftigten, Nutzer generativer KI und den Saldo der Meldungen.Evidenztyp: beobachtet · Quellen 15

In der Befragung der Banque de France von rund 7.000 Unternehmen Anfang 2026 nutzten 67 % der Unternehmen ab 20 Beschäftigten generative KI, meist experimentell oder begrenzt; nur 31 % der Unternehmen mit generativer KI berichteten bereits beobachtete Produktivitätsgewinne, und per Saldo meldeten 2 % einen KI-bedingten Personalrückgang.15A21

Ein ILO-Forschungsbericht zu 21 chinesischen Unternehmen fand, dass alle KI einsetzten oder die Einführung konkret planten, die meisten aber keine systematische Erfolgsmessung hatten; kein Unternehmen beschrieb eine kontrollierte Evaluation, die berichteten Produktivitätsgewinne beruhen auf eigenen Angaben der Unternehmen.18A22

In der Befragung der Banque de France berichteten nur 31 % der Unternehmen mit generativer KI bereits beobachtete Produktivitätsgewinne.

Weitere Befunde

  • Feldexperiment an Verkaufsautomaten: Begrenzte Korrekturen von KI-Nachfüllvorschlägen senkten den Bestand ohne signifikanten Umsatzverlust.20A23

7.0Evidenzlage

Nicht jede Aussage dieses Berichts ist gleich gut belegt. Die Tabelle zeigt die zentralen Aussagen mit Evidenztyp, KI-Bezug und Quellen.

AussageEvidenztypKI-BezugQuellen
24,6 % der US-Unternehmen gaben an, in den zwei Wochen zuvor KI genutzt zu haben, nach 17,3 % in der Erhebung 17.–30.11.2025beobachtetnicht ausgewiesen1
rund 30 % der erfassten britischen Unternehmen nutzten im September 2026 mindestens eine KI-Technologie, 2023 waren es 9 %beobachtetnicht ausgewiesen2,12
84,7 % der österreichischen Unternehmen ab 250 Beschäftigten nutzten 2026 KI, bei 10 bis 49 Beschäftigten waren es 44,0 %beobachtetnicht ausgewiesen7
KI-Nutzung in den USA: 43,6 % bei 250 und mehr Beschäftigten, 22,6 % bei 5 bis 9beobachtetnicht ausgewiesen8
Deutsche Betriebe ohne KI nannten meist fehlende Anwendungsmöglichkeiten (fast 90 %)beobachtetnicht ausgewiesen10
50 % der KI-Anwender unter Frankreichs Unternehmen mit bis zu 249 Beschäftigten nutzten 2026 nur kostenlose Lösungenbeobachtetnicht ausgewiesen13
31 % der Firmen mit generativer KI in Frankreich sahen bereits Produktivitätsgewinnebeobachtetnicht ausgewiesen15
Keines von 21 chinesischen Unternehmen beschrieb eine kontrollierte Evaluationbeobachtetnicht ausgewiesen18

Die 23 geprüften Aussagen aus 21 Originalquellen verteilen sich auf die Kapitel 2.0 (7), 3.0 (3), 4.0 (3), 5.0 (7) und 6.0 (3); alle sind als beobachtet eingestuft. „Nicht ausgewiesen“: Die Ausgabe bewertet den KI-Bezug dieser Aussagen nicht gesondert. Geltungsbereich und Grenzen jeder Aussage stehen im Anhang (A1 bis A23).

Originalquellen geprüft am 26. Oktober 2026.

8.0Was Organisationen jetzt tun können

  1. Anwendungsfälle prüfen: Betriebe in Deutschland ohne KI nennen vor allem fehlende Anwendungsfälle. Wo andere KI oft einsetzen, zeigt etwa die österreichische Statistik (Marketing und Verkauf), nicht aber, ob das zum eigenen Betrieb passt und was es bringt.
  2. Zuständigkeit, Schulung und Regeln festlegen: Rund ein Drittel der britischen Unternehmen ab zehn Beschäftigten, die KI nutzen oder unsicher sind, hat niemanden geschult. Für Finanzinstitute beschreibt der FSB zwölf nicht bindende Praktiken.
  3. Wirkung messen statt voraussetzen: Erfolgsmessung früh einplanen. Angaben über Produktivitätsgewinne beruhen meist auf Selbstauskünften. In Interviews mit 21 chinesischen Unternehmen (ILO-Forschungsbericht) beschrieb keines eine kontrollierte Evaluation.
  4. Korrekturrechte gestalten: Laut einem älteren, nicht begutachteten Preprint zu nur einem Unternehmen senkten begrenzte Korrekturen von KI-Nachfüllvorschlägen den Bestand ohne signifikanten Umsatzrückgang, freie auch den Umsatz. Ob das anderswo gilt, ist offen.

9.0Methodik und Grenzen

Berichtszeitraum: 1. Oktober 2026 bis zum Datenstand 26. Oktober 2026 um 13:00 Uhr MEZ (Berliner Zeit). Dieser Themenbericht erscheint vor Monatsende; Quellen, die danach erscheinen, folgen in der nächsten Ausgabe der Reihe. Zusammenstellung: 27. Oktober 2026 um 00:23 Uhr MEZ. Diese Ausgabe ist die erste Bestandsaufnahme. Die Quellen stammen aus unterschiedlichen Jahren; ihr Erscheinungsdatum ist kein Ereignis des Berichtsmonats. Es gibt keinen gemessenen Vergleich zu einer früheren Ausgabe.

Grundlage sind ausschließlich geprüfte öffentliche Originalquellen. Kundenunterhaltungen, private Akten und personenbezogene Kundenbewertungen sind keine Eingaben. Beobachtet, modellgeschätzt, Szenario und offen beschreiben die jeweilige Evidenz. Quellenwerte behalten ihre eigene Einheit und Vergleichsbasis; sie werden nicht zu einem Gesamtwert zusammengezogen.

Redaktionelle Freigabe: qasb-Redaktion · Freigabe: 27. Oktober 2026 um 00:25 Uhr MEZ. Die redaktionelle Darstellung ordnet die geprüften Aussagen und enthält keine Zahl, die nicht in ihnen steht. Freigabe der Darstellung: qasb-Redaktion · 27. Oktober 2026 um 14:27 Uhr MEZ.

Grenzen

  • Dieser Themenbericht umfasst einen Themenbereich: „Organisationen“. Er ist keine vollständige Erhebung aller Studien oder Vorfälle.
  • Ein enger Studienbefund ist keine Prognose für einen bestimmten Kunden, Beruf oder Sicherheitssystem.
  • Eine fehlende qualifizierte Aussage belegt keine fehlende Wirkung; Abruflücken werden gesondert ausgewiesen.
  • Dieser Bericht enthält keine illustrative Messreihe und keine erfundene Confidence-Einstufung.

10.0Quellen

  1. 1Business Trends and Outlook Survey (BTOS): National current core estimates (National.xlsx)U.S. Census Bureau, Business Trends and Outlook Survey22. Oktober 2026www.census.gov/hfp/btos/downloads/National.xlsx
  2. 2Business insights and impact on the UK economy: 8 October 2026Office for National Statistics (ONS)8. Oktober 2026www.ons.gov.uk/businessindustryandtrade/business/businessservices/bulletins/businessinsightsandimpactontheukeconomy/8october2026
  3. 3Analysis on planned use of artificial intelligence by businesses in Canada, third quarter of 2026Statistics Canada (B. Li, R. Fair, C. Johnston), Catalogue no. 11-621-M1. Oktober 2026www150.statcan.gc.ca/n1/pub/11-621-m/11-621-m2026013-eng.htm
  4. 4Encuesta sobre el uso de TIC y del comercio electrónico en las empresas. Año 2025 – Primer trimestre 2026. Datos definitivosInstituto Nacional de Estadística (INE), Spain22. Oktober 2026www.ine.es/dyngs/Prensa/ETICCE20251T2026.htm
  5. 5Flash Eurobarometer 578: Workplace-related drivers and obstacles for the adoption of Artificial Intelligence and Algorithmic Management by SMEs and Mid-Caps (processed data, Volume A)European Commission, Directorate-General for Communication (Eurobarometer)14. Oktober 2026data.europa.eu/data/datasets/s3696_fl578_eng?locale=en
  6. 6Measuring AI adoption in the European Union – Methodology and results for strategic sectors (JRC146753, EUR 40868)European Commission, Joint Research Centre (M. Ignaszak, D. Nepelski, J. Stake, A.-A. André)14. Oktober 2026doi.org/10.2760/7714638
  7. 7IKT-Einsatz in Unternehmen 2026: Ergebnisse (Tabellenbände ohne und mit Wirtschaftszweig Finanz- und Versicherungsleistungen, erstellt am 20.10.2026)Statistik Austria (Bundesanstalt Statistik Österreich)20. Oktober 2026www.statistik.at/statistiken/forschung-innovation-digitalisierung/digitale-wirtschaft-und-gesellschaft/ikt-einsatz-in-unternehmen
  8. 8Business Trends and Outlook Survey (BTOS): Employment Size Class current core estimates (Employment Size Class.xlsx)U.S. Census Bureau, Business Trends and Outlook Survey22. Oktober 2026www.census.gov/hfp/btos/downloads/Employment%20Size%20Class.xlsx
  9. 9Business Trends and Outlook Survey (BTOS): Sector current core estimates (Sector.xlsx)U.S. Census Bureau, Business Trends and Outlook Survey22. Oktober 2026www.census.gov/hfp/btos/downloads/Sector.xlsx
  10. 10Weshalb die meisten Betriebe Künstliche Intelligenz (noch) nicht nutzenInstitut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), IAB-Forum (C. Kagerl), DOI 10.48720/IAB.FOO.20261020.0120. Oktober 2026iab-forum.de/weshalb-die-meisten-betriebe-kuenstliche-intelligenz-noch-nicht-nutzen/
  11. 11Sound Practices for Responsible Adoption of Artificial Intelligence (AI): Final reportFinancial Stability Board (FSB)15. Oktober 2026www.fsb.org/2026/10/sound-practices-for-responsible-adoption-of-artificial-intelligence-ai-final-report/
  12. 12Business insights and impact on the UK economy confidence intervals: BICS Wave 165 edition (wave165confidenceintervals.xlsx)Office for National Statistics (ONS)8. Oktober 2026www.ons.gov.uk/economy/economicoutputandproductivity/output/datasets/businessinsightsandimpactontheukeconomyconfidenceintervals
  13. 13Baromètre France Num: Résultats de l’enquête 2026 (Rapport final)Direction générale des Entreprises (DGE) / France Num; Erhebung durch Crédoc17. September 2026www.francenum.gouv.fr/files/2026-09/Barom%C3%A8tre%20France%20Num%202026%20-%20Rapport%20final.pdf
  14. 14Künstliche Intelligenz in deutschen Betrieben: Jeder vierte Betrieb nutzt mittlerweile generative KI (IAB-Kurzbericht 8/2026)Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), M. Friedrich und C. Kagerl, DOI 10.48720/IAB.KB.26085. Mai 2026doku.iab.de/kurzber/2026/kb2026-08.pdf
  15. 15AI is gaining ground in French firms: rapid diffusion but productivity gains are so far limited (Bulletin de la Banque de France 266/1)Banque de France (V. Genre, L. Parpais)3. September 2026www.banque-france.fr/en/publications-and-statistics/publications/ai-gaining-ground-french-firms-rapid-diffusion-productivity-gains-are-so-far-limited
  16. 16Enterprises' use artificial intelligence (10+ employees) by enterprise size, industry (DB25 selected industries) and use (StatBank-Tabelle ITAV28)Statistics Denmark (Danmarks Statistik)15. September 2026www.statbank.dk/ITAV28
  17. 172026 State of Nonprofit AI Adoption and Governance ReportNTEN und The Bridgespan Group10. September 2026www.nten.org/publications/state-of-nonprofit-ai
  18. 18Artificial intelligence adoption in Chinese enterprises: Productivity effects, workforce implications, and policy challenges (Research brief)International Labour Organization (E. Ernst, Z. Zhao, H. Zhu, Y. Li, X. Wei, H. Zhang, Z. Chen), DOI 10.54394/0003534215. September 2026www.ilo.org/publications/artificial-intelligence-adoption-chinese-enterprises-productivity-effects
  19. 19ICT usage in enterprises (statistics release 2026, Table 1)Statistics Norway (SSB)25. September 2026www.ssb.no/en/teknologi-og-innovasjon/informasjons-og-kommunikasjonsteknologi-ikt/statistikk/bruk-av-ikt-i-naeringslivet
  20. 20A Simple Solution to Improving Human Supervision of Algorithms: Evidence from Smart Vending (arXiv 2607.00420, Version 2)M. Zhao, B. R. Han, X. Chen, T. Zhu (arXiv-Preprint, cs.HC)1. Juli 2026arxiv.org/abs/2607.00420v2
  21. 21Bruken av KI i næringslivet akselerererStatistisk sentralbyrå (SSB), M. Rybalka25. September 2026www.ssb.no/teknologi-og-innovasjon/informasjons-og-kommunikasjonsteknologi-ikt/statistikk/bruk-av-ikt-i-naeringslivet/artikler/bruken-av-ki-i-naeringslivet-akselererer
Autoren, Nutzungsgrundlagen und Rechtebelege
  1. 1U.S. Census Bureau, Business Trends and Outlook Survey · Nutzungsgrundlage: Werk von Bediensteten des U.S. Census Bureau, in den USA nicht urheberrechtlich geschützt (17 U.S.C. § 105; Census-Richtlinie DS027); im Ausland können Rechte bestehen; eigene Paraphrase und Link, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  2. 2Office for National Statistics (ONS) · Nutzungsgrundlage: Open Government Licence v3.0; eigene Paraphrase und Link, keine Abbildungen oder Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  3. 3Statistics Canada (B. Li, R. Fair, C. Johnston), Catalogue no. 11-621-M · Nutzungsgrundlage: Statistics Canada Open Licence; eigene Paraphrase mit Quellenangabe und Link, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  4. 4Instituto Nacional de Estadística (INE), Spain · Nutzungsgrundlage: CC BY 4.0 (allgemeine INE-Lizenz für statistische Informationen); Quellenangabe „Fuente: INE“ mit Link, eigene Paraphrase, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  5. 5European Commission, Directorate-General for Communication (Eurobarometer) · Nutzungsgrundlage: Wiederverwendung nach Kommissionsbeschluss 2011/833/EU, Inhalte unter CC BY 4.0; eigene Auswertung und Paraphrase mit Quellenangabe, keine Grafiken; die Kommission ist für diese Auswertung nicht verantwortlich · Rechte- und Lizenzbeleg
  6. 6European Commission, Joint Research Centre (M. Ignaszak, D. Nepelski, J. Stake, A.-A. André) · Nutzungsgrundlage: CC BY 4.0 (Wiederverwendung nach Kommissionsbeschluss 2011/833/EU, laut Impressum des Berichts); eigene Paraphrase mit Quellenangabe, keine Abbildungen; Titelbild Dritter ausgenommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  7. 7Statistik Austria (Bundesanstalt Statistik Österreich) · Nutzungsgrundlage: Urheberrechtlich geschützt (STATISTIK AUSTRIA); laut Infoblatt der Tabellenbände ist die Vervielfältigung und Verbreitung für kommerzielle und nicht kommerzielle Zwecke bei korrekter Wiedergabe mit Quellenangabe „STATISTIK AUSTRIA“ gestattet, Bearbeitungen sind zu kennzeichnen; eigene Paraphrase und Link, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  8. 8U.S. Census Bureau, Business Trends and Outlook Survey · Nutzungsgrundlage: Werk von Bediensteten des U.S. Census Bureau, in den USA nicht urheberrechtlich geschützt (17 U.S.C. § 105; Census-Richtlinie DS027); im Ausland können Rechte bestehen; eigene Paraphrase und Link, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  9. 9U.S. Census Bureau, Business Trends and Outlook Survey · Nutzungsgrundlage: Werk von Bediensteten des U.S. Census Bureau, in den USA nicht urheberrechtlich geschützt (17 U.S.C. § 105; Census-Richtlinie DS027); im Ausland können Rechte bestehen; eigene Paraphrase und Link, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  10. 10Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), IAB-Forum (C. Kagerl), DOI 10.48720/IAB.FOO.20261020.01 · Nutzungsgrundlage: CC BY-SA 4.0 (laut Artikelseite); eigene Paraphrase mit Quellenangabe und Link, keine Abbildungen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  11. 11Financial Stability Board (FSB) · Nutzungsgrundlage: Copyright 2026 Financial Stability Board; laut Nutzungsbedingungen ist die nicht kommerzielle Vervielfältigung mit Quellenangabe und ohne Veränderung gestattet; hier nur eigene Paraphrase und Link · Rechte- und Lizenzbeleg
  12. 12Office for National Statistics (ONS) · Nutzungsgrundlage: Open Government Licence v3.0; eigene Paraphrase und Link, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  13. 13Direction générale des Entreprises (DGE) / France Num; Erhebung durch Crédoc · Nutzungsgrundlage: Licence Ouverte / Etalab 2.0 für von der DGE erstellte Inhalte (laut Mentions légales von francenum.gouv.fr); Quellenangabe mit Datum, eigene Paraphrase, keine Grafiken übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  14. 14Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), M. Friedrich und C. Kagerl, DOI 10.48720/IAB.KB.2608 · Nutzungsgrundlage: CC BY-SA 4.0 (laut Impressum des Kurzberichts); eigene Paraphrase mit Quellenangabe und Link, keine Abbildungen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  15. 15Banque de France (V. Genre, L. Parpais) · Nutzungsgrundlage: Urheberrecht Banque de France; laut Rechtshinweis dürfen Daten mit alleiniger Quelle Banque de France kommerziell und nicht kommerziell wiederverwendet werden, mit Quellen- und Datumsangabe und ohne Verfälschung; eigene Paraphrase und Link, keine Grafiken übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  16. 16Statistics Denmark (Danmarks Statistik) · Nutzungsgrundlage: Freie Wiederverwendung auch für kommerzielle Zwecke mit Quellenangabe „Statistics Denmark“; laut Statistics Denmark entspricht dies CC BY 4.0, Bearbeitungen sind kenntlich zu machen; eigene Paraphrase und Link, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  17. 17NTEN und The Bridgespan Group · Nutzungsgrundlage: Copyright 2026 NTEN; keine offene Lizenz angegeben; nur eigene Tatsachenparaphrase einzelner Ergebniszahlen und Link, keine Abbildungen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  18. 18International Labour Organization (E. Ernst, Z. Zhao, H. Zhu, Y. Li, X. Wei, H. Zhang, Z. Chen), DOI 10.54394/00035342 · Nutzungsgrundlage: CC BY 4.0 (laut Impressum des Forschungsberichts, International Labour Organization 2026); eigene Paraphrase mit Quellenangabe, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  19. 19Statistics Norway (SSB) · Nutzungsgrundlage: CC BY 4.0 (laut SSB-Lizenzseite); Namensnennung Statistisk sentralbyrå mit Link, eigene Paraphrase, keine Tabellen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg
  20. 20M. Zhao, B. R. Han, X. Chen, T. Zhu (arXiv-Preprint, cs.HC) · Nutzungsgrundlage: CC BY-NC-SA 4.0 (laut arXiv-Seite); nur eigene Tatsachenparaphrase und Link, kein Abdruck von Text oder Abbildungen · Rechte- und Lizenzbeleg
  21. 21Statistisk sentralbyrå (SSB), M. Rybalka · Nutzungsgrundlage: CC BY 4.0 (laut SSB-Lizenzseite); Namensnennung Statistisk sentralbyrå mit Link, eigene Paraphrase, keine Abbildungen übernommen · Rechte- und Lizenzbeleg

Zitiervorschlag

qasb Research (2026). KI in Organisationen: Mehr Unternehmen nutzen KI. Themenbericht 10/2026, Datenstand 26. Oktober 2026. https://www.qasb.ai/reports/2026-10-organisationen

Anhang

Zu jeder Aussage: Evidenztyp, Änderungsstatus, Geltungsbereich und Grenzen, dazu Beobachtungszeitraum, Quellenwert, Vergleich und Unsicherheit, soweit die Quelle sie angibt. Die Texte sind die freigegebenen Angaben der Ausgabe, ebenso ihre Zusammenfassung.

Geltungsbereiche und Grenzen aller 23 Aussagen (A1–A23)

Zusammenfassung der Ausgabe

Amtliche Erhebungen aus den USA, dem Vereinigten Königreich, Österreich, Dänemark und Norwegen zeigen 2026 weiter steigende Anteile von Unternehmen mit KI-Nutzung (in Kanada steigt die geplante Nutzung, für Spanien fehlt ein vergleichbarer Vorjahreswert), mit großem Abstand zwischen kleinen und großen Unternehmen und Schwerpunkten in Information, Finanzwesen sowie Marketing und Verkauf; viele Anwender geben bisher wenig oder nichts für KI aus, und rund ein Drittel der britischen Unternehmen ab zehn Beschäftigten, die KI nutzen oder unsicher sind, hat niemanden geschult. Betriebe ohne KI nennen vor allem fehlende Anwendungsfälle; fehlendes Wissen, Fachkräftemangel und Rechtsunsicherheit nennt jeweils rund ein Drittel. Wirkungen auf Produktivität und Beschäftigung sind überwiegend durch Selbstauskünfte belegt, nur eine ältere randomisierte Studie betrifft ein enges Einsatzfeld, und Länderwerte sind wegen unterschiedlicher Fragen und Größenklassen nicht direkt vergleichbar.

  1. A1Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 1

    Geltungsbereich
    Business Trends and Outlook Survey: zweiwöchentliche Unternehmensbefragung mit gewichteten nationalen Schätzwerten; Frage nach KI-Nutzung in irgendeiner Unternehmensfunktion in den letzten zwei Wochen. Im selben Datensatz erwarteten 28,6 %, KI in den nächsten sechs Monaten zu nutzen.
    Grenzen
    Selbstauskunft zur Nutzung, keine Aussage über Intensität, Nutzen oder Beschäftigungswirkung. Die Datei vom 22.10.2026 benennt KI unter Verweis auf Executive Order 14434 als „Super Intelligence (SI), früher KI“, und zwar auch für frühere Perioden; ob Befragte einen geänderten Fragetext sahen, geht daraus nicht hervor. Wegen anderer Fragen und Definitionen nicht mit Erhebungen anderer Länder vergleichbar.
    Beobachtungszeitraum
    Bezugszeitraum 21.09.–04.10.2026 (Erhebung 05.–18.10.2026, veröffentlicht 22.10.2026); Vergleichswert aus der Erhebung 17.–30.11.2025
    Quellenwert
    24,6 % der Unternehmen (gewichteter Schätzwert, KI-Nutzung in den letzten zwei Wochen)
    Vergleichsbasis
    17,3 % in der ersten Periode dieser Fragereihe (Erhebung 17.–30.11.2025)
    Vergleich
    Gleiche Frage in der zweiwöchentlichen Zeitreihe; Vorperiode 23,8 % (Bezugszeitraum 07.–20.09.2026); deskriptiv, ohne Wirkungsvergleich
    Unsicherheit
    Standardfehler 0,27 Prozentpunkte (Census-Tabelle „Response Standard Errors“)

  2. A2Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quellen 2, 12

    Geltungsbereich
    Business Insights and Conditions Survey, Welle 165 (21.09.–04.10.2026), 9.933 Antworten bei 38.592 angeschriebenen Unternehmen (25,7 %), gewichtete Werte; Privatwirtschaft ohne u. a. Landwirtschaft, Energieerzeugung, Finanz- und Versicherungswesen, öffentliche Verwaltung sowie öffentliche Bildung und Gesundheit. Häufigste Technologien (ab zehn Beschäftigte): Textgenerierung mit großen Sprachmodellen (21 %) und Erstellung visueller Inhalte (19 %).
    Grenzen
    Freiwillige Befragung, von der ONS als „official statistics in development“ gekennzeichnet. Der Anteil misst Verbreitung, nicht Intensität, Qualität oder Produktivitätswirkung; bei Unternehmen mit weniger als zehn Beschäftigten lag er bei 29 %.
    Beobachtungszeitraum
    Welle 165: 21.09.–04.10.2026 (Angaben für September 2026); Vergleich September 2023
    Quellenwert
    30 % der erfassten Unternehmen (gewichtet, mindestens eine KI-Technologie)
    Vergleichsbasis
    9 % im September 2023 (Einführung der Frage)
    Vergleich
    Gleiche BICS-Frage im Zeitverlauf; deskriptiv
    Unsicherheit
    Im Bulletin keine Unsicherheitsangabe; laut ONS-Datensatz mit 95-%-Konfidenzintervallen (Welle 165) nutzten 64,1 % (61,4–66,9 %) keine KI-Technologie und 6,2 % (4,8–7,5 %) waren unsicher; ab zehn Beschäftigten 50,8 % (48,8–52,8 %) ohne KI und 11,1 % (9,9–12,4 %) unsicher

  3. A3Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 16

    Geltungsbereich
    StatBank-Tabelle ITAV28 (aktualisiert 15.09.2026) aus der EU-harmonisierten IKT-Erhebung; private nichtlandwirtschaftliche Wirtschaft ohne Bergbau sowie ohne Finanz- und Versicherungswesen. Nach Branchen: IT und Medien 89 %, Verarbeitendes Gewerbe und Versorgung 56 %, Handel, Verkehr und Gastgewerbe 55 %, Bau 43 %. Häufigste Einsatzarten: Textanalyse 45 %, Erzeugung von Text oder Sprache 44 %, Bild-, Video- oder Tonerzeugung 32 %, Automatisierung von Arbeitsabläufen 25 %.
    Grenzen
    Nutzung mindestens einer KI-Technologie ohne Angaben zu Intensität oder Wirkung; die Tabelle enthält keine Unsicherheitsangaben. Die Branchenabdeckung weicht von anderen Ländern ab (u. a. ohne Finanzsektor).
    Beobachtungszeitraum
    Erhebung 2026 (Zeitreihe 2023–2026); Tabelle aktualisiert 15.09.2026
    Quellenwert
    59 % der Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten (KI-Nutzung)
    Vergleichsbasis
    15 % im Jahr 2023; 42 % im Jahr 2025
    Vergleich
    10–49 Beschäftigte 55 %; 50–99 Beschäftigte 69 %; 100–249 Beschäftigte 79 %; ab 250 Beschäftigte 88 % (2026)
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Tabelle

  4. A4Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 7

    Geltungsbereich
    Erhebung über den IKT-Einsatz in Unternehmen 2026 nach EU-Verordnung 2019/2152, geschichtete freiwillige Stichprobe mit rund 6.200 beteiligten Unternehmen, Befragung Februar bis Juli 2026. Nach Branchen: Herstellung von Waren 49,0 %, Handel 47,4 %, Bau 35,6 %, Telekommunikation und IT 92,2 %. Der 2026 erstmals einbezogene Finanz- und Versicherungssektor (verkürztes Fragenprogramm, gesonderter Tabellenband) kam auf 79,0 %.
    Grenzen
    Der Anteil misst die Nutzung mindestens einer KI-Technologie, nicht Intensität, Nutzen oder Beschäftigungswirkung. Geklammerte Einzelwerte haben laut Quelle einen Stichprobenfehler über 5 %; Konfidenzintervalle werden nicht ausgewiesen. Der Wert mit Finanzsektor (48,7 %) ist wegen des verkürzten Fragenprogramms nur eingeschränkt mit dem Vorjahr vergleichbar.
    Beobachtungszeitraum
    Befragung Februar bis Juli 2026 (Referenz: Befragungszeitpunkt); Vergleich 2025; Tabellen erstellt am 20.10.2026
    Quellenwert
    48,1 % der Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten (ohne Finanz- und Versicherungssektor)
    Vergleichsbasis
    30 % im Jahr 2025 (laut Statistikseite)
    Vergleich
    10–49 Beschäftigte 44,0 %; 50–249 Beschäftigte 65,4 %; ab 250 Beschäftigte 84,7 % (2026)
    Unsicherheit
    Keine Konfidenzintervalle in der Quelle; geklammerte Werte mit Stichprobenfehler über 5 %

  5. A5Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quellen 19, 21

    Geltungsbereich
    IKT-Erhebung in Unternehmen 2026 (Tabelle 1 und Analyseartikel vom 25.09.2026), Unternehmen ab zehn Beschäftigten in den Branchen C bis K, M bis O und 95.1 (SIC2025), nach Branche und Größe geschichtete Stichprobe. Laut SSB verdoppelte sich der jährliche Anstieg auf fast 20 Prozentpunkte gegenüber rund 10 Prozentpunkten pro Jahr 2023 bis 2025; Information und Kommunikation rund neun von zehn, Transport und Lagerung rund drei von zehn.
    Grenzen
    Größen- und Branchenangaben im Artikel nur gerundet („x von 10“), keine Unsicherheitsangaben; der Finanzsektor ist seit 2014 nicht in der Erhebung. Laut SSB endete die Zeitreihe nach SIC2007 mit 2025 und beginnt 2026 neu nach SIC2025, der Vorjahresvergleich überbrückt also einen Klassifikationswechsel. Nutzung ohne Angaben zu Intensität oder Wirkung.
    Beobachtungszeitraum
    Erhebung 2026; Vergleich 2025 und Zuwächse 2023–2025; Veröffentlichung 25.09.2026
    Quellenwert
    48 % der Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten (mindestens eine KI-Technologie)
    Vergleichsbasis
    Rund drei von zehn Unternehmen im Jahr 2025 (laut SSB-Artikel)
    Vergleich
    Große Unternehmen (ab 100 Beschäftigte) rund acht von zehn, kleine (10–19) rund vier von zehn (2026)
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  6. A6Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 4

    Geltungsbereich
    Encuesta sobre el uso de TIC y del comercio electrónico en las empresas (nach Eurostat-Vorgaben), geschichtete Stichprobe von rund 15.000 Unternehmen ab zehn Beschäftigten und rund 10.000 kleineren; die KI-Fragen beziehen sich auf das erste Quartal 2026. Nach Sektoren (ab zehn Beschäftigte): Dienstleistungen 38,2 %, Industrie 29,1 %, Bau 22,6 %; für Unternehmen mit weniger als zehn Beschäftigten nennt das INE 21,4 %.
    Grenzen
    Wegen der Umstellung auf CNAE-2025 und eines erweiterten Erfassungsbereichs laut INE nicht streng mit Vorjahren vergleichbar. Der Nutzungsanteil sagt nichts über Intensität, Nutzen oder Beschäftigungswirkung.
    Beobachtungszeitraum
    1. Quartal 2026 (KI-Nutzung); Veröffentlichung der endgültigen Daten am 22.10.2026
    Quellenwert
    33,6 % der Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten
    Vergleichsbasis
    Kein Vorjahreswert in der Mitteilung; laut INE nicht streng mit Vorjahren vergleichbar
    Vergleich
    Deskriptiver Bestandswert ohne Wirkungsvergleich
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  7. A7Zurück zu Kapitel 2.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 3

    Geltungsbereich
    Canadian Survey on Business Conditions, Erhebung 02.07.–06.08.2026; Stichprobe 21.161, Ergebnisse aus 9.601 Antworten, kalibrierte Gewichte. Häufigste geplante Anwendungen bei planenden Unternehmen: Datenanalyse (41,7 %), große Sprachmodelle (39,3 %), virtuelle Agenten oder Chatbots (31,8 %).
    Grenzen
    Geplante, nicht gemessene Nutzung; der Zwölfmonatszeitraum hängt vom Antwortdatum ab; im Artikel keine Fehlermargen. Laut Statistics Canada hatten bis zum zweiten Quartal 2026 19,2 % der Unternehmen KI in den vorangegangenen zwölf Monaten genutzt (andere Frage, andere Erhebungswelle).
    Beobachtungszeitraum
    Erhebung 02.07.–06.08.2026 (3. Quartal 2026); Planungshorizont nächste zwölf Monate; Vergleich 3. Quartal 2025 und 2024
    Quellenwert
    25,2 % der Unternehmen (geplante KI-Nutzung in den nächsten zwölf Monaten)
    Vergleichsbasis
    14,5 % im 3. Quartal 2025; 10,6 % im 3. Quartal 2024
    Vergleich
    Gleiche Frage in den Erhebungen des 3. Quartals 2024–2026; deskriptiv
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  8. A8Zurück zu Kapitel 3.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 8

    Geltungsbereich
    Business Trends and Outlook Survey, Tabelle nach Beschäftigtengrößenklassen, gleiche Frage wie in der nationalen Reihe (KI-Nutzung in einer Unternehmensfunktion), Bezugszeitraum 21.09.–04.10.2026. Zwischenstufen: 10–19 Beschäftigte 24,6 %, 20–49 26,0 %, 50–99 29,0 %, 100–249 35,3 %. In der ersten Periode der Fragereihe (Erhebung 17.–30.11.2025) lagen die Werte bei 17,0 % (1–4) und 30,5 % (ab 250).
    Grenzen
    Selbstauskunft auf Unternehmensebene ohne Angaben zu Intensität oder Wirkung. Die Datei führt KI unter der Bezeichnung „Super Intelligence (SI)“ (Executive Order 14434). Mittlere Größenklassen haben größere Standardfehler (bis 1,97 Prozentpunkte bei 100 bis 249 Beschäftigten).
    Beobachtungszeitraum
    Bezugszeitraum 21.09.–04.10.2026 (Erhebung 05.–18.10.2026, veröffentlicht 22.10.2026); Vergleich Erhebung 17.–30.11.2025
    Quellenwert
    43,6 % der Unternehmen mit 250 oder mehr Beschäftigten (KI-Nutzung in den letzten zwei Wochen)
    Vergleichsbasis
    24,3 % bei 1 bis 4 Beschäftigten (gleiche Periode)
    Vergleich
    Gleiche Frage im Querschnitt der Größenklassen; ab 250 Beschäftigte 30,5 % in der Erhebung 17.–30.11.2025
    Unsicherheit
    Standardfehler 1,51 Prozentpunkte (ab 250) und 0,32 Prozentpunkte (1–4) laut Census-Tabelle „Response Standard Errors“

  9. A9Zurück zu Kapitel 3.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 9

    Geltungsbereich
    Business Trends and Outlook Survey, Tabelle nach NAICS-Sektoren (52, 62, 31–33, 44–45), Bezugszeitraum 21.09.–04.10.2026. Höchste Werte: Information 46,4 %, freiberufliche, wissenschaftliche und technische Dienstleistungen 43,8 %; niedrigste: Land- und Forstwirtschaft 6,0 %, Gastgewerbe 10,7 %. In der Erhebung 17.–30.11.2025 lagen Finanz- und Versicherungswesen bei 29,9 % und Verarbeitendes Gewerbe bei 12,7 %.
    Grenzen
    Selbstauskunft der Unternehmen; Sektoranteile sagen nichts über Einsatztiefe oder Wirkung. Das Gesundheits- und Sozialwesen umfasst Kliniken, Praxen und soziale Dienste gemeinsam, eine eigene Angabe für Krankenhäuser fehlt. Standardfehler der genannten Werte zwischen 0,73 und 1,53 Prozentpunkten.
    Beobachtungszeitraum
    Bezugszeitraum 21.09.–04.10.2026 (veröffentlicht 22.10.2026); Vergleich Erhebung 17.–30.11.2025
    Quellenwert
    40,5 % der Unternehmen im Finanz- und Versicherungswesen (KI-Nutzung in den letzten zwei Wochen)
    Vergleichsbasis
    29,9 % in der Erhebung 17.–30.11.2025
    Vergleich
    Gesundheits- und Sozialwesen 27,6 %; Verarbeitendes Gewerbe 22,9 %; Einzelhandel 18,5 % (gleiche Periode)
    Unsicherheit
    Standardfehler 1,53 Prozentpunkte (Finanzwesen), 0,88 (Gesundheits- und Sozialwesen), 1,35 (Verarbeitendes Gewerbe), 0,73 (Einzelhandel)

  10. A10Zurück zu Kapitel 3.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 7

    Geltungsbereich
    Basis: hochgerechnet 19.411 Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten und KI-Nutzung (ohne Finanzsektor), Mehrfachangaben, Befragung Februar bis Juli 2026. Große Unternehmen ab 250 Beschäftigten nutzten KI deutlich häufiger für IT-Sicherheit (56,5 % gegenüber 15,3 % bei 10 bis 49 Beschäftigten); im Handel lag Marketing oder Verkauf bei 80,5 %.
    Grenzen
    Angaben zu Einsatzbereichen, nicht zu Umfang, Kosten oder Ergebnissen; keine Aussage darüber, ob KI Aufgaben in diesen Bereichen unterstützt oder übernimmt.
    Beobachtungszeitraum
    Befragung Februar bis Juli 2026; Tabellen erstellt am 20.10.2026
    Quellenwert
    67,5 % der Unternehmen mit KI-Nutzung (Einsatzbereich Marketing oder Verkauf)
    Vergleichsbasis
    Alle österreichischen Unternehmen ab zehn Beschäftigten mit KI-Nutzung 2026 (ohne Finanzsektor)
    Vergleich
    Management/Organisation 51,4 %; Produktions-/Dienstleistungsprozesse 40,6 %; Logistik 9,2 %
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  11. A11Zurück zu Kapitel 4.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 10

    Geltungsbereich
    IAB-Betriebspanel, zweites Halbjahr 2025; Basis: Betriebe ohne KI-Nutzung und ohne Planung (rund zwei Drittel aller Betriebe). Fehlende Anwendungsfälle nannten fast 90 % der Kleinstbetriebe, aber weniger als zwei Drittel der Betriebe ab 200 Beschäftigten; nur 7 % hatten KI ausprobiert, ohne dass sich ihre Erwartungen erfüllten.
    Grenzen
    Selbstauskunft mit Mehrfachnennungen. Laut Beitrag bleiben die Zusammenhänge in multivariaten Regressionen bestehen, Koeffizienten und Fallzahlen werden aber nicht berichtet. Gründe werden nur für Betriebe ohne Nutzung und Planung erhoben.
    Beobachtungszeitraum
    Befragung im zweiten Halbjahr 2025 (IAB-Betriebspanel); Veröffentlichung 20.10.2026
    Quellenwert
    36 % der Betriebe ohne KI-Nutzung und ohne Planung (Grund: fehlendes Wissen)
    Vergleichsbasis
    Fehlende Anwendungsmöglichkeit: fast 90 %
    Vergleich
    Fachkräfte 34 %; Inkompatibilität 33 %; Datenschutz und Sicherheit 32 %; Rechtsunsicherheit 32 %; Kosten 30 %
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe im Beitrag

  12. A12Zurück zu Kapitel 4.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 5

    Geltungsbereich
    12.826 befragte Unternehmen der EU-27 mit 1–749 Beschäftigten (gewichtet; rund 90 % Kleinstunternehmen mit 1–9 Beschäftigten), Feldzeit 20.03.–13.04.2026. 42 % nutzten KI oder automatisierte Systeme am Arbeitsplatz (12 % umfassend, 30 % begrenzt oder experimentell), weitere 21 % planten dies.
    Grenzen
    Die Fragen umfassen auch automatisierte Systeme ohne KI (algorithmisches Management) und beziehen sich auf personalbezogene Anwendungen. Selbstauskunft der Unternehmensleitungen; der hohe Anteil von Kleinstunternehmen prägt die EU-Werte. Keine Messung tatsächlicher Kosten oder Wirkungen.
    Beobachtungszeitraum
    Feldzeit 20.03.–13.04.2026; Veröffentlichung 14.10.2026
    Quellenwert
    50 % der befragten Unternehmen (sehr oder eher wichtige Schwierigkeit: hohe Investitionskosten)
    Vergleichsbasis
    Alle Befragten der EU-27, gewichtete Basis 12.826
    Vergleich
    Querschnitt ohne Vorwelle; Vergleichsitems 49 % (Rechtsunsicherheit) und 48 % (fehlende Fachkompetenz)
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  13. A13Zurück zu Kapitel 4.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 6

    Geltungsbereich
    Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten in der EU; zehn strategische Sektoren der Apply-AI-Strategie über NACE-Gewichte abgebildet; Eurostat-Erhebungen 2021 und 2023–2025 (Gründe für Nichtnutzung ab 2023). Insgesamt stieg der Anteil von Unternehmen mit mindestens einer KI-Technologie laut JRC von 8 % (2021) auf 20 % (2025).
    Grenzen
    Sekundärauswertung amtlicher Daten; die Veränderungen der Hemmnisse sind relative Verschiebungen unter Unternehmen, die KI erwogen haben, keine absoluten Raten; die Sektorzuordnung über NACE-Gewichte hat Abdeckungslücken. Keine kausale Erklärung.
    Beobachtungszeitraum
    Eurostat-IKT-Erhebungen 2021, 2023, 2024 und 2025 (Hemmnisse 2023–2025); Veröffentlichung 14.10.2026
    Quellenwert
    70 % der Unternehmen, die KI erwogen, aber nicht eingeführt haben (gerundet; Hemmnis fehlende Fachkompetenz)
    Vergleichsbasis
    Gründe für Nichtnutzung im Jahr 2023 als Ausgangspunkt der Veränderung
    Vergleich
    Relative Veränderung der Hemmnisse 2023–2025 je strategischem Sektor
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle; der Bericht rundet den Wert auf „rund 70 %“

  14. A14Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 12

    Geltungsbereich
    Business Insights and Conditions Survey, Welle 165 (Feldzeit 21.09.–04.10.2026), Datensatz mit 95-%-Konfidenzintervallen vom 08.10.2026; gewichtete Anteile; Basis: nicht dauerhaft geschlossene Unternehmen mit KI-Nutzung oder Unsicherheit darüber. Weitere Klassen: 50.000 bis 99.999 £ 2,6 %, 100.000 bis 499.999 £ 2,0 %. Bei Unternehmen ab 250 Beschäftigten waren 57,4 % unsicher.
    Grenzen
    Selbstauskunft in Betragsklassen ohne genaue Summen; der hohe Anteil „unsicher“ begrenzt die Aussagekraft. Freiwillige Erhebung, von der ONS als „official statistics in development“ gekennzeichnet; Finanz- und Versicherungswesen sowie weitere Bereiche sind nicht erfasst.
    Beobachtungszeitraum
    Welle 165: Feldzeit 21.09.–04.10.2026, Investitionen der letzten zwölf Monate; Vergleich Welle 159 (15.–28.06.2026)
    Quellenwert
    35 % der Unternehmen ab zehn Beschäftigten mit KI-Nutzung oder unsicher (Investition unter 10.000 £ in zwölf Monaten)
    Vergleichsbasis
    23,4 % ohne Investition in KI
    Vergleich
    Welle 159 (Juni 2026): 32,2 % unter 10.000 £; deskriptiv
    Unsicherheit
    95-%-Konfidenzintervall 32,3–37,6 % (ONS-Datensatz)

  15. A15Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 13

    Geltungsbereich
    Befragung von 9.655 Unternehmen online und telefonisch (23.03.–18.04.2026) durch Crédoc für die Generaldirektion Unternehmen (DGE), gewichtet nach Größe, Branche und Region. Häufigste Nutzungen: Text-, Sprach- oder Bilderzeugung 34 %, Chatbots und Assistenten 24 %, Dokumentenanalyse 14 %, Datenanalyse oder Prognose 11 %, Automatisierung von Aufgaben 9 %. Nach Größe: 1 bis 4 Beschäftigte 36 %, 50 bis 249 Beschäftigte 62 %. Weitere Ausgaben der KI-Anwender: Schulung 12 %, eigene Entwicklungen 7 %.
    Grenzen
    Selbstauskunft; die Ausgabenfrage (neu 2026) erfasst keine Beträge. Der Nutzungsanteil umfasst auch gelegentliche Nutzung kostenloser Werkzeuge und ist wegen der Einbeziehung von Kleinstunternehmen nicht mit der EU-IKT-Erhebung (ab zehn Beschäftigten) vergleichbar.
    Beobachtungszeitraum
    Befragung 23.03.–18.04.2026; Vergleich 2024; Veröffentlichung 17.09.2026 (Bericht in der Fassung vom 02.10.2026)
    Quellenwert
    40 % der Unternehmen mit 0 bis 249 Beschäftigten (KI-Nutzung)
    Vergleichsbasis
    13 % im Jahr 2024
    Vergleich
    Kleinstunternehmen (TPE) 38 %; PME 53 %; KI-Anwender mit Ausgaben für Abonnements oder Lizenzen 43 %
    Unsicherheit
    Fehlermarge laut Quelle unter 1 % (95-%-Niveau, Gesamtstichprobe)

  16. A16Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 12

    Geltungsbereich
    Business Insights and Conditions Survey, Welle 165 (Feldzeit 21.09.–04.10.2026), Datensatz mit Konfidenzintervallen vom 08.10.2026; gewichtete Anteile; Basis wie bei der Investitionsfrage. Über alle Größenklassen hatten 47,7 % niemanden geschult; ab 250 Beschäftigten waren es 12,5 %, bei 45,9 % „unsicher“.
    Grenzen
    Selbstauskunft; „Schulung“ ist ein grobes Maß ohne Angaben zu Inhalt, Dauer oder Qualität. Freiwillige Erhebung („official statistics in development“).
    Beobachtungszeitraum
    Welle 165: Feldzeit 21.09.–04.10.2026
    Quellenwert
    33,9 % der Unternehmen ab zehn Beschäftigten mit KI-Nutzung oder unsicher (keine Beschäftigten geschult)
    Vergleichsbasis
    Alle Größenklassen: 47,7 % ohne Schulung
    Vergleich
    Ab 250 Beschäftigte: 12,5 % ohne Schulung; deskriptiv
    Unsicherheit
    95-%-Konfidenzintervall 31,2–36,6 % (ONS-Datensatz)

  17. A17Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 5

    Geltungsbereich
    Unternehmen der EU-27 mit KI oder automatisierten Systemen am Arbeitsplatz (ungewichtet 5.726, gewichtet 5.357) mit 1–749 Beschäftigten, Feldzeit 20.03.–13.04.2026; weitere 7 % nannten Systementscheidungen mit menschlicher Prüfung nur nach einer Beschwerde.
    Grenzen
    Selbstauskunft ohne Aufschlüsselung nach Entscheidungsart (etwa Schichtplanung oder Leistungsbewertung); umfasst auch Systeme ohne KI. Die Angaben zeigen überwiegend Teilautomatisierung mit menschlicher Letztentscheidung, aber nichts über die Qualität der Entscheidungen.
    Beobachtungszeitraum
    Feldzeit 20.03.–13.04.2026; Veröffentlichung 14.10.2026
    Quellenwert
    2 % der Unternehmen mit Nutzung (vollautomatisierte Entscheidungen)
    Vergleichsbasis
    52 %: Systeme schlagen vor, Menschen entscheiden immer
    Vergleich
    Querschnitt ohne Vorwelle
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  18. A18Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 14

    Geltungsbereich
    IAB-Betriebspanel 2025 (jährlich rund 15.000 Betriebe aller Größen mit mindestens einem sozialversicherungspflichtig Beschäftigten, Erhebung 01.07.–02.11.2025, hochgerechnet); knapp 25 % aller Betriebe nutzten generative KI. 90 % der Nutzerbetriebe setzten allgemein zugängliche Modelle ein, 16 % eingekaufte und mit eigenen Daten trainierte, 6 % eigene Modelle.
    Grenzen
    Veröffentlicht am 05.05.2026 und damit vor dem Berichtszeitraum. Ausgaben ohne Beträge, Regeln und Weiterbildung ohne Angaben zu Inhalt oder Verbindlichkeit; Nutzung durch Beschäftigte ohne Wissen des Betriebs ist nicht erfasst.
    Beobachtungszeitraum
    Erhebung 01.07.–02.11.2025; Ausgaben im letzten Geschäftsjahr (in der Regel 2024); Veröffentlichung 05.05.2026
    Quellenwert
    45 % der Betriebe mit Nutzung generativer KI (Ausgaben für generative KI im letzten Geschäftsjahr)
    Vergleichsbasis
    Knapp 25 % aller Betriebe nutzten 2025 generative KI
    Vergleich
    Interne Regeln 21 % (weitere 22 % geplant); Weiterbildung 27 % (weitere 21 % geplant)
    Unsicherheit
    Für diese Anteile keine Konfidenzintervalle im Bericht

  19. A19Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 17

    Geltungsbereich
    Befragung von Beschäftigten und Führungskräften gemeinnütziger Organisationen in den USA und weltweit im Sommer 2026 mit 917 Antworten (laut Berichtsseite); die Angaben zu Budget und Governance stammen nur von Führungskräften. Weitere 23 % gaben an, ein eigenes KI-Budget sei in Vorbereitung; an einem Risikoplan beziehungsweise an Schulungen zum sicheren Einsatz arbeiteten weitere 45 % beziehungsweise 44 %.
    Grenzen
    Nicht repräsentative Gelegenheitsstichprobe mit Selbstauswahl der Teilnehmer und Selbstauskunft; Herausgeber sind ein Fachnetzwerk und eine Beratung für gemeinnützige Organisationen. Der vollständige Bericht ist nur nach kostenloser Anmeldung bei NTEN zugänglich; geprüft wurden die öffentliche Berichtsseite und die dort zum Teilen bereitgestellten Diagramme. Keine Übertragung auf öffentliche Unternehmen oder andere Länder möglich.
    Beobachtungszeitraum
    Befragung im Sommer 2026 (laut Berichtsseite); Veröffentlichung 10.09.2026
    Quellenwert
    57 % der befragten Führungskräfte (kein eigenes KI-Budget)
    Vergleichsbasis
    17 % mit eigenem KI-Budget
    Vergleich
    Benannte KI-Aufsicht 42 %; Risikoplan 22 %; Schulung zum sicheren Einsatz 22 %
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe; nicht repräsentative Stichprobe

  20. A20Zurück zu Kapitel 5.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 11

    Geltungsbereich
    Abschlussbericht nach öffentlicher Konsultation, adressiert an alle Arten von Finanzinstituten, mit illustrativen Fallbeispielen; Anwendung nach Verhältnismäßigkeit, mit strengeren Praktiken für große, komplexe oder stark vernetzte Institute und KI in kritischen Funktionen.
    Grenzen
    Kein verbindlicher internationaler Standard und keine Messung der tatsächlichen KI-Nutzung oder Governance in Instituten; die Fallbeispiele beschreiben laut FSB keine erwarteten Ergebnisse. Offen ist, wie nationale Aufseher die Praktiken übernehmen.
    Beobachtungszeitraum
    Veröffentlichung 15.10.2026

  21. A21Zurück zu Kapitel 6.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 15

    Geltungsbereich
    Zusatzfragen der monatlichen Konjunkturumfrage, 25.02.–03.04.2026; Verarbeitendes Gewerbe, Bau und marktbestimmte Dienstleistungen ohne Finanzsektor sowie ohne Groß- und Einzelhandel, nach Größe und Branche gewichtet. Generative KI: 64 % bei 20 bis 49 Beschäftigten, 83 % ab 1.000; nicht generative KI rund ein Drittel, davon 41 % mit Produktivitätsgewinnen. Saldo KI-bedingter Investitionssteigerungen: 15 % (generative KI) und 22 % (nicht generativ).
    Grenzen
    Selbstauskünfte und Salden aus Zu- und Abnahmen, keine gemessenen Produktivitätsdaten; Unternehmen unter 20 Beschäftigten sind ausgeschlossen. Die Erwartungen für die nächsten drei Jahre sind deutlich optimistischer als die bisher beobachteten Wirkungen.
    Beobachtungszeitraum
    Befragung 25.02.–03.04.2026; Veröffentlichung 03.09.2026
    Quellenwert
    31 % der Unternehmen mit generativer KI (beobachtete Produktivitätsgewinne)
    Vergleichsbasis
    67 % der Unternehmen ab 20 Beschäftigten nutzen generative KI
    Vergleich
    Nicht generative KI: 41 % mit Produktivitätsgewinnen; Personalwirkung per Saldo 2 % Rückgang (generative KI)
    Unsicherheit
    Keine Unsicherheitsangabe in der Quelle

  22. A22Zurück zu Kapitel 6.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 18

    Geltungsbereich
    Qualitative Interviews der Renmin-Universität mit 21 Unternehmen aus Verarbeitendem Gewerbe, Finanzwesen, unternehmensnahen Diensten, Bau, Bildung, Medien und Reisen, ergänzt um eine Befragung von 1.591 Fachkräften; Veröffentlichung 15.09.2026. Berichtete Einzelwerte reichen von 30 bis 100 % Effizienzgewinn in Kernabläufen bis zu 57 % kürzerer Rekrutierungsdauer.
    Grenzen
    Kleine, nicht repräsentative Auswahl; die Produktivitätsangaben stammen von Führungskräften, sind nicht unabhängig geprüft und untereinander nicht vergleichbar. Die Interviews fanden laut Bericht im ersten Halbjahr 2026 statt; für die Befragung der Fachkräfte wird kein Zeitraum genannt.
    Beobachtungszeitraum
    Interviews im ersten Halbjahr 2026 (Zeitraum der Befragung der Fachkräfte nicht angegeben); Veröffentlichung 15.09.2026

  23. A23Zurück zu Kapitel 6.0

    Evidenztyp: beobachtet · Bestandsaufnahme · Quelle 20

    Geltungsbereich
    Zufällige Zuteilung zu keiner, freier oder begrenzter Korrektur bei autonomer KI-Nachfüllplanung; Partner war laut Volltext der Automatenbetreiber Fengyi Technology (China). arXiv-Preprint, Erstfassung 01.07.2026, überarbeitete Fassung 17.10.2026. Die begrenzte Korrektur wirkte auch bei erfahrenen Beschäftigten und gut verkäuflichen Artikeln ohne signifikante Umsatzverluste.
    Grenzen
    Nicht begutachteter Preprint zu einem eng umrissenen Einsatzfeld (Bestandsplanung an Automaten) bei einem einzigen Unternehmen in China. Erstfassung vor dem Berichtszeitraum; als Beleg für die Gestaltung von Teilautomatisierung mit menschlicher Kontrolle, nicht für Produktivität allgemein.
    Beobachtungszeitraum
    Feldexperiment (Zeitraum im Abstract nicht genannt); Erstfassung 01.07.2026, Version 2 vom 17.10.2026
    Quellenwert
    1,28 Log-Punkte geringerer Lagerbestand (begrenzte Korrektur gegenüber keiner Korrektur)
    Vergleichsbasis
    Keine Korrekturmöglichkeit
    Vergleich
    Freie Korrektur: Bestand minus 1,95, Umsatz minus 1,19 Log-Punkte
    Unsicherheit
    Umsatzrückgang bei begrenzter Korrektur statistisch nicht signifikant; Intervalle nur im Volltext

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