Zehn Minuten KI am Tag: Warum OWL-Unternehmen Künstliche Intelligenz häufiger nutzen, aber selten länger als nötig

Die zehn Minuten stehen nicht allein. Sie werden von einer zweiten Kennzahl gestützt: Der Anteil der Befragten, die KI „nie“ nutzen, sinkt signifikant von 29 Prozent (2021) auf 5 Prozent (2025). Im gleichen Atemzug ordnet das Working Paper die Entwicklung als Hinweis auf eine stärkere Integration von KI-Werkzeugen in alltägliche Arbeitsprozesse ein und spricht von „zunehmender operativer Relevanz“ von KI in Unternehmen.

Das ist ein nüchterner, aber wichtiger Erkenntnisgewinn. Wer über KI redet, landet schnell bei großen Wörtern: Disruption, Produktivitätssprung, neue Geschäftsmodelle. Die Befragung aus OWL zeigt stattdessen: KI wird häufiger benutzt, aber in kleinen Dosen. Das passt zur industriellen Arbeitswelt, in der Effekte sich oft über viele kleine Schritte in Prozessen summieren.

Vom Diskutieren zum Testen: Pilotierung wächst, Einsatz nur langsam

Bei der Frage, in welcher Phase Unternehmen KI nutzen, verschiebt sich das Bild der Unternehmensantworten von 2021 und 2025 deutlich: Planung und Diskussion sinken von 40 auf 23 Prozent, Einführung und Pilotierung steigen signifikant von 26 auf 37 Prozent, Anwendung und Einsatz wachsen von 21 auf 25 Prozent.

Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Unternehmen nach Diskussion und Planung zwar Fortschritte erzielen, aber längere Zeit in der Pilotierungsphase verweilen. Außerdem bleibt der Anteil ohne KI-Aktivitäten konstant bei 15 Prozent.

Mit anderen Worten: Der Einstieg gelingt häufiger. Die Skalierung bleibt der Engpass. Genau das macht die zehn Minuten so interessant: Sie zeigen, dass Nutzung im Alltag ankommt. Aber sie garantieren noch keinen Rollout, keine Standards, keine Verlässlichkeit.

Text statt Automatisierung: Warum generative KI den Einstieg verschiebt

Das Working Paper liefert auch einen Hinweis darauf, warum KI gerade jetzt so sichtbar in den Alltag rutscht: Seit dem Aufkommen generativer KI-Anwendungen wie ChatGPT gewinnt insbesondere automatische Texterzeugung an Bedeutung. ChatGPT wird dabei als Zäsur beschrieben, automatische Texterzeugung und Natural Language Processing (Sprachverarbeitung) gewinnen an Bedeutung, während mehrere Merkmale, die mit klassischer Automatisierung zusammenhängen, seit 2021 statistisch signifikant zurückgehen.

Mehr Nutzung, mehr Reibung: KI-Einführung bleibt komplex

Wer jetzt erwartet, dass die wachsende Nutzung automatisch zu weniger Problemen führt, wird vom Paper gebremst. Die Rückmeldungen zu Herausforderungen zeigen: Der Umgang mit KI bleibt weiterhin komplex. Im Vergleich zu 2021 wird eine größere Zahl an Faktoren als problematisch wahrgenommen. Die Probleme betreffen nicht nur technische und infrastrukturelle Fragen, sondern auch rechtliche, ethische und organisationale Aspekte. Das Paper beschreibt eine anhaltende Ambivalenz: mehr Anwendung, aber anspruchsvolle Anforderungen.

Auch das passt zur Pilotierungslogik: Wer KI testet, stößt schneller auf Fragen, die sich nicht mit einem Tool-Update lösen lassen. Governance, Zuständigkeiten, Datensicherheit, Qualifizierung, Akzeptanz im Team. Das Working Paper nennt ausdrücklich lange Einführungsphasen und Komplexität als Key Fact und verknüpft das mit der besonderen Komplexität der KI-Anwendung.

Was Entscheider daraus lesen können: Fortschritt ja, Skalierung bleibt Aufgabe

• Der Einstieg wird leichter, weil KI im Alltag ankommt. Weniger „nie“, mehr regelmäßige Nutzung, und die Daten deuten auf Integration in Arbeitsprozesse hin.
• Der Übergang vom Test zur Breite ist der eigentliche Kraftakt. Pilotierung wächst stark, Einsatz nur moderat, und das Paper spricht ausdrücklich von längerem Verweilen im Pilot.
• Die neue Welle beginnt oft bei Sprache, nicht bei Automatisierung. Texterzeugung und Sprachverarbeitung gewinnen an Bedeutung, klassische Automatisierungsmerkmale gehen zurück.
• Mehr Nutzung heißt nicht weniger Reibung. Herausforderungen werden breiter gesehen, einschließlich rechtlicher, ethischer und organisationaler Fragen.