Nach einem Jahrzehnt der Beratung zur digitalen Transformation und der Unterstützung von Marken bei der Einführung neuer Technologien hat das Jahr 2025 die härteste Wahrheit über die Implementierung von KI ans Licht gebracht: Technologie war nie der Engpass. Es waren die Menschen und die Kultur.
Wir bei Kainjoo haben mit Start-ups, Unternehmen und Teams in ganz Europa zusammengearbeitet, um Strategien zur KI-Automatisierung und Geschäftsumgestaltung umzusetzen. Was wir in diesem Jahr gelernt haben, verändert die Art und Weise, wie Unternehmen die Einführung von KI im Jahr 2026 angehen müssen, grundlegend.
Die meisten Unternehmen gingen die KI-Transformation im Jahr 2025 auf die gleiche Weise an. Jede Marke wollte Automatisierung. Jede Führungskraft wollte ein KI-Projekt auf die Beine stellen. Nur wenige hatten die Organisationskultur, um es richtig umzusetzen. Noch weniger verfügten über die Ressourcen, um das Projekt in angemessener Geschwindigkeit durchzuführen.
Bei den Unternehmen, die erfolgreich waren, konzentrierten sich die Gespräche auf die konkrete Infrastruktur: Automatisierungsserver, MCP-Implementierungen und generative KI-Workflows. Bei allen anderen lag der Schwerpunkt auf Experimenten ohne messbaren geschäftlichen Nutzen.
Das Muster war in allen drei Gruppen eindeutig:
KI-Implementierung in Start-ups: Das Deep-Tech-Pivot-Risiko
Wir haben beobachtet, dass zahlreiche digitale Gesundheits- und SaaS-Startups sich als Deep-Tech-Plattformen positionieren wollen. Auf dem Papier machte die Strategie Sinn: KI-fokussierte Finanzierung sichern, Dateninfrastruktur aufbauen, technische Talente anziehen.
Die Umsetzung scheiterte oft. Gründer verbrannten Laufstege, um DevOps-Teams in MLOps-Teams umzuwandeln, nur um zwölf Monate später mit Finanzierungslücken und minimalem ARR-Wachstum konfrontiert zu werden.
Was funktioniert hat: Startups, die die Umsatzrendite (ARR) als ihre wichtigste Kennzahl beibehalten haben, während sie KI als Multiplikator ihrer Fähigkeiten und nicht als Pivot des Geschäftsmodells integriert haben. Die erfolgreichen Deep-Tech-Pivots waren diejenigen, die Infrastrukturplattformen für ihr Ökosystem aufbauten und nicht bestehende Produkte mit KI-Etiketten umbenannten.
Die Finanzierungsrealität: VC-Trockenpulver und KI-Wirtschaft
Aus unserer Sicht bei Allegory Capital zeigt die Risikokapitallandschaft im Jahr 2025 ein auffälliges Muster: kleine und mittelgroße Risikokapitalgeber sitzen auf ihrem trockenen Pulver und warten. Sie verbrennen kein Geld für KI-lastige Finanzierungsrunden, während der Markt skeptisch bleibt, was die Nachhaltigkeit der Geschäftsmodelle angeht.
Die Kosten pro Einheit sprechen eine deutliche Sprache. Für jeden Dollar, der für die Implementierung von KI ausgegeben wird, verlieren Unternehmen je nach Umfang zwei bis vier Dollar. Und das, bevor ESG-Überlegungen und die Auswirkungen auf den CO2-Fußabdruck berücksichtigt werden - Kosten, die die meisten Unternehmen noch immer nicht richtig messen.
Diese wirtschaftliche Realität erzwingt einen grundlegenden Wandel in der Art und Weise, wie KI-Innovationen finanziert und skaliert werden:
Die europäische ethische KI wird vorangehen, nicht folgen. Das von vielen als innovationsfeindlich kritisierte regulatorische Umfeld der EU wird zur treibenden Kraft für eine nachhaltige KI-Entwicklung. Ethische KI-Rahmenbedingungen, Kohlenstoffbuchhaltung und verantwortungsvolle Einsatzstandards werden zuerst in Europa entstehen.
Die US-Labors und POCs werden nicht auf die gleiche Weise skalieren. Große Unternehmen, die sich mit der Wirtschaftlichkeit von KI-Einheiten befassen, können nicht einfach Proof-of-Concepts von US-Tech-Giganten übernehmen und sie global skalieren. Die Kostenstruktur funktioniert nicht. Die Umweltauswirkungen stehen nicht im Einklang mit den ESG-Verpflichtungen. Das Geschäftsmodell muss grundlegend überdacht werden.
Die Investitionen werden in die Effizienz fließen, nicht in die Leistungsfähigkeit. VCs werden Startups finanzieren, die KI-Kostenprobleme lösen, und nicht solche, die weitere KI-Funktionen hinzufügen. Optimierung, Inferenz-Effizienz und nachhaltige Bereitstellungsinfrastruktur werden zu den wertvollen Innovationen.
Dieses Finanzierungsumfeld begünstigt Unternehmen, die KI als operativen Hebel einsetzen, und nicht solche, die sie zu ihrem gesamten Wertversprechen machen. Die Gewinner im Jahr 2026 werden die Unternehmen sein, die eine positive Wirtschaftlichkeit der KI-Implementierung nachweisen und gleichzeitig neue ethische und ökologische Standards erfüllen können.
KI-Einführung in Unternehmen: Tod durch Pilot
Das Zögern des Risikokapitals auf der Ebene der Start-ups spiegelt das Verhalten der Unternehmen in großem Maßstab wider.
Der “Tod durch den Piloten”-Effekt beherrschte die Einführung von KI in Unternehmen im Jahr 2025. Die IT-Abteilungen expandierten mit KI-fokussierten Rollen, während sich die kaufmännischen Abteilungen zurückzogen, da sie befürchteten, von CAPEX-getriebenen CIOs, die den Technologiestapel kontrollieren, als Supportfunktionen absorbiert zu werden.
KI für den Handel bedeutete in der Regel eine bessere Nutzung vorhandener Marketinglösungen, verbesserte Workflows für das Digital Asset Management und höhere Analysekapazitäten. Alles notwendig, alles taktisch, nichts strategisch.
Die Führungskräfte haben verstanden, dass sie mit dem Titel "KI", "Innovation" oder "Digital" zunehmend aus den Nachfolgeplänen des Unternehmens herausfallen. Der Weg zum Aufstieg in die Führungsetage war nach wie vor die Verantwortung für die Gewinn- und Verlustrechnung.
Führungspersönlichkeiten, die Kostenstellen in Wachstumsmotoren verwandelt haben. Sie wurden Geschäftsführer von digitalen Gesundheitsplattformen oder E-Commerce-Betrieben. Sie bauten ihre Gewinn- und Verlustrechnungen um technologische Vermögenswerte herum auf. Sie setzten KI ein, um Geschäftsziele zu erreichen, nicht als Ziel an sich.
Das Problem der Datenliquidität: Warum die Implementierung von KI scheitert
Bevor KI Abläufe verändern kann, müssen Daten fließen. In den meisten Unternehmen sind die Datenbestände in isolierten Systemen eingefroren, was eine Interoperabilität unmöglich macht.
Unsere Arbeit mit Digisanté hat gezeigt, wie groß diese Herausforderung auf der Ebene der Bundesbehörden ist. Daten des Gesundheitswesens, die über inkompatible Systeme verstreut sind, gesetzliche Auflagen, die die Integration einschränken, und veraltete Infrastrukturen, die moderne Datenarchitekturen verhindern. Wenn eine Bundesbehörde mit Compliance-Mandaten und öffentlicher Rechenschaftspflicht mit der Datenliquidität zu kämpfen hat, stellen Sie sich die Komplexität in großen Unternehmen vor.
Die Liquiditätsprobleme bei Unternehmensdaten nehmen zu:
Abteilungssilos. Marketingdaten in einem System, Verkaufsdaten in einem anderen, Betriebsdaten in einem dritten. Jede Abteilung optimierte ihren eigenen Stack ohne unternehmensweite Interoperabilität.
Veraltete technische Schulden. Jahrelange Fusionen, Übernahmen und taktische Technologieentscheidungen führten zu inkompatiblen Datenmodellen und Integrationsalpträumen.
Engpässe bei der Governance. Der Datenzugriff erfordert mehrere Genehmigungen. Sicherheitsbedenken haben Vorrang vor betrieblichen Erfordernissen. Datenschutzbestimmungen schaffen zusätzliche Schwierigkeiten.
Mangelndes Denken in Datenprodukten. Unternehmen behandeln Daten als Nebenprodukt des Betriebs und nicht als strategischen Vermögenswert, der Investitionen, Wartung und Architektur erfordert.
Die Implementierung von KI scheitert in diesen Umgebungen, weil Algorithmen flüssige Daten benötigen - zugänglich, interoperabel, sauber und systemübergreifend. Keine noch so ausgefeilte KI kann die eingefrorenen Datenbestände überwinden.
Die Lösung besteht darin, die Dateninfrastruktur wie ein Produkt zu behandeln. Erstellen Sie APIs. Erstellen Sie Datenpipelines. Führen Sie eine Governance ein, die den Zugriff ermöglicht und gleichzeitig das Risiko verwaltet. Investieren Sie in Datentechnik, bevor Sie in KI-Technik investieren.
Unternehmen, die im Jahr 2025 die Datenliquidität gelöst haben, können 2026 KI skalieren. Diejenigen, die noch mit Datensilos kämpfen, werden in der Pilotphase stecken bleiben.
KI-Einführung durch Mitarbeiter: Die Kluft zwischen den Fähigkeiten
Unter den einzelnen Beitragszahlern haben sich im Jahr 2025 zwei unterschiedliche Gruppen herauskristallisiert:
Gruppe eins: KI als Multiplikator für Fähigkeiten genutzt. Integration von Tools in bestehende Arbeitsabläufe. Automatisierte sich wiederholende Aufgaben. Kapazitäten für strategisches Denken geschaffen. Ihren Wert gesteigert.
Gruppe zwei: Widersetzten sich der Einführung. Begründete dies mit Bedenken hinsichtlich der Arbeitsplatzsicherheit und der Komplexität der Werkzeuge. Rückstand bei Produktivität und Qualität der Ergebnisse.
Die erfolgreichen Mitarbeiter behandelten KI als Co-Pilot, nicht als Ersatz. Sie verbesserten die Qualität der Ergebnisse, beschleunigten die Forschungszyklen und automatisierten die Verwaltungsarbeit, während sie den menschlichen Einsatz auf Urteilsvermögen, Kreativität und den Aufbau von Beziehungen konzentrierten.
Diese Kluft zwischen den Fähigkeiten wird sich im Jahr 2026 noch erheblich vergrößern.
Die neue Realität für Positionen auf digitalen Plattformen: Jede Position, die hauptsächlich auf digitalen Plattformen arbeitet, steht vor einer einfachen Gleichung. Wenn Sie nicht besonders begabt darin sind, Veränderungen und operative Exzellenz voranzutreiben, haben Sie zwei Möglichkeiten: Sie können KI schnell implementieren oder zusehen, wie Ihre Rolle durch KI über Ihre Kapazitäten hinaus wächst.
Mitarbeiter, die sich um Ausbildungszertifikate bemühen und nur ein Minimum an täglicher Arbeit leisten, werden nicht überleben - es sei denn, sie arbeiten an vorderster Front, z. B. in der Notfallversorgung, wo die menschliche Präsenz nicht verhandelbar ist. Die Arbeit auf digitalen Plattformen erfordert eine kontinuierliche Erweiterung der Fähigkeiten. KI beseitigt diese Rollen nicht. Sie entlarvt diejenigen, die sie nicht nutzen können, und befördert diejenigen, die es können.
Der Kulturwandel: Von Medienunternehmen zu Technologieunternehmen
Im Jahr 2010 zwangen die sozialen Medien jede Marke dazu, ein Medienunternehmen zu werden. Unternehmen brauchten Content-Teams, Community-Manager und Kreativstudios. CMOs stellten Journalisten ein. Agenturen bauten eigene Newsrooms auf. Die Notwendigkeit war klar: wie ein Medienunternehmen publizieren oder die Aufmerksamkeit der Konkurrenten verlieren, die dies taten.
Es dauerte fünf Jahre, bis sich dieser kulturelle Wandel normalisierte. Budgets wurden umgeschichtet. Organisatorische Strukturen wurden geändert. Es entstanden neue Rollen. Unternehmen, die sich widersetzten, verloren Marktanteile.
Wir befinden uns wieder genau in diesem Moment, aber die Veränderung geht tiefer.
KI und Automatisierung zwingen die Unternehmen dazu, Technologieunternehmen oder Dienstleistungsunternehmen zu werden. Nicht technologiegestützt. Nicht technologieaffin. Im Kern sind es Technologieunternehmen.
Was diese Transformation erfordert
Technische Kompetenz in der gesamten Organisation. Nicht nur IT-Abteilungen. Marketing-Teams müssen API-Integrationen verstehen. Die Vertriebsabteilung muss mit Automatisierungsservern arbeiten. Kaufmännische Teams müssen in Workflows, Datenpipelines und Systemintegrationen denken.
Produktdenken für interne Systeme. Ihr Marketing-Stack ist ein Produkt. Ihre Dateninfrastruktur ist ein Produkt. Ihre Automatisierungsworkflows sind Produkte. Wenden Sie dieselbe Strenge an, die Sie für kundenorientierte Plattformen verwenden: Roadmaps, Sprint-Planung und User Experience Design.
Dienstleistungskompetenz vor Projektdurchführung. Hören Sie auf, die Arbeit auf Kampagnen und einmalige Projekte auszurichten. Bauen Sie Dienste auf. Systematisieren Sie, was automatisiert werden kann. Kodifizieren Sie, was repliziert werden kann. Reservieren Sie menschliches Urteilsvermögen für Entscheidungen, die es erfordern.
Die Folgen des Widerstands
Unternehmen, die diesen Kulturwandel nicht vollziehen, werden das gleiche Schicksal erleiden wie diejenigen, die den Wandel der sozialen Medien im Jahr 2010 ignoriert haben:
- Sie werden zu Dienstleistern für Konkurrenten, die sich angepasst haben.
- Ihre Talente werden zu Unternehmen wechseln, die moderne Arbeitsabläufe unterstützen.
- Ihre Betriebskosten werden steigen, während die Kosten der Wettbewerber durch Automatisierung sinken.
- Sie werden ihre Marktposition verlieren, da ihr Wertangebot zur Ware wird.
Die Umwandlung von Kainjoo: Von der Agentur zur Plattform
Wir haben diesen Wandel intern gelebt, bevor wir ihn nach außen verkauft haben. Wir wandelten uns von einer Agentur, die Projekte durchführt, zu einer Plattform, die Dienstleistungen anbietet. Wir haben eine Automatisierungsinfrastruktur aufgebaut. Wir haben Kreativ- und Marketingteams in technischen Tools geschult. Wir haben unseren eigenen Betrieb zum Testfeld für das gemacht, was wir unseren Kunden empfehlen.
Diese betriebliche Glaubwürdigkeit - gestützt durch die Forschung unserer IMD-Vorstandsmitglieder und die Integration von Technologien aus dem Portfolio von Allegory Capital und Kainjoo Ventures - bildet die Grundlage für jede von uns entwickelte Transformationsstrategie.
Was im Jahr 2026 zu erwarten ist: Das Jahr der Vollstreckung
Die Experimentierphase ist vorbei. Das Jahr 2026 wird Unternehmen, die nachhaltige KI-integrierte Operationen aufgebaut haben, von denen trennen, die teure Pilotprojekte durchgeführt haben.
Drei grundlegende Veränderungen werden den Erfolg bestimmen:
1. Wert vor Volumen
Der Markt wird messbare Geschäftsergebnisse belohnen, nicht die Anzahl der KI-Projekte. Umsatzwachstum, Kostensenkung und betriebliche Effizienz sind die einzigen Messgrößen, die zählen. KI muss in der Gewinn- und Verlustrechnung erscheinen, nicht in Innovationsberichten.
2. Integration vor Innovation
Die Gewinner werden nicht die neuesten KI-Tools haben. Sie werden über KI verfügen, die in bestehende Prozesse eingebettet ist: Marketing-Stacks, Datenpipelines, Geschäftsabläufe. KI muss in die Abläufe eingewoben werden, nicht als Experiment aufgeschraubt werden.
3. Menschen, die sich anpassen
Unternehmen, die in die Weiterbildung investiert, KI-kompetente Teams aufgebaut und eine Kultur des kontinuierlichen Lernens geschaffen haben, werden die Nase vorn haben. Diejenigen, die das nicht getan haben, werden Schwierigkeiten haben, Talente zu halten und ihre Strategie umzusetzen.
2026 geht es um Vollzug
Bei Kainjoo haben wir 2025 die Grundlagen geschaffen: Dateninfrastruktur, Automatisierungsserver, KI-native Prozesse, geschulte Teams und operative Testumgebungen. Wir sind in der Lage zu skalieren, was funktioniert.
Die Phase der glänzenden Objekte ist vorbei. Die Transformation von Technologieunternehmen ist nicht mehr optional. Die Marken, die 2026 gewinnen, haben diesen Kulturwandel bereits 2025 vollzogen.
Zeit zu liefern.
