KI-Readiness: Wie deutsche Unternehmen nicht den Anschluss verlieren

Die künstliche Intelligenz verlässt 2026 endgültig die Experimentierphase. Während andere europäische Märkte bereits produktive KI-Systeme einsetzen, zögern deutsche Unternehmen noch. Florian Richter, Market Leader der Solutions & Services Group für die DACH‑Region bei Lenovo, erklärt im Interview, warum schnelles Handeln jetzt über die Wettbewerbsfähigkeit entscheidet – und welche Strategien dabei helfen.

Herr Richter, es gibt sicherlich häufig Kunden bei Ihnen, die noch kein Konzept für den Einsatz von KI entwickelt haben. Wie gehen Sie da vor?

Florian Richter: Es gibt auf jeden Fall immer noch einige Unsicherheiten beim Umgang mit KI. Vor zwei Jahren gab es erste Use Cases und Experimente. Man hat sich auch mit der Frage beschäftigt, was das mit der Unternehmenskultur macht oder wie es dabei um Themen wie Datenschutz, Datensicherheit oder Compliance steht.

Wir schreiben das Jahr 2026 – was erwartet Unternehmen jetzt?

Florian Richter: Wir sind in diesem Jahr an dem Punkt, wo künstliche Intelligenz tatsächlich ganze Geschäftsmodelle prägen und einen riesigen Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit eines Unternehmens haben kann.

Sie sprachen von Unsicherheiten bei Unternehmen. Was braucht es konkret, um diese Hürde zu überwinden?

Florian Richter: Ich glaube, am wichtigsten ist überhaupt erst einmal, dass man sich mit der Materie auseinandersetzt, was einiges an Wissen erfordert. Natürlich muss man sich die Frage stellen, ob es sich lohnt, eine eigene KI-Expertise aufzubauen. Die Antwort fällt unterschiedlich aus – je nachdem, ob ich im deutschen Mittelstand, im Großkundenumfeld oder bei einem Global Account bin.

Und was antworten Sie den Kunden der jeweiligen Größenordnung?

Florian Richter: Aus meiner Sicht spielt das zwar für Unternehmen jeder Größe eine Rolle, aber entscheidend ist: Wie sieht der individuelle Ansatz beim Thema KI aus und wie viel eigene Expertise habe ich? Baue ich mir ein eigenes KI-Rechenzentrum – oder kaufe ich diese Leistung am Markt ein? All das ist möglich.

Welche Strategie empfehlen Sie aus Ihrer Erfahrung als Lenovo-Experte beispielsweise für einen Mittelständler mit 200 oder 1.000 Seats?

Florian Richter: Die wichtigste Frage ist: Habe ich schon eine Idee, was ich mit KI überhaupt bewirken möchte? Wenn Sie darauf eine Antwort haben, wäre der Weg ein anderer. Wenn Sie diese Antwort noch nicht kennen, starten wir immer mit einer Ideenfindung – unabhängig von der Kundengröße. Bei uns nennt sich das „AI Discover“. Es geht darum, dass man sich zwischen einem halben Tag und potenziell zwei Tagen zusammensetzt, um überhaupt erst einmal ein gemeinsames Verständnis für das Geschäft des Kunden zu entwickeln. Daraus entstehen dann Ideen, wo KI sinnvoll zum Einsatz kommen könnte. Der Hintergrund ist simpel: Es geht darum, dass KI nicht immer gleich die nächste Reise zum Mond ermöglichen muss – manchmal geht um es einfachste Automatisierungsprozesse und -projekte. Manchmal gibt es aber eben auch die Möglichkeit, ganz neue Geschäftsfelder damit zu entdecken. Deswegen beginnen wir immer mit der Ideenfindung, um überhaupt zu prüfen, wo man KI sinnvoll einsetzen kann und sollte.

Wie sieht dann der nächste Schritt aus?

Florian Richter: Wenn man aus einem solchen Workshop kommt, dann leitet man aus den Ideen zwei oder drei Projekte ab, die man im Detail ausarbeitet. Nachdem wir dann verstanden haben, was die Anforderungen sind, sehen wir uns das Ganze aus der technischen Sicht an: Was bräuchte es eigentlich, um den Anwendungsfall des Kunden umsetzen zu können? Daraus entsteht ein konkreter Fahrplan: Wie lange dauert die Umsetzung bis zum Minimal Viable Product, das sich mit ersten Daten testen lässt? Diese Roadmap zeigt schnell, was die produktive Umsetzung kostet. Der Return on Investment lässt sich nur berechnen, wenn Timeline, Aufwände und Hardware-Kosten für das Backend feststehen.

Wenn Timeline und Kosten feststehen – wer trifft dann die Entscheidung? Der IT-Chef, der die Technik will, oder der Controller, der die Risiken sieht?

Florian Richter: Ich denke, dass diese beiden Personen nicht ausreichen, um die Entscheidung zu fällen. Denn bei allen KI-Themen sehen wir ganz klar, dass der Bedarf immer stärker aus dem Business selbst und weniger aus der IT kommt. Natürlich gibt es in der IT auch Prozesse, wo sich der KI-Einsatz lohnt, um etwa die Mitarbeiter im First-Level-Service zu entlasten, aber das ist nicht der entscheidende Bereich. Wir haben vor wenigen Tagen gerade wieder unser CIO-Playbook für das Jahr 2026 veröffentlicht, wo wir um die 800 C-Level-Kontakte gefragt haben, wie sie das Thema KI sehen und wo sie aktuell unterwegs sind. Ein Punkt, der da klar herauskam: Wir reden über zweistelligen Zuwachs, was die Anforderungen und Implementierungen von KI-Projekten betrifft, und zwar in Bereichen wie R&D, Operations, Marketing, Finance – und eben nicht im klassischen IT-Segment. Somit bräuchte ich zu den beiden Personen, die Sie genannt haben, mindestens noch einen dritten Ansprechpartner, der aus dem Business kommt und relativ klar artikulieren kann, welches Problem eigentlich gelöst werden soll.

Und das betrifft Mittelständler genauso wie globale Unternehmen. Die Anforderungen ähneln sich, weil die Herausforderungen die gleichen sind, oder?

Florian Richter: Ja, definitiv. Ich hatte vorhin diesen AI-Discover-Workshop erwähnt, der oft im Austausch mit den Kollegen aus der IT anfängt. Wenn wir solche Workshops machen, dann ist es aber so, dass wir immer Kollegen aus dem Business mit am Tisch sitzen haben. Die Diskussionen, die man dann führt, sind unglaublich fruchtbar, weil man nicht nur den Blick auf die Technik, sondern auch auf das Business richtet. Das heißt, wir sind auch in der Lage, eine Brücke zwischen Business und IT zu bauen. Das versuchen wir seit vielen Jahren in unserer Branche. Im Thema KI ist das zwingend, wenn man erfolgreich sein möchte.

Was sind aus Ihrer Sicht die größten Denkfehler oder falschen Annahmen, die bei einer Entscheidung eine Rolle spielen?

Florian Richter: Viele Unternehmen denken bei KI noch in klassischen IT-Projekt-Mustern. Das ist der erste Stolperstein. Der zweite: Sie planen gleich das große Mondfahrtprojekt, statt mit kleinen Schritten zu zeigen, dass KI funktioniert. Kleine Erfolge nehmen den Beschäftigten auch die Unsicherheit. Viele fragen sich: Was macht KI mit meiner Position? KI sollte entlasten, nicht ersetzen. Genau diese beiden Denkfehler sehen wir immer wieder in Kundengesprächen.

Am Ende steht immer die Frage nach den Kosten. Welche Rolle spielen dabei beispielsweise alternative Nutzungs- und Finanzierungsmodelle?

Florian Richter: Die KI-Budgets haben sich 2024 verdoppelt – allerdings von einem niedrigen Niveau aus. Für 2025 rechnen wir mit weiteren zehn Prozent Wachstum. Gleichzeitig steigt die Komplexität: Der Markt teilt sich in vier gleichgewichtige Bereiche – Agentic AI, Generative AI, Interpretive AI und Predictive AI. Mehr Budget trifft auf mehr Komplexität. Die zentrale Frage lautet: Wie skaliere ich KI-Projekte? Klassische Capex-Modelle stoßen an Grenzen. Flexibilität wird zum entscheidenden Faktor. Deshalb rücken Nutzungskonzepte in den Fokus – Miet- oder Leasingmodelle, die Finanzierung und Flexibilität verbinden. Das Interesse steigt massiv, in den letzten sechs Monaten sprachen wir häufiger über Lenovo TruScale als in allen Jahren zuvor.

Was steckt hinter dem Begriff „Lenovo TruScale“?

Florian Richter: TruScale ist unser Nutzungskonzept – vom Arbeitsplatzgerät bis zum Rechenzentrum. Statt Hardware zu kaufen und zu aktivieren, bilden Unternehmen sie als Opex ab. Das schafft Flexibilität bei Wachstum und Investitionen.

Aber wie funktioniert das bei unterschiedlichen Einsatzbedingungen? Ein Rechenzentrum läuft ja unter kontrollierten Bedingungen, Laptops auf Baustellen sind aber Schmutz und Temperaturschwankungen ausgesetzt. Wie berechnen Sie da Restwerte?

Florian Richter: Unser Ansatz ist simpel: Wir definieren vorab klare Nutzungsklassen – Grade A und Grade B – und definieren dafür jeweils einen Restwert auf Basis des Fair Market Value. Der Vertrag regelt, wie Geräte aussehen dürfen und was funktionieren muss. Die Kunden prüfen selbst, ob ihre Einsatzbedingungen passen. Diese Transparenz schützt beide Seiten. In unseren Workshops sprechen wir offen über Erfahrungswerte: Baustellengeräte kommen anders zurück als Geräte aus Versicherungen oder der Luftfahrt. Dann gibt es für niemanden am Ende der Laufzeit irgendwelche bösen Überraschungen – das ist unglaublich wichtig.

Das heißt, Sie begleiten den Kunden und können Bedenken ausräumen – und das hilft beim Finden von Entscheidungsgrundlagen für die Zusammenarbeit.

Florian Richter: Ja, definitiv.

Kommen wir zur erwähnten CIO-Studie zurück: Welche Leitlinien sollten IT-Entscheider heute im Blick haben, wenn sie über die Zukunft nachdenken? Was ist aus dieser Studie relevant?

Florian Richter: Für die Studie wurden 800 C-Level aus Europa und dem Mittleren Osten befragt. Dabei kam beispielsweise heraus, dass 2026 das Jahr ist, in dem KI produktiv sein wird. Und: Wir in Deutschland müssen aufpassen, dass wir den Anschluss an das Vereinigte Königreich und die skandinavischen Länder nicht verlieren. Denn blicken wir auf den aktuellen Status in Deutschland, dann besagt die Studie: 40 Prozent der Befragten überlegen beziehungsweise planen, KI-Lösungen einzuführen.

40 Prozent finde ich recht wenig.

Florian Richter: Im europäischen Vergleich ist das wenig. Deshalb meine ich: Wir müssen aufpassen, dass wir den Anschluss nicht verlieren. Weitere 13 Prozent starten gerade mit der Einführung. Diese Zahl finde ich noch interessanter, denn ich hätte erwartet, dass mindestens ein Drittel aller Befragten jetzt mit der Einführung beginnt. Aktuell pilotieren 47 Prozent noch. Das Gute ist: Wir beschäftigen uns damit. Trotz dieser positiven Kernaussage bleibt gerade im deutschen Markt noch Luft nach oben. Bei den Prioritäten steht KI-Infrastruktur ganz oben: Was braucht das Backend? Typisch deutsch folgen Sicherheit, Vertrauen und Transparenz. Das ist berechtigt, denn ohne Governance-Modell bringt die beste Infrastruktur nichts. Danach kommen KI-fähige Arbeitsplatzgeräte, erst dann folgen KI-Agenten. Die infrastrukturelle Ebene dominiert lange, bevor externe Services und Beratung relevant werden.

Das heißt, erst muss die Grundlage stehen, bevor wir über Inhalte reden.

Florian Richter: Ja, das ist ein sehr klassischer Ansatz für uns in Deutschland, der auch für KI gilt.

Wenn Sie mit Kunden über diese Studie sprechen, was heben Sie hervor? Sind es diese Zahlen, die Sie genannt haben, dass noch nicht einmal die Hälfte so weit ist?

Florian Richter: Absolut, denn die Zahlen zeigen, wo der Markt steht. Entscheidend ist für mich der europäische Vergleich: Wir haben dasselbe Potenzial wie unsere Nachbarn, schöpfen es aber nicht aus. Mein Mission-Statement aus der Studie lautet: KI muss sicher, konsistent und unter klaren Risikokontrollen skalieren. Das umfasst viele Aspekte. Die Erfolgsformel lautet: Erst Grundlagen schaffen, dann kleine Projekte, später der große Roll-out. Starten Sie nie mit einem Mammutprojekt, das sich anderthalb Jahre zieht. Der KI-Markt ist zu schnelllebig für klassische IT-Projekte über mehrere Quartale.

Das wäre wahrscheinlich auch der generelle Ratschlag, den Sie jedem Gesprächspartner geben würden, wenn Sie über das Thema sprechen.

Florian Richter: Ja, definitiv. Lieber viele kleine Schritte machen und diese jeweils erfolgreich abschließen. Auch Proof-of-Concepts, die nicht in den Produktivbetrieb gehen, sind in Ordnung, sofern man aus ihnen etwas lernt. Das Fail-Fast-Prinzip und agile Methoden passen auch für KI-Projekte.

Lassen Sie uns zum Schluss einen Blick in die Zukunft werfen: Was würden Sie sich für dieses Jahr wünschen?

Florian Richter: Dass wir uns des KI-Themas annehmen, auf die Potenziale blicken, die dahinterstehen – und dass wir auch anfangen, über neue, additive Geschäftsmodelle zu sprechen, nachdem wir uns mit den ganzen Optimierungsfällen auseinandergesetzt haben.Meine Hoffnung ist, dass das Thema KI in Deutschland dieses Jahr deutlich mehr Fahrt aufnimmt. Aus meiner Sicht muss das zwingend passieren. Ansonsten haben wir irgendwann tatsächlich den Anschluss an unsere europäischen Nachbarn verloren.

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