Eine aktuelle Studie des Branchenverbands Bitkom zeigt, dass viele Nutzer dem Einsatz von KI weiterhin skeptisch gegenüberstehen. Zugleich verbindet sich mit der Technologie das Risiko sogenannter Halluzinationen und fehlerhafter Ergebnisse. Der Ansatz "Human in the Loop" minimiert diese Vorbehalte und Risiken weitgehend durch Kontrolle der Ergebnisse und Training von KI-Modellen.

Digitale Zwillinge spielen für die Wettbewerbsfähigkeit der deutschen Industrie eine herausragende Rolle - das sagt die Mehrheit der Unternehmen in einer aktuellen Bitkom-Umfrage. Unter digitalen Zwillingen versteht man eine Art Computer-Klon eines Geräts, einer Maschine, Anlage oder sogar einer ganzen Fabrik. Mit ihm lassen sich Abläufe simulieren, überwachen, planen und steuern. Dazu braucht es große Mengen an Echtzeitdaten sowie eine leistungsfähige technische Infrastruktur. Aus Sicht der Industrie gibt es hier noch Defizite. Mehr als die Hälfte der deutschen Industrieunternehmen (57 Prozent) ist der Auffassung, dass die notwendigen Daten zum Einsatz digitaler Zwillinge fehlen. Und auch bei der technischen Infrastruktur läuft nicht alles rund: Fast die Hälfte (48 Prozent) sieht Mängel in der IT-Infrastruktur als Grund dafür, dass der Einsatz digitaler Zwillinge häufig scheitert. Das zeigen Ergebnisse einer repräsentativen Befragung im Auftrag des Digitalverbands Bitkom, die anlässlich der Industriemesse Hannover unter 555 Unternehmen des verarbeitenden Gewerbes durchgeführt wurde.

Der Einsatz KI-gestützter Chatbots nimmt in Organisationen kontinuierlich zu. Trotz technologischer Fortschritte bleibt die tatsächliche Nutzung jedoch häufig hinter den Erwartungen zurück. Ein wesentlicher Grund dafür liegt in fehlendem Vertrauen in die Verlässlichkeit der Systeme und enttäuschten Nutzungserwartungen. Entscheidend für ihre Akzeptanz sind daher neben wahrgenommener Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit insbesondere transparente Systemgrenzen, eine verlässliche Wissensbasis sowie geeignete Mechanismen zur Vermeidung von Fehlinformationen. Diese Erkenntnisse ergeben sich aus der Entwicklung des Studienberatungs-Chatbots "Helia" an der Hochschule Burgenland. Das Projekt zeigt, welche technischen und organisatorischen Maßnahmen dazu beitragen können, Vertrauen in KI-gestützte Chatbots aufzubauen und ihre nachhaltige Nutzung zu fördern.

Die Migration in die Cloud sollte eigentlich eine Einbahnstraße sein. Für die meisten Unternehmen ist sie das offenbar nicht. Eine aktuelle Studie zeigt, dass viele von ihnen der Cloud zwar nicht den Rücken kehren, aber angesichts von höheren Kosten und zunehmenden Anforderungen an die Datensouveränität ihre Workload-Aufteilung neu ausrichten.​

KI-gestützte Systeme, Automatisierung und Cloud-Infrastrukturen optimieren Prozesse und verändern Kompetenzprofile in einem rasanten Tempo. Das belegt auch der Skills Economy Report 2026 von Cornerstone, der auf mehr als 28 Terabyte Echtzeit-Arbeitsmarktdaten aus über 200 Ländern basiert. Der Report zeigt deutlich, dass KI, Code-Automation sowie smarte Entwicklungstools nicht nur für Produktivitätsgewinne sorgen, sondern auch ein Kompetenz- bzw. Skill-Defizit verschärfen.

Generative KI verspricht erhebliche Produktivitätsgewinne in der Wissensarbeit: Texte, Analysen, Konzepte oder Codes können in kürzester Zeit erstellt werden. In vielen Organisationen wird KI daher primär als Effizienzwerkzeug eingeführt - mit messbaren kurzfristigen Erfolgen. Eine aktuelle PwC-Studie beziffert das Produktivitätswachstum im Zeitraum 2018 - 2024 in den Branchen, die am stärksten von KI betroffen sind, mit 27 Prozent und sagt bis 2040 eine Steigerung der Arbeitsproduktivität in Deutschland durch KI um 30 Prozent voraus. Doch was, wenn der Preis dieser Produktivitätsgewinne nicht monetär, sondern kognitiv ist? Die langfristige Nebenwirkung der Nutzung von generativer KI im Sinne einer schleichenden Erosion individueller und organisationaler Lern- und Urteilskompetenz erhält bislang weniger Aufmerksamkeit. Möglicherweise könnte sich der Verlust von Lernfähigkeit - und nicht der Verlust von Arbeitsplätzen - als das größere Risiko der KI-Nutzung erweisen.