Viele Unternehmen starten mit agentischer KI und greifen Technologien in Bereichen wie Softwareentwicklung, Kundensupport, IT-Betrieb und Cybersicherheit auf. Doch die Rendite dieser Art von KI-Investition bleibt für einige unklar: Sehr beträchtliche 94 % der Befragten gaben an, dass ihre Organisationen keinen konsistenten, unternehmensweiten Rahmen zur Bewertung des ROI von KI haben.

Außerdem gaben nur 16 % der Befragten an, bei mehr als der Hälfte ihrer KI-Projekte einen positiven ROI zu sehen, während 31 % bei weniger als einem Viertel einen ROI erzielen.

Das waren einige der wichtigsten Erkenntnisse aus unserer gerade veröffentlichten Umfrage "Battery Ventures State of Enterprise Tech Spending", die Antworten von 100 leitenden Technologieführern enthält, die mehr als 66 Milliarden US-Dollar an jährlichen Technologieausgaben repräsentieren. Insgesamt zeigte die Umfrage weiterhin eine starke Bereitschaft von Unternehmen, weiterhin in KI zu investieren. Trends darin, welche Technologien diese Führungskräfte bewerten, testen und kaufen – einschließlich neuer KI-Tools und -Plattformen – liefern wichtige Einblicke für Tech-Startups, die versuchen, den Umsatz zu steigern und ihre Unternehmen zu skalieren.

Tatsächlich sind die Unternehmensausgaben für neue Technologien, insbesondere KI, heute hoch: Sechsundsiebzig Prozent der Befragten gaben an, bereits mit generativer KI in Produktion zu sein, wobei 100 % planen, KI-Programme innerhalb von zwei Jahren einzusetzen. Kein einziger Befragter sagte, sie würden die KI-Ausgaben kürzen. Beeindruckende 81 % planen, die Gesamtausgaben für Technologie in den nächsten 12 Monaten zu erhöhen, gegenüber 65 % im Dezember 2025.

Außerdem gaben 49 % der Befragten an, dass sie aktiv agentische KI einsetzen, gegenüber 33 % vor sechs Monaten. Die Überzeugung von dieser Art von Technologie bleibt unter den Käufern hoch, wobei 50 % der Befragten angaben, agentische Workflows über Geschäftsbereiche hinweg zu skalieren.

Die ernüchternde Nachricht ist jedoch, dass viele dieser Käufer immer noch mit dem KI-ROI kämpfen, zumindest auf Unternehmensebene. Von denen, die angaben, noch kein unternehmensweites KI-ROI-Framework zu haben, gaben 42 % an, ROI innerhalb der Organisation inkonsistent zu messen; 43 % definierten noch ihren Messansatz; und neun Prozent gaben an, dass sie noch keine Möglichkeit haben, den ROI zu messen.

Dennoch verzeichneten 53 % der Unternehmen eine klare ROI auf KI im Allgemeinen, wobei die Branchen, die am meisten von den finanziellen und operativen Auswirkungen von KI überzeugt sind, IT und Gesundheitswesen sind.

Weitere Befunde:

• Menschen sind heute fest in der KI-Schleife verankert. Von unseren Befragten gaben 70 % an, dass Menschen ihre KI-Projekte überwachen oder endgültige Entscheidungen treffen; Nur fünf Prozent sagten, sie erwarten, dass in den nächsten zwölf Monaten vollständig autonome Systeme in ihren Unternehmen eingeführt werden.
• Nicht alle Ausgaben für KI sind völlig neu. Achtundsiebzig Prozent der Befragten gaben an, KI zumindest teilweise durch die Umverteilung bestehender Technologiebudgets zu finanzieren. Sechsundvierzig Prozent gaben an, dass sie neue Ausgaben mit der Neuverteilung kombinieren.
• Da sich die KI-Technologie so schnell verändert und Unternehmen weiterhin mit Anwendungsfällen experimentieren, haben sich die Vertragslaufzeiten erheblich verkürzt. Nur 29 % unserer Befragten gaben an, technische Verträge mit einer Laufzeit von 25 Monaten oder länger zu unterschreiben. Historisch gesehen unterschrieben 64 % der Organisationen Verträge von 25 Monaten oder .
• Dennoch scheinen Unternehmen zu glauben, dass KI einen zentralen, langfristigen, strukturellen Wandel in ihren Abläufen darstellt, insbesondere in der Softwareentwicklung. In der Umfrage sagten 84 %, sie erwarten, dass KI ihren Softwarelieferzyklus innerhalb von zwei Jahren grundlegend umgestalten wird. Dies ist einer der Faktoren, der insgesamt steigende Technologiebudgets antreibt.
• Und KI steht ganz oben auf der Liste unserer Befragten der fünf wichtigsten Unternehmensprioritäten. Im Moment sind diese Prioritäten generative KI; agentische KI; Cloud-Infrastruktur; Datenwarehousing; und Cybersicherheit.
• Schließlich sahen wir einige aufkommende Trends, auf die sich LLMs immer häufiger konzentrieren. Starke 75 % der Befragten bewerteten Claude von Anthropic als einen ihrer drei besten Modellwahlen, vor Microsoft (72 %) und OpenAI (58 %). Dennoch bleibt Microsofts Azure OpenAI/Copilot-Produkt das am häufigsten genutzte Modell.
• Codegenerierung und -testing sind mit großem Abstand die führenden technischen Neubewertungen: 82 % der Unternehmen bewerten Codegenerierung und -refaktorisierung, 75 % bewerten Tests und QA-Automatisierung neu. Dies sind die beiden höchsten Zahlen im gesamten Neubewertungsdatensatz. Die Codesicherheit und Schwachstellenerkennung liegen bei 70%. Zusammen zeichnen diese drei ein klares Bild davon, wo KI den Engineering-Stack umstrukturiert und wo Chancen für KI-Start-ups bestehen.
• Die Sicherheitsüberprüfung ist laut der Umfrage der größte Wendepunkt im KI-SDLC. Als die Befragten nach den größten SDLC-Bruchpunkten genannt wurden, da KI-Agenten immer häufiger in der Lieferpipeline werden, nannten die Befragten Sicherheitsüberprüfung und Schwachstellenmanagement als ihre obersten Anliegen, gefolgt von Compliance, Auditabilität sowie der Verschlechterung der Entwicklerfähigkeiten.
• Die KI-Governance zieht in die C-Suite, aber das Eigentum ist weiterhin fragmentiert. Fünfundzwanzig Prozent der Unternehmen verfügen mittlerweile über einen "Chief AI Officer", gegenüber 23 % im dritten Quartal 2025. Aber 54 % haben weiterhin KI unter der bestehenden Tech-Führung ohne festen Eigentümer, und sieben Prozent haben überhaupt keine formale KI-Führungsrolle.

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