Wo steht generative KI auf der Diffusionskurve der Innovation?

Als ChatGPT Ende 2022 öffentlich verfügbar wurde, verließ generative KI schlagartig die Forschungslabore und Fachcommunities und wurde Teil des Alltags. Innerhalb kurzer Zeit begannen Millionen Menschen, KI zum Schreiben, Zusammenfassen, Programmieren, Ideenfinden, Analysieren und Erstellen von Inhalten auszuprobieren.

Aber Ausprobieren ist nicht dasselbe wie Einführung.

Und Einführung ist nicht dasselbe wie Transformation.

Die interessantere Frage lautet heute nicht mehr:

„Werden Menschen generative KI nutzen?“

Sondern:

„Wo stehen wir im Einführungszyklus — und was kommt als Nächstes?“

Ein hilfreicher Zugang zu dieser Frage ist die Diffusionstheorie von Everett Rogers.

Die Diffusion von Innovationen

Everett Rogers entwickelte das Modell der Diffusion von Innovationen, um zu erklären, wie sich neue Ideen und Technologien im Zeitverlauf in einem sozialen System verbreiten. Das Modell unterscheidet fünf Gruppen:

Innovatoren — 2,5 %

Die Ersten, die bereit sind, eine Innovation trotz Unsicherheit und Risiko auszuprobieren.

Frühe Anwender — 13,5 %

Menschen und Organisationen, die das Potenzial einer Innovation früh erkennen und sie vor der breiten Akzeptanz einsetzen.

Frühe Mehrheit — 34 %

Pragmatischere Anwender. Sie möchten in der Regel Belege dafür, dass eine Technologie funktioniert, bevor sie sie einbinden.

Späte Mehrheit — 34 %

Vorsichtigere Anwender, die meist erst reagieren, wenn eine Technologie etabliert, weniger riskant oder zunehmend notwendig ist.

Nachzügler — 16 %

Die letzte Gruppe, die häufig an bestehenden Ansätzen festhält, bis eine Veränderung kaum noch zu vermeiden ist.

Die zentrale Erkenntnis: Technologien verbreiten sich nicht einfach, weil es sie gibt. Einführung geschieht, weil sich Wahrnehmungen ändern. Menschen beobachten andere, bewerten Ergebnisse, schätzen Risiken ein und entscheiden schließlich, ob eine Innovation genug Nutzen bietet, um eingespieltes Verhalten zu ändern.

Generative KI ist ein faszinierendes aktuelles Beispiel für diesen Prozess.

Phase 1: Die Innovatoren — vor dem ChatGPT-Moment

Lange bevor die meisten Menschen den Begriff „generative KI“ kannten, experimentierten Forschende, Machine-Learning- Ingenieurinnen und -Ingenieure, Start-ups und Technologiebegeisterte bereits mit großen Sprachmodellen, Transformern, generativen Modellen und frühen Foundation Models.

Die Technologie war leistungsfähig, aber der Zugang erforderte deutlich mehr technisches Wissen. Das waren die Innovatoren. Ihre Leitfrage war:

„Was kann diese Technologie?“

Sie experimentierten, weil die Technologie selbst interessant war — auch wenn die kommerziellen Anwendungsfälle unklar blieben. Diese Phase legte die technologische Grundlage für alles Weitere.

Phase 2: Frühe Anwender — die Explosion generativer KI

Die öffentliche Freigabe von ChatGPT senkte die Hürde für den Umgang mit fortgeschrittener KI drastisch. Plötzlich brauchte man kein Verständnis von maschinellem Lernen und keine Programmierkenntnisse mehr. Man konnte einfach eine Frage eintippen.

Diese Zugänglichkeit trug generative KI über die Innovatoren hinaus. Unternehmerinnen und Unternehmer, Entwicklerteams, Marketing, Beratung, Design, Studierende und vorausschauende Unternehmen begannen rasch zu experimentieren.

Die Diskussion verschob sich von:

„Was ist ein großes Sprachmodell?“

zu:

„Was könnten wir damit bauen?“

Organisationen erkundeten KI-Assistenten, Content-Erstellung, Coding-Copilots, Kundenservice-Anwendungen, Unternehmenssuche, Dokumentenanalyse, Retrieval-Augmented Generation (RAG) und KI-gestützte Automatisierung.

Generative KI war in der Phase der frühen Anwender angekommen. Doch etwas Wichtiges fehlte noch: der Beweis im Maßstab.

Phase 3: Stehen wir am Beginn der frühen Mehrheit?

Hier wird die Geschichte besonders interessant.

Aktuelle Daten deuten darauf hin, dass die KI-Nutzung längst über eine kleine Gemeinschaft von Technologiebegeisterten hinausgewachsen ist.

Der AI Index 2025 der Stanford University berichtet, dass 78 % der befragten Organisationen 2024 KI einsetzten, gegenüber 55 % im Vorjahr. McKinsey nennt in seiner globalen KI-Umfrage 2025 anschließend 88 % der Befragten, deren Organisationen KI regelmäßig in mindestens einem Geschäftsbereich nutzen.

Dieselbe McKinsey-Studie zeigt jedoch die andere Seite: Die meisten Organisationen experimentieren oder pilotieren noch, und nur rund ein Drittel gibt an, KI-Programme unternehmensweit zu skalieren.

Diese Unterscheidung ist entscheidend.

Wir beobachten daher möglicherweise zwei Kurven gleichzeitig:

Die Nutzung von KI-Tools wird zum Mainstream.

Aber:

Die KI-Transformation steht noch am Anfang.

Deshalb greift die Aussage „KI hat die frühe Mehrheit erreicht“ zu kurz. Bei Werkzeugen wie KI-Chat-Assistenten und Copilots ähnelt die Nutzung bereits dem Verhalten der frühen Mehrheit. Bei unternehmensweiter KI-Transformation, autonomen Agenten und grundlegend neu gestalteten KI-Workflows verhalten sich viele Organisationen weiterhin wie frühe Anwender.

Die Frage hat sich verändert

In der frühen Phase generativer KI fragten Unternehmen:

„Sollten wir mit KI experimentieren?“

Zunehmend lauten die Fragen:

• Wo schafft KI tatsächlich messbaren Wert?
• Welche Workflows sollten wir neu gestalten?
• Wie verbinden wir KI mit Unternehmensdaten?
• Wie beherrschen wir Halluzinationen und Verlässlichkeit?
• Wie schützen wir sensible Informationen?
• Wie messen wir den ROI?
• Wo sollen Menschen verantwortlich bleiben?

Diese Verschiebung von technologischer Neugier hin zu operativen Fragen ist eines der stärksten Anzeichen dafür, dass eine Technologie reift. Die Diskussion bewegt sich vom Experimentieren mit KI zur Integration von KI.

KI-Agenten könnten die nächste Welle früher Anwender sein

Die Kurve hat noch eine weitere Ebene.

Während generative KI zunehmend Mainstream wird, stehen KI-Agenten offenbar früher in ihrem Lebenszyklus.

Die McKinsey-Umfrage 2025 ergab, dass 23 % der Befragten ein agentisches KI-System irgendwo im Unternehmen skalierten, während weitere 39 % mit KI-Agenten experimentierten. In keinem einzelnen Geschäftsbereich meldeten jedoch mehr als 10 % der Befragten skalierte Agenten im Einsatz.

Auch der Work Trend Index 2025 von Microsoft zeigt das wachsende Interesse: 46 % der befragten Führungskräfte gaben an, Agenten zur vollständigen Automatisierung von Workflows oder Geschäftsprozessen zu nutzen; 82 % erwarteten, in den folgenden 12 bis 18 Monaten digitale Arbeitskraft einzusetzen, um Kapazitäten zu erweitern.

Die genauen Zahlen unterscheiden sich, weil die Studien unterschiedliche Stichproben und Definitionen verwenden — die Richtung ist jedoch eindeutig: Die Diskussion verschiebt sich von Systemen, die Informationen erzeugen, hin zu Systemen, die an Workflows teilnehmen und handeln.

Generative KI hat also keine einzelne Diffusionskurve. Verschiedene Ebenen der Technologie bewegen sich unterschiedlich schnell. Zum Beispiel:

• KI-Chatbots → zunehmend Mainstream
• KI-Copilots → auf dem Weg in die breite Unternehmensnutzung
• RAG und Wissenssysteme → wachsende Unternehmensnutzung
• KI-Workflow-Automatisierung → frühe Einführung auf dem Weg zur breiteren Nutzung
• KI-Agenten → Phase der frühen Anwender
• Hochgradig autonome Multi-Agenten-Organisationen → weitgehend experimentell

Diese Unterscheidung ist wichtig, weil der nächste Wettbewerbsvorsprung womöglich nicht daraus entsteht, einfach „KI zu nutzen“. Er entsteht eher daraus, zu verstehen, welche Ebene von KI heute reif genug für echten Nutzen ist — und welche Technologien noch experimentell sind.

Deutschland zeigt, warum die Einführung ungleich verläuft

Der deutsche Markt ist ein aufschlussreiches Beispiel.

Laut Bitkom hielten sich im März 2025 nur 10 % der befragten deutschen Unternehmen für KI-Vorreiter, während sich 64 % als Nachzügler einstuften. Doch die Lage änderte sich rasch.

Bis September 2025 ergab eine weitere Bitkom-Umfrage, dass 36 % der deutschen Unternehmen bereits KI einsetzten — fast doppelt so viele wie die 20 % ein Jahr zuvor. Weitere 47 % planten oder diskutierten den Einsatz. EU-weit meldete Eurostat, dass 20 % der Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten 2025 KI-Technologien nutzten, nach 13,5 % im Jahr 2024.

Diese Zahlen zeigen, was das Modell von Rogers erklärt: Innovation diffundiert nicht gleichmäßig. Branche, Unternehmensgröße, Regulierung, Kompetenzen, Infrastruktur, Führung, wahrgenommenes Risiko und Unternehmenskultur beeinflussen alle das Tempo.

Für europäische Unternehmen kommt die Regulierung hinzu. Unter dem EU AI Act gelten die Pflichten für Anbieter von KI-Modellen mit allgemeinem Verwendungszweck seit dem 2. August 2025. Sie betreffen unter anderem technische Dokumentation, Urheberrecht, Transparenz, Risikomanagement und Cybersicherheit.

Je stärker KI in Geschäftsprozesse eingebettet wird, desto mehr verschiebt sich die Herausforderung über die technische Leistungsfähigkeit hinaus. Organisationen müssen auch Governance, Vertrauen, Sicherheit und Rechenschaft rund um KI aufbauen.

Der eigentliche Übergang: von Werkzeugen zu Workflows

Der vielleicht größte Fehler besteht darin, generative KI als weiteres Software-Werkzeug zu behandeln. ChatGPT zu öffnen und eine E-Mail zusammenfassen zu lassen, ist nützlich. Aber das allein verändert eine Organisation nicht grundlegend.

Die größere Veränderung beginnt, wenn Unternehmen Prozesse rund um KI neu gestalten. Der Unterschied:

Stufe 1 — KI-Werkzeug

Eine Mitarbeiterin bittet einen KI-Assistenten, eine Kundennachricht zusammenzufassen.

Stufe 2 — KI-Copilot

KI hilft, die Kundenanfrage zu analysieren und eine Antwort zu entwerfen.

Stufe 3 — KI-Workflow

Das System klassifiziert die Anfrage, ruft relevante Unternehmensinformationen ab, bereitet eine Antwort vor, aktualisiert das CRM und leitet den Vorgang passend weiter.

Stufe 4 — KI-Agent

Ein KI-System koordiniert mehrere Werkzeuge und Aktionen auf ein definiertes Geschäftsziel hin, während Menschen kritische Entscheidungen überwachen.

Jede Stufe steht für mehr als technische Raffinesse. Sie steht für tiefere organisationale Verankerung. Und genau das ist womöglich die eigentliche Diffusionskurve, die Unternehmen beobachten sollten.

Die frühe Mehrheit kauft keinen Hype

Innovatoren kommen mit Unsicherheit zurecht. Die frühe Mehrheit nicht. Sie will Belege. Sie will Verlässlichkeit. Sie will Sicherheit. Sie will Integration. Und zunehmend will sie messbaren geschäftlichen Nutzen.

Deshalb wird die nächste Phase generativer KI vermutlich ganz anders aussehen als die erste. Die erste Welle war geprägt von:

Modellen, Benchmarks, Prompts, Demos und Experimenten.

In der nächsten Welle geht es zunehmend um:

Prozesse, Daten, Integration, Governance, Produktivität und ROI.

Mit anderen Worten verschiebt sich die Frage von:

„Wie leistungsfähig ist das Modell?“

zu:

„Welches Geschäftsproblem löst es?“

Das ist ein bedeutender Übergang.

Einführung bedeutet nicht Transformation

Eine der wichtigsten Lehren aus den aktuellen Daten: Breiter Zugang zu KI darf nicht mit organisationaler Transformation verwechselt werden. Ein Unternehmen kann Hunderte Mitarbeitende haben, die KI-Assistenten nutzen, während die grundlegenden Prozesse unverändert bleiben.

Echte Transformation verlangt mehr: Workflows neu gestalten, KI mit vertrauenswürdigen Unternehmensdaten verbinden, menschliche Aufsicht definieren, Leistung messen, Mitarbeitende schulen, Risiken steuern und verändern, wie Entscheidungen getroffen werden.

Das erklärt den scheinbaren Widerspruch in der aktuellen Forschung:

KI-Nutzung ist bereits weit verbreitet, während skalierte KI-Transformation weiterhin selten ist.

Durch die Linse der Diffusionstheorie ist das nicht überraschend. Technologien verbreiten sich zunächst als Experimente. Dann als Werkzeuge. Dann als Prozesse. Schließlich werden die erfolgreichsten zur Infrastruktur.

Wo steht generative KI also heute?

Es gibt keinen einzelnen Punkt auf der Kurve, der das gesamte Ökosystem generativer KI zutreffend beschreibt. Die Evidenz legt jedoch eine brauchbare Deutung nahe:

Generative KI als allgemeines Produktivitätswerkzeug bewegt sich in die frühe Mehrheit.

Gleichzeitig gilt:

Die unternehmensweite KI-Transformation liegt näher am Übergang von den frühen Anwendern zur frühen Mehrheit.

Und:

Agentische KI befindet sich weitgehend noch in der Phase der frühen Anwender.

Diese Unterscheidung ist wichtig. Die Chance besteht nicht mehr darin, zu den Ersten zu gehören, die generative KI entdecken. Dieser Moment ist vorbei.

Die entstehende Chance liegt darin, zu den Menschen und Organisationen zu gehören, die verstehen, wie sich KI-Fähigkeiten in verlässliche, messbare und verantwortungsvolle Geschäftssysteme übersetzen lassen.

Die Gewinner der nächsten Phase sind womöglich nicht die, die mit den meisten KI-Tools experimentieren. Es sind vielleicht die, die eine deutlich schwierigere Frage beantworten:

Wie machen wir aus KI statt einer beeindruckenden Technologie eine wiederholbare Geschäftsfähigkeit?

Genau dort beginnt die nächste Stufe der Diffusionskurve.