Künstliche Intelligenz hat sich von experimentellen Pilotprojekten zu einem Standardinstrument des täglichen Geschäfts entwickelt. Laut McKinseys globaler State-of-AI-Umfrage gaben 2025 88 % der Organisationen an, KI in mindestens einer Geschäftsfunktion einzusetzen, gegenüber 78 % ein Jahr zuvor.

Diese Adoption ist jedoch nicht gleichmäßig über die gesamte Wirtschaft verteilt. Softwareentwickler, Banken, Ärzte, Anwälte, Journalisten, Händler und Hersteller sehen sich jeweils mit unterschiedlichen Kosten, regulatorischen Umgebungen und Risiken konfrontiert, und die Umfragedaten spiegeln diese Unterschiede wider. Dieser Bericht sichtet die aktuellen Zahlen für jeden Sektor.

Da die Zahlen aus separaten Umfragen mit unterschiedlichen Methoden, Populationen und Fragen stammen, sollten sie nicht als perfekter direkter Vergleich gelesen werden. Sie zeigen jedoch deutlich, wo der KI-Einsatz am weitesten fortgeschritten ist und wo er noch an Grenzen stößt.

Statistiken zur KI-Adoption in Unternehmen insgesamt

Der Stanford 2026 AI Index, der auf McKinseys globaler State-of-AI-Umfrage basiert, ergab, dass 2025 88 % der Organisationen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion einsetzten. Zum Vergleich: 55 % im Jahr 2023 und 78 % im Jahr 2024.

Generative KI ist noch schneller gewachsen. Die regelmäßige Nutzung durch Organisationen stieg von 33 % im Jahr 2023 auf 71 % im Jahr 2024 und 79 % im Jahr 2025, und mehr als die Hälfte der Befragten berichtete, dass KI in mindestens drei Geschäftsfunktionen eingesetzt wird.

Der Einsatz von KI in einem Bereich ist jedoch nicht dasselbe wie die Neuausrichtung eines gesamten Unternehmens darauf. Stanford stellte fest, dass die Implementierung von KI-Agenten 2025 in fast allen Geschäftsfunktionen einstellig blieb. Das macht 2026 zu einem Übergangsjahr, in dem die erste Welle von KI-Assistenten einer zweiten Welle unabhängigerer KI-Agenten weicht.

KI-Adoption nach Branchen im Überblick

Jede in diesem Artikel zitierte Adoptionszahl stammt aus einer separaten Umfrage einer anderen Population mit unterschiedlichen Fragen und Methoden. Zusammen zeigen sie, dass KI nicht mehr auf Technologieunternehmen beschränkt ist. Sie ist zu einem Teil der täglichen Arbeit in weiten Teilen der Wirtschaft geworden. Die folgenden Abschnitte liefern Zahlen, Anwendungsfälle und Knackpunkte für jeden Sektor.

KI in Finanz- und Bankwesen: Statistiken

Finanzdienstleistungen setzten bereits Jahre vor dem generativen-KI-Boom auf maschinelles Lernen. Banken, Versicherer und Zahlungsanbieter nutzen es seit Langem für Betrugserkennung, Bonitätsbewertung, Geldwäscheprüfungen, Handel und Risikomanagement. Generative KI wird nun auf Kundenservice, Compliance, Recherche und Softwareentwicklung aufgesattelt.

Eine gemeinsame Umfrage der Bank of England und der Financial Conduct Authority ergab, dass 75 % der antwortenden britischen Finanzunternehmen bereits KI einsetzten, während weitere 10 % die Einführung innerhalb von drei Jahren planten. Im Jahr 2022 lag der Anteil bei 58 %. Die Adoption ist innerhalb des Sektors ungleichmäßig: Versicherer und internationale Banken weisen die höchsten Raten auf.

Wo der Finanzsektor KI einsetzt

Das Medianunternehmen meldete rund neun KI-Anwendungsfälle – eine Zahl, die Unternehmen erwarten, innerhalb von drei Jahren auf 21 zu steigern. Große internationale Banken melden bereits einen Median von nahezu 49.

Operations und IT machen mit rund 22 % den größten Anteil der gemeldeten Anwendungsfälle aus, gefolgt vom Retailbanking mit etwa 11 % und der allgemeinen Versicherung mit rund 10 %. Foundation Models, die großen Systeme hinter der generativen KI, machen 17 % der Anwendungsfälle aus.

Der Finanzsektor bleibt eine der reifsten Branchen für KI, doch Unternehmen sind bei hochwirksamen Entscheidungen vorsichtig, da Fehler in Kredit, Handel, Versicherung oder Compliance erhebliche finanzielle und rechtliche Kosten verursachen können.

KI im Gesundheitswesen: Statistiken

Das Gesundheitswesen war bei der Einführung neuer Technologien traditionell zurückhaltender, da Fehler Patienten schaden können, doch der KI-Einsatz steigt schnell. Die American Medical Association stellte fest, dass der Anteil der Ärzte, die irgendeine Form von Gesundheits-KI nutzen, von 38 % im Jahr 2023 auf 66 % im Jahr 2024 stieg – ein Zuwachs von 28 Prozentpunkten in einem einzigen Jahr.

Zu den gängigen Anwendungen gehören medizinische Notizen, Abrechnungscodes, Besuchsberichte, Behandlungspläne, Entlassungsanweisungen, Übersetzungen und Patientennachrichten. Einige Ärzte nutzen KI auch zur diagnostischen Unterstützung und in der Radiologie.

Ein wesentlicher Treiber ist der Papierkram. Ärzte verbringen viele Stunden mit der Dokumentation von Behandlungen, und KI-Transkriptionstools können eine Konsultation mithören und die klinische Notiz entwerfen, was diese Arbeitsbelastung verringert. Für die Patienten sind die bisherigen Änderungen überwiegend administrativ – Notizen, Zusammenfassungen und Nachrichten –, während die Diagnose eine von Menschen geführte Aufgabe bleibt, bei der KI nur eine unterstützende Rolle spielt.

Ärzte sehen Vorteile, wollen aber Schutzvorkehrungen

Rund 68 % der befragten Ärzte sagten, dass KI ihrer Praxis mindestens einige Vorteile biete, doch diese Zustimmung war an Bedingungen geknüpft. Die meisten wollten klare Schutzvorkehrungen, bevor sie sie breiter einsetzen.

Die Genauigkeitsanforderungen in der Medizin sind höher als bei den meisten Geschäftsaufgaben. Ein falscher Marketing-Slogan ist ein Ärgernis; eine falsche Diagnose kann gefährlich sein. Aus diesem Grund wird die menschliche Überprüfung voraussichtlich zentral bleiben.

KI im Rechtswesen: Statistiken

Die juristische Arbeit umfasst enorme Textmengen, was sie frühzeitig zu einem Kandidaten für generative KI machte. Tools können Rechtsprechung durchsuchen, Verträge prüfen, Dokumente zusammenfassen, Memoranden entwerfen, Klauseln vergleichen und die Beweiserhebung unterstützen – und die Adoption ist dadurch schnell gewachsen.

Thomson Reuters stellte fest, dass die Nutzung generativer KI in juristischen Organisationen von 14 % im Jahr 2024 auf 26 % im Jahr 2025 stieg. Die private Nutzung übersteigt die formelle Unternehmensnutzung: Über juristische, Steuer-, Risiko- und Regierungsprofis hinweg gaben 41 % an, öffentliche Tools wie ChatGPT zu nutzen, und 17 % nutzten branchenspezifische generative-KI-Systeme.

Kanzleien gehen über die Testphase hinaus

Thomson Reuters' Forschung von 2026 deutet auf eine Verschiebung der Debatte hin. Die Frage ist weniger, ob man KI einsetzen soll, sondern wie schnell man die Organisation darum herum umbauen sollte. Mehr als drei Viertel der befragten hoch bewerteten Anwälte sagten, ihre Kanzlei habe eine KI-Strategie.

Der Druck nimmt zu. Rund 38 % der Kanzleifachkräfte berichteten von finanziellem Druck, bei KI schneller zu handeln, und 32 % der Unternehmensjuristen sagten, sie würden die Bindung an Kanzleien überdenken, die keinen KI-basierten Mehrwert nachweisen konnten.

KI könnte auch die Abrechnung nach Stunden in Frage stellen. Wenn ein System stundenlange Dokumentenprüfung in Minuten erledigen kann, zögern Mandanten möglicherweise, nach Zeit zu zahlen, was Kanzleien zu wertorientierten Preismodellen drängt.

Governance ist ein Problem. Thomson Reuters fand heraus, dass 34 % der Kanzleifachkräfte KI-Tools nutzten, die ihre Kanzleien nicht genehmigt hatten.

KI in der Softwareentwicklung: Statistiken

Die Softwareentwicklung ist der Bereich, in dem generative KI am tiefsten im Arbeitsalltag verankert ist. Die Stack Overflow Developer Survey 2025 ergab, dass 84 % der Entwickler KI-Tools nutzen oder nutzen wollten, gegenüber 76 % ein Jahr zuvor. Unter professionellen Entwicklern nutzten 51 % täglich KI-Tools.

Entwickler nutzen KI, um Code zu schreiben, unbekannten Code zu erklären, Fehler zu finden, Tests zu schreiben, Dokumentation zu erstellen und Code zwischen Sprachen zu konvertieren. Tools wie GitHub Copilot, ChatGPT und Claude sind inzwischen verbreitet.

Hohe Nutzung, geringes Vertrauen

Starke Nutzung bedeutet nicht starkes Vertrauen. Stack Overflow fand heraus, dass 46 % der Entwickler der Genauigkeit von KI-Ausgaben misstrauten, gegenüber 33 %, die ihr vertrauten. Nur 3 % gaben an, ihr stark zu vertrauen.

Die häufigste Beschwerde betraf Antworten, die fast richtig, aber nicht ganz richtig sind – 66 % der Befragten nannten dies als Frustration. Weitere 45 % sagten, die Korrektur von KI-generiertem Code dauere oft länger als erwartet.

Entwickler sind bei Aufgaben mit hoher Verantwortung vorsichtig: Etwa 76 % planten nicht, sich bei Deployment und Monitoring auf KI zu verlassen, und 69 % wollten sie nicht intensiv für die Projektplanung nutzen. KI agiert als Copilot, nicht als Ersatz.

KI-Agenten in der Software

KI-Agenten sind weniger verbreitet als einfache Assistenten. Stack Overflow fand heraus, dass 52 % der Entwickler entweder keine Agenten nutzten oder bei einfacheren KI-Tools blieben, und 38 % hatten keine Pläne zur Einführung. Unter den Entwicklern, die Agenten nutzten, sagten etwa 70 %, dass Agenten die Zeit für Aufgaben reduzierten, und 69 % berichteten von höherer Produktivität. Code lässt sich leichter testen und überprüfen als viele reale Aufgaben, was das frühe Interesse an diesem Bereich erklärt.

KI in Medien und Journalismus: Statistiken

Die Medienbranche bietet sowohl eine große Chance als auch ein Vertrauensproblem. KI kann Transkription, Übersetzung, Schlagzeilen, Zusammenfassungen, Datenanalyse, Faktenprüfung und Personalisierung übernehmen und auch Texte und Bilder erzeugen.

Eine Studie des Reuters Institute mit 1.004 britischen Journalisten ergab, dass 56 % KI mindestens einmal pro Woche beruflich nutzen, während weitere 27 % sie seltener nutzen. Nur 16 % sagten, sie hätten KI nie für journalistische Aufgaben verwendet, und etwa 27 % nutzten sie täglich für mindestens eine Aufgabe.

Verlage konzentrieren sich auf Back-End-Aufgaben

Mediengeschäftsführer interessieren sich am meisten für Effizienz. Unter den befragten Verlagen sagten 96 %, dass Back-End-Automatisierung wichtig sein werde. Personalisierung und Empfehlungen folgten mit 80 %, Inhaltserstellung mit 77 %, Nachrichtensammlung mit 73 %, Programmierung mit 67 % und kommerzielle Nutzungen mit 63 %.

Einige Verlage nutzen KI bereits, um Geschichten in großem Maßstab umzuschreiben oder zu verbreiten, doch die Haltung des Publikums begrenzt, wie weit das gehen kann. Das Reuters Institute fand heraus, dass nur 12 % der Verbraucher mit Nachrichten einverstanden waren, die vollständig von KI erstellt wurden, während die Akzeptanz stieg, wenn eine Person die Kontrolle behielt. Vollständig von Menschen erstellte Nachrichten erhielten mit 62 % die größte Zustimmung.

Für Leser bedeutet das, dass sich der Fußabdruck von KI in den Nachrichten am ehesten in weniger sichtbarer Arbeit zeigen wird – Transkriptionen, Übersetzungen, Zusammenfassungen und Datenanalysen – und nicht in vollautomatisch erstellten Geschichten. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass der Journalismus im Mainstream wahrscheinlich KI-gestützt und nicht KI-geschrieben sein wird.

KI im Einzelhandel: Statistiken

Die KI im Einzelhandel hat sich weit über Produktempfehlungen hinaus entwickelt und umfasst nun Betrugserkennung, Preisgestaltung, Bestandsverwaltung, Nachfrageprognosen, Kundensupport, Marketing, Lieferketten und Filialbetrieb.

Deloittes 2026 Global Retail Outlook fand eine breite Nutzung über Kernfunktionen hinweg. Betrugserkennung und Cybersicherheit führten an, mit 64 % der befragten Händler, die dort bereits KI einsetzen, und die Nutzung wird in den nächsten 12 Monaten voraussichtlich wachsen. Weitere 41 % der Händler erwarten, KI-basierte Sichtbarkeit in der Lieferkette hinzuzufügen, und 38 % planen, Preis- und Werbeoptimierung einzuführen.

Agentic Shopping könnte das nächste sein

Der Einzelhandel könnte zu den ersten Branchen gehören, die die Auswirkungen von KI-Agenten spüren. Ein Käufer könnte einen Agenten bitten, Laufschuhe unter 150 € zu finden, Bewertungen und Preise zu vergleichen und das beste Paar zu kaufen – wodurch Einfluss von Suchmaschinen und Händler-Websites zu KI-Vermittlern verlagert würde.

Deloitte stellte fest, dass etwa 68 % der befragten Einzelhändler erwarteten, innerhalb von 12 bis 24 Monaten agentic AI für wichtige operative oder unternehmensweite Aktivitäten einzusetzen. KI-Verweistraffic ist für einige Händler bereits erheblich und könnte langfristig Produktsuche und Werbung verändern.

KI in der Fertigungsindustrie: Statistiken

Die Fertigungsindustrie unterscheidet sich von Software und Recht, da KI mit physischer Ausrüstung zusammenarbeiten muss. Zu den gängigen Anwendungen gehören vorausschauende Wartung, maschinelles Sehen, Qualitätsprüfung, Produktionsplanung, Robotik, digitale Zwillinge und Energieeinsparungen.

Die Implementierung ist auch schwieriger. Ein Softwareunternehmen kann Tausenden Mitarbeitern schnell ein KI-Tool zur Verfügung stellen; ein Hersteller muss KI möglicherweise mit Maschinen verbinden, die 10, 20 oder 30 Jahre alt sind.

Die meisten Hersteller haben die volle Skalierung noch nicht erreicht

McKinsey befragte mehr als 100 operativer Geschäftsführer (COOs) von Herstellern mit Jahresumsatz über 1 Mrd. US-Dollar. Etwa zwei Drittel sagten, ihre KI-Arbeit befinde sich noch in der Explorations- oder gezielten Implementierungsphase, und nur 2 % sagten, KI sei vollständig in den Betrieb integriert.

Die Ausgabenpläne sind dennoch groß. Etwa 93 % planten, in den nächsten fünf Jahren mehr als 1 % der Herstellkosten (COGS) für Digitalisierung und KI auszugeben, und fast ein Drittel erwartete mindestens 5 %.

Moderne Fabriken zeigen ein anderes Bild

Das Global Lighthouse Network des Weltwirtschaftsforums verfolgt führende Fabriken. Bis 2026 umfasste es mehr als 220 Standorte, und KI und maschinelles Lernen erschienen in etwa 62 % der Top-Anwendungsfälle an diesen Standorten. Der Anteil generativer KI an führenden Lösungen stieg von 9 % im Jahr 2024 auf 23 % im Jahr 2025. Traditionelles maschinelles Lernen übernimmt Prognose und Optimierung, während generative KI den Arbeitern hilft, mit Maschinen zu kommunizieren, Anweisungen zu erstellen und Unternehmenswissen abzurufen.

Physische KI und Robotik

Deloittes 2026 Manufacturing Outlook fand, dass 9 % der Hersteller physische KI einsetzten und 22 % erwarteten, dies innerhalb von zwei Jahren zu tun. Physische KI umfasst Roboter, die flexibler agieren, statt eine feste Bewegung zu wiederholen. Diese Maschinen können Waren bewegen, Fabriken inspizieren, Teile sortieren und in sich verändernden Umgebungen arbeiten. In der Fertigung könnte KI den größten Einfluss auf die physische Produktion haben.

Welche Branchen führen die KI-Adoption an?

Ein perfektes Ranking existiert nicht, da die Umfragen unterschiedliche Dinge messen. Einige allgemeine Schlussfolgerungen lassen sich aus den Daten dennoch ziehen.

Die Software zeigt die tiefste individuelle Nutzung: Mit 84 % der Entwickler, die KI nutzen oder nutzen wollen, und der Hälfte der Profis, die sie täglich nutzen, sind KI-Coding-Tools nahezu Standardausstattung.

Das Finanzwesen hat die reifste institutionelle Nutzung: Etwa drei Viertel der britischen Finanzunternehmen nutzen KI, und die Raten bei Versicherern und internationalen Banken liegen über 90 %.

Das Gesundheitswesen ist für ein Hochrisikofeld schnell gewachsen, mit einem Anstieg der Ärztenutzung von 38 % auf 66 % in einem Jahr trotz strenger Sicherheits- und Datenschutzregeln.

Das Rechtswesen verändert sich schnell, da spezialisierte Tools besser werden. Die Medien zeigen hohe berufliche Nutzung, aber geringe Verbraucherakzeptanz für Automatisierung. Der Einzelhandel setzt KI in vielen Bereichen ein, während die Fertigung zurückliegt, da KI mit Maschinen und Lieferketten verbunden werden muss.

Von KI-Assistenten zu KI-Agenten

Der nächste Wandel könnte von KI, die Fragen beantwortet, zu KI führen, die Handlungen ausführt. Heute schreibt eine Person einen Prompt, liest die KI-Antwort und trifft eine Entscheidung. In einem Agenten-Workflow setzt eine Person ein Ziel, die KI plant und nutzt Software, um die Aufgabe abzuschließen, und eine Person überprüft das Ergebnis.

Beispiele könnten KI sein, die im Finanzwesen Transaktionen auf Betrug prüft, oder KI, die im Gesundheitswesen Unterlagen zusammenfasst und Tests bucht. Im Rechtswesen könnte sie Tausende Dokumente prüfen und eine Fallanalyse entwerfen. In der Software könnte sie einen Fehler finden, eine Korrektur schreiben und diese zur Überprüfung einreichen.

Stanford fand heraus, dass die Implementierung von Agenten 2025 in den meisten Geschäftsfunktionen einstellig blieb, obwohl die frühe Nutzung bereits in der Software und anderen technologieintensiven Bereichen sichtbar ist.

Hindernisse für die KI-Adoption

Mehrere Probleme treten branchenübergreifend auf. Die Genauigkeit ist eines: KI-Modelle können falsche Informationen mit Zuversicht äußern, was vor allem in Medizin, Finanzwesen und Recht von Bedeutung ist.

Der Datenschutz ist ein weiteres. Unternehmen können vertrauliche Kunden-, Patienten- oder Rechtsdaten nicht in offene öffentliche Tools einpflegen. Die Regulierung fügt Grenzen hinzu, da KI-Entscheidungen in regulierten Bereichen bestehenden Regeln entsprechen müssen.

Die Integration ist oft der schwierigste Teil. Die Herausforderung liegt weniger darin, ein Modell zu erhalten, als darin, es mit Datenbanken, Software und Workflows zu verbinden, und das Personal muss wissen, wann man der KI nicht trauen sollte.

Governance-Lücken sind häufig. Thomson Reuters fand heraus, dass 34 % der Kanzleifachkräfte nicht genehmigte KI-Tools nutzten, und die Professional-Services-Forschung von 2026 ergab, dass nur 18 % der Profis sagten, ihre Organisationen verfolgten den KI-Return on Investment, während 40 % nicht wussten, ob ihre Organisation dies tat.

KI-Investitionen und der Arbeitsmarkt

Der Stanford AI Index beziffert die beteiligten Gelder. Die globalen Unternehmensinvestitionen in KI erreichten 2025 rund 581,7 Mrd. US-Dollar. Allein die privaten KI-Investitionen erreichten etwa 344,7 Mrd. US-Dollar, und die Investitionen in generative KI wuchsen im Jahresverlauf um mehr als 200 %.

Aktuelle Daten deuten darauf hin, dass KI Teile von Berufen verändert, mehr als ganze Berufe eliminiert. Ein Anwalt benötigt möglicherweise weniger Zeit für die Dokumentensuche, ein Arzt weniger Zeit für das Schreiben von Notizen, und ein Journalist kann die Transkription automatisieren.

Es gibt frühe Anzeichen von Spannungen auf Einstiegsebene. Stanford berichtet, dass die Beschäftigung von Softwareentwicklern im Alter von 22 bis 25 Jahren seit 2024 um fast 20 % gesunken ist. Wenn weniger Nachwuchskräfte eingestellt werden, benötigen Bereiche wie Recht, Rechnungswesen und Software neue Wege, um künftige Fachleute auszubilden.

Fazit

Die KI-Adoption ist nicht mehr nur eine Geschichte des Technologiesektors. Bis 2025 nutzten 88 % der befragten Organisationen KI in irgendeinem Bereich ihres Geschäfts, und 79 % nutzten regelmäßig generative KI.

Die Nutzungstiefe variiert je nach Branche. Die Software führt bei der täglichen individuellen Nutzung mit 84 %. Das Finanzwesen hat das reifste Setup, mit 75 % der britischen Unternehmen, die KI nutzen. Die Nutzung im Gesundheitswesen stieg innerhalb eines Jahres von 38 % auf 66 %, und die Nutzung generativer KI im Rechtswesen hat sich zwischen 2024 und 2025 nahezu verdoppelt. Mehr als die Hälfte der britischen Journalisten nutzt KI jede Woche, wobei die Verbraucher KI, die Reporter unterstützt, einer KI vorziehen, die sie ersetzt. Händler nutzen KI in Sicherheit, Preisgestaltung und Prognosen, während Hersteller den schwierigsten Weg zur Skalierung vor sich haben, selbst wenn moderne Fabriken zeigen, was möglich ist.

Die Frage, vor der die meisten Unternehmen stehen, verschiebt sich: von der Frage, ob sie KI einsetzen können, zur Frage, ob sie die Arbeit darum herum neu gestalten können, während Genauigkeit, Sicherheit und menschliche Verantwortlichkeit gewahrt bleiben. Die nächsten Ausgaben der wiederkehrenden Umfragen hinter diesen Zahlen – von McKinsey, Stanford, Stack Overflow, der AMA, Thomson Reuters, Deloitte und der Bank of England – werden zeigen, ob die Agentenimplementierung aus dem einstelligen Bereich herauskommt und ob die Ausgabenpläne der Hersteller in eine skalierte Implementierung umgesetzt werden.

Quellen

• Stanford AI Index 2026 Report: globale Daten zur unternehmerischen KI-Adoption, Investitionen, Beschäftigung und KI-Agenten.
• Stanford AI Index 2026: Economy: Statistiken zur Organisationsadoption und Investitionen.
• Bank of England: Artificial Intelligence in UK Financial Services: Umfrage zur KI-Nutzung in Banken, Versicherungen und Finanzmärkten.
• American Medical Association: Two in three physicians are using health AI: Anstieg der Ärztenutzung von 38 % auf 66 %.
• Thomson Reuters 2026 AI in Professional Services Report: KI-Nutzung in Rechts-, Steuer-, Rechnungs-, Risiko- und Regierungsarbeit.
• Thomson Reuters 2025 Generative AI in Professional Services Report: Adoptionsdaten für Kanzleien und Professional Services.
• Thomson Reuters Institute: Turning law-firm AI strategies into practice: KI-Strategie, Klientendruck und Workflow-Veränderung in Kanzleien.
• Stack Overflow 2025 Developer Survey: AI: KI-Nutzung, Vertrauen und Agenten bei Entwicklern.
• Reuters Institute: AI adoption by UK journalists and their newsrooms: Umfrage zu 1.004 britischen Journalisten zur beruflichen KI-Nutzung.
• Reuters Institute: Generative AI and News Report 2025: öffentliche Einstellungen zur KI im Journalismus.
• Deloitte 2026 Retail Industry Global Outlook: KI-Nutzung im Einzelhandel, Preisgestaltung, Prognosen und Lieferketten.
• National Retail Federation: Retail AI Trends 2025: Umfrage unter KI-Verantwortlichen bei US-Händlern.
• McKinsey: From Pilots to Performance, How COOs Can Scale AI in Manufacturing: Umfrage unter großen Herstellern zu KI-Implementierung und Ausgaben.
• Deloitte 2026 Manufacturing Industry Outlook: intelligente Fertigung, agentic AI und physische KI.
• World Economic Forum: Global Lighthouse Network: KI- und generative-KI-Nutzung in modernen Fabriken.
• Quelle: CoinCentral