AI Monitor 2026 · Herausgegeben von Teklens

Wie bereit sind Organisationen für KI?

Offenheit ist da. Die Fähigkeit, Arbeitsweisen zu verändern, fehlt. Der AI Monitor 2026 misst sechs Dimensionen der KI-Readiness und zeigt, wo Organisationen stehen und was sie unterscheidet.

6
Dimensionen
19
Fragen
64
Organisationen, DACH-Analyse
165
Antworten, Europa

Selbsteinschätzungen, erhoben März bis Mai 2026. Explorativ, kein repräsentativer Benchmark.

Erkenntnisse

Drei Befunde, die den Ton setzen

Die DACH-Analyse wertet 64 bereinigte Selbsteinschätzungen aus, mehrheitlich von Senior-Entscheidenden. Die europäische Umfrage zeigt mit 165 Antworten dasselbe Muster.

Sechs Dimensionen, drei Reifeprofile

Wähle ein Reifeprofil und vergleiche es mit dem Gesamtmittel. Der vollständige Explorer vergleicht zusätzlich Hierarchieebenen und alle 19 Fragen.

Abbildung 9Drei Reifeprofile über sechs Dimensionen
  • FührungLeadership4,583,512,35
  • Menschen & KompetenzenInternal Assets4,533,472,73
  • Technische GrundlagenTech Foundation4,173,121,95
  • DatenData Engine4,112,672,31
  • Governance & ÖkosystemExternal Alignment3,582,442,43
  • AnpassungsfähigkeitDynamic Capabilities4,132,661,84

Lesart: Das fortgeschrittene Profil liegt in fünf Dimensionen über 4, nur bei External Alignment bei 3,58. Das mittlere Feld und die frühe Phase sind bei External Alignment praktisch gleich (2,44 gegen 2,43).

Profile mit n = 12 (fortgeschritten), 27 (mittleres Feld) und 25 (frühe Phase) · Mittelwert auf der Reifeskala 1 (am wenigsten entwickelt) bis 5 (am weitesten entwickelt) · Probst 2026, Tabelle 5

Daten-Explorer öffnen

  1. 01

    Offenheit trifft auf Anpassungslücken

    Die Offenheit der Mitarbeitenden für Veränderung ist mit 3,94 von 5 der höchste Wert aller 19 Fragen. Die Fähigkeit, Strukturen und Prozesse anzupassen, ist mit 2,47 der tiefste. Der Engpass liegt nicht bei der Akzeptanz, sondern bei der Arbeitsweise.

    DACH-Analyse, n = 64, Reifeskala 1–5. Europäische Umfrage: 4,01 gegen 2,59 (n = 165 und 163).

    Kapitel 06: Anpassungsfähigkeit
    Abbildung 17Offenheit für Veränderung gegen die Fähigkeit, Strukturen anzupassen
    • Q6 InnovativenessOffenheit für Veränderung3,944,01
    • Q18 Reconfiguring (Structures)Strukturen und Prozesse anpassen2,472,59

    Lesart: In der DACH-Analyse liegt Offenheit (Q6) bei 3,94 und das Anpassen von Strukturen und Prozessen (Q18) bei 2,47. Die europäische Umfrage zeigt dasselbe Muster: 4,01 gegen 2,59.

    Frage-Mittelwerte je Auswertung · Mittelwert auf der Reifeskala 1 (am wenigsten entwickelt) bis 5 (am weitesten entwickelt) · Probst 2026, Anhang B

  2. 02

    Drei Profile zeigen unterschiedliche Voraussetzungen

    Eine Clusteranalyse trennt die 64 Organisationen in ein fortgeschrittenes Profil (12), ein mittleres Feld (27) und eine frühe Phase (25). Am schärfsten trennt die Anpassungsfähigkeit; beim Aussenbezug liegen mittleres Feld und frühe Phase gleichauf.

    DACH-Analyse, n = 64. K-means mit drei Clustern; Anteile beschreiben die Stichprobe, nicht den Markt.

    Reifeprofile im Detail
    Abbildung 10Anteil der drei Profile an der DACH-Stichprobe

    Lesart: 12 von 64 Organisationen (18,8 %) fallen ins fortgeschrittene Profil, 27 (42,2 %) ins mittlere Feld und 25 (39,0 %) in die frühe Phase.

    n = 64 Organisationen · Anzahl Organisationen und Anteil in Prozent · Probst 2026, Tabelle 5

  3. 03

    Externe Rahmenbedingungen bleiben eine Herausforderung

    Governance, Ökosystem und der Umgang mit dem EU AI Act liegen in allen drei Profilen tief. Selbst das fortgeschrittene Profil erreicht hier nur 3,58, sein einziger Wert unter 4. Die Lücke ist systemisch, nicht firmenspezifisch.

    DACH-Analyse, n = 64. Abstand zwischen fortgeschrittenem Profil (n = 12) und früher Phase (n = 25) in Skalenpunkten.

    Kapitel 05: Governance & Ökosystem
    Abbildung 12Abstand zwischen fortgeschrittenem Profil und früher Phase je Dimension
    • AnpassungsfähigkeitDynamic Capabilities2,29
    • FührungLeadership2,24
    • Technische GrundlagenTech Foundation2,22
    • DatenData Engine1,80
    • Menschen & KompetenzenInternal Assets1,79
    • Governance & ÖkosystemExternal Alignment1,16

    Lesart: Der Abstand ist bei Dynamic Capabilities am grössten (2,29 Skalenpunkte) und bei External Alignment am kleinsten (1,15). Aussenbezug trennt die Profile kaum; Anpassungsfähigkeit am schärfsten.

    Fortgeschritten n = 12 gegen frühe Phase n = 25 · Differenz der Mittelwerte in Skalenpunkten (1–5) · Probst 2026, Anhang C

Die europäische Umfrage (n = 165) bestätigt die Reihenfolge: Führung und Menschen vorne, Daten und Anpassungsfähigkeit hinten. Das Modell dahinter beruht auf einer Auswertung von 52 internationalen Studien; der Vergleich steht im Kapitel «Was ist KI-Readiness?».

Alle Erkenntnisse im Detail

Dimensionen

Fünf Grundlagen und die Fähigkeit, sie zu bewegen

Führung, Menschen, Technologie, Daten sowie Governance bilden die Grundlagen. Anpassungsfähigkeit zeigt, ob du diese Grundlagen laufend weiterentwickeln kannst. Die Studienseite erklärt das Modell und alle sechs Dimensionen im Detail.

Das Modell im Detail: Was ist KI-Readiness?

Inhalt

Der Weg durch die Ausgabe

Zwölf Seiten in Lesereihenfolge, jede mit einer Kurzantwort, einer Abbildung und einer Tabelle. Am Ende jeder Seite geht es weiter; am Ende der Ausgabe wartet der AI Readiness Check.

  1. Einstieg
  2. Vorwort2 Min. LesezeitEntscheidungen wirksam machen.
  3. Was ist KI-Readiness?3 Min. LesezeitWas bedeutet organisationale KI-Readiness?
  4. Zentrale Erkenntnisse3 Min. LesezeitWas zeigt der AI Monitor 2026?
  5. Sechs Dimensionen
  6. 01 · Führung & Strategie3 Min. LesezeitWie schafft Führung die Voraussetzungen für KI?
  7. 02 · Menschen & Kompetenzen3 Min. LesezeitWelche Kompetenzen braucht euer Team für KI?
  8. 03 · Technische Grundlagen3 Min. LesezeitWelche technischen Grundlagen braucht KI?
  9. 04 · Daten3 Min. LesezeitWie bereit sind eure Daten für KI?
  10. 05 · Governance & Ökosystem3 Min. LesezeitWie gut ist eure Organisation nach aussen abgestimmt?
  11. 06 · Anpassungsfähigkeit4 Min. LesezeitWie müssen sich Arbeitsabläufe für KI verändern?
  12. Synthese
  13. Reifeprofile4 Min. LesezeitWelche Reifeprofile zeigen die Daten?
  14. Methodik & Quellen5 Min. LesezeitWie wurde KI-Readiness gemessen?
  15. Praktische Anwendung4 Min. LesezeitWas sollte euer Unternehmen jetzt ändern?
  16. Danach
  17. AI Readiness Check

    Zwölf Fragen, euer Reifeprofil. Jede Dimension eures Profils verlinkt zurück ins passende Kapitel des AI Monitor.

    Euer Reifeprofil

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PDF-Ausgabe

Den AI Monitor 2026 als PDF

Alle Kapitel im Querformat zum Lesen, Teilen und Präsentieren: Befunde, Abbildungen, Einordnung und Quellen. Gib deine E-Mail-Adresse an; der Download startet sofort, und wir schicken dir den Link zusätzlich per E-Mail.

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Herausgeber

Herausgegeben von Teklens

Der AI Monitor 2026 beruht auf einem zweistufigen Studiendesign. In der ersten Stufe erhob Teklens die organisationale KI-Readiness im europäischen Raum; diese Erhebung mit 165 Teilnehmenden ist die Teklens-Vorstudie für die Ausgabe 2027, deren Forschungspartner die ETH Zürich mit der TUM ist. In der zweiten Stufe untersuchte eine Masterarbeit an der Universität St.Gallen die DACH-Region vertieft. Die vorliegende Ausgabe konzentriert sich auf diese DACH-Resultate, die Schweizer AI-Readiness, und zieht die europäischen Werte als Referenz heran.

Erhebung
März bis Mai 2026
Skala
19 Fragen, Reifestufen 1 bis 5
Profile
K-means, drei Cluster
Grenzen
Selbsteinschätzung, explorativ, Segmente unter fünf Fällen nicht gezeigt
  1. Stufe 1Teklens-Vorstudie165 TeilnehmendeTeklens-Vorstudie AI Monitor mit 165 Teilnehmenden aus Europa. Forschungspartner der Ausgabe 2027: ETH Zürich mit TUM.ai-monitor.ch
  2. Stufe 2Vertiefung DACHn = 64 OrganisationenMasterarbeit an der Universität St.Gallen (Probst, 2026) mit Fokus auf Deutschland und die Schweiz: Reifeskala 1 bis 5, drei Reifeprofile. Entstanden in Zusammenarbeit mit Studyond.studyond.com
  3. Diese AusgabeEinordnung durch TeklensDACH-Analyse, Europa als ReferenzTeklens stellt die DACH-Analyse dar und ordnet sie im Vergleich mit der europäischen Vorstudie und internationalen Studien ein.

Beide Auswertungen stammen aus derselben Erhebung, wurden jedoch unterschiedlich gefiltert. Sie werden deshalb getrennt berichtet und nicht miteinander verrechnet. Alle Werte sind Selbsteinschätzungen; die Stichproben sind explorativ und nicht repräsentativ.

Die Forschungsautorschaft der Masterarbeit liegt beim Autor. Vorwort, Einordnungen und Empfehlungen stammen von Teklens als Herausgeber und sind als solche gekennzeichnet. ETH Zürich mit TUM ist Forschungspartner der Ausgabe 2027, die Masterarbeit entstand an der Universität St. Gallen; beide sind keine Referenzkunden.

Methodik & Quellen

Team

Das Team hinter dem AI Monitor

Teklens gibt den AI Monitor heraus. Forschung und Produktarbeit verbinden wissenschaftliche Tiefe mit praktischer Anwendung.

Kathrin Wolff
Kathrin Wolff
Forschungspartnerin
Prof. Dr. David Finken
Prof. Dr. David Finken
Professor of Marketing × Technology (TUM) and Senior Research Affiliate (ETH Zurich)
Marc Gasser
Marc Gasser
Teklens
Simon Scheurer
Simon Scheurer
Teklens
Zur Standortbestimmung: AI Readiness Check
Herausgeber
Teklens logo
Wissenschaftliche Partner
ETH Zürich
University of St.Gallen
In Zusammenarbeit mit
Studyond

ETH Zürich mit TUM ist Forschungspartner der Ausgabe 2027; die DACH-Analyse stammt aus einer Masterarbeit an der Universität St. Gallen. Beide Hochschulen sind keine Referenzkunden von Teklens.

Nächster Schritt

Wo steht euer Team? Der AI Readiness Check.

Zwölf Fragen auf denselben sechs Dimensionen und fünf Reifestufen. Nach jeder Antwort siehst du den Studienwert; am Ende euer Profil und die Activities aus dem AI Product Playbook, die zuerst weiterbringen.

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Kostenlos, ohne Login. Eine Selbsteinschätzung zur Orientierung, keine statistisch validierte Profilzuordnung.