Deutschland braucht ein neues Mindset – Go-Live vor Powerpoint

Deutschland glänzt im Labor – und verliert im Markt.
Als CEO eines führenden europäischen Technologieunternehmens sehe ich es jeden Tag: Wir sind Weltmeister im Erfinden, in Forschung und Prototypen. Aber wir scheitern viel zu oft daran, daraus marktfähige Produkte und echte Scaleups zu machen. Exzellente Wissenschaft und starke Startups sind vorhanden – doch es fehlt die Marktdurchdringung.
Die KI-Entwicklung legt diese Schwäche schonungslos offen: Deutschland und Europa leiden an einer Skalierungslücke. Und die ist kein Technologie-, sondern ein Kultur- und Strukturproblem. Zu viele Silos zwischen Forschung, Wirtschaft und Regulierung verhindern das Zusammenspiel. Ideen versanden, weil Übersetzer fehlen, die Innovationen in Geschäftsmodelle und Märkte überführen. Und weil Wagniskapital und echte Wachstumsbereitschaft nach wie vor rar sind.

AI als Brennglas für Deutschlands Skalierungsschwäche
Während Deutschland bei Wachstumsfinanzierung, Cloud-Nutzung und KI-Diffusion stockt – nur rund 45 Prozent der Unternehmen nutzen Cloud, gerade einmal 13,5 Prozent setzen KI ein – treiben USA und China die Skalierung konsequent voran.
• USA: Customer-First-Mentalität, hohe Cloud-Reife und der Staat als „First Customer“ sorgen dafür, dass Prototypen rasch in Produktion gehen.
• China: verzeichnet die stärksten GenAI-Nutzungszuwächse, beschleunigt mit standardisierten Workflows und mas-siver Industriepolitik die Verbreitung neuer Technologien.

Europa dagegen:
• Spätphasen-Finanzierungen für AI-Start-ups fehlen, während die USA Milliarden in Series B und C investieren.
• Die Compute-Infrastruktur wächst zu langsam; Projekte wie EuroHPC sind ambitioniert, aber noch nicht breit verfügbar.
• Im Enablement klafft eine Lücke: In jedem dritten Unternehmen nutzen Mitarbeitende GenAI mit privaten Accounts außerhalb der Firmen-IT – ein Indiz für fehlende Tools und Governance.
• Nur 41 Prozent berichten von positivem AI-ROI; Compliance wird oft als Bremse genannt.
• Viele setzen aus Datenschutz- und Kostengründen auf On-Premise-Lösungen –langsam, teuer, innovationsfeindlich.
• Das Ergebnis: Innovationen bleiben in der Warteschleife.

Von Projekten zu Produkten – Führungskräfte müssen vorangehen
Deutschland braucht den Wechsel vom Projekt- zum Produktdenken. AI darf kein Insellabor bleiben, sondern muss industrialisiert werden – mit MLOps, Wiederverwendungsplattformen und souveräner Cloud.

• Outcome statt Aufwand: Unternehmen müssen Ergebnisse liefern, keine Stundenzettel. Beschaffung sollte an messbaren Outcomes ausgerichtet sein.
• Mindset & Verantwortung: Firmen brauchen klare Go-Live-Quoten und P&L-Verantwortung für AI-Lösungen. Risiko wird mit Standards gemanagt – nicht durch Vermeidung blockiert.
• BizTech-Squads als Standard: Gemischte Teams aus AI-Engineers, Product Ownern und Branchenexperten bringen Innovation in die Skalierung.
• Kompetenz & Vertrauen: Bürgerinnen und Bürger sowie Beschäftigte müssen befähigt und ermutigt werden, vertrauenswürdige AI-Lösungen aktiv nachzufragen. Adoption entsteht durch Skills, Transparenz und Kennzeichnung.
• Politik als Enabler: Ein starkes Digitalministerium kann mit mittelstandstauglicher Infrastruktur, moderner Beschaffung und einem öffentlichen KPI-Board Tempo geben. Aber: Die Verantwortung liegt zuerst bei uns Unternehmen – nicht in Berlin oder Brüssel.

Europa wird nicht an Ideen scheitern, sondern an Konsequenz.
Wenn wir die Skalierungslücke schließen wollen, brauchen wir weniger Leuchttürme und mehr „AI als Produkt“.

Meine Erwartung:
• In 100 Tagen zählen Go-Lives statt Power-Points.
• In 12 Monaten skaliert mindestens ein AI-Produkt pro Kernbereich.
• In zwei Jahren ist Ergebnisverantwortung für AI so selbstverständlich wie Budgetverantwortung.

Das ist machbar. Und es ist überfällig.

Mehr Informationen: www.soprasteria.de