AI-Maturity: Wo Enterprises heute stehen

Im Jahr 2026 ist der Einsatz von AI zum Standard geworden. Laut der Unternehmensberatung BCG setzen heute 78% der Unternehmen AI in mindestens einem Geschäftsbereich ein. Doch die zunehmende Verbreitung von AI führt nicht automatisch zu mehr Impact. Nur 21% der AI-Projekte schaffen es in den Produktivbetrieb und liefern wirtschaftlichen Nutzen. Gleichzeitig tun sich 74% der Organisationen trotz hoher Investitionen und zahlreicher AI-Experimente weiterhin schwer, echten Mehrwert mit AI-Anwendungen zu erzielen – und diese zu skalieren.

Diese Diskrepanz zwischen der Einführung von AI und ihren Ergebnissen zeigt ein tieferliegendes Problem: In den meisten Unternehmen fehlt es nicht am Zugang zu AI, sondern an der nötigen Reife im Umgang mit der Technologie. Es gibt zwar immer mehr Pilotprojekte. Proofs of Concept liefern vielversprechende Erfolge und Teams gewinnen Vertrauen in die Technologie. Aber AI-Anwendungen entwickeln sich nicht weiter und zeigen keine Fortschritte. Sie lassen sich nicht zuverlässig auf Enterprise-Level skalieren. Die Folge sind isolierte Einzellösungen, uneinheitliche Governance – und AI bringt nicht den gewünschten Nutzen.

AI-Maturity (AI-Reifegrad) bedeutet, dass ein Unternehmen die AI-Lösung von ersten Experimenten in den produktiven Einsatz bringt. Es macht einen großen Unterschied, ob man AI ausprobiert oder unternehmensweit skaliert. In diesem Beitrag zeigen wir, was AI-Maturity in Enterprise-Umgebungen bedeutet, und stellen die vier Entwicklungsphasen vor – von den ersten Vorbereitungen bis zur Transformation. Der Fokus liegt dabei auf Conversational AI in der Kundenkommunikation.

Unternehmen stehen 2026 immer stärker unter Druck: Sie müssen den ROI ihrer AI-Investitionen nachweisen, Risiken kontrollieren und AI fest in ihre Workflows integrieren. Parloa, unterstützt sie dabei. Wir helfen Enterprise-Unternehmen, AI schneller und erfolgreich zu skalieren – mit echtem Business-Impact.

Phase 1: Experimentieren und vorbereiten

Viele Unternehmen starten ihre AI-Mission mit Neugier. Sie testen und probieren aus. In dieser frühen Phase geht es darum, das Potenzial von AI zu verstehen und die Risiken gering zu halten.

AI-Initiativen beschränken sich meist auf kleine Pilotprojekte, Innovation Labs oder einzelne Teams. Führungskräfte investieren in Basis-Know-how, prüfen die Datenlage und beginnen zu diskutieren, wie sich AI sicher, Compliance-konform und verantwortungsvoll einsetzen lässt. Skalierung ist zu diesem Zeitpunkt noch kein Ziel – im Mittelpunkt steht, sich Wissen zu AI anzueignen.

Für Kundenservice-Teams heißt das meist: Sie setzen Conversational AI ein, um einfache Interaktionen zu automatisieren, zum Beispiel häufige Fragen beantworten oder Anfragen weiterleiten. Diese ersten Use Cases schaffen Vertrauen in AI-gestützte Entscheidungen. Gleichzeitig zeigt sich, wo es an den Voraussetzungen für den erfolgreichen Einsatz von AI fehlt. Etwa bei Datenqualität, Systemintegration oder Governance.

Obwohl das Interesse für AI in Unternehmen groß ist, kommen viele in dieser Phase nicht weiter. Sie lösen Datensilos nicht auf, klären Zuständigkeiten nicht und definieren keine klaren Erfolgskriterien. So bleibt es bei Experimenten, statt den nächsten Schritt zu gehen. Der Fortschritt stagniert – und der Mehrwert bleibt aus.

Phase 2: Piloten bauen und Skills entwickeln

Mit wachsendem Vertrauen in AI verschiebt sich der Fokus bei den Teams: Sie bauen nicht nur Wissen auf, sondern beginnen damit, Skills zu lernen. Sie lösen sich von einzelnen Experimenten und entwickeln Pilotprojekte, die sie später realistisch in den Produktivbetrieb bringen können.

Unternehmen investieren in technische Grundlagen wie APIs, Systemintegrationen und gemeinsame AI-Plattformen. Sie stärken das Know-how in Produktteams, IT und Operations. Im Fokus steht, die AI-Lösung schnell und flexibel umzusetzen und zu iterieren. Zugleich vermeiden sie aufwendige Sonderentwicklungen.

Kundenservice- und im Contact-Center-Teams bauen ihre Conversational-AI-Piloten aus. AI Agents beantworten nicht nur einfache Anfragen, sondern lösen auch komplexere Anliegen, greifen auf CRM-Systeme zu und unterstützen menschliche Agents im Hintergrund. Es zeigen sich erste Erfolge: zum Beispiel kürzere Bearbeitungszeiten und weniger manueller Aufwand.

Allerdings bleiben auch auf dieser Stufe viele Unternehmen stehen. Defizite in der Infrastruktur, unklare Zuständigkeiten und uneinheitliche Erfolgsmessung erschweren es, Pilotprojekte zuverlässig auf Enterprise-Level zu skalieren. Wer erfolgreich sein will, braucht standardisierte Plattformen und Piloten, die an operativen Zielen – nicht nur an Innovation-KPIs – ausgerichtet sind. 

Phase 3: AI unternehmensweit skalieren

In dieser Phase wird die AI-Maturity deutlich sichtbar. Unternehmen fragen nicht mehr, wo sie AI einsetzen können, sondern wie AI fester Bestandteil der täglichen Arbeit wird.

AI ist in zentrale Workflows integriert. Es gibt einen Governance-Rahmen, Teams nutzen gemeinsame Standards und arbeiten abteilungsübergreifend zusammen. Die Verantwortung liegt nicht mehr bei einzelnen Teams, sondern beim gesamten Unternehmen. Erfolg wird jetzt an echten Ergebnissen gemessen: ROI, Performance-Verbesserungen und Customer Outcomes – nicht daran, ob ein Pilot abgeschlossen ist. 

Im Bereich Customer Operations gehört Conversational AI fest zum Servicealltag. AI Agents arbeiten rund um die Uhr, lösen Anliegen proaktiv und übergeben nahtlos an menschliche Agents, wenn es nötig ist. Teams gestalten Prozesse für die Zusammenarbeit von Mensch und AI, nicht nur für Automatisierung. So lösen sie Anliegen schneller, steigern die Zufriedenheit und liefern über alle Kanäle hinweg einheitliche Erlebnisse.

In dieser Phase erzielt AI den größten finanziellen Impact. Unternehmen, die AI erfolgreich skalieren, sind ihren Wettbewerbern einen großen Schritt voraus. Teams haben Prozesse etabliert, wie sie mit AI arbeiten und können diese unternehmensweit anwenden. Im Mittelpunkt stehen dabei Zuverlässigkeit, klare Governance und kontinuierliche Optimierung. AI ist kein Projekt mehr, sondern gehört zur Infrastruktur.

Phase 4: Transformieren und Innovationen vorantreiben 

Unternehmen mit hoher AI-Maturity nutzen AI nicht nur, um bestehende Prozesse zu verbessern. Sie gestalten die Art und Weise, wie sie mit Kund:innen interagieren, von Grund auf neu – und skalieren das im gesamten Unternehmen.

In dieser Phase schafft AI völlig neue Möglichkeiten: Kundenbedürfnisse lassen sich vorhersehen und Customer Journeys personalisieren. Teams können Servicemodelle flexibel in Echtzeit anpassen und weiterentwickeln. Außerdem investieren Unternehmen gezielt in Innovation. Klare Governance, starke Sicherheitsmechanismen und kontinuierliche Learnings sorgen dafür, dass AI verantwortungsvoll, sicher und im Einklang mit den Geschäftszielen eingesetzt wird.

Conversational AI wird zum wichtigen Teil der Unternehmensstrategie. Sie liefert Impulse für Produktentscheidungen, macht neue Kundenbedürfnisse früh sichtbar und ermöglicht proaktiven Service, bevor Probleme entstehen. Unternehmen reagieren nicht nur – sie handeln vorausschauend.

Diese AI-Maturity bringt klare Vorteile: stärkere Kundenbindung, Organisationen passen sich schneller an Marktveränderungen an und steigern langfristig den Umsatz. AI-Vorreiter sind nicht nur zukunftsfähig, sie gestalten ihre Branche aktiv mit.

AI-Maturity: So erreichst du schneller die nächste Stufe

Jede Organisation geht ihren eigenen Weg. Unternehmen, die ihre AI-Maturity schnell erhöhen, setzen meist auf dieselben Erfolgsfaktoren:

Strategie und Leadership verzahnen

AI-Maturity beginnt im Management. Erfolgreiche Unternehmen richten ihre AI-Initiativen an Geschäftszielen aus und messen konsequent den Nutzen. Führungskräfte behalten Performance und ROI im Blick und stellen sicher, dass AI messbare Ergebnisse liefert.

AI direkt in Abläufe integrieren

AI schafft den größten Mehrwert, wenn sie in bestehende Abläufe eingebunden ist. Plattformen mit No-Code- oder Low-Code-Ansätzen helfen Teams, AI schneller zu skalieren. Sie reduzieren technische Hürden und ermöglichen es, die AI-Lösung zügig zu iterieren.

Teams, Governance und Vertrauen stärken

Unternehmen können AI nur verantwortungsvoll skalieren, wenn sie ihre Teams in die Lage versetzen, AI erfolgreich zu nutzen. Zudem braucht es ethische Leitlinien und Daten müssen sicher genutzt werden. Gute Governance hilft Teams, AI schnell und zuverlässig zu skalieren.

Mehrwert schaffen und skalieren

Organisationen mit einer hohen AI-Maturity bewerten den Erfolg der AI nicht nur anhand von Pilotprojekten. Sie messen operative Effizienz, Kundenerlebnis und den finanziellen Impact ganzheitlich – und erzielen so deutlich bessere Resultate als Unternehmen, die über die Experimentierphase nicht hinauskommen.

2026 im Fokus: AI skalieren statt experimentieren

AI-Maturity ist kein weiterer Punkt im Pflichtenheft, sondern erfordert strategisches Commitment. In vielen Branchen stagniert der Reifegrad von AI. Gleichzeitig wächst der Druck, mit AI nachweisbaren Business-Impact zu erzielen. 2026 werden die Unternehmen erfolgreich sein, die AI konsequent skalieren.

Der erste Schritt dorthin ist ein ehrliches Assessment: Wo steht das Unternehmen heute, und wo kommt es nicht weiter? Entscheidend ist, die Skills gezielt aufzubauen, die Skalierung ermöglichen – statt immer neue Experimente zu starten. Mit der richtigen Plattform und dem passenden Ansatz können Unternehmen AI schneller skalieren und messbaren Mehrwert schaffen.

Parloa unterstützt Organisationen dabei – mit Conversational AI auf Enterprise-Level. So liefert die AI-Lösung nachweisbare Ergebnisse dort, wo sie am meisten zählen: bei Kundenerlebnissen und in operativen Abläufen.

Die Zukunft gehört den Unternehmen, die AI skalieren.