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Lenovo CIO Playbook 2026 Die Enterprise-KI muss 2026 liefern

Von Berk Kutsal und Daniel Schrader 5 min Lesedauer

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Künstliche Intelligenz (KI) verlässt 2026 endgültig die Komfortzone der Pilotprojekte. CIOs stehen unter wachsendem Druck, aus KI-Investitionen messbare Ergebnisse zu liefern. Das aktuelle CIO Playbook von Lenovo zeigt: Während Produktivbetrieb, Agentic AI und hybride Architekturen an Fahrt aufnehmen, bleibt Governance eine zentrale Schwachstelle.

Laut Lenovo entscheidet sich der Wettlauf um Enterprise-KI nicht an der Modellgröße, sondern an der Fähigkeit zur Umsetzung. Erfolgreich seien jene Unternehmen, die Technologie, Organisation und Kontrolle gemeinsam dächten.(Bild: Lenovo)
Laut Lenovo entscheidet sich der Wettlauf um Enterprise-KI nicht an der Modellgröße, sondern an der Fähigkeit zur Umsetzung. Erfolgreich seien jene Unternehmen, die Technologie, Organisation und Kontrolle gemeinsam dächten.
(Bild: Lenovo)

Künstliche Intelligenz (KI) ist kein Innovationsversprechen mehr. Sie ist Betriebsrealität, zumindest für jene Unternehmen, die den Sprung aus der Pilotphase geschafft haben. Das „CIO Playbook 2026: The Race for Enterprise AI“ von Lenovo markiert genau diesen Moment: Enterprise-KI steht unter Ergebnisdruck.

Die für das Playbook befragten* 800 IT- und Business-Entscheider aus Europa und dem Nahen Osten sind sich erstaunlich einig: KI soll nicht mehr beeindrucken, sondern funktionieren. Nicht experimentieren, sondern skalieren; nicht Zukunft sein, sondern Gegenwart.

Die Geduld ist aufgebraucht

Fast jedes zweite KI-Projekt habe den Sprung in den Produktivbetrieb geschafft. 46 Prozent der Proof-of-Concepts haben eine operative Phase erreicht. 94 Prozent der Unternehmen erwarten einen positiven wirtschaftlichen Effekt. Im Schnitt kalkulieren europäische Unternehmen mit einem Gegenwert von 2,78 Dollar pro investiertem Dollar.

Aus Lenovo-Perspektive ist das kein Hype, sondern Erwartungs-Management. KI werde dort eingesetzt, wo sie Prozesse beschleunige, Kosten senke oder Entscheidungen verbessere: Im IT-Betrieb, in der Cybersecurity, bei der Datenanalyse, im Kundenservice. Wer hier nicht liefere, falle zurück; nicht technologisch, sondern organisatorisch.

Deutschland: viel Erwartung, verhaltener Einsatz

Im deutschen Markt zeigt sich ein ambivalentes Bild. 47 Prozent der Unternehmen pilotieren KI oder nutzen sie bereits systematisch. Gleichzeitig befinden sich noch 40 Prozent in der Planungs- oder Entscheidungsphase. Die Erwartungen sind hoch: Deutsche Unternehmen rechnen mit einem durchschnittlichen Ertrag von 2,75 US-Dollar pro investiertem Dollar.

89 Prozent planen, ihre KI-Budgets im kommenden Jahr weiter zu erhöhen. KI wird hierzulande klar mit Wachstum, Produktivität und besserem Kundenerlebnis verknüpft. Doch zwischen Anspruch und Umsetzung klafft eine Lücke, vor allem bei Organisation und Steuerung.

KI bring längst nicht nur in der IT Rendite

Mit Blick auf Europa und den Nahen Osten insgesamt erscheinen auch die erfolgreichen Einsatzgebiete für KI oft überraschend, so Ewa Zborowska, Research Director beim Studieninstitut IDC. „Lange haben wir natürlicherweise [mit einem Einsatz] primär im IT-Bereich gerechnet, bei Cybersecurity und in der Software-Entwicklung“.

In diesen Bereichen hätten Unternehmen tatsächlich bislang die deutlichsten Rendite verzeichnen können. Doch entwickelten die befragten Unternehmen zugleich produktive Einsatzszenarien im breiteres Research & Development, im Kundendienst, Marketing und bei Backoffice-Funktionen.

So transformiere KI bereits den Einzelhandel, „wo hybride KI über Pilotprojekte hinausgeht und produktionsreife Anwendungsfälle unterstützt“, illustriert Mauro Arudo, Director für AI Solutions & Services in EMEA bei Lenovo. Beispiele seien das Bestands-Management, Computer Vision und die Schaffung stärker anpassbarer Shopping-Erlebnisse. Insbesondere Händler, die Inferenz näher an den Ort der Datenerzeugung verlagert hätten, würden „schnellere Erkenntnisse, höhere operative Effizienz und messbare geschäftliche Wirkung“ erzielen.

Agentic AI: Der nächste Kontrollverlust?

Während generative KI langsam zum Alltag wird, schiebt sich die nächste Welle nach vorne: Agentic AI. Noch nutzen erst 16 Prozent der Unternehmen KI-Agenten in signifikantem Ausmaß. Mehr als die Hälfte testet oder evaluiert. Gleichzeitig gilt Agentic AI bereits als Top-Priorität für 2026. Das wirkt widersprüchlich, sei aber aus Lenovo-Sicht logisch. Das Potenzial sei enorm, die Risiken ebenso.

Autonome KI verschärft eine alte Frage: Wer haftet, wenn Software nicht nur unterstützt, sondern entscheidet? Ohne klare Grenzen, menschliche Eingriffsmöglichkeiten und Monitoring droht Effizienzgewinn in Kontrollverlust umzuschlagen.

Hybrid ist Pflicht, kein Kompromiss

Der Infrastrukturtrend ist eindeutig. Das bestätigt auch Gartner. Reine Cloud-Strategien verlieren an Boden. 58 Prozent der Unternehmen setzen auf hybride KI-Architekturen. 82 Prozent planen, KI zumindest teilweise on-premises oder am Edge zu betreiben.

Datenschutz, Regulierung, Kostenkontrolle, Latenz sind die entscheidenden Gründe dafür. KI wandert näher an die Daten, näher an die Prozesse, näher an die Nutzer. KI-fähige Endgeräte und lokale Inferenz werden zum strategischen Faktor. Nicht aus Ideologie, sondern aus Notwendigkeit.

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Vielen Unternehmen fehlen hier noch die Grundlagen für einen produktiven KI-Einsatz, betont Ewa Zborowska von IDC. Die Studie identifiziert vor allem Schulungen, eine durchdachte, skalierbare und effiziente Infrastruktur, aber auch klare Rollenbilder für eine produktive Mensch-KI-Zusammenarbeit als wichtigste Erfolgsbausteine.

Gleichzeitig sollten Unternehmen frühzeitig rein technische und marktbedingte Herausforderungen wie bei der Verfügbarkeit von Chips und Speicher beachten, fügt Simone Larsson hinzu, Head of Enterprise AI für EMEA bei Lenovo. Zwar bleibe 2026 voraussichtlich „die kurzfristige Versorgung stabil, aber hier geht es deutlich um eine längerfristige Produktionsdynamik, keine nur kurzfristige Beeinträchtigung. Am ehesten finden Unternehmen hier einen Weg mit früher Planung, flexiblen Architekturen sowie der Zusammenarbeit mit Partnern, welche Komplexität in großem Maßstab operativ bewältigen können“.

Governance bleibt Engpass

Der vielleicht kritischte Befund des Playbook: Nur 27 Prozent der Unternehmen verfügen über ein umfassendes KI-Governance-Framework. Der Rest arbeite mit Fragmenten, Übergangslösungen oder gar keinen klaren Regeln.

Je autonomer KI wird, desto gefährlicher werde diese Lücke, getrieben durch Schatten-KI, intransparente Modelle, unklare Verantwortlichkeiten. Viele CIOs unterschätzen weniger die Technologie als vielmehr die organisatorische Reife ihres Unternehmens. Genau hier entscheidet sich, wer skaliert und wer steckenbleibt.

Matt Dobrodziej, President Europe bei Lenovo.(Bild: Lenovo)
Matt Dobrodziej, President Europe bei Lenovo.
(Bild: Lenovo)

„Wir sehen inzwischen klare Erträge aus den KI-Pilotprojekten und Proof-of-Concepts, in die Unternehmen investiert haben. KI erzielt dabei in der gesamten Region messbare Wirkung“, sagt Matt Dobrodziej, President Europe bei Lenovo. Viele Unternehmen verfügten jedoch noch nicht über die notwendigen Kompetenzen, Governance-Strukturen und die organisatorische Reife, um KI in vollem Umfang zu skalieren. „Da sich der Fokus zunehmend auf Agentic AI verlagert und die Einhaltung von Regulierungen wie dem EU AI Act zwingend wird, müssen Vertrauen und Skalierbarkeit von Anfang an mitgedacht werden. Andernfalls riskieren Unternehmen, konkrete Ertragspotenziale ungenutzt zu lassen.“

In der KI-Innovation erfolgreiche Unternehmen warten dabei nicht auf Regulierungsvorgaben, erläutert Analystin Zborowska in einer Fragerunde zur Studienvorstellung, sondern „kombinieren existierende Frameworks und tatsächliche Betriebsrisiken. Unternehmen weiten etablierte Disziplinen wie den Datenschutz gemäß der DSGVO, Cybersecurity-Kontrollen, Modellrisiko-Management und interne Audits auf ihre KI-Programme aus. Viele orientieren sich zudem an entstehenden Best Practices von Institutionen wie ISO, NIST und branchenspezifischen Aufsichtsbehörden.“

2026: kein Technologiejahr, sondern ein Führungsjahr

Das CIO Playbook 2026 liest sich wie eine Warnung zwischen den Zeilen. Der Wettlauf um Enterprise-KI wird nicht durch größere Modelle gewonnen, sondern durch saubere Strukturen: Durch Governance, durch Architekturentscheidungen und durch Klarheit.

KI sei damit endgültig Chefsache. Für CIOs heißt das laut den Studienautoren vor allem: Unternehmensziele und Workflows in klare KI-Einsatzszenarien übersetzen, Investitionen in den Produktiveinsatz zu lenken und dafür KPIs zu entwickeln, Security- und Governance-Strategien von Beginn an zu integrieren sowie den autonomen Agenten-Einsatz vorsichtig vorzubereiten und zu begleiten.

Wer 2026 noch erklärt, experimentiert oder vertagt, habe das Rennen bereits verloren.

* Die Befragung von CIOs in Europa und dem Nahen Osten wurde in diesem Jahr bereits zum dritten Mal durchgeführt. Lenovo beauftragte dafür IDC, das die Studie im Zeitraum vom 16. September bis zum 17. Oktober 2025 umgesetzt hat. Der diesjährige Bericht basiert auf den Einschätzungen von 800 IT- und Business-Entscheidungsträgern aus Europa und dem Nahen Osten. Vertreten sind unter anderem die Branchen Finanzdienstleistungen (BFSI), Handel, Fertigung, Telekommunikation, Gesundheitswesen, öffentlicher Sektor, Bildung sowie weitere Industrien.

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