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Zusammenfassung.

Unternehmen investieren massiv in KI. Doch vielen fehlt die Infrastruktur, um KI in großem Maßstab zu betreiben. Der KI-Reifegradindex für CX von Adobe zeigt, wo euer Unternehmen steht. Er bewertet zwei Dimensionen: die Umsetzung der Customer Experience Orchestration (CXO) und die unternehmensweite Kontrolle – basierend auf 501 Unternehmensbewertungen und 6.885 Antworten.

KI-Investitionen wachsen schneller als die CX-Reife.

Unternehmen sind dabei, von KI-Experimenten zur tatsächlichen Umsetzung überzugehen. Doch die Ergebnisse beim Kundenerlebnis halten nicht Schritt. Nur 12 % der Unternehmen verfügen über vollständig orchestrierte, KI-gesteuerte Customer Journeys, und lediglich 9 % berichten von KI-Personalisierung in Echtzeit im produktiven Betrieb, obwohl die KI-Investitionen steigen. Das Hindernis ist weder fehlendes Engagement noch mangelnde Kompetenz. Es ist die Operationalisierung: KI wird in isolierten Use Cases eingesetzt, statt als vernetztes Customer-Experience-System für Content, Daten, Journeys und Governance skaliert zu werden.

Bei vielen Unternehmen sind Umsetzung und Kontrolle nicht koordiniert.

21 % der Unternehmen haben verantwortungsvolle KI-Prioritäten und -Initiativen vollständig entwickelt
der Unternehmen haben verantwortungsvolle KI-Prioritäten und -Initiativen vollständig entwickelt.
1 von 3 Teams ist sich einig, wie KI im gesamten Unternehmen eingeführt werden soll
Teams ist sich einig, wie KI im gesamten Unternehmen eingeführt werden soll.
1 von 5 Unternehmen verfügt über Risiko- und Compliance-Verantwortliche, die KI-Einsatz schnell genehmigen können
Unternehmen verfügt über Risiko- und Compliance-Verantwortliche, die KI-Einsatz schnell genehmigen können.

Zwei Dimensionen bestimmen eure KI-CX-Bereitschaft.

KI-Reife bedeutet, Kundenerlebnisse kontrolliert skalieren zu können. Der KI-Reifegradindex für CX misst diese Fähigkeit anhand von zwei Dimensionen:

CXO-Umsetzung. Die horizontale Achse misst, wie effektiv ihr Kundenerlebnisse über Content, Journeys und Markenpräsenz hinweg gestaltet – schnell, skalierbar und reproduzierbar.

Kontrolle auf Unternehmensniveau. Die vertikale Achse zeigt, wie souverän ihr mit den nötigen Kontrollmechanismen agiert, um sicher zu skalieren – einschließlich Datenschutz, Governance, Markenintegrität und Entscheidungsverantwortung.

Quadrantendiagramm mit Kontrolle auf Enterprise-Niveau auf der vertikalen Achse (unten niedrig, oben hoch) und CXO-Umsetzung auf der horizontalen Achse (links niedrig, rechts hoch). Im Uhrzeigersinn von oben links: Oben links, niedrige CXO-Umsetzung und hohe Kontrolle auf Enterprise-Niveau: eingeschränkt. Die Governance für sicheres Skalieren ist vorhanden, aber die Fähigkeiten zur Bereitstellung von Omnichannel-Erlebnissen fehlen. Oben rechts, hohe CXO-Umsetzung und hohe Kontrolle auf Enterprise-Niveau: orchestriert. Erlebnisse sind vernetzt, kontrolliert und kontinuierlich optimiert – KI orchestriert Erlebnisse kanalübergreifend auf der Ebene einzelner Personen. Unten links, niedrige CXO-Umsetzung und niedrige Kontrolle auf Enterprise-Niveau: fragmentiert. Inhalte, Daten und Journeys laufen in Silos, sodass es keine einheitliche Möglichkeit gibt, KI zur Verbesserung der Customer Experience einzusetzen. Unten rechts, hohe CXO-Umsetzung und niedrige Kontrolle auf Enterprise-Niveau: unausgewogen. Die Umsetzung skaliert schnell, jedoch fehlen die Governance und Kontrollmechanismen für einen sicheren Betrieb.

Mehr als zwei Drittel der Unternehmen (68,3 %) wurden als „fragmentiert“ eingestuft – damit ist dies der häufigste Status.

Eure Bereitschaft anhand von 12 Fragen einschätzen.

Wenn ihr 12 Fragen dazu beantwortet, wie ihr heute Customer Experiences gestaltet, erhaltet ihr nach 3–4 Minuten ein klares Bild davon, wo euer Unternehmen steht. Die Diagnose bewertet sowohl die CXO-Umsetzung als auch die Kontrolle auf Unternehmensniveau, identifiziert die konkreten Hindernisse, die euer Skalierungspotenzial begrenzen, und übersetzt die Ergebnisse in personalisierte nächste Schritte, die ihr sofort umsetzen könnt.

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Was uns mehr als 500 Führungskräfte aus Unternehmen mitgeteilt haben.

Ihr seid nicht allein mit den Herausforderungen rund um die KI-Implementierung. Unser KI-Reifegradindex für CX basiert auf 501 abgeschlossenen Bewertungen und 6.885 Antworten auf 12 Fragen. So verteilen sich die Ergebnisse:

Quadrantendiagramm mit Kontrolle auf Enterprise-Niveau auf der vertikalen Achse (unten niedrig, oben hoch) und CXO-Umsetzung auf der horizontalen Achse (links niedrig, rechts hoch). Im Uhrzeigersinn von oben links: 9,8 % der Unternehmen sind eingeschränkt, 15,3 % sind orchestriert, 6,6 % sind unausgewogen und 68,3 % sind fragmentiert.

„Fragmentiert“ ist der Normalzustand, nicht die Ausnahme. Befragte aus dieser Gruppe äußerten zudem häufiger den Wunsch nach einer ausführlichen Follow-up-Kommunikation (73,3 %). Das zeigt: Gerade Unternehmen mit dem geringsten Reifegrad suchen am aktivsten nach einem klaren Weg nach vorne.

Die wichtigsten Erkenntnisse aus den Daten.

KI im operativen Einsatz – noch kein systemischer Ansatz.

Zwar verorten 58 % der Unternehmen ihren KI-Reifegrad auf mittlerem Niveau, doch nur 11–15 % haben echte KI-native Umsetzungsmodelle. Die meisten Unternehmen haben KI in bestehende Abläufe integriert. Ihr Betriebsmodell jedoch grundlegend darauf ausgerichtet haben bisher nur wenige.

CX-Orchestrierung hinkt den KI-Investitionen hinterher.

Lediglich 12 % berichten von vollständig orchestrierten, KI-gesteuerten Customer Journeys – und nur 9 % setzen KI-Personalisierung in Echtzeit in der Produktion ein. Unternehmen bauen KI-Fähigkeiten schneller aus, als sie den Reifegrad ihrer Customer Experience weiterentwickeln.

Governance-Rahmenwerke statt echter Governance-Systeme.

Die Mehrheit der Befragten (59–67 %) gibt an, dass Governance-Richtlinien und -Prozesse zwar existieren, jedoch nur teilweise umgesetzt werden. Das Bewusstsein dafür, wie gute Governance aussieht, hat die Fähigkeit, sie konsequent umzusetzen, längst überholt.

Die Abhängigkeit von menschlichem Eingreifen ist strukturell verankert.

Nur 11 % verfügen über vollständig automatisierte Governance- und Freigabeprozesse. Der Großteil der Arbeit wird nach wie vor manuell erledigt – jemand prüft, jemand genehmigt, Fall für Fall.

Klarer Bedarf an definierten Reifegradmodellen.

Fortgeschrittene Reifegradstufen wurden im Diagnose-Tool selten ausgewählt. Dennoch navigierten Nutzende gezielt dorthin, um zu verstehen, wie diese aussehen. Was fehlt, ist ein klares Modell dafür, wie eine ausgereifte KI-Ausführung in der Praxis im großen Maßstab funktioniert.

Antwortmuster über alle 12 Fragen, gruppiert nach Dimension, mit der jeweils häufigsten Antwort:

CXO-Umsetzung

1. Testen und Optimieren von CX: gelegentlich (35 %)

2. Content-Produktionskapazität: wachsend, mit ersten Effizienzgewinnen (41,7 %)

3. Time-to-Market: 1–3 Wochen (47,4 %)

4. Journey-Orchestrierung: kanalübergreifend koordiniert, aber nicht vollständig (40,7 %)

5. Echtzeit-Personalisierung: eingeschränkt, nur periodische Aktualisierungen (39,8 %)

6. Markenpräsenz in der KI-gestützten Suche: eingeschränkt; fragmentierte Einblicke (40,3 %)


Unternehmensweite Kontrolle

7. Governance und Freigaben: teilweise optimiert (37,2 %)

8. Datenrichtlinien für KI: vorhanden, aber inkonsistent angewendet (34,1 %)

9. Rollen und Verantwortlichkeiten: ad hoc und informell (31 %)

10. Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen: teilweise dokumentiert (47,7 %)

11. Markenintegrität in der Skalierung: mäßig; inkonsistent angewendet (41,7 %)

12. Verantwortung für Workflows: teilweise definiert, je nach Team unterschiedlich (41,3 %)

Bei all diesen Fragen lautet das Fazit stets gleich: Unternehmen brauchen kein weiteres KI-Werkzeug. Sie brauchen ein klareres Betriebsmodell, um KI im Bereich Customer Experience zu skalieren. Wie dieses Modell konkret aussieht, hängt von eurem Ausgangspunkt ab.

Den eigenen Status kennen. Den nächsten Schritt ableiten.

Quadrantendiagramm mit dem Zustand „Fragmentiert“ unten links.

Fragmentiert (geringe Umsetzung, geringe Kontrolle).

Diagnose: Ihr produziert Content und startet Erlebnisse, doch hinter allem steckt kein wiederholbares System. KI ist vorhanden, aber nur in isolierten Einzelbereichen.
Was nicht funktioniert: Es fehlt ein gemeinsames Governance-Modell für alle Teams. Risiko und Compliance werden reaktiv gehandhabt, anstatt in Entscheidungsprozesse integriert zu sein. Zuständigkeiten für Content, Daten und Journeys sind unklar.
Warum das wichtig ist: Ohne ein wiederholbares System und klare Verantwortlichkeiten über alle Teams hinweg bleiben KI-Insights wirkungslos – skalierbare, standardisierte Erlebnisse lassen sich so nicht umsetzen. Jeder Use Case beginnt bei null.
Nächster Schritt: Bringt Marketing-, IT- und Risiko-Teams an einen Tisch, um Zuständigkeiten zu klären – bevor weitere KI-Use-Cases auf ein System aufgesetzt werden, das niemand steuert.

Häufig gestellte Fragen zu KI-Reife.

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