EZB-Umfrage: 72 % der Firmen mit KI-Plänen zahlen aus eigenen Mitteln
Serguey Asael Shinder1 Min. LesezeitUnternehmen im Euroraum wollen ihre Investitionen in künstliche Intelligenz überwiegend aus eigenen Mitteln finanzieren, so ein Beitrag im EZB-Blog von Annalisa Ferrando, Sara Lamboglia, Judit Rariga und Maurice Schmidt. Grundlage ist die jüngste Umfrage zum Finanzierungszugang von Unternehmen (SAFE), in der rund 5.000 Firmen nach ihren KI-Plänen für die nächsten zwölf Monate gefragt wurden.
Bei den geplanten Investitionen nannten 49 % KI-Technologien und -Werkzeuge, 46 % die Schulung von Beschäftigten, 40 % Dateninfrastruktur und 12 % die Einstellung von KI-Fachleuten; 38 % wählten keine dieser Kategorien. Größere Firmen investieren in jeder Kategorie häufiger, das Muster ist aber über alle Größen gleich.
Zur Finanzierung erwarten 72 % der Firmen mit KI-Plänen, interne Mittel wie Cashflow oder einbehaltene Gewinne zu nutzen. Bankkredite, Fördermittel und Leasing nennen jeweils 16 %, Eigenkapital und Wagniskapital 6 % und Anleihen 1 %; 18 % haben sich noch nicht festgelegt. Die meisten Firmen wollen ein einziges Instrument nutzen, meist interne Mittel; werden Quellen kombiniert, dann typischerweise interne Mittel mit einer externen.
Die Autoren stellen fest, dass die Art der Investition über externes Geld entscheidet. Sachwerte wie Hardware und Dateninfrastruktur lassen sich als Sicherheit verwenden: Bei Firmen gleichen Landes, gleicher Branche und Größe geht die Planung von Investitionen in KI-Werkzeuge oder in Daten und Infrastruktur mit einer um 16 Prozentpunkte höheren Wahrscheinlichkeit einher, interne und externe Finanzierung zu kombinieren. Die Einstellung von KI-Fachleuten erhöht sie um 9 Punkte, Schulungen haben keinen statistisch signifikanten Effekt – diese Investitionen sind immateriell und schwer zu beleihen.
Warum das wichtig ist
Wird KI-Investition vor allem aus dem Cashflow bezahlt, wirken die Zinsentscheidungen der EZB nur indirekt darauf, und Firmen ohne starke Erträge fallen zurück. Dass Fähigkeiten und Schulung am schwersten zu finanzieren sind, zeigt, wo öffentliche Unterstützung oder neue Kreditmodelle am meisten bewirken würden.