Wie informieren sich IT-Entscheider, und welchen Quellen vertrauen sie? Dieser Frage ist Akima im März 2026 in einer Befragung von 309 IT-Entscheidern in deutschen Unternehmen nachgegangen. KI-Tools sind innerhalb eines Jahres von Platz 9 (2025) auf Platz 3 der meistgenutzten Quellen vorgerückt und haben sich damit als neue Gatekeeper etabliert. An den Kriterien für Vertrauen hat das jedoch nichts geändert: IT-Entscheider gleichen KI-Antworten mit klassischen Quellen ab – und vertrauen Anbietern, die nachweisbare Expertise zeigen. Sichtbarkeit ist wichtig, aber erst Glaubwürdigkeit schafft Vertrauen.
Innerhalb eines Jahres hat KI im Informations- und Kaufverhalten von IT-Entscheidern massiv Boden gutgemacht. 89,6 Prozent der Befragten nutzen mindestens ein KI-Tool für berufliche Recherchen. 33,7 Prozent ziehen KI heran, wenn es um konkrete Investitionsentscheidungen geht – im Vorjahr waren es 19,4 Prozent. 36,7 Prozent haben bereits einen Anbieter kontaktiert, weil ein Sprachmodell ihn empfohlen hatte. Zusammengenommen berichten 62,5 Prozent der KI-Nutzer, dass diese Tools ihre Anbieterauswahl faktisch beeinflusst haben.
KI ist längst Lead-Generator
Besonders aufschlussreich ist, wie weit KI bereits in den Evaluierungsprozess vorgedrungen ist. IT-Entscheider nutzen sie für die erste Orientierung zu einem neuen Thema (64,0 Prozent), für den direkten Anbietervergleich (46,6 Prozent), für die Vorbereitung von Shortlists (35,6 Prozent) und zur Identifikation von Ausschlusskriterien (35,3 Prozent).
Damit verdrängt KI nicht nur klassische Suchmaschinen, sondern übernimmt eine ganz andere Rolle: die des ersten Sparringspartners im Beschaffungsprozess. Im Vorjahr noch auf Platz 9, liegen KI-Tools im Kaufkontext heute bereits vor persönlichen Empfehlungen aus dem Netzwerk – also vor dem Rat von Kollegen, Partnern oder Beratern. Die menschliche Komponente in der frühen Orientierungsphase weicht zunehmend dem Prompt-Fenster eines Sprachmodells.
„KI sitzt bereits am Tisch, wenn Budgets vergeben werden – früher als jeder Vertriebsmitarbeiter es je könnte. Wer in KI-Antworten nicht vorkommt, scheidet aus dem Prozess aus, bevor er überhaupt beginnt“, sagt Michaela Gross, Co-CEO von Akima.
KI empfiehlt, Vertrauen entscheidet
So dynamisch die Verschiebung auf der Kanalseite, so stabil die Maßstäbe dahinter. 70,2 Prozent der befragten IT-Entscheider vertrauen KI-Antworten deutlich mehr, wenn Quellen angegeben werden – die höchste Zustimmungsrate aller Befunde dieser Studie. Nachvollziehbare Argumentation (46,6 Prozent) und belegbare Quellenverweise (42,9 Prozent) sind starke Vertrauenstreiber. 48 Prozent validieren KI-Ergebnisse anschließend über klassische Recherche in Fachmedien oder Suchmaschinen. KI wird nur unter Vorbehalt genutzt und IT-Entscheider vertrauen ihr nicht blind.
Was für KI-Antworten gilt, gilt ebenso für Anbieter. Den stärksten Vertrauenseffekt erzielen sichtbare Fachexperten im Unternehmen (35,6 Prozent), gefolgt von nachweisbaren Referenzkunden (32,0 Prozent), Zertifizierungen und Partnerschaften (30,4 Prozent) sowie unabhängigen Analystenbewertungen (29,4 Prozent). Vertrauen entsteht durch das Zusammenspiel vieler Faktoren.
Die IT-Fachpresse hält über alle drei Dimensionen des Informationsverhaltens weiterhin ihren Spitzenplatz: regelmäßige Nutzung (52,4 Prozent), Kaufkontext (45,0 Prozent), Vertrauen (39,8 Prozent). Sie bleibt der einzige Kanal, der generationsübergreifend sowohl glaubwürdig als auch reichweitenstark ist – und der gleichzeitig als Quellmaterial für KI-Antworten dient.
„Die Werkzeuge ändern sich, die Währung bleibt. Qualität ist immer prüfbar – durch Merkmale, die sich nicht imitieren lassen: nachweisbare Expertise, belegbare Referenzen, konsistente Präsenz über alle Kanäle“, beschreibt Gross.
KI-Sichtbarkeit und Glaubwürdigkeit folgen aus substanzieller Kommunikationsarbeit
Für IT-Anbieter ergibt sich daraus keine Entweder-oder-Entscheidung zwischen klassischer Kommunikation und KI-Sichtbarkeit. Die Kanäle, denen IT-Entscheider direkt vertrauen – Fachpresse, strukturierte Herstellerinformationen, fundierte Case-Studies – sind dieselben, aus denen Sprachmodelle ihre Quellen beziehen. Generative-Engine-Optimization (GEO) nutzt die Ergebnisse klassischer Kommunikationsarbeit. Wer diese Inhalte nicht produziert, bleibt sowohl für Mensch als auch Maschine unsichtbar.
„Wer nicht in der Fachpresse präsent ist, keine Referenzen vorweisen kann und keine Fachexperten mit Gesicht und Namen aufbaut, taucht auch in KI-Antworten nicht auf. Erst Substanz. Dann Sichtbarkeit und in Konsequenz Glaubwürdigkeit. Diese Reihenfolge lässt sich nicht umkehren“, betont Gross.
Info: Studie
Die „Akima-Studie 2026“ wurde im Zeitraum 5. bis 12. März 2026 gemeinsam mit dem Marktforschungsinstitut YouGov durchgeführt. Befragt wurden 309 erwerbstätige IT-Entscheider ab 35 Jahren aus deutschen Unternehmen ab 20 Mitarbeitenden, die weitgehende Entscheidungsbefugnisse für IT innehaben. Weitere Informationen finden sich in diesem Whitepaper: https://akima.de/de/wh…heider-ki/
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