88,1 % der Unternehmen setzen künstliche Intelligenz (KI) routinemäßig in mindestens einer Funktion ein. Nur 39,1 % berichten über Auswirkungen auf ihr unternehmensweites EBIT, und lediglich 6,1 % verzeichnen einen Anteil von über 5,1 % KI am EBIT. Alle drei Zahlen stammen aus derselben McKinsey-Studie von 2025, die auf 1.993 Teilnehmern in 105 Ländern basiert. Der Abstand zwischen dem ersten und dritten Platz spiegelt die tatsächliche Entwicklung dieses Zyklus wider.
McKinseys Schlussfolgerung ist wörtlich zu nehmen und verdient es, zweimal gelesen zu werden: Ein signifikanter Einfluss auf das Endergebnis bleibt selten.
Wird nur 88% zitiert, so lautet das Argument, dass diejenigen, die es nicht übernehmen, abgehängt werden. Werden alle drei zitiert, ändert sich die Fragestellung: Was macht der 6% anders?
Andere Quellen weisen mit unterschiedlichen Methoden in dieselbe Richtung:
Die Stärke variiert. Die Richtung nicht.
McKinsey identifiziert eine Variable, die in ihrer Korrelation mit dem Einfluss auf das EBIT alle anderen übertrifft: grundlegend neu gestaltete Arbeitsabläufe. Lediglich 21% der Anwender generativer KI hatten dies getan, und bei denjenigen, die eine hohe Leistung erzielen, ist die Wahrscheinlichkeit dafür etwa dreimal so hoch.
Es liegt nicht am Modell. Es liegt nicht am Lieferanten. Es liegt nicht am Budget. Es liegt an der veränderten Arbeitsweise.
Dies lässt sich einfach operativ erklären. Die Integration eines Tools in einen bestehenden Prozess spart Zeit pro Aufgabe. Die Umgestaltung des Prozesses um die neue Funktion herum eliminiert ganze Arbeitsschritte. Ersteres macht sich in der Wahrnehmung der Mitarbeiter bemerkbar, Letzteres im Unternehmensergebnis.
Ansatz | Was ändert sich? | Wo das Ergebnis erscheint |
|---|---|---|
Werkzeug hinzufügen | Aufgaben werden schneller erledigt | Interne Zufriedenheitsumfragen |
Automatisieren Sie den aktuellen Prozess | Wiederkehrende manuelle Arbeit wird beseitigt | Betriebskosten einer Abteilung |
Den Arbeitsablauf neu gestalten | Schritte, Bedienelemente und Wartezeiten verschwinden | EBIT |
Die meisten Organisationen sitzen in der ersten Reihe und erwarten Ergebnisse von der dritten.
Bevor man Renditeversprechen macht, sollte man ein Phänomen verstehen: Wenn ein Tool fünfzig Personen jeweils zwanzig Minuten pro Tag einspart, entspricht das nicht sechzehn eingesparten Arbeitstagen. Es sind zwanzig Minuten, die auf andere Aufgaben verteilt werden und dann ohne Budgetzuweisung verpuffen.
Sparen wird nur dann zum Erfolg, wenn eine dieser drei Bedingungen erfüllt ist:
Ein ganzer Arbeitsschritt entfällt. Es beschleunigt nicht: Es verschwindet.
Eine Mengensteigerung kann ohne Aufstockung des Personals bewältigt werden. Das Team fertigt einen weiteren 30% mit der gleichen Konstruktion.
Ein identifizierbarer direkter Kostenfaktor wird reduziert. Weniger Fehler, weniger Nacharbeit, weniger Strafen.
Kann ein Projekt nicht erklären, welches der drei Ziele es verfolgt, so hat es keinen Geschäftsplan, sondern nur eine Erwartungshaltung.
Ein Projekt, das alle vier Kriterien erfüllt, gehört zur Kategorie 6%. Ein Projekt, das zwei oder mehr Kriterien nicht erfüllt, gehört statistisch gesehen zur Kategorie 42%, die als aufgegeben gilt.
Dies ist dieselbe Diagnose, die wir aufgestellt haben in das Fegefeuer des Piloten [interner Link], aus der Perspektive der Rückkehr und nicht des Einsatzes betrachtet.
Es wäre ebenso unehrlich, aus diesen Daten zu schließen, dass KI nicht funktioniert. Das 6%-System existiert und erzielt zunehmend echte Vorteile; die Kosten für Inferenz sind laut Stanford HAI innerhalb von zwei Jahren um mehr als das 280-fache gesunken, wodurch sich das Spektrum profitabler Anwendungsfälle erweitert hat; und das dokumentierte Problem liegt nicht in der Technologie selbst, sondern in den damit verbundenen organisatorischen Maßnahmen.
Die korrekte Lesart ist nützlicher: Die bloße Übernahme spielt keine Rolle mehr, da es fast jeder hat; entscheidend ist die Neugestaltung.. Und die Neugestaltung ist langsam, unattraktiv und nicht käuflich zu erwerben.
Das ist vermutlich der Grund, warum es bisher nur dem 21% gelungen ist.
Laut McKinsey (2025) nutzen 881 % der Unternehmen KI in irgendeiner Funktion, 391 % berichten über Auswirkungen auf das EBIT auf Unternehmensebene, und nur 61 % erreichen einen Anteil von über 51 % am zurechenbaren EBIT. IBM beziffert den Anteil der Initiativen, die die erwartete Rendite erzielt haben, auf 25 % und den Anteil derjenigen, die auf Unternehmensebene skaliert wurden, auf 16 %.
Die grundlegende Neugestaltung von Arbeitsabläufen. McKinsey identifiziert dies als den Faktor mit der größten Korrelation zum Einfluss auf das EBIT und weist darauf hin, dass nur 211 von 300 Anwendern generativer KI dies umgesetzt haben, während leistungsstarke Unternehmen dies etwa dreimal häufiger getan haben.
Da die von fünfzig Mitarbeitern eingesparten zwanzig Minuten in andere Aufgaben fließen, ohne dass dies zu einer Budgetzuweisung führt, schlagen sich Einsparungen nur dann in der Gewinn- und Verlustrechnung nieder, wenn ein Prozessschritt entfällt, wenn das Auftragsvolumen ohne Personalaufstockung erhöht wird oder wenn die direkten Kosten identifizierbar sinken.
Diese Zahl stammt aus einem vorläufigen Bericht des MIT-Projekts NANDA aus dem Jahr 2025, der noch nicht von Fachkollegen begutachtet wurde und aufgrund seiner Stichprobengröße und des Messzeitraums methodische Kritik erfahren hat. Zuverlässigere Quellen weisen in dieselbe Richtung, wenn auch mit unterschiedlichen Größenordnungen: Das Skalierungsproblem ist real, aber die genaue Zahl ist noch nicht ermittelt.
Welcher konkrete Prozess wird sich ändern und welcher Schritt wird wegfallen, welche Kennzahl und welcher Schwellenwert bestimmen, ob fortgefahren oder gestoppt wird, wer ist für das Geschäftsergebnis verantwortlich und wie hoch sind die auf das tatsächliche Volumen hochgerechneten Stückkosten unter Berücksichtigung von Spitzen und Wiederholungsversuchen?.
Nein. Das 6%-System, das einen signifikanten Vorteil bietet, existiert durchaus, und der Rückgang der Inferenzkosten – laut Stanford HAI um mehr als das 280-fache zwischen 2022 und 2024 – erweitert das Spektrum profitabler Anwendungsfälle. Die Daten zeigen, dass die bloße Einführung der Technologie keine Rolle mehr spielt und der entscheidende Faktor der organisatorische Aufwand im Umfeld der Technologie ist.
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