Mehr KI-Einsatz, kaum mehr Gewinn: Nur sechs Prozent sind Spitzenreiter

McKinsey hat am 25. August 2026 eine globale Bestandsaufnahme zur KI-Nutzung in Unternehmen veröffentlicht. Die Ergebnisse der Global Survey 2026 zeigen bei 1.719 Befragten aus 97 Ländern: Der Anteil mit unternehmensweiter KI-Skalierung stieg gegenüber dem Vorjahr von 38 auf 44 Prozent, während der Anteil mit einem positiven EBIT-Beitrag bei 37 Prozent nahezu unverändert blieb. Nur sechs Prozent erfüllen die strengere Definition eines AI High Performers.

Die am 25. August veröffentlichte Erhebung dokumentiert damit eine wachsende Lücke zwischen Nutzung und finanzieller Wirkung. Die Einordnung von ITPro bestätigt den unveränderten EBIT-Anteil von 37 Prozent und stellt ihm die Selbstauskunft von 80 Prozent der Teilnehmenden gegenüber, KI habe ihre persönliche Produktivität verbessert. „Kaum mehr Gewinn“ bedeutet hier deshalb nicht, dass der Gesamtgewinn aller befragten Unternehmen gemessen wurde, sondern dass der Anteil der Befragten mit zugeschriebenem positivem EBIT-Effekt nicht gewachsen ist.

Der Rollout läuft dem Ergebnis davon

KI ist in vielen Organisationen nicht mehr auf einzelne Versuche beschränkt. Fast neun von zehn Befragten berichten von einer regelmäßigen Nutzung in mindestens einer Unternehmensfunktion; zugleich erreicht die Technik mehr Bereiche als im Vorjahr. Chatbots sind am weitesten skaliert, daneben gewinnen KI-Agenten und spezialisierte Coding-Agenten an Bedeutung.

Die Ausbreitung verläuft jedoch ungleich. Große Unternehmen mit mindestens einer Milliarde US-Dollar Jahresumsatz skalieren KI im gesamten Unternehmen deutlich häufiger als kleinere Organisationen. Besonders bei Agenten hat sich ihr Vorsprung vergrößert, während der gemeldete Skalierungsgrad kleinerer Unternehmen nahezu unverändert blieb.

Dieser Unterschied beschreibt zunächst Reichweite, nicht Rendite. Mehr Funktionen, Werkzeuge oder Nutzer können die Wahrscheinlichkeit wirtschaftlicher Effekte erhöhen, belegen aber weder zusätzliche Umsätze noch niedrigere Gesamtkosten. Genau diese Trennung macht die Erhebung zu einem Reifegradcheck: Adoption ist die Voraussetzung, aber nicht das Ergebnis.

Individuelle Produktivität ist noch kein EBIT-Beitrag

Die stärksten positiven Aussagen betreffen die Arbeit einzelner Beschäftigter. Neben höherer persönlicher Produktivität berichten viele Teilnehmende von besseren Entscheidungen und neuen Fähigkeiten. Solche Selbsteinschätzungen können auf einen realen Nutzen hinweisen, lassen sich aber nicht automatisch in einen finanziellen Effekt auf Unternehmensebene übersetzen.

Auch lokale Geschäftsergebnisse und der konzernweite EBIT-Beitrag sind verschiedene Größen. Kostensenkungen werden am häufigsten im Lieferkettenmanagement, im Servicebetrieb und in der Fertigung genannt; zusätzliche Umsätze vor allem in Marketing und Vertrieb, Produkt- und Dienstleistungsentwicklung sowie Software Engineering. Ein Erfolg in einer Funktion kann daher bestehen, obwohl sich für das Gesamtunternehmen noch kein positiver EBIT-Effekt ausweisen lässt.

Daneben nennen Befragte nichtfinanzielle Wirkungen wie mehr Innovation, stärkere Wettbewerbsdifferenzierung sowie höhere Kunden- oder Mitarbeiterzufriedenheit. Diese Effekte können wirtschaftlich relevant werden, entsprechen aber nicht dem im Titel angesprochenen Ergebnismaß. Die stagnierenden 37 Prozent beziehen sich ausdrücklich auf einen zugeschriebenen positiven Beitrag zum Ergebnis vor Zinsen und Steuern.

Was die sechs Prozent zu Spitzenreitern macht

Als AI High Performer gelten nur Befragte, die dem KI-Einsatz mindestens fünf Prozent EBIT-Wirkung zuschreiben und den geschaffenen Wert zugleich als erheblich einstufen. Die Zusammenfassung von DiarioTI bestätigt diese Definition, den Anteil von sechs Prozent und den methodisch wichtigen Umstand, dass die Ergebnisse auf Selbstauskünften statt auf geprüften Finanzdaten der Unternehmen beruhen.

Die Spitzengruppe unterscheidet sich nicht nur durch eine breitere Werkzeugauswahl. Ihre Mitglieder berichten wesentlich häufiger, komplette Arbeitsabläufe für den KI-Einsatz neu zu gestalten, statt ein zusätzliches Werkzeug in unveränderte Prozesse einzubauen. Neben Effizienz verfolgen sie häufiger Wachstums- oder Innovationsziele und planen eher eine grundlegende Veränderung des Geschäftsmodells.

Hinzu kommen organisatorische Merkmale: sichtbares Engagement der Führung, festgelegte Verfahren zur Wirkungsmessung und ein breiteres Management technischer und operativer Risiken. Die Erhebung verbindet messbare Wertschöpfung damit nicht mit einem einzelnen Modell oder Anwendungsfall, sondern mit Prozessumbau, Führung und kontrollierter Skalierung.

Kosten setzen der Skalierung Grenzen

Mit dem Regelbetrieb steigen auch die laufenden Ausgaben, darunter Kosten für die Verarbeitung von Tokens. Etwa ein Fünftel der Befragten sieht die KI-Nutzung dadurch bereits eingeschränkt. Gleichzeitig erwartet eine Mehrheit höhere KI-Investitionen im folgenden Jahr – ein Spannungsfeld, das die Anforderungen an eine belastbare Wirkungsmessung verschärft.

Agentische Coding-Werkzeuge verändern zudem Beschaffungsentscheidungen. Nahezu ein Drittel berichtet, auf mindestens ein Softwareprodukt oder eine Funktion verzichtet zu haben, weil die benötigte Lösung intern entwickelt werden konnte. Das ist ein Hinweis auf eine Verschiebung von Kauf- zu Eigenentwicklungsbudgets, aber keine Statistik über tatsächlich entfallene Umsätze des Softwaremarkts.

Die Resultate zeigen Zusammenhänge, keine Erfolgsgarantie. Die Onlinebefragung lief vom 4. Mai bis zum 8. Juni 2026; die Antworten wurden nach dem Anteil der jeweiligen Länder am globalen Bruttoinlandsprodukt gewichtet. Sie erlauben weder einen Kausalnachweis für die Praktiken der High Performer noch eine gesonderte Aussage für Deutschland, Österreich oder die Schweiz.

Fest steht damit vorerst: Unternehmen bringen KI breiter in den Regelbetrieb, ohne dass der Anteil mit zugeschriebenem positivem EBIT-Beitrag entsprechend wächst. Ob neue Arbeitsabläufe und höhere Investitionen die finanzielle Wirkung verbreitern, müssen spätere Erhebungen und belastbare Unternehmensdaten zeigen.