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KI im Unternehmen: Warum kaum jemand den Nutzen misst – und wie es geht

Stand: 21. Oktober 2026 · Redaktion KI News Kompakt · zur Folge 18

Kurz gesagt: Fast neun von zehn Firmen nutzen KI, nur rund 2 Prozent der größten US-Konzerne berichten eine Kennzahl. Wie Messung gelingt.

Stand: 21. Oktober 2026. Fast neun von zehn Unternehmen setzen KI ein, doch nur ein kleiner Teil kann den Nutzen belegen. Aktuelle Studien von McKinsey, Andreessen Horowitz, Bitkom und der Wharton School zeigen, wo die Lücke zwischen Einsatz und Wirkung liegt – und welche Messmethoden in Marketing und Vertrieb tatsächlich tragen.

Was die Studien zeigen

Die Jahresumfrage „The state of AI in 2026“ von McKinsey, veröffentlicht am 25. August 2026, beruht auf 1.719 Befragten aus 97 Ländern. Die Kernergebnisse:

• Fast neun von zehn nutzen KI regelmäßig in mindestens einem Unternehmensbereich.
• 80 Prozent sagen, KI habe ihre persönliche Produktivität verbessert.
• Nur 37 Prozent sehen zumindest etwas Wirkung auf das Betriebsergebnis, praktisch so viele wie im Vorjahr.
• Rund 6 Prozent führen mindestens 5 Prozent ihres Betriebsergebnisses auf KI zurück, ebenfalls unverändert.

Das sind Selbstauskünfte. Einen Blick von außen liefert der Marktbericht „State of Markets II“ von Andreessen Horowitz vom 30. September 2026 zu den 500 größten börsennotierten US-Unternehmen: Laut einer Grafik verweisen knapp 70 Prozent auf einen laufenden KI-Einsatz, knapp 30 Prozent nennen irgendeinen bezifferten Effekt, aber nur rund 2 Prozent berichten eine Kennzahl, die sie über die Zeit verfolgen. Die Methode legt der Bericht nicht offen, und nicht veröffentlicht heißt nicht intern ungemessen. Die Grundaussage lautet dennoch: Die Nutzung ist breit, aber meist flach.

In Deutschland nutzen laut Bitkom (14. September 2026) 57 Prozent der Unternehmen ab 20 Beschäftigten KI, ein Jahr zuvor waren es 36 Prozent. 45 Prozent der Nutzer sehen einen messbaren Beitrag zum Unternehmenserfolg. Kein Unternehmen gibt an, das Potenzial voll auszuschöpfen, 59 Prozent sagen „überhaupt nicht“. Im Marketing setzen 54 Prozent KI ein, im Vertrieb 14 Prozent – fast dreimal so viele wie im Vorjahr.

Die Hintergründe: Was die 95-Prozent-Zahl wirklich sagt

Häufig zitiert wird, 95 Prozent aller KI-Piloten scheiterten. Die Zahl stammt aus einem Bericht der Initiative NANDA am MIT vom Sommer 2025, gestützt auf 52 Interviews und 153 befragte Führungskräfte. Das Analysehaus Futuriom kritisiert, dass die Herleitung nicht nachvollziehbar sei. Zudem bedeutete „gescheitert“ dort nicht „kein Nutzen“, sondern keine deutliche, dauerhafte Wirkung auf Produktivität oder Gewinn. Die Zahl taugt daher eher als Warnsignal denn als Messwert. Interessanter ist ein anderer Befund: Nach Schätzung der Befragten fließt grob die Hälfte der KI-Budgets in Vertrieb und Marketing, die greifbarsten Einsparungen lagen aber oft im Hintergrund, etwa bei externen Agenturen.

Die Einordnung: Warum Messen schwerfällt – und wie es geht

Zeitersparnis ist noch kein Ergebnis. Braucht ein Newsletter eine statt drei Stunden, hängt der Nutzen davon ab, was mit den zwei gewonnenen Stunden passiert. Hinzu kommt die Selbsttäuschung: In einer randomisierten Studie von METR aus dem Jahr 2025 schätzten erfahrene Programmierer, sie seien mit KI 20 Prozent schneller gewesen; gemessen waren sie 19 Prozent langsamer. Laut METR ist dieser Befund mit neueren Coding-Werkzeugen überholt, die Lehre bleibt: Gefühlte Zeitersparnis ist keine Kennzahl.

Belastbar wird Messung mit einer Vergleichsgruppe. Ein Team um den Stanford-Ökonomen Erik Brynjolfsson untersuchte gut 5.000 Mitarbeitende im Kundenservice, bei denen ein KI-Assistent schrittweise eingeführt wurde („Generative AI at Work“). Ergebnis: 14 Prozent mehr gelöste Anfragen pro Stunde, bei Neulingen 34 Prozent, bei sehr Erfahrenen kaum Effekt. Im Marketing ist das Prinzip bekannt, etwa aus den Lift-Tests von Google: Eine Gruppe sieht eine Kampagne, eine Kontrollgruppe nicht. Übertragen auf KI heißt das: Die KI-Betreffzeile tritt im A/B-Test gegen die bisherige an, ein Vertriebsteam arbeitet mit Assistent, ein vergleichbares ohne. Gezählt werden Öffnungen, Termine und Abschlüsse, nicht erzeugte Texte.

Ein Zusammenhang zwischen Messen und Erfolg ist belegt: Laut McKinsey haben die erfolgreichsten Firmen doppelt so oft feste Abläufe zur Wirkungsmessung. Eine Studie der Wharton School vom 13. Oktober 2026 mit 1.416 Befragten in US-Unternehmen zeigt: Wer KI auch an Wachstumskennzahlen misst, meldet zu 35 Prozent einen deutlich positiven Ertrag, wer nur auf Effizienz schaut, zu 13 Prozent. Am häufigsten gemessen wird trotzdem gesparte Zeit. Mehr dazu im Glossar unter KI-ROI messen.

Was heißt das für dich

• Halte vor dem Start eine Ausgangszahl fest: Bearbeitungszeit, Öffnungsrate, Abschlussquote.
• Arbeite immer mit einer Vergleichsgruppe – A/B-Test, Kontrollgruppe oder schrittweise Einführung.
• Verplane die gesparte Zeit, bevor sie im Alltag versickert, und rechne nach etwa einem halben Jahr ehrlich nach.
• Bitkom-Präsident Ralf Wintergerst bringt es so auf den Punkt: Wer nur eine Lizenz kauft, hat KI eingekauft, aber noch nichts verändert. Das gilt auch für KI am Arbeitsplatz generell.

In Folge 18 von KI News Kompakt geht es ausführlicher um die Messung von KI-Nutzen in Marketing und Vertrieb.

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