Laut McKinsey zeigt sich KI weiterhin nicht in den Zahlen

44 Prozent der von McKinsey befragten Organisationen geben an, KI unternehmensweit im großen Maßstab einzusetzen. Ein Jahr zuvor waren es 38 Prozent. Im selben Bericht sagen 37 Prozent, KI habe sich positiv auf ihr Betriebsergebnis ausgewirkt. Im Vorjahr waren es 39 Prozent.

Der eine Wert legt sechs Punkte zu, der andere rührt sich nicht von der Stelle. Der Bericht trägt den Titel „On the road to ROI“, auf dem Weg zur Kapitalrendite.

Wer wurde befragt, und wozu

Die Umfrage lief vom 4. Mai bis zum 8. Juni 2026 und brachte 1.719 Antworten aus 97 Ländern zusammen. Es sind nicht nur Führungskräfte: McKinsey spricht von Teilnehmenden „aller Ebenen“, von der Geschäftsführung bis zur einzelnen Fachkraft. 36 Prozent arbeiten in einem Unternehmen mit mehr als einer Milliarde Dollar Jahresumsatz. Die Antworten werden nach dem Anteil jedes Landes am Welt-BIP gewichtet.

Der Rest des Berichts erzählt von einem Jahr deutlicher Beschleunigung. Bei Organisationen mit mehr als einer Milliarde Umsatz steigt der Anteil, der Agenten im großen Maßstab einsetzt, von 27 auf 40 Prozent. Fast ein Drittel der Befragten hat auf den Kauf mindestens einer Software verzichtet, weil Code-Agenten sie intern selbst bauen konnten. 60 Prozent wollen ihr KI-Budget im kommenden Jahr erhöhen, und 20 Prozent sagen bereits jetzt, dass die Betriebskosten, Tokens eingeschlossen, ihren Einsatz gebremst haben.

All das hat sich binnen zwölf Monaten um mehrere Punkte bewegt. Nur ein Indikator bleibt starr, und ausgerechnet der betrifft das verdiente Geld. Die Verteilung der Investitionen zwischen Microsoft und Meta zeigte, was KI jene kostet, die sie bauen. Dieser Bericht misst, was sie jenen einbringt, die sie kaufen.

Stabilität, keine Verschlechterung

Der Unterschied zwischen 39 und 37 Prozent ist kein Rückgang. Bei Stichproben dieser Größe liegt die Unsicherheitsspanne in der Größenordnung von zwei Prozentpunkten in jede Richtung, und die Gewichtung nach dem BIP der Länder vergrößert sie zusätzlich. Die beiden Werte sind nicht voneinander zu unterscheiden, und McKinsey schreibt selbst „essentially unchanged“. Das Unternehmen hat recht damit.

Die Formulierung der Frage hat sich leicht verschoben: „any level of EBIT impact“ 2025, „at least some EBIT impact“ 2026. Auch die beiden Stichproben unterscheiden sich: 1.993 Teilnehmende aus 105 Ländern im Vorjahr, 1.719 aus 97 Ländern in diesem Jahr. McKinsey hat den Einwand vorweggenommen und in einer Fußnote behandelt: Das Unternehmen hat die 552 Personen isoliert, die an beiden Ausgaben teilgenommen haben, und die Ergebnisse dieser Untergruppe decken sich mit denen der Gesamtheit.

Mit anderen Worten: Die Stabilität hält stand. Es ist sogar der einzige Punkt, in dem sich der Bericht und seine kritische Lektüre einig sind. Was aufhorchen lässt, beginnt danach.

Was zwischen den beiden Ausgaben verschwunden ist

Die 39 Prozent von 2025 kamen mit Grafik und Basis: 1.753 Befragte, deren Organisation KI regelmäßig in mindestens einer Funktion einsetzt. Die 37 Prozent von 2026 haben weder Grafik noch veröffentlichte Basis. Die Zahl steht nur im Fließtext, in keinem der achtzehn Exhibits des Berichts.

Daran ist nichts Ungewöhnliches: Ein Bericht wählt seine Illustrationen aus, und die redaktionelle Linie verschiebt sich von Ausgabe zu Ausgabe. Aber eine Zahl, die sich nachrechnen lässt, und eine Zahl, die man glauben muss, liest man nicht auf dieselbe Weise, erst recht nicht, wenn genau sie das Versprechen des Titels trägt.

Ähnlich verhält es sich mit dem, was McKinsey „AI high performers“ nennt, jene Organisationen, die einen bedeutenden Teil ihrer Rentabilität der KI zuschreiben. Ihr Anteil liegt bei 6 Prozent in diesem Jahr, 6 Prozent im Vorjahr. Nur wird die Schwelle nicht mehr gleich formuliert: „more than 5%“ des EBIT in den Fußnoten von 2025, „5% or more“ in denen von 2026. Ob sich der Fragebogen selbst geändert hat, bleibt offen, das Unternehmen äußert sich dazu nicht. In absoluten Zahlen sinkt dieser Kreis von 109 auf 92 Personen.

80 Prozent Produktivitätsgewinn, aber bei wem

Die meistzitierte Zahl des Berichts liegt woanders: 80 Prozent der Befragten sagen, KI habe ihre persönliche Produktivität verbessert, die Hälfte fühlt sich dank KI in besseren Entscheidungen unterstützt. Das ist real, und es ist neu. Neu im wörtlichen Sinn: Diese Frage stand in der vorigen Ausgabe noch nicht auf dem Fragebogen. Ein Vergleich mit dem Vorjahr ist damit ausgeschlossen, in keine der beiden Richtungen.

Die Fußnote zum Exhibit hält fest, wem die Frage gestellt wurde: ausschließlich Befragten, die KI in ihrer Arbeit einsetzen. Addiert man die je Kategorie angegebenen Teilnehmerzahlen, ergibt sich eine Basis von 1.490 Personen, davon 654 auf C-Level. Fast jede zweite Person, die einen Produktivitätsgewinn meldet, sitzt in der Geschäftsleitung und spricht über den eigenen Arbeitstag.

Es ist die Maßstabsverschiebung, die bei jeder Umfrage zu diesem Thema wiederkehrt, und der wir schon einmal begegnet sind, als es darum ging, was Studien wirklich messen, wenn sie von Produktivität sprechen. Applaus im Saal zu zählen, hat noch nie die Kasse gefüllt: Beides lässt sich messen, nur eben nicht am selben Ort und nicht von denselben Leuten.

Dasselbe Panel hat sich schon einmal geirrt, in dieselbe Richtung

Der Bericht enthält seine eigene Überprüfung, und sie ist aufschlussreich. Im Vorjahr rechneten 32 Prozent der Befragten für die folgenden zwölf Monate mit einem Personalabbau von mindestens 3 Prozent. Ein Jahr später berichten 14 Prozent von einem tatsächlichen Rückgang. McKinsey stellt die beiden Zahlen selbst gegenüber: weniger als die Hälfte dessen, was angekündigt worden war.

Dieses Jahr rechnen 39 Prozent mit einem Stellenabbau in den kommenden zwölf Monaten. Die Prognose steigt, während sich die Messung der vorherigen Prognose als überzogen erweist. McKinsey vermerkt das unumwunden, und das spricht für das Unternehmen: Es veröffentlicht selbst die Lücke zwischen dem, was sein Panel vorhersagte, und dem, was es am Ende beobachtet hat.

Das ist das beste Argument dafür, einen solchen Bericht als Stimmungsbarometer zu lesen und nicht als Cockpit-Anzeige. Die Absichten werden darin sorgfältig gemessen, sie neigen nur dazu, den Tatsachen um eine Ausgabe oder zwei voraus zu sein.

Was das Unternehmen selbst dazu sagt

Der Schlusssatz des Berichts trifft es besser als sein Titel. Im Original: „Organizations' conviction in AI is growing faster than the immediate financial returns they can attribute to it.“ Die Überzeugung wächst schneller als die Erträge, die sich ihr zuschreiben lassen.

The Register, das die Kluft zwischen Titel und Daten aufgezeigt hat, berichtet, das Unternehmen sei nach Erscheinen des Artikels auf die Redaktion zugekommen, um klarzustellen, was mit diesem Weg zum ROI gemeint sei. Michael Chui, Senior Fellow bei McKinsey QuantumBlack und Mitautor des Berichts, antwortete per E-Mail, ein Teil der Rendite sei bereits eingetreten, er rechne mit der Zeit mit mehr davon, und es handle sich eher um einen Weg als um ein Ziel. Man solle sich nicht wundern, dass dies Jahre dauere, schrieb er weiter, andere Technologien seien denselben Weg gegangen.

Damit liegt er vermutlich richtig. Nur bemisst sich der Weg, von dem der Titel spricht, vorerst an einer einzigen Zahl, die sich nicht bewegt hat.