Zwei Studien, veröffentlicht im Juni 2026, bringen auf den Punkt, was viele Geschäftsführer im Bauch spüren: Die KI-Budgets steigen, die versprochenen Einsparungen kommen bei den meisten nicht an. Und trotzdem erhöht die große Mehrheit die Ausgaben weiter.
Mehr Budget, aber oft weniger Ergebnis als geplant. Foto: Tima Miroshnichenko auf Pexels
Die Lücke zwischen dem, was geplant war, und dem, was ankam
Bain befragte für seine Studie, erschienen Anfang Juni 2026, Unternehmen weltweit zu ihren KI-Einsparzielen und den tatsächlichen Ergebnissen. Das Bild ist ernüchternd: 37 Prozent der Befragten hatten sich Einsparungen von 11 bis 20 Prozent vorgenommen. Erreicht haben das nur 29 Prozent. Von jenen, die auf 21 bis 30 Prozent zielten, landeten nur 10 statt der angestrebten 17 Prozent im Zielbereich. Über 30 Prozent Einsparung schafften weltweit gerade einmal 4 Prozent.
Das Bemerkenswerte ist, was danach passiert. 90 Prozent der Unternehmen, die ihre Ziele verfehlten, erhöhen ihre KI-Budgets trotzdem weiter. Das klingt irrational, lässt sich aber erklären: Wer einmal gesehen hat, wie eine einzelne Anwendung funktioniert, glaubt an den grundsätzlichen Wert der Technologie. Was fehlt, ist keine Überzeugung, sondern ein System, das aus dem Versprechen einen messbaren Prozess macht.
Warum 80 Prozent der Führungskräfte keinen Effekt messen
Im Februar 2026 veröffentlichte Fortune die Ergebnisse einer Befragung von mehr als 6.000 Führungskräften weltweit. Mehr als 80 Prozent berichteten von keinem messbaren positiven Effekt auf ihr Unternehmensergebnis. 89 Prozent sahen keine Veränderung bei der Produktivität.
Das klingt verheerend, hat aber einen spezifischen Grund: Die meisten Unternehmen setzen KI als Beschleuniger einzelner Aufgaben ein, nicht als Hebel für ihre teuersten oder fehleranfälligsten Prozesse. Wenn KI das Meeting-Protokoll schneller produziert oder Standardanfragen im Posteingang vorsortiert, spart das Minuten pro Mitarbeiter und Tag. Für eine Kostenbasis von Millionen ist das kaum relevant.
Wer KI nur dort einsetzt, wo es einfach geht, macht genau den Fehler, den gut klingende Pilotprojekte begünstigen: Er sieht Aktivität statt Wirkung. METR hat im Mai 2026 erhoben, dass KI die Produktivität für etwa ein Drittel aller Aufgaben verdreifacht. Der Schlüssel liegt darin, herauszufinden, für welches Drittel das in Ihrem Unternehmen gilt.
”74 Prozent des wirtschaftlichen KI-Nutzens werden von nur 20 Prozent der Unternehmen abgeschöpft. Die Topgruppe hat seit 2018 eine Produktivitätssteigerung von 163 Prozent erzielt, fast fünfmal so viel wie der Durchschnitt.”
— PwC AI Performance Study 2026
Was die 20 Prozent tatsächlich anders machen
PwC hat analysiert, was die leistungsstärkste Gruppe auszeichnet. Das Ergebnis widerlegt eine verbreitete Annahme: Die Topperformer haben nicht die neuesten Modelle. Sie haben die klarsten Prozesse.
Konkret bedeutet das vier Dinge, die sich in erfolgreichen KI-Projekten regelmäßig zeigen.
Erst der Prozess, dann das Modell. Wer fragt “Was kann KI?”, landet bei Demos. Wer fragt “Wo verlieren wir täglich die meiste Zeit oder machen die teuersten Fehler?”, landet bei Projekten mit echtem Effekt. Das klingt banal, ist aber der wichtigste Schritt. Konkrete Anwendungsfälle, von der Rechnungsverarbeitung bis zum Mahnwesen, sind dort am stärksten, wo der Prozess vor dem Einsatz klar definiert war.
Messbarkeit als Einstiegsbedingung. Die Topgruppe definiert vor dem Start, woran sie den Erfolg erkennt. Nicht “wird es besser?”, sondern: Wie viele Stunden dauert dieser Prozess heute, und was kostet eine fehlerhafte Ausgabe? Ohne Baseline kein Nachweis. Wer nach dem Projekt nicht messen kann, ob es geholfen hat, wird intern nie die Ressourcen für den nächsten Schritt bekommen.
Datenzugang als K.-o.-Kriterium. Kein KI-Modell ist besser als die Daten, auf denen es arbeitet. Viele Unternehmen unterschätzen den Aufwand, Daten in einem Format bereit zu stellen, das KI-Systeme tatsächlich nutzen können. Das betrifft nicht nur Datenschutz und Einwilligungslogik, sondern auch ganz praktische Fragen: Welche Systeme dürfen miteinander sprechen? Wer darf was sehen?
Qualifizierte Nutzung, nicht nur Zugang. Tools auszurollen reicht nicht. Wer Teams nicht schult, wie man mit KI-Ausgaben umgeht, wo man nachfragt und wann man kritisch gegengecheckt wird, produziert nur schnellere Fehler. Prompt Engineering ist dabei keine technische Nische, sondern eine betriebliche Kernkompetenz.
Was das konkret für Ihre Planung bedeutet
Wenn Sie gerade ein KI-Budget für das zweite Halbjahr planen, ist die ehrlichste Frage: Haben wir einen Prozess, für den wir die Rendite jetzt schon absehen können, oder kaufen wir uns Aktivität?
Das bedeutet nicht, dass Experimente falsch sind. Es bedeutet, dass sie vom Kernprojekt getrennt sein sollten, mit kleinem Budget und klarer Lernfrage. Was Bain und PwC zeigen, ist weniger ein Versagen der KI als ein Planungsproblem. Die Technologie funktioniert. Aber sie belohnt Vorbereitung überproportional.
Wer jetzt herausarbeitet, welcher Prozess den größten messbaren Effekt hätte, und dann gezielt mit einem KI-Piloten im Kundenservice oder in der internen Dokumentation startet, hat bessere Chancen als jemand, der das nächste große Modell kauft und hofft, dass das Team schon etwas damit anfängt.
Der Abstand zwischen der Top-20-Prozent-Gruppe und dem Rest wächst nicht, weil die einen mehr Geld haben. Er wächst, weil sie besser darin sind, den nächsten konkreten Schritt zu definieren, bevor sie investieren.
Häufige Fragen
Warum erhöhen Unternehmen ihre KI-Budgets, obwohl die Ziele verfehlt wurden?
Laut Bain liegt das daran, dass die grundsätzliche Überzeugung von KI intakt bleibt, auch wenn einzelne Projekte nicht liefern. 90 Prozent der Unternehmen, die ihre Einsparziele nicht erreicht haben, planen trotzdem mehr Budget ein, weil sie die Ursache im Wie, nicht im Was sehen. Das ist nicht irrational: Es zeigt, dass das Vertrauen in die Technologie stärker ist als die Frustration über den bisherigen Einsatz.
Was macht die Top-20-Prozent-Gruppe konkret anders?
PwC identifiziert vier Faktoren: klare Prozessauswahl vor dem Einsatz, definierte Messbarkeit schon beim Start, sauber vorbereiteter Datenzugang und qualifizierte Nutzung im Team. Keiner dieser Faktoren ist eine Frage des Budgets, sie sind eine Frage der Vorbereitung.
Welche Prozesse eignen sich besonders für den Einstieg?
Prozesse, die repetitiv sind, klare Erfolgskriterien haben und häufig Fehler produzieren, eignen sich am besten: Rechnungsverarbeitung, Erstantworten im Kundenservice, interne Dokumentationspflege, Zusammenfassungen von Meetings oder Reports. Entscheidend ist nicht, welcher Prozess “KI-geeignet” klingt, sondern welcher heute die meiste Zeit oder die teuersten Fehler produziert.
Quellen & Referenzen
- Bain & Company (Juni 2026): Studie zu KI-Einsparzielen und tatsächlichen Ergebnissen in Unternehmen weltweit. bain.com
- Bloomberg (1. Juni 2026): Bain-Studie zeigt geringere Kostenreduktion durch KI als prognostiziert. bloomberg.com
- PwC AI Performance Study 2026: 74 Prozent des wirtschaftlichen KI-Nutzens bei 20 Prozent der Unternehmen, Top-Performer mit 163 Prozent Produktivitätssteigerung seit 2018. pwc.com
- Fortune / CEO-Befragung (Februar 2026): Über 80 Prozent von 6.000 Führungskräften messen keinen positiven Ergebniseffekt durch KI. fortune.com
- METR Usage Survey (Mai 2026): KI verdreifacht Produktivität bei rund einem Drittel aller Aufgaben in wissensintensiven Berufen. metr.org
