Laut PwC Global CEO Survey sehen mehr als zwei Drittel der deutschen CEOs keinen messbaren Effekt ihrer KI-Investitionen auf das Geschäftsergebnis. Nur 11 Prozent berichten von mehr Umsatz, 16 Prozent von weniger Kosten. Das liegt selten an der Technik, sondern an Strategie und Messung. Wie kleine Betriebe 2026 den Wertbeitrag fassbar machen und Make-or-buy klären.
KI ist überall im Gespräch, und trotzdem ist die Bilanz vieler Unternehmen ernüchternd. Geld wurde ausgegeben, Pilotprojekte gestartet, doch im Geschäftsergebnis kommt davon wenig an. Die jüngste PwC-Befragung von Vorständen liefert dafür unbequeme Zahlen. Das eigentlich Interessante daran ist nicht der Frust, sondern die Erkenntnis, woran es meist liegt.
Die Zahlen sind deutlich
Mehr als zwei Drittel der deutschen CEOs geben an, trotz gelegter Grundlagen und gestarteter Pilotprojekte keinen messbaren Effekt durch KI im Geschäftsergebnis erzielt zu haben. Nur jeder vierte Chef, genauer 22 Prozent, ist zuversichtlich, in diesem Jahr über KI Umsatz zu steigern.
Beim konkreten Nutzen wird es noch dünner. In Deutschland berichten 11 Prozent der Führungskräfte von Umsatzsteigerungen durch KI, 16 Prozent von gesunkenen Kosten. Diese Werte liegen unter dem globalen Durchschnitt. Weltweit melden über die Hälfte der befragten CEOs keine messbaren Effekte, in Deutschland ist die Lage also nochmals zugespitzter. Die Befragung umfasst fast 4.500 Vorstände in 95 Ländern, das ist keine Randstichprobe.
Woran es selten liegt und woran fast immer
Die naheliegende Erklärung wäre, dass die Technik nicht hält, was sie verspricht. Das stimmt nur selten. Die Modelle funktionieren, das Problem liegt davor und dahinter.
Davor: Viele Betriebe starten ohne klare Frage. Sie kaufen ein Werkzeug, weil alle über KI reden, nicht weil ein konkretes Problem gelöst werden soll. Ohne Ziel gibt es auch keinen messbaren Erfolg. Dahinter: Selbst wo KI hilft, wird der Nutzen nicht gemessen. Wenn niemand vorher festgehalten hat, wie lange eine Aufgabe dauerte oder was sie kostete, lässt sich hinterher keine Ersparnis belegen. Das ist in der Praxis der größte Grund für die ernüchternden Zahlen. Nicht die KI versagt, sondern die Messung fehlt.
Dazu kommt ein struktureller Punkt. Eine isolierte Insellösung in einer Abteilung bringt selten einen sichtbaren Effekt auf das Gesamtergebnis. Wert entsteht dort, wo KI einen Ablauf entlastet, der für das Geschäft zählt, und wo dieser Effekt auch nachgehalten wird.
Wie ein KMU den Wertbeitrag fassbar macht
Für einen kleinen Betrieb ist das eine gute Nachricht, denn er kann es einfacher machen als ein Konzern. Es braucht keine teure Beratung, sondern eine ehrliche Vorher-nachher-Rechnung.
Vor dem Start einer KI-Anwendung werden zwei, drei Kennzahlen festgehalten. Wie lange dauert die Aufgabe heute, wie oft fällt sie an, was kostet sie ungefähr? Nach ein paar Wochen mit KI wird dieselbe Messung wiederholt. Erst dieser Vergleich zeigt, ob sich der Aufwand und die laufenden Kosten lohnen. Klingt banal, wird aber fast nie gemacht, und genau das erklärt die Lücke zwischen Hype und Bilanz.
Make or buy: selbst bauen oder einkaufen
Eine zweite Frage entscheidet oft über den Erfolg: selbst aufbauen oder ein fertiges Werkzeug nutzen. Für die meisten KMU ist die Antwort 2026 klar.
Ein eigenes KI-System zu entwickeln ist teuer, langwierig und braucht Fachleute, die der Markt kaum hergibt. Für den Großteil der Aufgaben reicht ein fertiges Werkzeug, das man mietet und auf den eigenen Bedarf einstellt. Selbst bauen lohnt sich nur, wenn ein Prozess wirklich einzigartig und geschäftskritisch ist. Wer diese Unterscheidung trifft, spart sich teure Sackgassen und kommt schneller zu einem messbaren Ergebnis.
Was das für KMU bedeutet
Die PwC-Zahlen sind kein Argument gegen KI, sondern gegen kopfloses Ausprobieren. Wer KI einführt, ohne ein Ziel zu setzen und den Effekt zu messen, landet zuverlässig in der Zwei-Drittel-Gruppe ohne sichtbaren Nutzen.
Der Ausweg ist unspektakulär. Ein klares Problem wählen, vorher messen, ein passendes Werkzeug einkaufen statt selbst zu bauen, und nach ein paar Wochen ehrlich nachrechnen. Wer so vorgeht, gehört zu den wenigen, die am Ende eine Zahl vorzeigen können, statt nur ein Gefühl.
Diese nüchterne Bewertung selbst durchzuführen, ist die Kernkompetenz hinter jedem erfolgreichen KI-Projekt. Genau sie üben wir im Vollkurs Digitalisierungsmanager, von der Wahl des richtigen Problems über die Make-or-buy-Entscheidung bis zur Messung des Wertbeitrags, damit aus Investition ein belegbarer Nutzen wird.
Häufige Fragen
Wie viele Unternehmen sehen einen messbaren Nutzen durch KI?
Laut PwC Global CEO Survey geben mehr als zwei Drittel der deutschen CEOs an, trotz Grundlagen und Pilotprojekten keinen messbaren Effekt auf das Geschäftsergebnis erzielt zu haben. Nur 11 Prozent berichten von Umsatzsteigerungen, 16 Prozent von gesunkenen Kosten. Diese Werte liegen unter dem globalen Durchschnitt.
Warum bleibt der Nutzen von KI oft unsichtbar?
Selten an der Technik. Viele Betriebe starten ohne klare Frage und kaufen ein Werkzeug, weil alle über KI reden. Und selbst wo KI hilft, wird der Nutzen nicht gemessen. Wenn niemand vorher festgehalten hat, wie lange eine Aufgabe dauerte und was sie kostete, lässt sich hinterher keine Ersparnis belegen.
Wie macht ein kleiner Betrieb den KI-Wertbeitrag messbar?
Mit einer ehrlichen Vorher-nachher-Rechnung. Vor dem Start werden zwei, drei Kennzahlen festgehalten: Wie lange dauert die Aufgabe, wie oft fällt sie an, was kostet sie ungefähr? Nach einigen Wochen mit KI wird dieselbe Messung wiederholt. Erst dieser Vergleich zeigt, ob sich Aufwand und laufende Kosten lohnen.
Sollte ein KMU KI selbst bauen oder einkaufen?
Für die meisten KMU ist Einkaufen 2026 die richtige Wahl. Ein eigenes KI-System zu entwickeln ist teuer, langwierig und braucht rare Fachleute. Für den Großteil der Aufgaben reicht ein fertiges Werkzeug, das man mietet und einstellt. Selbst bauen lohnt sich nur, wenn ein Prozess wirklich einzigartig und geschäftskritisch ist.
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Zuletzt aktualisiert: 10.06.2026. Stand der Recherche: 10.06.2026.