Aktuelle Studien von McKinsey, Deloitte und Indeed – eingeordnet aus der Praxis von 1.000+ Vorträgen, Workshops und echten KI-Einführungen. Kein Hype, nur belastbare Daten und was sie für Ihre Organisation bedeuten.
Die aktuelle McKinsey-Umfrage „The State of AI in 2025" (1.993 Befragte, 105 Länder) zeigt: 88 Prozent der Unternehmen nutzen KI regelmäßig in mindestens einer Funktion – im Vorjahr waren es 78 Prozent. Generative KI legte von 33 Prozent (2024) auf 72 Prozent zu. KI zu nutzen ist damit kein Wettbewerbsvorteil mehr. Es ist Grundausstattung.
Die eigentliche Nachricht steht dahinter: Fast zwei Drittel der Unternehmen haben mit der Skalierung noch nicht begonnen. Sie stecken in Piloten fest – überall Proof-of-Concepts, nirgends Betrieb. Und nur rund 6 Prozent gelten als „AI High Performer", die mehr als 5 Prozent ihres EBIT auf KI zurückführen.
Meine Einordnung aus der Praxis: Dieses Muster sehe ich in fast jedem Workshop. Der Engpass ist nie das Tool – es sind fehlende Prozesse, unklare Verantwortlichkeiten und ein Operating Model, das nie für KI umgebaut wurde. McKinsey bestätigt: Die High Performer unterscheiden sich dadurch, dass sie Workflows neu entwerfen, statt KI auf alte Abläufe zu schrauben. Genau deshalb beginnt jede seriöse KI-Einführung mit Standortbestimmung und Roadmap – nicht mit einer Lizenzbestellung.
„Der Unterschied zwischen 88 Prozent Nutzung und 6 Prozent Wirkung ist kein Technologie-Gap. Es ist ein Führungs-Gap."
Deloittes „2026 Global Technology Leadership Study" (662 befragte CIOs, CTOs, CISOs und CDAOs) dokumentiert einen Rollenwechsel: 79 Prozent der Tech-Führungskräfte nennen Geschäftsergebnisse als oberste Priorität – nicht mehr den stabilen Systembetrieb. Deloitte nennt das den Wandel „from Operators to Orchestrators".
Zugleich zeigt die Studie das Kapazitätsparadox: 81 Prozent sind zuversichtlich, KI skalieren zu können – aber 75 Prozent räumen ein, dass ihr Operating Model sich dafür grundlegend ändern muss. Und 41 Prozent der Technologie-Führungskräfte gelten aus Sicht ihrer CEO- und Board-Kollegen als nicht in der Lage, mit dem technologischen Wandel Schritt zu halten.
Meine Einordnung aus der Praxis: Diese Zahlen bestätigen, was ich seit Jahren auf Bühnen und in Beratungsprojekten sage: KI ist kein IT-Projekt, das man delegieren kann. Wenn 75 Prozent der Verantwortlichen wissen, dass ihr Operating Model umgebaut werden muss, dann liegt die Entscheidung darüber nicht in der IT-Abteilung – sie liegt in der Geschäftsführung. Räume, Rollen, Entscheidungswege: Das ist Organisationsarbeit. Wer sie nicht führt, erleidet sie.
„Die Unternehmen, die mit KI vorne sind, haben eines gemeinsam: die klarste Führung."
Indeed-Daten zeigen seit dem Start von ChatGPT ein klares Muster: Jobausschreibungen brechen genau dort am stärksten ein, wo generative KI die meisten Fähigkeiten übernehmen kann. Softwareentwicklung, Buchhaltung, Büroassistenz und Marketing verloren 30 bis 47 Prozent – Berufe mit niedriger KI-Exposure wie Therapie oder Wellness blieben nahezu stabil. Die vollständige Grafik dazu auf der Startseite.
McKinseys Future-of-Work-Forschung ergänzt die Nutzungsseite: Der Anteil der Beschäftigten, die KI bei der Arbeit einsetzen, stieg von rund 30 Prozent (2023) auf über 75 Prozent (2025). Und gut die Hälfte der Organisationen berichtet, dass generative KI ihren Bedarf an Einstiegsrollen verringert.
Meine Einordnung aus der Praxis: Für Führungskräfte heißt das zweierlei. Erstens: Die Umsortierung passiert jetzt, nicht in fünf Jahren – wer heute Rollen und Prozesse plant, plant für einen Markt, der sich bereits verschoben hat. Zweitens: Der Engpass wird nicht Personal sein, sondern befähigtes Personal. Teams, die Claude, ChatGPT und Gemini souverän einsetzen, sind der neue Standortvorteil. Genau dort setzen Enablement-Workshops an.
„KI verändert Ihre Branche längst. Die einzige offene Frage: Gestalten Sie den Wandel oder erleiden Sie ihn?"
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