Laut McKinsey Global Survey 2025 nutzen 88 Prozent der befragten Unternehmen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion – zehn Prozentpunkte mehr als im Vorjahr. Den größten Umsatzbeitrag melden Unternehmen aus Marketing und Vertrieb, Strategie und Corporate Finance sowie Produkt- und Serviceentwicklung. Die Verbreitung wächst, doch McKinsey warnt vor einem Produktivitätsparadox: Wer KI lediglich auf bestehende Prozesse aufsetzt, statt Abläufe grundlegend neu zu gestalten, schöpft das Potenzial nicht aus. Für Entscheider bedeutet das: Skalierung und Prozessredesign sind entscheidend, um aus Pilotprojekten messbaren ROI zu machen.

McKinsey AI Global Survey 2025: Wo KI den größten Umsatzeffekt erzeugt

88 Prozent der befragten Unternehmen setzen KI inzwischen in mindestens einer Geschäftsfunktion ein. Das zeigt der McKinsey Global Survey on the State of AI 2025, für den zwischen dem 25. Juni und 29. Juli 2025 insgesamt 1.993 Teilnehmer auf allen Unternehmensebenen befragt wurden. Ein Jahr zuvor lag dieser Wert noch bei 78 Prozent. Doch ein zentrales Ergebnis der Erhebung lautet: Der Sprung von der Pilotphase zur unternehmensweiten Skalierung bleibt für die Mehrheit der Organisationen aus.

KI-Einsatz wächst, Skalierung fehlt noch

Trotz steigender Nutzungsquoten befinden sich die meisten Unternehmen laut McKinsey noch im Experimentier- oder Pilotierstadium. Die bloße Einführung von KI-Tools reicht nach Einschätzung der Studienautoren nicht aus, um nachhaltige Leistungsverbesserungen zu erzielen. In einem begleitenden Analysepapier “AI Productivity Gains and the Performance Paradox” beschreibt McKinsey ein strukturelles Grundproblem: Die meisten KI-Anwendungen beschleunigen bestehende Arbeitsabläufe, ohne die zugrundeliegenden Prozesse neu zu gestalten. Die Autoren ziehen dabei eine historische Parallele: Als Elektrizität in Fabriken einzog, ersetzten viele Betriebe zunächst lediglich die Dampfmaschine durch einen Elektromotor, ohne das Fabrik-Layout zu verändern. Der strukturelle Produktivitätssprung blieb aus, bis Produktionsabläufe grundlegend neu organisiert wurden.

McKinsey selbst verfolgt intern ein ambitioniertes Ziel: Bis Ende 2025 sollen 40.000 KI-Agenten neben 40.000 menschlichen Beratern eingesetzt werden, im Verhältnis 1:1.

Marketing, Strategie und Produktentwicklung vorne

Bei der Frage, in welchen Funktionen KI den größten Umsatzbeitrag liefert, nennen die Umfrageteilnehmer drei Bereiche an der Spitze: Marketing und Vertrieb, Strategie und Corporate Finance sowie Produkt- und Serviceentwicklung. Dahinter folgen Software Engineering, IT-Servicebetrieb sowie Supply-Chain- und Bestandsmanagement. Die Umfragedaten zeigen dabei, dass der Anteil der Befragten, die einen Umsatzanstieg von mehr als zehn Prozent durch KI berichten, je nach Funktion zwischen zehn und 22 Prozent liegt.

Neben Umsatzeffekten zählen die Befragten Innovation, Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit sowie Wettbewerbsdifferenzierung zu den am häufigsten genannten Vorteilen des KI-Einsatzes.

Vier praktische Implikationen für Entscheider

1. Prozessredesign ist Voraussetzung, nicht Option. McKinseys Befund ist eindeutig: Wer KI als reines Beschleunigungswerkzeug auf bestehende Abläufe aufsetzt, schöpft nur einen Bruchteil des möglichen Nutzens aus. Unternehmen, die laut Umfrage überdurchschnittliche Ergebnisse erzielen, behandeln KI als Katalysator zur Neugestaltung von Workflows. Das setzt voraus, Prozesse vor der KI-Implementierung kritisch zu hinterfragen. Hinweise zur ROI-Messung solcher Transformationsprojekte finden sich auch in der Analyse zu KI-ROI in der Logistik und Supply Chain.

2. Vertikale Priorisierung lohnt sich. Die Umfragedaten legen nahe, dass Marketing und Vertrieb sowie Strategie und Corporate Finance derzeit die höchsten Umsatzeffekte liefern. Unternehmen sollten KI-Ressourcen dort konzentrieren, wo Umsatz und Wettbewerbsdifferenzierung unmittelbar verknüpft sind, bevor sie eine breite Flächenausrollung angehen. Ergänzende Branchenperspektiven bietet die Übersicht zu McKinsey AI Adoption Index 2025 für DAX und MDAX.

3. Agentic AI rückt in den Fokus der Experimentierphase. Der Survey zeigt, dass viele Organisationen bereits mit KI-Agenten experimentieren. McKinseys eigenes 1:1-Ziel unterstreicht, dass agentic AI kein theoretisches Konzept mehr ist. Wer jetzt nicht in Pilotprojekte mit autonomen Agenten investiert, riskiert einen strukturellen Rückstand. Einen technischen Überblick über agentic AI-Architekturen bietet der Beitrag zu Anthropic Claude 4: Agentic vs. Non-Agentic API-Architektur.

4. ROI-Messung muss funktionsspezifisch werden. Da die Umsatzeffekte je nach Geschäftsfunktion erheblich variieren, reicht ein unternehmensweiter KI-ROI-Wert als Steuerungsgröße nicht aus. Entscheider sollten Kennzahlen pro Funktion definieren und regelmäßig gegen Benchmark-Daten wie jene aus dem McKinsey Survey abgleichen. Weiterführende Messansätze beschreibt der Artikel zu KI-Budgets und Amortisationszeiten im McKinsey Global Survey 2025.

Hochperformer als Orientierungsmaßstab

McKinsey definiert in der Erhebung sogenannte “AI High Performers” als Organisationen, bei denen mehr als fünf Prozent des EBIT sowie “signifikanter Wert” auf den KI-Einsatz zurückgeführt werden können. Diese Gruppe unterscheidet sich von der Mehrheit vor allem darin, dass sie KI nicht nur zur Effizienzsteigerung einsetzt, sondern als strategischen Hebel zur Transformationen von Geschäftsmodellen nutzt. Ihre Erfahrungen liefern derzeit die konkretesten Anhaltspunkte dafür, welche organisatorischen Voraussetzungen nötig sind, um aus dem Experiment einen dauerhaften Wettbewerbsvorteil zu machen.

Quellen

• McKinsey’s new AI report argues the productivity payoff is real but conditional – The Next Web
• The State of AI: Global Survey 2025 – McKinsey & Company
• The State of AI 2025: Agents & Innovation (PDF) – McKinsey & Company

Häufige Fragen

Wie weit verbreitet ist KI-Nutzung in Unternehmen laut McKinsey Global Survey 2025?

Laut der McKinsey Global Survey on the State of AI 2025 (1.993 Teilnehmer, erhoben Juni bis Juli 2025) geben 88 Prozent der Befragten an, dass ihr Unternehmen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion regelmäßig einsetzt. Ein Jahr zuvor lag dieser Wert noch bei 78 Prozent. Trotz wachsender Verbreitung befinden sich die meisten Unternehmen auf Unternehmensebene noch in der Pilot- oder Experimentierphase und haben KI nicht flächendeckend skaliert.

In welchen Unternehmensbereichen berichten Befragte von den größten Umsatzvorteilen durch KI?

Laut McKinsey State of AI 2025 melden Befragte die stärksten Umsatzeffekte in den Bereichen Marketing und Vertrieb, Strategie und Corporate Finance sowie Produkt- oder Serviceentwicklung. Auch Software Engineering, IT-Servicebetrieb und Supply-Chain-Management werden als Bereiche mit messbaren Vorteilen genannt. Die häufigsten Nutzenpotenziale insgesamt liegen bei Innovation, Mitarbeiter- und Kundenzufriedenheit sowie Wettbewerbsdifferenzierung.

Warum bleibt der ROI vieler KI-Projekte hinter den Erwartungen zurück?

McKinseys Analyse ‘AI productivity gains and the performance paradox’ zeigt: Die meisten KI-Anwendungen beschleunigen bestehende Aufgaben, ohne die zugrundeliegenden Arbeitsabläufe neu zu gestalten. Das Fazit lautet, dass größere Produktivitätszugewinne erst dann entstehen, wenn Unternehmen ihre Prozesse aktiv um KI herum redesignen, statt KI schlicht auf alte Strukturen aufzusetzen. Als historische Parallele dient die Einführung des Elektromotors in Fabriken, der zunächst nur den Dampfmotor ersetzte, ohne das Fabrik-Layout zu verändern.

Wie misst McKinsey selbst den Erfolg von KI im eigenen Haus?

McKinsey verfolgt laut The Next Web das Ziel, bis Ende 2025 eine Parität von 40.000 menschlichen Beratern und 40.000 KI-Agenten zu erreichen. Das Unternehmen veröffentlicht die Analyse zum Produktivitätsparadox, während es intern selbst auf agentenbasierte KI setzt. Dieser Ansatz illustriert den eigenen Befund: Skalierbare Effekte erfordern strukturelle Veränderungen, nicht nur den Einsatz einzelner KI-Tools.

Was unterscheidet KI-Vorreiter von anderen Unternehmen beim Umgang mit KI?

McKinsey definiert sogenannte ‘AI high performers’ als Unternehmen, die mehr als fünf Prozent ihres EBIT sowie signifikanten Gesamtwert auf KI zurückführen. Laut Survey behandeln diese Unternehmen KI als Katalysator zur Transformation, gestalten Arbeitsabläufe aktiv neu und integrieren KI tiefer in die Unternehmensstruktur. Die Mehrheit der befragten Unternehmen hat diesen Reifegrad noch nicht erreicht.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.