September 7, 2026
Eine Zahl aus der aktuellen PwC AI Performance Study 2026 dürfte in den kommenden Monaten kaum eine Vorstandspräsentation verschonen: 74 Prozent des wirtschaftlichen Mehrwerts aus künstlicher Intelligenz werden von gerade einmal 20 Prozent der Unternehmen vereinnahmt. Die Studie, die auf Angaben von 1.217 Führungskräften aus 25 Branchen basiert, macht deutlich, dass diese Vorreiter nicht einfach mehr KI-Tools einsetzen, sondern messbar wirksamer damit umgehen – sie erzeugen das 7,2-Fache an Wert gegenüber dem Wettbewerb und erzielen Gewinnmargen, die vier Prozentpunkte höher liegen. Der entscheidende Unterschied liegt nicht in der Technologie, sondern in einem Konzept, das zunehmend als „AI Efficacy“ bezeichnet wird: die tatsächliche, messbare Wirksamkeit des KI-Einsatzes – im Unterschied zur bloßen Nutzungshäufigkeit.
Die Kluft zwischen KI-Einsatz und KI-Wirkung zeigt sich in aktuellen Studien besonders deutlich. Nach Gallup-Daten nutzen inzwischen 50 Prozent der US-Beschäftigten KI zumindest gelegentlich im Arbeitsalltag – ein deutlicher Anstieg gegenüber 21 Prozent im Jahr 2023. Gleichzeitig bleibt die grundlegende Transformation von Arbeitsabläufen und Organisationsstrukturen nach Einschätzung der Forschung bislang begrenzt. Eine deutsche Benchmark-Studie unter IT-Entscheidenden in Großunternehmen liefert dazu ein konkretes Zahlenbild: 74 Prozent der Unternehmen verfügen zwar über eine KI-Strategie, aber nur 34 Prozent können mit dieser Strategie tatsächlich steuern. Und selbst wenn Pilotprojekte laufen, schafft es bei 35 Prozent der Unternehmen maximal ein Viertel dieser Piloten überhaupt in den produktiven Betrieb. AI Efficacy setzt genau an dieser Lücke an: Sie fragt nicht, ob KI eingesetzt wird, sondern ob dieser Einsatz nachweisbar Umsatz, Effizienz oder Wettbewerbsfähigkeit steigert.
Bemerkenswert an der aktuellen Studienlage ist die Offenheit, mit der Führungskräfte die eigene Unvorbereitetheit benennen. Eine Untersuchung des Beratungsunternehmens Egon Zehnder zeigt: Nur 20 Prozent der befragten Führungskräfte glauben, dass ihr Unternehmen über die notwendigen Fähigkeiten verfügt, um mit den Veränderungen durch KI in den kommenden fünf Jahren umzugehen. Diese Selbsteinschätzung deckt sich mit einer IBM-Erhebung, nach der fast die Hälfte der befragten Führungskräfte einräumt, dass ihren Mitarbeitenden die notwendigen KI-Kenntnisse fehlen, um die Technologie im relevanten Maßstab einzusetzen. Die Konsequenz ist eindeutig: AI Efficacy ist kein rein technisches Problem, das sich mit mehr Lizenzen lösen lässt, sondern in erster Linie ein Kompetenz- und Führungsproblem, das strukturelle Antworten braucht – Qualifizierung, klare Verantwortlichkeiten und eine Governance, die KI-Einsatz systematisch statt zufällig steuert.
Mit der zunehmenden Verfügbarkeit von KI-generierten Informationen verändert sich, was als Expertise zählt. Die Chief People Officer von Workday, Ashley Goldsmith, bringt diese Verschiebung auf den Punkt: Der Wert menschlicher Arbeit liegt künftig nicht mehr im Wissen selbst, sondern in der Fähigkeit, es sinnvoll anzuwenden. Wo Inhalte im Überfluss verfügbar sind, verlagert sich menschliche Arbeit von der Erzeugung hin zu Einordnung, Prüfung und Auswahl. Für Führungskräfte bedeutet das konkret: KI-Kompetenz allein reicht nicht – Urteilsfähigkeit, Neugier und die Fähigkeit, Zusammenhänge herzustellen und Entscheidungen bewusst zu treffen, werden zur eigentlichen Kernkompetenz. Ergänzend rückt eine weitere, zunächst überraschende Kennzahl in den Fokus: menschliche Verbindung entwickelt sich von einer weichen Fähigkeit zu einer zentralen Kennzahl erfolgreicher KI-Nutzung, weil erfolgreiche Organisationen KI gezielt einsetzen, um menschliche Stärken zu verstärken, statt sie zu ersetzen.
Ein mittelständisches Dienstleistungsunternehmen hat in den vergangenen zwei Jahren mehrere KI-Pilotprojekte gestartet – ein Chatbot im Kundenservice, ein Tool zur Angebotserstellung, ein Assistent für interne Recherche. Bei einer internen Bestandsaufnahme zeigt sich: Keines der Projekte wurde systematisch auf tatsächliche Wirkung geprüft, die Nutzungszahlen sind uneinheitlich, ein klarer Verantwortlicher für den Erfolg fehlt. Die Geschäftsführung reagiert nicht mit weiteren Tools, sondern mit einer Steuerungsstruktur: Für jedes bestehende KI-Projekt wird eine konkrete Erfolgskennzahl definiert – etwa Zeitersparnis pro Vorgang oder Reduktion von Fehlerquoten –, ein verantwortlicher Owner benannt und ein vierteljährliches Review etabliert. Parallel erhalten Führungskräfte eine gezielte Qualifizierung darin, KI-Einsatz im eigenen Bereich kritisch zu bewerten, statt ihn unreflektiert zu übernehmen oder abzulehnen. Nach zwei Quartalen zeigt sich: Zwei der drei Pilotprojekte werden mangels nachweisbarer Wirkung eingestellt, das dritte wird gezielt ausgebaut – mit deutlich höherem, jetzt belegtem Nutzen.
Wie sich diese Urteilsfähigkeit und Führungskompetenz im KI-Zeitalter gezielt aufbauen lässt, vertieft gezielte Entwicklungsangebote für Führungskräfte.
AI Efficacy verschiebt die entscheidende Frage im Umgang mit künstlicher Intelligenz: nicht mehr, ob ein Unternehmen KI nutzt, sondern ob dieser Einsatz nachweisbar wirkt. Die Studienlage zeigt eine wachsende Kluft zwischen wenigen Vorreitern und der breiten Masse – eine Kluft, die sich nicht durch mehr Technologie, sondern durch gezielte Führungs- und Kompetenzarbeit schließen lässt. Wer KI-Projekte künftig konsequent an messbarer Wirkung statt an Nutzungszahlen misst und Führungskräfte gezielt in Urteilsfähigkeit statt nur in Toolbedienung qualifiziert, positioniert sich für die Seite der Studie, auf der der Wertbeitrag tatsächlich ankommt.
Die tatsächliche, messbare Wirksamkeit des KI-Einsatzes in einem Unternehmen – im Unterschied zur bloßen Nutzungshäufigkeit oder Anzahl eingesetzter Tools.
Laut PwC-Studie vereinnahmen 20 Prozent der Unternehmen 74 Prozent des wirtschaftlichen KI-Mehrwerts, weil sie KI systematisch mit klaren Betriebsmodellen, Governance und Kompetenzaufbau steuern statt punktuell einzusetzen.
Viele Führungskräfte räumen selbst ein, dass ihrem Unternehmen die nötigen Fähigkeiten fehlen – laut Egon-Zehnder-Studie glauben nur 20 Prozent, ausreichend auf die kommenden KI-bedingten Veränderungen vorbereitet zu sein.
Durch klare Erfolgskennzahlen je KI-Projekt, definierte Verantwortlichkeiten, regelmäßige Wirkungsreviews und gezielte Führungskräftequalifizierung in Urteilsfähigkeit statt nur Toolbedienung.
Dieser Beitrag dient der allgemeinen Information und ersetzt keine individuelle Beratung. Für die praktische Umsetzung empfehlen wir eine auf Ihr Unternehmen zugeschnittene Begleitung.