Die Mehrheit der CEOs sagt, dass KI weder die Einnahmen gesteigert noch die Kosten gesenkt hat: Umfrageergebnisse
2026-01-29
Künstliche Intelligenz Werkzeugesind überall am Arbeitsplatz, von der Erstellung von E-Mails bis zur Generierung von Code. Doch für viele Unternehmen ist der finanzielle Ertrag noch ausgeblieben.
Neue Umfragen, die im Januar 2026 veröffentlicht wurden, zeigen eine wachsende Kluft zwischen der Nutzung von KI und den tatsächlichen Geschäftsergebnissen.
Während die Mitarbeiter mehr denn je experimentieren, sagen die meisten CEOs, dass KI weder den Umsatz gesteigert noch die Kosten gesenkt hat.
Wichtigste Erkenntnisse
56% der CEOs berichten von keinem Umsatzwachstum oder Kosteneinsparungen aus Investitionen in KI.
Finanzielle Gewinne erscheinen nur, wenn KI in die Kernarbeitsabläufe integriert ist.
Die Messung der Aufgabenqualität ist wichtiger als die Zählung der KI-Nutzer.
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Warum die meisten KI-Investitionen sich nicht auszahlen
Die aktuellen Daten von PwC zeigen ein klares Bild der Frustration bei Führungskräften. In der CEO-Umfrage 2026 gaben 56 % der Befragten an, dass KI im vergangenen Jahr weder höhere Einnahmen noch niedrigere Kosten geliefert hat. Nur 12 % berichteten von Erfolgen in beiden Bereichen, trotz der weit verbreiteten Einführung.
Dieses Ergebnis bedeutet nichtAI-ToolsSie scheitern insgesamt. Stattdessen liegt das Problem darin, wie Unternehmen sie einsetzen.
Viele Organisationen betrachten KI als eine Produktivitäts-Erweiterung anstatt als strukturelle Veränderung. Den Mitarbeitern Zugang zu Werkzeugen zu geben, ohne die Arbeitsabläufe neu zu gestalten, führt selten zu einer Verbesserung der finanziellen Kennzahlen.
Wo Unternehmen falsch liegen
KI wird hinzugefügt, ohne die Arbeitsweise zu verändern.
Der Erfolg wird durch Logins gemessen, nicht durch Ergebnisse.
Die Ausgaben konzentrieren sich auf Lizenzen, nicht auf Neugestaltungen.
Führungskräfte, die finanzielle Vorteile sahen, waren 2 bis 3 Mal wahrscheinlicher, KI in kundenorientierte Arbeiten und Entscheidungsfindung zu integrieren.
Diese Unternehmen überdachten Prozesse, anstatt Werkzeuge auf bestehende Systeme aufzubauen. Der Unterschied zeigt, dass der Wert von KI aus Transformation und nicht aus Experimentieren resultiert.
Aufgabenkomplexität ist wichtiger als die Nutzung
Ein weiterer wichtiger Einblick stammt aus der Forschung von Anthropic undOpenAI. Ihre Ergebnisse deuten darauf hin, dass nicht alle Anwendungen von KI gleich sind.
Der Typ der Aufgabe, der der KI zugewiesen wird, bestimmt, ob sie echten Wert schafft oder nur Minuten spart.
Anthropic
Einführung der Idee, wirtschaftliche Primitiven zu verfolgen. Dies bedeutet, die Schwierigkeit und Tiefe von Aufgaben zu messen, anstatt wie oft KI verwendet wird. Die Ergebnisse waren bemerkenswert.
Zeit, die durch den Aufgabentyp gespart wurde
Software-Entwicklungsaufgaben haben im Durchschnitt 3,3 Stunden eingespart.
Administrative Aufgaben haben etwa 1,8 Stunden eingespart.
Verwenden vonKI zur Zusammenfassung von E-Mailsoder das Umschreiben von Notizen fühlt sich produktiv an, hat jedoch einen begrenzten finanziellen Einfluss.
Delegation komplexer, mehrstufiger Aufgaben führt zu viel stärkeren Ergebnissen. Dennoch bewegen sich viele Mitarbeitende nie über grundlegende Aufgaben hinaus.
OpenAI hat auch einen Fähigkeitsspielraum identifiziert. Dies beschreibt die Lücke zwischen dem, was KI-Systeme leisten können, und wie Menschen sie tatsächlich nutzen.
Schwerbenutzer verlassen sich 7 Mal häufiger auf fortgeschrittene Denkfunktionen als durchschnittliche Benutzer, was eine wachsende Leistungsdifferenz schafft.
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Globale Nutzungslücken und Messprobleme
Die Einführung von KI sieht je nach Standort und Fähigkeitsniveau sehr unterschiedlich aus. Daten von OpenAI aus über 70 Ländern haben eine 3-fache Kluft bei der Nutzung fortschrittlicher Funktionen gezeigt. Unternehmen mit KI-affineren Teams verschaffen sich einen Vorteil, selbst wenn sie die gleichen Werkzeuge verwenden.
Diese Lücke hebt ein weiteres Problem hervor: schlechte Messung. Viele Unternehmen können die Nutzung von KI nicht mit Gewinn- und Verlustergebnissen verknüpfen. Ohne klare Daten haben Führungskräfte Schwierigkeiten, Ausgaben zu rechtfertigen oder ihre Strategie zu verfeinern.
Was Bessere Messung aussieht
Verfolgung, welche Teams erweiterte Funktionen nutzen
Verknüpfung von KI-Aktivitäten mit Umsatz- oder Kostenkennzahlen
Die Komplexität der Prüfungsaufgaben, nicht das Volumen der Aktivitäten
Googlevor Kurzem wurde dieses Problem angesprochen, indem detaillierte Nutzungsanalysen zu den Admin-Dashboards von Workspace hinzugefügt wurden.
Diese Tools ermöglichen es Finanzteams zu sehen, ob KI-Funktionen tatsächlich genutzt werden und von wem. Diese Art der Transparenz könnte bald zum Standard werden, da die Überprüfung zunimmt.
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Was CEOs 2026 anders machen sollten
Die Botschaft aus diesen Umfragen ist, KI nicht aufzugeben, sondern ihre Nutzung weiterzuentwickeln. Die experimentelle Phase geht zu Ende, und Unternehmen stehen nun unter Druck, echte Renditen zu zeigen. Analysten weisen auf einige Prioritäten hin, auf die Führungskräfte sich als Nächstes konzentrieren sollten.
Praktische Prioritäten für Führungskräfte
Stoppen Sie, Gebrauch mit Wert gleichzusetzen
Fokussieren Sie sich auf hochkomplexe Aufgaben
Budget für die Neugestaltung von Arbeitsabläufen, nicht nur Software
Studieren Sie die 12%, die reale Gewinne erzielen
PwCauch festgestellt, dass viele Unternehmen grundlegende AI-Grundlagen fehlen, einschließlich klarer Fahrpläne und interner Fachkenntnisse.
Das Investieren von mehr Geld in Werkzeuge, ohne diese Lücken zu schließen, wird wahrscheinlich die Ergebnisse nicht ändern. Da Investoren zunehmend besorgt über eine KI-Blase sind, wird finanzielle Disziplin unvermeidlich.
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Fazit
Die neuesten Umfragen zeigen eine ernüchternde Wahrheit über die Akzeptanz von KI in Unternehmen. Trotz massiver Investitionen und steigender Nutzung sehen die meisten CEOs keinen signifikanten Einfluss auf Umsatz oder Kosten.
Das Problem liegt nicht in der Technologie selbst, sondern darin, wie sie eingesetzt, gemessen und verwaltet wird.
As digital tools become more powerful, companies must demand clarity, accountability, and real outcomes. This principle applies beyond AI and into areas like crypto trading.
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In einer Umgebung, in der Ergebnisse mehr zählen als Hype, kann die Wahl von Plattformen, die auf Transparenz ausgelegt sind, den entscheidenden Unterschied ausmachen.
FAQ
Warum sind die meisten CEOs mit den KI-Ergebnissen unzufrieden?
Weil KI oft für Aufgaben von geringem Wert eingesetzt wird, ohne die grundlegenden Geschäftsprozesse zu verändern.
Welcher Prozentsatz der CEOs verzeichnete keine finanziellen Gewinne durch KI?
Etwa 56% berichteten von keinem Umsatzwachstum oder Kosteneinsparungen durch KI.
Welche KI-Aufgaben schaffen den meisten Wert?
Komplexe Aufgaben wie die Softwareentwicklung haben einen viel größeren Einfluss als grundlegende Verwaltungsarbeit.
Ist die Einführung von KI weiterhin steigend?
Ja, die Nutzung steigt, aber die finanziellen Ergebnisse bleiben für die meisten Unternehmen begrenzt.
Kann KI in der Zukunft weiterhin Renditen liefern?
Ja, aber nur wenn Unternehmen Arbeitsabläufe neu gestalten und Ergebnisse richtig messen.
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