Bei fast neun von zehn CEOs zahlt sich KI aus. Jeder fünfte Industriebetrieb hat sie im Regelbetrieb.

Das Stück der Woche, weil es festhält, was die befragten CEOs sonst nur unter sich sagen. BCG hat 152 CEOs von Unternehmen ab 500 Millionen Dollar Umsatz befragt: Fast neun von zehn sehen Kosten- oder Umsatzeffekte aus KI in einzelnen Bereichen, fast zwei Drittel fahren Piloten, 26 Prozent haben KI in eine umfassendere Transformation eingebunden, 14 Prozent haben für alle Vorhaben den Ergebnisbeitrag definiert. BCGs vier Schritte sind organisatorisch, nicht technisch: Der CEO orchestriert und die Fachbereiche verantworten das Ergebnis, wenige Felder mit hohem Nutzen, Erfolgsmessung vor dem Start, Qualifizierung und Veränderung voll finanziert. Zweimal gegen die Quelle gelesen. „High performers“ sind über das Ergebnis definiert, mindestens 10 Prozent Kostensenkung oder 5 Prozent Umsatzwachstum; „siebenmal wahrscheinlicher, Abläufe neu zu gestalten“ ist deshalb eine Korrelation unter 152 Antworten, kein gemessener Hebel. Und der Satz, der am häufigsten zitiert werden wird, 10 Prozent des Nutzens aus Algorithmen, 20 aus Daten, 70 aus dem Betriebsmodell, beginnt mit „In BCG’s experience“. Das ist eine Hausregel, die BCG seit Oktober 2020 vertritt und 2022 ausformuliert hat („Five Rules for Fixing AI in Business“), kein Ergebnis dieser Umfrage. Die Richtung stimmt, und ich würde sie für jedes Technologieprogramm übernehmen: erst die Person benennen, dann das Werkzeug wählen.

Der Nenner, den die CEO-Umfrage nicht hat. Das Census Bureau fragt alle zwölf Wochen eine Stichprobe von rund 1,2 Millionen Unternehmen mit Beschäftigten, etwa 200.000 je Zweiwochenwelle, ob sie in den vergangenen zwei Wochen KI „in irgendeiner Geschäftsfunktion“ eingesetzt haben; die Rücklaufquote lag 2023/24 laut dem Arbeitspapier des Bureaus bei rund 16 Prozent, und wer nicht antwortet, lässt sich nicht weggewichten. Zum 3. Mai 2026 sagten 19,8 Prozent ja. Bei Unternehmen ab 250 Beschäftigten waren es 37 Prozent, in der Informationsbranche 39,7, im Finanz- und Versicherungswesen 33,9. Von Dezember bis Mai blieb die nationale Quote zwischen 17 und 20 Prozent. Neben BCG gelegt: Fast neun von zehn aus 152 großen Unternehmen sehen irgendeinen Nutzen, nur jedes fünfte Unternehmen mit Beschäftigten setzt die Technik überhaupt ein. Auch die Fragen unterscheiden sich. BCG fragt, ob KI irgendwo etwas gebracht hat; der Census fragt, ob sie in den letzten vierzehn Tagen in Gebrauch war, und das ist die konkretere Frage, nicht die höhere Hürde. Wer in den Mittelstand verkauft, sollte die Census-Zahlen im Kopf haben, nicht die von BCG.

Dasselbe Muster, eine Branche. Deloitte Schweiz hat mehr als 140 Fertigungsunternehmen befragt und berichtet, dass 84 Prozent bereits messbaren Nutzen aus KI ziehen, während nur etwa jeder fünfte Anwendungsfall standortübergreifend oder unternehmensweit skaliert ist. Wo der Nutzen anfällt: Qualität 62 Prozent, Produktion 57, Logistik und Lieferkette 49. Die Hürden, die die Befragten nennen: Implementierungskosten (43), fehlende Fachkenntnis (35), Widerstand gegen Veränderung (35), Regulierung und Compliance (34), Datenverfügbarkeit oder -qualität (30). Keine davon heißt Modell; es steckt in dreien davon, Genauigkeit in der Datenzeile, Drift in der Fachkenntniszeile, Lock-in in der Kostenzeile. Zweimal gegen die Quelle gelesen: „Messbarer Wert“ ist, was die Befragten über sich selbst sagen, nichts, was Deloitte gemessen hat, und die Studie nennt eine Verteilung auf vier Regionen, aber keinen Erhebungszeitraum. Was bleibt, ist die Quote. Ein Fünftel skaliert, in einer Stichprobe, die mit der von BCG nichts zu tun hat.

Jetzt die OT-Seite. Cisco hat mehr als 1.000 OT-Entscheider in 19 Ländern und 21 Industriebranchen befragt. 61 Prozent setzen KI im laufenden Betrieb ein, 20 Prozent sprechen von skaliertem Regelbetrieb. 83 Prozent wollen die Ausgaben erhöhen, 87 Prozent erwarten spürbare Ergebnisse binnen zwei Jahren: Die Ausgabenpläne laufen den Resultaten voraus. Der Satz zum Behalten, vom Leiter des Industrial-IoT-Geschäfts von Cisco in der Mitteilung: Erfolg „is no longer determined by models alone, but by whether networks, security, and teams are ready to support AI at the edge, in motion, and at scale“. Cisco verkauft das Netz, das dieser Satz empfiehlt, und die Mitteilung verschweigt das nicht. Die Liste der Voraussetzungen ist also aus Anbietersicht geschrieben; aus Käufersicht beginnt dieselbe Liste bei der Frage, wer den Anwendungsfall verantwortet, und setzt das Netz an die zweite Stelle.

Die Angebotsseite. IoT Analytics hatte zwölf Analysten auf der Hannover Messe 2026 und hat 29 industrielle Agentenlösungen erfasst: 72 Prozent davon bereits kommerziell verfügbar statt Proof of Concept, 78 Prozent modellunabhängig, unter den Anbietern Siemens, Schneider Electric, ABB und Rockwell. Siemens bietet seinen Engineering-Agenten im festen Abonnement je Nutzer und Jahr an, eine Seat-Lizenz also, die mit der Kopfzahl wächst und nicht mit den Standorten. Der Schluss des Autors: Die Frage ist von „Can we do this?“ zu „How do we scale, govern, and charge for it?“ gewandert. Neben den vier Umfragen oben ist das die Lücke dieser Woche in einem Satz: Die Anbieter sind bei der Preisliste, die Käufer bei einem Fünftel. Eine Stichprobe von 29 Produkten auf einer Messe ist klein; das Stück bietet sie als Beobachtung an, nicht als Erhebung. Es bleibt die einzige Zahl in dieser Liste, die Produkte in einer Halle zählt statt Antworten auf einem Fragebogen.