Die KI-Wertlücke: Warum 74% an nur 20% der Firmen gehen

Zusammenfassung

• PwC befragte 1.217 Führungskräfte in 25 Branchen weltweit — und stellte fest, dass 74 % der wirtschaftlichen KI-Gewinne auf lediglich 20 % der Unternehmen entfallen.

• Die Spitzenunternehmen erzielen 7,2-mal mehr KI-getriebene Ertrags- und Effizienzgewinne als der Durchschnittswettbewerber, bei um 4 Prozentpunkte höheren Gewinnmargen.

• 56 % der Organisationen berichten bislang von keinem nennenswerten finanziellen Nutzen durch KI — nicht weil die Technologie versagt, sondern weil die meisten Aktivitäten in Pilotprojekten stecken, die nie ins Kerngeschäft skalieren.

Die Zahl ist eindeutig: 74 %. Das ist der Anteil am gesamten wirtschaftlichen KI-Wert, der auf lediglich 20 % der Unternehmen entfällt — so das Ergebnis der PwC AI Performance Study 2026, veröffentlicht am 13. April. Befragt man 1.217 hochrangige Führungskräfte aus 25 Branchen und dutzenden Ländern, entsteht kein Bild einer flächendeckenden digitalen Transformation. Es entsteht ein Bild radikaler Konzentration — und für jeden Marketingleiter oder CTO, der noch glaubte, das KI-Rennen sei offen, sollten diese Daten unbequem sein.

Der Großteil der Diskussionen um KI-Investitionen dreht sich darum, wer am meisten ausgibt. Die PwC-Daten stellen diese Frage grundlegend um. Mehr ausgeben ist nicht der entscheidende Faktor. Den Unterschied macht, wofür man ausgibt — und ob man tief integriert oder nur breit experimentiert.

Was 7,2-facher Vorsprung konkret bedeutet

Die Spitzenunternehmen im PwC-Survey liegen nicht nur leicht vorne. Sie erzielen 7,2-mal mehr KI-getriebene Ertrags- und Effizienzgewinne als der typische Wettbewerber — und ihre Gewinnmargen liegen um 4 Prozentpunkte höher. Das ist kein vorübergehender Vorteil. Es ist ein struktureller Vorsprung, der sich mit der Zeit verstärkt.

Bemerkenswert an diesem Befund ist, was er ausschließt. Der Abstand lässt sich nicht primär durch Unternehmensgröße erklären. Nicht durch die Branche. Nicht durch die Anzahl eingesetzter KI-Tools. Was die führenden 20 % unterscheidet, ist worauf sie KI ausrichten — und was sie von ihr erwarten.

Die Mehrheit, die KI als Kostensenkungs-Übung behandelt, lässt schlicht den größten Teil des Wertes liegen. Die Spitzenunternehmen nutzen KI als Wachstumsinstrument: Erschließung neuer Märkte, Aufbau neuer Umsatzquellen, vollständige Neugestaltung von Geschäftsmodellen. Der Unterschied klingt naheliegend, wenn man ihn aufschreibt. In der Praxis ist er es offenbar nicht — denn 56 % der Befragten berichten von keinem nennenswerten finanziellen Rückfluss aus KI, und dennoch investieren die meisten weiter.

Der Pilot, der nie stirbt

Es gibt ein Scheitermuster, das bei mittelständischen Marken und Herstellern inzwischen fast universell ist. KI-Investitionen, die gleichzeitig real und völlig stagnierend sind. Unternehmen starten Pilotprojekte, sammeln vielversprechende interne Ergebnisse, schreiben Fallstudien — und dann lebt der Pilot auf unbestimmte Zeit weiter, ohne je ins Kerngeschäft zu skalieren. PwC identifiziert dies als das häufigste Scheitermuster in allen 25 untersuchten Branchen.

Für Marketing-Direktoren und Brand Manager zeigt sich das in einer vertrauten Form: KI-Tools, die für isolierte Aufgaben eingesetzt werden — Content-Erstellung, Keyword-Analyse, Kampagnen-Reporting — und dabei parallel zum eigentlichen Workflow laufen, statt in ihm integriert zu sein. Das Ergebnis ist bestenfalls schrittweise Effizienz. Was die Besten erreichen, ist qualitativ verschieden: KI, die in kommerzielle Entscheidungsprozesse im großen Maßstab eingebettet ist — von der Preislogik über das Katalogmanagement bis zur Werbeoptimierung.

Eine kritische Gegenlektüre verdient Erwähnung: Ein Teil dessen, was PwC als ‘Führerschaft’ bezeichnet, könnte ein Selektionseffekt sein. Unternehmen, die ohnehin schneller wuchsen, hatten schlicht mehr Cashflow, um KI von Anfang an im großen Maßstab einzusetzen. Die Kausalität läuft in beide Richtungen. Das macht den Befund jedoch nicht weniger handlungsleitend — es macht die Frage, wo KI eingesetzt wird, dringlicher, nicht weniger.

Branchenkonvergenz: der unterschätzte Faktor

PwC identifiziert Branchenkonvergenz als den stärksten Einzelprädiktor für KI-getriebene Finanzperformance — noch vor internen Effizienzgewinnen. Das ist der Befund, der mehr Aufmerksamkeit verdient, als er aktuell bekommt.

Die leistungsstärksten Unternehmen optimieren nicht einfach innerhalb ihrer bestehenden Kategorie. Sie nutzen KI, um Branchengrenzen zu überschreiten: ein Logistikunternehmen, das zum Data-as-a-Service-Anbieter wird; eine Konsumgütermarke, die eine eigene Analysekapazität aufbaut; ein Einzelhändler, der sein eigenes Mediennetzwerk entwickelt. KI beschleunigt bestehende Prozesse nicht nur. In den Händen von Unternehmen, die bereit sind, ihre Möglichkeiten zu nutzen, verändert sie grundlegend, was ein Unternehmen ist.

Das erfordert, KI-Investitionen als Strategie zu behandeln — nicht als operative Angelegenheit. Die Unternehmen, die keinen Wert schöpfen, tun im Großen und Ganzen das Gegenteil: Sie delegieren KI an Operationsteams mit Effizienzauftrag und ohne Wachstumsziel. Was wir bei Epinium beobachten: Die Marken, die echte kommerzielle Vorteile aus KI ziehen, haben die Frage neu gestellt — nicht ‘Wie automatisieren wir diese Aufgabe?’, sondern ‘Welche neue Wettbewerbsposition erschließt uns diese Fähigkeit?’

Für jedes Team, das mit einem bescheidenen KI-Budget und einer Liste von 12 potenziellen Projekten arbeitet, legen die PwC-Daten eine deutlich kürzere Liste nahe. Tiefe Integration in wenige, hochwertige Anwendungen schlägt Breite der Experimentation in Bereichen mit geringer Wirkung. KI, die wirklich verändert, wie eine Marke konkurriert, erfordert echten Einsatz — kein endloses Evaluieren.

Die 20 % sind nicht zwingend klüger oder besser ausgestattet. Sie trafen eine strategische Entscheidung — KI als Wachstumsmotor statt als Kostenfaktor zu behandeln — und trafen sie früh genug, um kumulative Vorteile aufzubauen. Die 80 % haben noch Zeit, den Rückstand aufzuholen. Aber inkrementelle, vorsichtige KI-Adoption ist nicht der Weg dorthin. Es ist der Weg, den Vorsprung der Vorreiter zu finanzieren. Für Teams, die bereit sind, von der Evaluation zur Integration zu wechseln, bietet KI, die direkt in Katalog- und Handelsabläufe eingebettet ist, genau diesen Einstiegspunkt.