Prof. Dr. Leo Brecht
Mitglied des Vorstands, Partner
Prof. Dr. Leo Brecht
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Prof. Dr. Leo Brecht ist Mathematiker und Wirtschaftswissenschaftler mit einem Doktortitel in mathematischer Statistik und einer Professur für Innovations- und Technologiemanagement an der Universität Liechtenstein. Mit über 20 Jahren Erfahrung in Unternehmensberatung und angewandter Forschung sowie mehr als 10 Jahren im Investmentmanagement ist er ein führender Experte in den Bereichen Innovation, Technologie und Produktmanagement. Leo Brecht hat mehr als 100 Projekte für KMU und multinationale Unternehmen in verschiedenen Branchen unterstützt, von strategischer Beratung bis hin zu Technologiebewertungen. Er ist auch der Gründer von ALPORA, wo er und sein Team innovative Anlageprodukte entwickelt haben, die zu einem verwalteten Vermögen von über 700 Millionen Euro geführt haben. In den letzten zehn Jahren hat er mehr als 1.000 Investorenvorträge gehalten. Er war Partner bei Andersen und Arthur D. Little, Autor mehrerer Bücher und Konferenzredner. Als aktiver Investor und Serienunternehmer ist er insbesondere in den Sektoren FINTECH, SUSTTECH und EDUTECH tätig. In seiner Freizeit ist Leo Brecht ein leidenschaftlicher Regattasegler und Skifahrer und verbringt gerne Zeit mit seiner Familie.
Die Produktivitätssteigerungen durch KI im operativen Unternehmensgeschäft sind messbar und erheblich. Laut Studien von McKinsey und Gartner können Unternehmen, die KI durchgängig einsetzen, ihre Gesamtkosten um 25 % senken und die Mitarbeiterproduktivität im Durchschnitt um 40 % steigern – wobei mittlerweile 57 % der Arbeitszeit in Unternehmen technisch automatisierbar sind. Operative Abläufe stehen unter enormem Druck. Schwindende Margen, angespannte Arbeitsmärkte, geopolitische Verwerfungen und immer kürzere Wettbewerbszyklen machen operative Effizienz zu einer strategischen Notwendigkeit, nicht zu einer blossen Option. Führungskräfte fragen sich heute nicht mehr, ob KI Produktivitätsgewinne bringt, sondern wie hoch diese ausfallen und wo sie sich zuerst bemerkbar machen.
Die Antwort, gestützt durch Primärforschung des McKinsey Global Institute, Gartner, Deloitte, und BCG sowie begutachtete akademische Studien, ist eindeutig und überzeugend. Die strukturierte, durchgängige Einführung von KI führt zu Produktivitätsverbesserungen, die ausreichen, um Kostenstrukturen, Wettbewerbspositionen und den langfristigen Unternehmenswert grundlegend zu verändern. Dieser Beitrag fasst die fundiertesten quantitativen Belege aus sieben wirkungsstarken Prozessbereichen zusammen und skizziert einen Rahmen für Führungskräfte, um zu bewerten, wo und wie KI für den maximalen operativen Nutzen eingesetzt werden sollte.
Was sagen die Belege über die Produktivitätswirkung von KI im großen Maßstab?
Drei zentrale Kennzahlen bilden das Fundament der aktuellen Forschung zur KI-Produktivität in Unternehmen:
- 40 % durchschnittliche Steigerung der Mitarbeiterproduktivität durch KI-gestützte Arbeit, laut Gartner-Untersuchungen in kontrollierten Unternehmensumgebungen
- 25 % Gesamtkostensenkung durch durchgängige KI-Integration, laut McKinsey Global Institute (2025), basierend auf Daten von 1'993 Unternehmen
- 57 % der Arbeitszeit in Unternehmen sind laut dem Automation Report von McKinsey (November 2025) mittlerweile technisch automatisierbar
Die Zahl von 57 % verdient besondere Aufmerksamkeit. Das bedeutet nicht, dass 57 % der Arbeitsplätze wegfallen, sondern dass mehr als die Hälfte der Aufgaben in einem typischen Unternehmen durch bereits heute verfügbare KI-Systeme teilweise oder vollständig unterstützt werden kann. Dies stellt eine aussergewöhnliche Optimierungschance für Unternehmen dar, die über die nötige Datenarchitektur und Umsetzungsdisziplin verfügen, um dieses Potenzial zu nutzen.
Eine wichtige Warnung ist jedoch angebracht: Die eigene Analyse von McKinsey zeigt, dass Unternehmen, die KI lediglich auf bestehende Arbeitsabläufe aufsetzen, ohne die Prozesse grundlegend neu zu gestalten, in der Regel weniger als 5 % des Potenzials ausschöpfen. Die unten dokumentierten Produktivitätsgewinne spiegeln die Ergebnisse von Vorreitern wider, die auf eine strukturierte, durchgängige Implementierung setzen – nicht die Durchschnittswerte isolierter Pilotprojekte.
Wo liegen die grössten Produktivitätsgewinne durch KI nach Prozessbereichen?
Fertigung und Produktion: 70–75 % weniger ungeplante Ausfälle
KI-gestützte vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) hat sich als einer der am besten belegten ROI-Fälle im industriellen Betrieb etabliert. Machine-Learning-Modelle, die mit Sensor-, Vibrations- und Temperaturdaten trainiert wurden, sagen Geräteausfälle Tage oder Wochen im Voraus – noch bevor es zum Stillstand kommt. Das Ergebnis: 70–75 % weniger ungeplante Ausfälle, eine Verbesserung der Gesamtanlageneffektivität (OEE) um 10–25 % und eine Belegschaft, die ihre Zeit für wertschöpfende Tätigkeiten statt für reaktive Reparaturen nutzt. Der Bericht „State of AI 2025“ von McKinsey (n = 1'993 Unternehmen) zeigt, dass Unternehmen, die ML in der Fertigung einsetzen, ihre KPI-Ziele mit dreimal höherer Wahrscheinlichkeit erreichen als Unternehmen ohne KI-Einsatz.
Produkt- und Ingenieursdesign: Bis zu 99 % schnellere Simulationszyklen
KI-native Ersatzmodelle ersetzen in Ingenieur-Workflows zunehmend rechenintensive, HPC-basierte Simulationen. Die Auswirkungen auf die Produktivität sind enorm: Die Simulationszyklen verkürzen sich bei optimierten Implementierungen um bis zu 99 %, während die allgemeine Beschleunigung von Forschung und Entwicklung je nach Branche zwischen 20 % und 80 % liegt, so McKinsey GI und das Lighthouse Factory Network des Weltwirtschaftsforums. Generative Design-Tools reduzieren den Bedarf an physischen Prototypen um 40–60 %, wie Daten von Siemens und PwC aus zahlreichen industriellen Anwendungen bestätigen. Für Unternehmen in produktintensiven Branchen bedeutet dies direkt eine schnellere Markteinführung und geringere Entwicklungskosten pro Produktiteration.
Lagerhaltung und Intralogistik: 2–3-facher Kommissionsdurchsatz
Kommissioniervorgänge machen 55–65 % der gesamten Lagerbetriebskosten aus – ein ideales Einsatzgebiet für KI-Optimierung. KI-gestützte Kommissioniersysteme, Computer Vision zur Bestandsprüfung und auf maschinellem Lernen basierende Nachfrageprognosen führen laut den unternehmensweiten Implementierungsdaten von Databricks aus dem Jahr 2025 zu einer 2- bis 3-fachen Steigerung des Kommissionsdurchsatzes bei gleichzeitiger Senkung der Fehlerquoten um bis zu 67 %. Effizienzsteigerungen bei der Bestandsverwaltung von 15–25 % gehen mit diesen Verbesserungen einher und reduzieren sowohl Überbestände als auch das Risiko von Lieferengpässen.
Logistik und Zustellung auf der letzten Meile: 15 % Kostensenkung
McKinsey schätzt, dass KI die gesamten Logistikkosten durch optimierte Routenplanung, Frachtführerauswahl und Ladungsplanung um 15 % senken kann. Der Einsatz von KI-gestützten Logistiklösungen bei DHL führte zu einer Verbesserung der Zustellungseffizienz um 20 % bei gleichzeitiger Senkung der Betriebskosten um 15 %. Ein Wert, der mit wissenschaftlichen Untersuchungen auf ResearchGate (Wang et al., 2022) übereinstimmt, wonach KI-gestützte Routenplanung die Logistikkosten um 15 % und die Lieferzeiten um bis zu 25 % reduziert. Die Verarbeitung von Frachtdokumenten stellt einen weiteren Effizienzhebel dar: KI-basierte Dokumentenautomatisierung verkürzt die Bearbeitungszeit von 2025 um 70–80 %.
Beschaffung und Lieferantenmanagement: 22,6 % Produktivitätsgewinn
Die Beschaffung ist einer der Bereiche, in denen KI die schnellsten Amortisationszeiten im Unternehmen erzielt – in der Regel 6–18 Monate. Eine Umfrage von Gartner unter Early Adopters belegt eine durchschnittliche Produktivitätssteigerung von 22,6 % sowie Kosteneinsparungen von 15,2 % bei der Beschaffung und dem Lieferantenmanagement. Bei ausgereiften Implementierungen laufen 60–80 % der routinemässigen Beschaffungsvorgänge – wie die Genehmigung von Bestellungen, das Lieferanten-Matching und die Auslösung von Vertragsverlängerungen – ohne menschliches Eingreifen ab. Der Mehrwert liegt nicht nur in der Kostensenkung, sondern in der Neuausrichtung von Fachkräften auf strategische Lieferantenentwicklung und Risikomanagement.
Facility Management: 40–60% Senkung der Reinigungskosten
Autonome Reinigungsroboter und KI-gesteuerte Gebäudemanagementsysteme verändern die Wirtschaftlichkeit des Facility-Managements grundlegend. Der Einsatz von Reinigungsrobotern senkt die Servicekosten im Vergleich zu herkömmlichen, arbeitsintensiven Modellen um 40–60 %. Das Werk von Schneider Electric in Le Vaudreuil erzielte allein durch KI-gestütztes Gebäudemanagement eine Senkung des Energieverbrauchs um 25 % und eine Reduzierung des Materialabfalls um 17 %. Die Belegungsanalyse-Plattform von JLL ermöglicht es Portfoliomanagern, Möglichkeiten zur Reduzierung der Immobilienfläche um 15–20 % zu identifizieren – ein bedeutender Hebel für Unternehmen, die grosse Unternehmensstandorte verwalten.
Wartung und Asset-Management: Bis zu zehnfacher ROI
Der am besten belegte ROI-Fall für industrielle KI ist die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance). Daten des US-Energieministeriums, von Deloitte, und IBM sowie eine begutachtete Meta-Analyse von 80 Studien im CIRP Journal (2024) belegen konsistent einen zehnfachen ROI bei präventiven KI-Systemen sowie eine Senkung der gesamten Wartungskosten um 25–30 %. Dies ist kein Wunschwert, sondern er spiegelt Ergebnisse wider, die von Unternehmen erzielt wurden, die über Pilotprojekte hinaus zu einer unternehmensweiten Implementierung mit vollständiger Neugestaltung der Arbeitsabläufe übergegangen sind.
Wie sollten Unternehmen Produktivitätsgewinne durch KI messen und umsetzen?
Die Beweislage ist überzeugend. Die Herausforderung bei der Umsetzung ist real. Vier strukturelle Schritte ebnen den Weg vom Potenzial zum tatsächlichen Mehrwert:
- Bewertung betrieblicher Ineffizienzen und der Bereitschaft zur Automatisierung. Identifizieren Sie, wo manuelle, repetitive oder fehleranfällige Prozesse die meiste Zeit und die höchsten Kosten verursachen. Datenqualität und -verfügbarkeit bestimmen, welche Bereiche kurzfristig KI-fähig sind.
- Identifizierung von Bereichen mit hoher Wirkung und hoher Einsatzbereitschaft. Vorausschauende Wartung und Beschaffung bieten durchweg die schnellste Amortisation und den am besten belegten ROI. Dies sind rationale Ausgangspunkte für Unternehmen, die vor der Skalierung Vertrauen in die Implementierung aufbauen wollen.
- Festlegung klarer KPIs vor Beginn der Implementierung. Produktivitätsgewinne lassen sich nur anhand einer klar definierten Basis messen. OEE-Ziele, Benchmarks für Kosten pro Kommissionierung, Beschaffungszykluszeiten und Fehlerraten sollten vor der Implementierung dokumentiert werden, um eine präzise ROI-Nachverfolgung zu ermöglichen.
- Aufbau einer phasenweisen Implementierungsstrategie. Unternehmen, die eine unternehmensweite KI-Transformation gleichzeitig anstreben, schneiden in der Regel schlechter ab als solche, die Implementierungen nach Bereichen staffeln, Erkenntnisse sammeln und diese in nachfolgende Rollouts reinvestieren. Ein phasenweiser Ansatz ermöglicht es zudem, Change-Management- und Umschulungsprogramme für die Belegschaft parallel durchzuführen – eine strukturelle Notwendigkeit für nachhaltige Produktivitätssteigerungen.
KI-Produktivität im operativen Unternehmensgeschäft: Worauf Führungskräfte jetzt setzen sollten
Die in diesen sieben Bereichen dokumentierten Produktivitätsgewinne sind keine theoretischen Prognosen. Es sind Ergebnisse, die von frühen, strukturierten Anwendern erzielt wurden – Unternehmen, die den KI-Einsatz auf die Neugestaltung von Arbeitsabläufen und nicht auf die blosse Einführung von Funktionen ausrichteten. Daten von McKinsey zeigen, dass derzeit nur etwa 6 % der Unternehmen als KI-Spitzenreiter gelten, die einen EBIT-Effekt von über 5 % erzielen. Diese Lücke ist primär keine technologische, sondern eine Lücke in der Umsetzung und Strategie. Die Technologie ist vorhanden. Die Frage ist, ob die Führungsebene die Überzeugung und die operative Disziplin besitzt, sie in grossem Massstab einzusetzen.
Für institutionelle Anleger stellt diese Produktivitätsspanne eine strukturelle Alpha-Chance dar. Unternehmen, die KI-gestützte Effizienzgewinne über mehrere Prozessbereiche hinweg – wie Fertigung, Beschaffung, Logistik und F&E – gleichzeitig kumulieren, bauen Kosten- und Innovationsvorteile auf, die sich im Laufe der Zeit vergrössern. Die Prognose von McKinsey, dass KI-Vorreiter bis 2027 eine um 8–15 % höhere Gewinnmarge als Nachzügler aufweisen werden (gegenüber 3–7 % heute), spiegelt eine Wettbewerbsdynamik wider, die bereits in vollem Gange ist. Unternehmen, die KI heute strategisch in ihren Betriebsabläufen einsetzen, optimieren nicht nur ihre Kosten. Sie schaffen die operative Infrastruktur für einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in einem Umfeld, in dem Effizienz, Resilienz und Innovationstempo die entscheidenden Faktoren für den langfristigen Unternehmenswert sind.
Häufig gestellte Fragen
Wie hoch ist der durchschnittliche Produktivitätsgewinn durch den Einsatz von KI in Unternehmensabläufen?
Kontrollierte Unternehmensstudien von Gartner zeigen eine durchschnittliche Steigerung der Mitarbeiterproduktivität um 40 % durch KI-gestützte Arbeit. Untersuchungen von McKinsey deuten jedoch darauf hin, dass Unternehmen ohne eine strukturierte Neugestaltung der Arbeitsabläufe in der Regel weniger als 5 % dieses Potenzials ausschöpfen. Die Qualität der Implementierung ist der entscheidende Faktor für die tatsächlich erzielten Gewinne.
Welcher Prozessbereich im Unternehmen bietet den schnellsten ROI durch KI?
Beschaffung und Lieferantenmanagement liefern durchweg die schnellste Amortisationszeit – in der Regel 6 bis 18 Monate –, da Einsparungen direkt an den ursprünglichen Ausgaben gemessen werden können. Die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) bietet den am besten belegten ROI, der laut US-Energieministerium, Deloitte, IBM und begutachteten Metaanalysen bis zu zehnmal höher ausfällt.
Ist der Produktivitätseffekt von KI in allen Branchen messbar?
Ja, auch wenn das Ausmass je nach Sektor variiert. Fertigung, Logistik und Gebäudemanagement verzeichnen aufgrund der hohen Prozessstandardisierung und der Fülle an Sensordaten die besten Gewinne. Wissensintensive Branchen wie Forschung und Entwicklung sowie Produktentwicklung zeigen ebenfalls grosse Fortschritte, insbesondere bei der Simulationsgeschwindigkeit und den Zyklen der Materialforschung.
Wie viel der Unternehmensarbeit kann heute durch KI automatisiert werden?
Der Automatisierungsbericht von McKinsey vom November 2025 schätzt, dass 57 % der Arbeitsstunden in Unternehmen mit der derzeit verfügbaren KI-Technologie technisch automatisierbar sind. Dies betrifft Aufgaben über verschiedene Funktionen hinweg – nicht den vollständigen Wegfall von Arbeitsplätzen – und das Ausmass der realisierten Automatisierung hängt von der organisatorischen Bereitschaft und der Implementierungsstruktur ab.
Was unterscheidet KI-Spitzenreiter von durchschnittlichen Anwendern in Unternehmen?
Der Datensatz von McKinsey aus dem Jahr 2025 (n = 1'993 Unternehmen) zeigt, dass Spitzenreiter fast dreimal häufiger Innovation – und nicht nur Effizienz – als ihr KI-Ziel nennen. Sie gestalten Arbeitsabläufe zudem gezielt um die KI-Fähigkeiten herum neu, anstatt KI lediglich auf bestehende Prozesse aufzusetzen. Strukturell investieren sie in Datenarchitektur und Change Management, bevor sie den Einsatz skalieren.
