Der Einsatz autonom agierender Softwaresysteme führt in vielen Unternehmen offenbar nicht zum erhofften Effizienzschub. Wie aus dem aktuellen McKinsey Technology Trends Outlook 2026 hervorgeht, verzeichneten 30 Prozent der Unternehmen nach der Einführung sogenannter Agentic AI einen Rückgang ihrer Produktivität.
Obwohl die Erwartungen an autonome Agenten hoch sind, offenbaren die Ergebnisse der Unternehmensberatung erhebliche Reibungsverluste bei der praktischen Umsetzung im operativen Betrieb.
Besonders deutlich wird die Diskrepanz in der Softwareentwicklung. Zwar stieg die Coding-Aktivität im Zuge des Technologieeinsatzes um 180 Prozent, die tatsächliche Anzahl an Software-Releases nahm im selben Zeitraum jedoch nur um 30 Prozent zu.
Ein wesentlicher Grund für diese Verzögerungen liegt im Vorbehalt der Fachkräfte gegenüber den generierten Ergebnissen: 46 Prozent der Entwickler misstrauen der Genauigkeit der künstlichen Intelligenz.
Lediglich 33 Prozent vertrauen den Systemen, und nur 3 Prozent sprechen ihnen ein starkes Vertrauen aus. Das Misstrauen führt dazu, dass generierte Inhalte aufwendig überprüft und korrigiert werden müssen, was den ursprünglichen Zeitgewinn wieder neutralisiert.
Investitionsboom und rasanter Anstieg bei Stellenanzeigen
Ungeachtet der operativen Anlaufschwierigkeiten verzeichnet das Segment der Agentic-Software einen massiven Zufluss an Risikokapital. Während die weltweiten Equity-Investitionen in diesen Bereich im Jahr 2025 noch bei rund 5 Milliarden US-Dollar lagen, kletterte das Volumen im ersten Halbjahr 2026 auf mehr als 61 Milliarden US-Dollar.
Davon entfielen allein 60 Milliarden US-Dollar auf die Übernahme des Entwicklerwerkzeugs Cursor. Auch der Arbeitsmarkt spiegelt das Interesse wider: Die weltweiten Stellenausschreibungen für Positionen rund um KI-Agenten stiegen im Zeitraum von 2024 bis 2025 um 221 Prozent.
Parallel dazu sind die technischen Barrieren für die Nutzung massiv gesunken. Im Jahr 2025 fielen die Inferenzkosten für die Ausführung der Modelle um das 9- bis 900-Fache, wobei der Median bei einer 50-fachen Kostenreduktion lag.
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Vor diesem Hintergrund testen derzeit 62 Prozent der Unternehmen KI-Agenten in Pilotprojekten. Dennoch bleibt der Schritt in die Praxis eine Herausforderung: Bislang haben weniger als 10 Prozent der Firmen die Technologie tatsächlich produktiv im Einsatz.
Diskrepanz zwischen breiter Nutzung und messbarem Gewinn
Der Trend fügt sich in ein größeres Bild der KI-Adoption ein, das McKinsey bereits für das Jahr 2025 analysiert hatte. Damals nutzten zwar 88 Prozent der Organisationen künstliche Intelligenz in mindestens einer Funktion, doch lediglich 7 Prozent hatten entsprechende Lösungen voll skaliert.
Einen messbaren Einfluss auf den Gewinn beziehungsweise ein verbessertes EBIT stellten lediglich 39 Prozent der befragten Firmen fest. Demgegenüber gaben 64 Prozent an, dass die Technologie ihre Innovationsprozesse unterstützt.
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Unternehmen, die zu den besonders erfolgreichen Anwendern zählen, weisen laut den Daten der Beratung jedoch handfeste Resultate auf: Diese hochperformanten Akteure erzielen durch den Einsatz von KI ein EBIT-Wachstum von mindestens 5 Prozent.
Im internationalen Vergleich zeigt sich zudem ein deutlicher Vorsprung Chinas bei der Skalierung. Dort nutzen 83 Prozent der Unternehmen generative KI, und 45 Prozent haben die Technologie bereits im breiten Betrieb ausgerollt. Weltweit liegt die Skalierungsquote im Vergleich dazu bei lediglich 38 Prozent.
Dass gezielte Automatisierung bei passgenauen Anwendungsfällen messbare Effekte erzielen kann, verdeutlichen zudem branchenspezifische Untersuchungen von McKinsey aus dem Automobilhandel.
Während in US-Autohäusern 56 Prozent der neuen Leads außerhalb der regulären Öffnungszeiten eingehen und nur 37 Prozent innerhalb von weniger als einer Stunde beantwortet werden, könnte eine verbesserte Digitalisierung die Verkaufsproduktivität um mehr als 25 Prozent anheben.
Zugleich zeigte der Einsatz von KI-basierter Planung im Werkstattbereich, dass die Technikerkapazität um 40 Prozent gesteigert und anfallende Überstunden um 6 Prozent gesenkt werden konnten.
