Maurice Brumund

Oktober 2026

Closing the GapWarum KI längst bereit ist, die meisten Unternehmen aber noch ganz am Anfang stehen

Fast jede Woche erscheint ein neues Sprachmodell mit noch besseren Benchmarks. Viele Unternehmen schauen gebannt auf diese Updates und warten auf den nächsten großen Durchbruch.

Dabei liegt die eigentliche Herausforderung an einer völlig anderen Stelle. Selbst wenn alle KI Labore der Welt ihre Entwicklung heute komplett einfrieren würden, hätten Unternehmen genug ungenutztes Potenzial für die nächsten fünf Jahre vor sich.

In der Fachwelt hat sich dafür der Begriff Capability Overhang etabliert. Er beschreibt die enorme Lücke zwischen dem, was Künstliche Intelligenz technisch bereits leisten kann, und dem, wie Menschen und Organisationen diese Technologie im Arbeitsalltag tatsächlich nutzen.

Die Technologie ist heute extrem weit fortgeschritten. Die praktische Anwendung in den Betrieben steckt dagegen oft noch in den Kinderschuhen.

Was die Zahlen zeigen: Ein riesiger Motor im ersten Gang

Aktuelle Daten belegen diese Lücke sehr deutlich. Laut Bitkom setzen inzwischen 57 Prozent der deutschen Unternehmen Künstliche Intelligenz ein. Auf dem Papier sieht das nach einer erfolgreichen Verbreitung aus.

Ein Blick in die Tiefe zeigt jedoch ein anderes Bild. In der aktuellen Studie „The State of AI 2026“ von McKinsey gibt fast jeder zweite deutsche Entscheider an, dass sein Unternehmen KI bereits skaliert. Gleichzeitig können 43 Prozent dieser Firmen den Beitrag von KI zu ihrem Betriebsergebnis überhaupt nicht beziffern. Die Technologie geht in die Breite, kommt aber noch viel zu selten in der Tiefe der Wertschöpfung an.

Weltweit sieht es ähnlich aus. Eine Untersuchung der Boston Consulting Group unter mehr als 1.250 Unternehmen zeigt, dass erst 5 Prozent der Firmen echten, skalierten Geschäftswert durch KI erzielen. Ganze 60 Prozent verzeichnen trotz hoher Investitionen kaum messbare Umsatzsteigerungen oder Kostensenkungen.

Besonders greifbar wird der Capability Overhang auf der Ebene der einzelnen Mitarbeiter. OpenAI hat dazu eigene Nutzungsdaten ausgewertet. Power-User, also die aktivsten fünf Prozent der Anwender, nutzen siebenmal häufiger komplexe Denk- und Analysefunktionen als der durchschnittliche Nutzer im exakt gleichen Tarif.

Selbst unter zahlenden Enterprise-Kunden haben 19 Prozent noch nie die integrierte Datenanalyse verwendet. 14 Prozent haben noch nie ein Reasoning-Modell für tiefere logische Aufgaben genutzt. Die Werkzeuge liegen bereit, bleiben im Alltag aber unberührt.

Warum die Lücke im Alltag so groß ist

Wenn wir Unternehmen begleiten und mit Teams sprechen, sehen wir immer wieder dieselben Muster. Die Modelle können komplexe Berichte auswerten, Strategien prüfen, Code schreiben und mehrstufige Prozesse steuern. Im Büroalltag tippen die meisten Nutzer trotzdem nur kurze Fragen ein oder lassen sich eine E-Mail umformulieren.

Dafür gibt es drei Hauptgründe:

  1. Alte Gewohnheiten in neuen Systemen: Viele Mitarbeiter nutzen KI wie eine klassische Suchmaschine. Sie geben drei Stichworte ein und erwarten ein fertiges Ergebnis. Die echte Stärke moderner Modelle entsteht erst, wenn Nutzer ihnen Kontext geben und ganze Aufgabenpakete delegieren.
  2. Reibung bei den Werkzeugen: Eine globale Studie von Cognizant mit über 10.000 Beschäftigten zeigt, dass 80 Prozent der Mitarbeiter KI gerne viel stärker nutzen würden, im Alltag aber ausgebremst werden. Bis zu 82 Prozent sind mit den bereitgestellten KI-Tools ihres Arbeitgebers unzufrieden, weil diese zu starr sind oder nicht zu den echten Aufgaben passen.
  3. Unveränderte Arbeitsabläufe: Viele Firmen stülpen KI einfach über ihre bestehenden Prozesse. Ein Chatbot am Bildschirmrand verändert noch kein Geschäftsmodell. Echter Mehrwert entsteht erst, wenn Teams ihre Abläufe von Grund auf neu denken.

Der entscheidende Hebel: Enablement im eigenen Team

Gute Software allein löst den Capability Overhang niemals auf. Wenn ein Unternehmen einfach nur Lizenzen kauft und an die Belegschaft verteilt, passiert nach der ersten Neugier meistens sehr wenig. Der wichtigste Schlüssel für echte Ergebnisse heißt Enablement.

Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter aktiv befähigen, mit der Technologie zu arbeiten. In unseren eigenen Firmen und in den Workshops, die wir bei Kunden durchführen, erleben wir jeden Tag, was passiert, wenn bei den Teams der Knoten platzt.

Enablement bedeutet vor allem, Orientierung und Sicherheit zu geben. Viele Mitarbeiter sind unsicher, was sie datenschutzrechtlich überhaupt in ein System eingeben dürfen. Andere wissen schlichtweg nicht, welche Aufgaben aus ihrer täglichen To-do-Liste ein Sprachmodell heute schon übernehmen kann.

Wer sein Team befähigen will, braucht dafür pragmatische Ansätze im Alltag:

Vom Chatten zum Machen: Wie Unternehmen die Lücke schließen

Die fünf Prozent der Unternehmen, die laut BCG bereits heute massiven wirtschaftlichen Wert aus KI ziehen, machen genau diesen Schritt. Sie erzielen fünfmal höhere Umsatzsteigerungen und dreimal höhere Kostensenkungen als der Durchschnitt.

Diese Vorreiter hören auf, KI als reines Text-Werkzeug für einfache Hilfsarbeiten zu betrachten. Sie verlagern den Einsatz hin zu komplexen Aufgaben, Datenanalysen und mehrstufigen Workflows. Sie investieren gezielt in die Fähigkeiten ihrer Belegschaft und gestalten Kernprozesse im Vertrieb, in der IT und in der Produktentwicklung komplett neu.

Der Vorsprung entsteht jetzt durch Umsetzung

Die Leistungsfähigkeit der heutigen KI-Modelle übersteigt bereits jetzt das, was 95 Prozent der Unternehmen im Alltag abrufen. Auf das nächste Modell-Update zu warten, bringt kein Unternehmen weiter.

Der wirtschaftliche Vorsprung entsteht in den kommenden Jahren durch konsequente Umsetzung und das richtige Enablement der eigenen Leute. Wer heute die vorhandene Technologie tief in seine Prozesse integriert und sein Team befähigt, baut einen Vorsprung auf, den der Wettbewerb kaum noch einholen kann.

Quellen