Studien großer Beratungen: was sie über den Mittelstand verschweigen

Kurz gesagt

• Die großen Umfragen zu KI in Unternehmen stammen von Beratungen, die KI-Beratung verkaufen, und befragen Konzerne, deren Umsatz oft eine Milliarde Dollar übersteigt.
• Sie sammeln Aussagen der Geschäftsleitung, keine Abschlüsse. Ihre Autoren sagen das selbst, im Kleingedruckten.
• Keine der Studien, die wir gelesen haben, beschreibt ein Team von 20 bis 500 Personen.
• Die amtliche Statistik dagegen zählt auch kleine Unternehmen und zeigt einen Abstand bei der Einführung, der mit der Größe wächst, mangels fester Mittel für die Umsetzung.
• Was ein Unternehmen mit 50 Mitarbeitern von den Beratungen behalten kann: eine Arbeitsrichtung. Keine Zahlen zum Nachbilden.

Wen diese Studien wirklich befragen

Eine Beraterstudie beginnt fast immer mit einer eindrucksvollen Zahl und endet mit einer Methodennotiz, die kaum jemand liest. Genau dort entscheidet sich jedoch alles.

Selbst Studien, die sich als nah an mittelgroßen Unternehmen präsentieren, bleiben weit entfernt. Der „Middle Market“ von RSM, das Prüfung, Beratung und verwaltete KI-Dienste verkauft, beginnt bei 30 Millionen Dollar Umsatz und reicht bis 10 Milliarden. Die nächstliegende Stichprobe, die wir gefunden haben, ist der International Business Report von Grant Thornton, das ebenfalls KI-Beratung verkauft: Unternehmen mit 50 bis 3 000 Mitarbeitern.

Was sie messen: Aussagen

Die meisten dieser Umfragen fragen Führungskräfte, was sie denken, was sie planen oder was sie feststellen. Sie lesen keine Abschlüsse. BCG räumt in seinem Bericht 2026 eine Wahrnehmungsverzerrung ein und präzisiert, dass nur 33 seiner 41 Fähigkeiten von Jahr zu Jahr vergleichbar sind. Wenn es verkündet, dass der Anteil großer Unternehmen, die einen messbaren Wert aus KI ziehen, von 26 % im Jahr 2024 auf 48,5 % im Jahr 2026 gestiegen ist, ist das ein erklärter Trend auf einer veränderten Skala.

Der Unterschied zeigt sich, wenn dieselbe Beratung die Methode wechselt. Das BCG Institute, Forschungszweig derselben Gruppe, hat die Abschlüsse von mehr als 600 börsennotierten US-Gesellschaften mit über 5 Milliarden Dollar Marktkapitalisierung gelesen, ohne Umfrage. Es findet dort nur 6 % KI-Vorreiter. Zwei Methoden, zwei Größenordnungen.

Eine Hochschulstudie ohne kommerzielles Interesse, 2026 vom NBER veröffentlicht, mit fast 6 000 Führungskräften in den USA, im Vereinigten Königreich, in Deutschland und in Australien, zeichnet ein drittes Bild: 69 % der Unternehmen nutzen KI aktiv, aber neun von zehn Führungskräften sehen seit drei Jahren keinerlei Wirkung auf Beschäftigung oder Produktivität ihres Unternehmens.

Wer sie veröffentlicht: Firmen, die verkaufen, was sie empfehlen

Das ist kein Vorwurf, sondern ein Geschäftsmodell. Laut BCG selbst stammen mehr als 40 % seines Umsatzes 2025 aus Dienstleistungen rund um KI und Technologie. Eine Studie, die zu dem Schluss kommt, dass der Wert von KI über ein mehrjähriges, von der Geschäftsleitung gesteuertes Transformationsprogramm entsteht, beschreibt auch das Produkt, das die Beratung verkauft.

Das entwertet die Schlussfolgerungen nicht. Es zwingt dazu, sie so zu lesen wie die Studie eines Herstellers über seine eigenen Produkte: nützlich, dokumentiert und nie neutral. Wir wenden dieselbe Regel auf unsere eigenen Artikel an, denn auch wir verkaufen ein Audit.

Was die amtliche Statistik stattdessen sagt

INSEE, das französische Statistikamt, und Eurostat befragen Zehntausende Unternehmen, auch kleine, mit derselben Definition von Jahr zu Jahr. Was sie zeigen, stellt keine Beratung heraus: Der Abstand zwischen kleinen und großen Unternehmen wächst.

INSEE erklärt das mit den „fixen Einführungskosten“: ein Werkzeug auswählen, schulen, Daten absichern und einen Prozess anpassen kostet bei 40 Personen ungefähr dasselbe wie bei 400. Eurostat kommt zur selben Lesart: Komplexität der Umsetzung, Skaleneffekte und Kosten.

Auch die Hindernisse unterscheiden sich mit der Größe. Unter den EU-Unternehmen, die KI erwogen, aber nicht eingeführt haben, nennen 70,9 % der Unternehmen mit 10 bis 49 Personen fehlende Expertise, und 19,2 % von ihnen fehlenden Nutzen, gegenüber 9,8 % der Unternehmen mit 250 und mehr. Ein kleines Unternehmen zweifelt stärker daran, dass KI ihm nützt, und hat niemanden, der es prüft.

Schließlich hat die Art der Ausstattung nichts gemeinsam. In Frankreich beschaffen laut INSEE 80 % der Unternehmen, die KI nutzen, diese durch den Kauf fertiger Software. In der EU gehen 25,8 % der kleinen Unternehmen, die KI nutzen, über einen externen Dienstleister, gegenüber 45,8 % der großen. Die mehrjährigen Transformationsprogramme, die die Beratungen beschreiben, ähneln nicht dem Alltag eines Mittelständlers, der eine KI-Funktion in einer Software aktiviert, für die er bereits zahlt.

Was ein Unternehmen mit 50 Mitarbeitern davon behalten kann

Diese Studien wegzuwerfen wäre ein Fehler. Ihre inhaltlichen Schlussfolgerungen decken sich mit dem, was wir sehen:

1. Der Wert folgt der Messung. Laut BCG verfolgen nur 12 % der befragten großen Unternehmen den Wert von KI in ihrer Gewinn- und Verlustrechnung. Der Zusammenhang, den es zwischen Messung und Wert herstellt, ist erklärt, nicht bewiesen, aber die Lehre gilt: Ohne Ausgangsmessung wird man nie wissen, ob KI etwas eingebracht hat.
2. Der Aufwand liegt bei Menschen und Prozessen. Die Unternehmen, die BCG für am weitesten fortgeschritten hält, widmen fast drei Viertel ihrer KI-Prioritäten den Menschen, der Organisation und den Prozessen, nur 9 % den Algorithmen.
3. Die Grundlagen zählen. Laut Bpifrance, der französischen Förderbank, die diese Unternehmen auch begleitet, nutzt ein kleines oder mittleres Unternehmen, das bereits in die Digitalisierung eingestiegen ist, mit fünfmal höherer Wahrscheinlichkeit eine KI. Ein statistischer Zusammenhang, kein Kausalbeweis, aber stimmig mit dem Rest.

Was man liegen lassen sollte: die Gewinnprozente, die Amortisationszeiten und die Ranglisten der „Vorreiter“. Sie beschreiben Konzerne mit einer Datenabteilung, mehrjährigen Budgets und eigenen Teams. Sie unverändert in den Plan eines Mittelständlers zu übernehmen, heißt, sich das Ziel eines anderen zu setzen.

Was wir davon halten

Der Mangel an Daten über mittelgroße Unternehmen ist real, und er ist niemandes Schuld im Besonderen: Die Beratungen befragen vor allem große Konzerne, und die amtliche Statistik veröffentlicht nur breite Größenklassen. Der Bericht 2026 der Europäischen Kommission über Frankreich empfiehlt übrigens, die KI-Einführung nach Unternehmensgröße zu veröffentlichen.

Bis dahin bleibt das richtige Vorgehen bescheiden: von einer Aufgabe ausgehen, messen, was sie heute kostet, und KI an dieser Aufgabe beurteilen. Das ist der Geist unseres Artikels über die Rentabilität von KI im Unternehmen und unseres Leitfadens zur Einführung von KI im Unternehmen. Und genau das leistet das Sprint Audit IA: eine Bestandsaufnahme Ihrer Aufgaben, beziffert auf Ihren Daten statt auf denen eines Konzerns mit 5 Milliarden. Und wenn KI bei Ihnen bereits läuft und die Rechnung steigt, ohne dass Sie wissen, was sich lohnt, misst unser Angebot KI zum fairen Preis die Kosten jeder Nutzung.

Häufige Fragen

Quellen

1. BCG, 2026 (neuer Tab)web-assets.bcg.com
2. KPMG Frankreich (neuer Tab)kpmg.com
3. Deloitte (neuer Tab)deloitte.com
4. NBER (neuer Tab)nber.org
5. BCG selbst (neuer Tab)bcg.com
6. Eurostat (neuer Tab)ec.europa.eu
7. Bericht 2026 der Europäischen Kommission über Frankreich (neuer Tab)ec.europa.eu