G-Ps AI at Work Report: Die KI-Rendite steht unter Beweisdruck
G Ps 2026 AI at Work Report meldet eine deutliche Ernüchterung: 100 % der befragten Führungskräfte nutzen KI, aber 73 % bewerten zumindest einige KI Investitionen als enttäuschend [2][3]. Der Druck kommt aus mehreren Richtungen: mehr Kontroll und Nacharbeit, Sorge vor Scheinproduktivität, mögliche Budgetkürzungen un...
What does G-P’s latest AI at Work Report reveal about falling executive confidence in AI ROI, including the finding that 73% of executives sAI-generated editorial illustration of executives weighing AI ROI, productivity, and workforce impact.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What does G-P’s latest AI at Work Report reveal about falling executive confidence in AI ROI, including the finding that 73% of executives s. Article summary: G-P’s 2026 AI at Work Report shows a clear shift from AI enthusiasm to ROI pressure: executives are still using AI, but many now say results are underwhelming, costly to validate, and harder to connect to real business v. Topic tags: general, general web. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "With 73% of executives reporting at least some of their AI investments fell short of expectations over the past 12 months, this year's report" source context "The AI Reckoning: 73% of Executives Report Underwhelming ROI from AI Efforts as Focus Shifts from Hype to High-Stakes Pr" Reference image 2: visual subject "With 73% of ex
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Die KI-Debatte in Unternehmen verschiebt sich: weg vom reinen Ausrollen neuer Tools, hin zur nüchternen Frage, was sie tatsächlich bringen. Genau dort setzt der 2026 AI at Work Report von G-P, auch bekannt als Globalization Partners, an. Laut dem Unternehmen berichteten alle befragten Führungskräfte, KI einzusetzen; zugleich sagten 73 Prozent, dass mindestens einige KI-Investitionen in den vergangenen zwölf Monaten enttäuschend waren oder die Erwartungen verfehlt haben .
Der Befund ist kein Signal für das Ende von KI im Büro. Er ist eher das Ende der Schonfrist. Nutzung allein gilt nicht mehr als Erfolg. Jetzt geht es um ROI — Return on Investment, also den messbaren Ertrag einer Investition.
Die wichtigsten Ergebnisse
G-Ps Report zeichnet das Bild einer breiten, aber skeptischer gewordenen KI-Nutzung in Unternehmen:
KI ist in der Stichprobe überall angekommen: 100 Prozent der befragten Führungskräfte gaben an, KI zu nutzen .
Die Rendite überzeugt oft nicht: 73 Prozent sagten, die Erträge aus KI-Investitionen seien enttäuschend gewesen oder hinter den Erwartungen zurückgeblieben .
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Wie lautet die kurze Antwort auf „G-Ps AI at Work Report: Die KI-Rendite steht unter Beweisdruck“?
G Ps 2026 AI at Work Report meldet eine deutliche Ernüchterung: 100 % der befragten Führungskräfte nutzen KI, aber 73 % bewerten zumindest einige KI Investitionen als enttäuschend [2][3].
Was sind die wichtigsten Punkte, die zuerst validiert werden müssen?
G Ps 2026 AI at Work Report meldet eine deutliche Ernüchterung: 100 % der befragten Führungskräfte nutzen KI, aber 73 % bewerten zumindest einige KI Investitionen als enttäuschend [2][3]. Der Druck kommt aus mehreren Richtungen: mehr Kontroll und Nacharbeit, Sorge vor Scheinproduktivität, mögliche Budgetkürzungen und ein problematischer Blick auf den Wert menschlicher Arbeit [3].
Der offensive KI-Einsatz verliert Schwung: Der Anteil globaler Führungskräfte, die sagen, ihre Unternehmen nutzten KI „aggressiv“ für Innovation, fiel von 60 Prozent im Vorjahr auf 42 Prozent in diesem Jahr .
Die Geduld bei Budgets ist begrenzt: Rund sieben von zehn Führungskräften wollen noch in diesem Jahr Produktivitätsgewinne sehen oder KI-Investitionen zurückfahren .
KI erzeugt verdeckten Prüfaufwand: 69 Prozent sagten, Beschäftigte verbrächten mehr Zeit damit, KI-generierte Arbeit zu überwachen, zu prüfen oder zu aktualisieren .
Scheinproduktivität wird zum Managementrisiko: 88 Prozent sorgen sich, dass Beschäftigte KI nutzen könnten, um beschäftigt zu wirken oder interne KI-Vorgaben zu erfüllen, ohne echten Geschäftswert zu schaffen; 47 Prozent sind sehr oder extrem besorgt, dass dies bereits geschieht .
Der Blick auf menschliche Arbeit wird problematisch: 82 Prozent der Führungskräfte sagten, KI habe den Wert gesenkt, den sie menschlichen Mitarbeitenden beimessen .
Wichtig zur Einordnung: Die Ergebnisse beruhen auf einer Befragung von 2.850 Führungskräften in sechs globalen Märkten. Sie zeigen also Wahrnehmungen von Führungskräften, nicht geprüfte ROI-Bilanzen einzelner Unternehmen .
Nicht weniger KI — sondern weniger Geduld
Der Report zeigt nicht, dass Unternehmen KI den Rücken kehren. Im Gegenteil: G-P berichtet von universeller Nutzung in der befragten Stichprobe . Neu ist die Erwartungshaltung. Führungskräfte scheinen weniger bereit zu sein, bloße Einführung, Tool-Lizenzen oder Aktivitätskennzahlen als Erfolg zu akzeptieren.
Das ist ein deutlicher Tonwechsel gegenüber der vorherigen Phase. G-Ps 2025 AI at Work Report betonte noch Beschleunigung: 91 Prozent der Führungskräfte skalierten aktiv KI-Initiativen, 74 Prozent nannten KI entscheidend für den Unternehmenserfolg . Der 2026er Report beschreibt weiterhin eine breite Nutzung, rückt aber Rechenschaft, Belastungstests und belastbare Geschäftswerte in den Vordergrund .
Auch andere Untersuchungen deuten auf eine Lücke zwischen Investition und messbarem Nutzen. Die Boston Consulting Group berichtete, dass 60 Prozent der Unternehmen keinen substanziellen Wert aus KI in großem Maßstab erzielen; weitere 35 Prozent sehen zwar gewisse Erträge, kommen aber nach eigener Einschätzung nicht weit oder schnell genug voran . McKinsey fand ebenfalls eine Spannung: 92 Prozent der Unternehmen planten, ihre KI-Investitionen über drei Jahre zu erhöhen, aber nur 1 Prozent der Führungskräfte bezeichnete die eigene Organisation als reif genug, damit KI vollständig in Arbeitsabläufe integriert ist und deutliche Geschäftsergebnisse liefert .
Der verdeckte Kostenblock: Prüfen, korrigieren, absichern
Ein Grund für enttäuschenden KI-ROI liegt im Arbeitsablauf selbst. KI kann an einer Stelle Tempo schaffen und an anderer Stelle neue Arbeit verursachen. Laut G-P sagen 69 Prozent der Führungskräfte, Beschäftigte verbrächten mehr Zeit damit, KI-generierte Ergebnisse zu überwachen, zu überprüfen oder zu aktualisieren .
In der Praxis heißt das: Ein System erstellt schneller Texte, Analysen, Code, Zusammenfassungen oder Antworten. Doch Menschen müssen anschließend Fakten prüfen, Tonalität anpassen, Fehler korrigieren, Risiken bewerten oder Compliance-Fragen klären. Der Output wächst — aber die Netto-Produktivität wächst nicht automatisch mit.
Eine von Channel Insider zusammengefasste Workday-Untersuchung beschreibt ein ähnliches Muster: Durch KI gesparte Zeit kann durch Nacharbeit wieder aufgezehrt werden, etwa durch das Beheben von Fehlern, das Umschreiben von Inhalten und das Gegenprüfen KI-generierter Ergebnisse . Für Unternehmen ist deshalb nicht entscheidend, ob KI einen Schritt schneller macht. Entscheidend ist, ob der gesamte Prozess am Ende schneller, besser und verlässlicher wird.
Warum Scheinproduktivität gefährlich wird
G-Ps Report spricht auch ein weicheres, aber brisantes Problem an: KI-Aktivität kann wie Produktivität aussehen, ohne echten Wert zu schaffen. 88 Prozent der Führungskräfte sind besorgt, dass Beschäftigte KI einsetzen könnten, um produktiv zu wirken oder Vorgaben zur KI-Nutzung zu erfüllen, ohne sinnvolle Ergebnisse zu liefern . Fast die Hälfte, 47 Prozent, ist sehr oder extrem besorgt, dass dies bereits passiert .
Das ist ein Warnsignal für alle Unternehmen, die KI-Erfolg vor allem an leicht zählbaren Kennzahlen festmachen: Logins, Prompt-Zahlen, erstellte Entwürfe oder Selbstauskünfte zur Nutzung. Solche Daten zeigen Aktivität. Sie beweisen aber nicht, dass Arbeit hochwertiger, schneller, sicherer oder profitabler geworden ist.
Das Paradox der menschlichen Arbeit
Besonders heikel ist der Befund zur Belegschaft. 82 Prozent der Führungskräfte sagten, KI habe den Wert verringert, den sie menschlichen Mitarbeitenden beimessen . Gleichzeitig zeigt derselbe Report, dass Menschen weiterhin in erheblichem Umfang gebraucht werden, um KI-Ergebnisse zu prüfen, zu überwachen und zu aktualisieren .
Darin liegt ein Paradox: Je mehr Unternehmen KI einsetzen, desto wichtiger wird oft menschliches Urteilsvermögen — gerade dort, wo es um Qualität, Kontext, Verantwortung und Risiko geht. Wer KI nur als Ersatzlogik versteht, kann den menschlichen Anteil übersehen, der KI überhaupt erst geschäftstauglich macht.
McKinsey argumentierte in seiner Arbeitsplatz-KI-Forschung ähnlich: Unternehmen sollten praktische Anwendungen in den Mittelpunkt stellen, die Beschäftigte in ihrer täglichen Arbeit stärken und KI mit messbaren Ergebnissen verbinden, statt KI nur als isolierten Technologie-Rollout zu behandeln .
Welche Kennzahlen jetzt wichtiger werden
Aus den G-P-Zahlen folgt eine einfache Lehre: Unternehmen sollten KI nicht primär daran messen, ob sie genutzt wird, sondern daran, ob sie geprüfte, relevante Arbeit verbessert . Eine robustere KI-Scorecard könnte diese Punkte enthalten:
Geschäftswirkung: Trägt der KI-Einsatz zu Umsatz, Kostensenkung, besserer Kundenerfahrung, geringeren Risiken oder schnellerer Lieferung geprüfter Ergebnisse bei?
Netto-Produktivität: Wie viel Zeit wird wirklich gewonnen, wenn Prüfaufwand, Korrekturen, Umschreiben und Aktualisierungen abgezogen werden?
Qualität: Sinken Fehlerquoten, Eskalationen, Compliance-Probleme oder Kundenbeschwerden? Wie oft werden KI-Ergebnisse ohne größere Nacharbeit akzeptiert?
Prozessintegration: Ist KI in einen wertvollen Arbeitsablauf eingebettet — oder nur ein weiteres Tool neben vielen?
Menschlicher Hebel: Hilft KI Beschäftigten, bessere Entscheidungen zu treffen und anspruchsvollere Arbeit zu erledigen, statt nur mehr Material zu produzieren?
Budgetdisziplin: Hat jeder KI-Anwendungsfall einen klaren Verantwortlichen, eine Ausgangsbasis, ein Erfolgskriterium und einen Termin zur Überprüfung, bevor die Ausgaben steigen?
Der praktische Unterschied ist groß: Nicht die Frage „Nutzen unsere Leute KI?“ entscheidet über den Wert. Sondern: „Verbessert KI die Arbeit, die für das Geschäft wirklich zählt?“
Fazit
G-Ps 2026 AI at Work Report ist keine Anti-KI-Geschichte. Er ist eine Geschichte über Nachweispflicht. Dieselbe Befragung, die universelle KI-Nutzung meldet, zeigt auch: 73 Prozent der Führungskräfte waren von mindestens einigen KI-Investitionen enttäuscht, und fast 70 Prozent könnten Ausgaben zurückfahren, wenn Ziele nicht erreicht werden .
Weil der Report auf Einschätzungen von Führungskräften basiert, sollte er nicht als geprüfter Beweis gelesen werden, dass KI gescheitert ist. Er zeigt aber sehr klar, dass sich die Beweislast verschoben hat. Die nächste Phase der Arbeitsplatz-KI wird weniger vom Rollout handeln — und mehr von messbarem, verlässlichem und menschlich überprüftem Geschäftswert.
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