Eine globale Erhebung von McKinsey unter 1.993 Befragten zeigt: 88 Prozent der Organisationen nutzen AI, aber nur rund ein Drittel hat die Pilotphase verlassen. Nur 39 Prozent berichten überhaupt einen EBIT-Effekt — meist unter 5 Prozent. Eine kleine Gruppe von 6 Prozent „High Performern" zieht den Mehrwert. Der Unterschied liegt nicht im Tool-Einsatz, sondern in Workflow-Redesign und Führungsverantwortung.
1. Der Befund
- 88 Prozent der befragten Organisationen nutzen AI regelmäßig in mindestens einer Geschäftsfunktion, gegenüber 78 Prozent im Vorjahr.
- Rund ein Drittel der Organisationen befindet sich in der Skalierungsphase; die Mehrheit verharrt im Experimentier- oder Pilotstadium.
- 39 Prozent der Befragten ordnen AI überhaupt einen Effekt auf das Unternehmens-EBIT zu; bei den meisten dieser Befragten beträgt der EBIT-Beitrag unter 5 Prozent.
- 23 Prozent geben an, mindestens ein agentisches AI-System irgendwo im Unternehmen zu skalieren — meist in nur ein bis zwei Funktionen.
- In Marketing und Vertrieb berichten 67 Prozent der Befragten Umsatzsteigerungen aus AI-Use-Cases, davon 10 Prozent über 10 Prozent Umsatzplus.
- Die Gruppe der „AI High Performer" umfasst rund 6 Prozent der Stichprobe (definiert über >5 Prozent EBIT-Beitrag und selbstberichteten „signifikanten Wert").
- High Performer gestalten Arbeitsabläufe 2,8-mal häufiger fundamental neu als der Rest.
- Bei High Performern stimmen 3,0-mal mehr Befragte stark zu, dass das Top-Management Verantwortung für AI-Initiativen übernimmt.
2. Was das für Vertriebsorganisationen bedeutet
Der Befund ist für die Geschäftsführung mittelständischer B2B-Unternehmen entscheidend, weil er ein verbreitetes Missverständnis korrigiert: AI-Nutzung und AI-Wirkung sind nicht dasselbe. Wenn 88 Prozent „nutzen", aber nur 39 Prozent überhaupt einen EBIT-Effekt sehen, dann arbeitet die Mehrheit mit Tools, die parallel zum bestehenden Vertriebsprozess laufen — nicht in ihm.
In der Praxis äußert sich das so: Vertriebsmitarbeiter generieren E-Mail-Entwürfe per Generative-AI, die Pipeline-Logik, das Lead-Scoring, das Forecasting bleiben aber unverändert. Marketing erstellt Content schneller, Sales führt Discovery-Calls wie 2019. Die Studie zeigt, warum genau das wenig Wirkung hat: Der größte erklärende Faktor für Wertschöpfung ist nicht das Tool, sondern das Redesign des Workflows.
Für Marketing und Vertrieb im B2B ist die Spreizung besonders groß: Die Funktion gehört zu den drei mit dem höchsten gemeldeten Umsatzeffekt — aber nur, wenn AI in den Prozess integriert ist, nicht daneben gestellt.
3. Die strukturelle Konsequenz
Aus den Daten folgt eine konkrete Anforderung an die Geschäftsführung: Die Frage „Welche AI-Tools setzen wir ein?" ist die falsche Frage. Die richtige lautet: „An welchen Stellen unseres Vertriebs- und Wachstumsprozesses ändert AI die Arbeitsweise — und wer trägt die Verantwortung dafür, dass das passiert?"
Drei strukturelle Konsequenzen:
- Effizienz allein reicht nicht. Die Studie zeigt, dass Organisationen, die ausschließlich Kosten senken wollen, seltener Wert realisieren als solche, die Wachstum oder Innovation als zusätzliches Ziel setzen. Ein „AI-Kostensenkungsprojekt" im Vertrieb ist strukturell unterdimensioniert.
- Workflow-Redesign ist Chefsache, nicht IT-Sache. Wenn der 2,8-fach höhere Workflow-Redesign-Anteil bei High Performern der stärkste Differenzierer ist, dann ist das eine Organisations- und Prozessfrage, keine Technologiefrage.
- Ohne sichtbares Commitment der Geschäftsführung kein Effekt. Der 3,0-fache Unterschied beim Senior-Leadership-Engagement zeigt: Delegation an einen „AI Lead" reicht nicht. Die Verantwortung für die Veränderung der Vertriebsmechanik liegt strukturell oben.
Für mittelständische B2B-Geschäftsführer heißt das: AI ist kein Effizienzthema des Vertriebsleiters. Sie ist ein Eingriff in das Operating Model des Umsatzes.