Jedes grosse Haus hat 2026 einen KI-Report veröffentlicht. Dieses Register sammelt die vierzehn, die etwas aussagen, und führt direkt zur Originalquelle.
Zu jeder Studie steht hier, worum es geht, wie erhoben wurde und wer dahintersteht. Aufgenommen sind ausschliesslich Veröffentlichungen aus dem Jahr 2026, jede an der Quelle geprüft, sortiert vom jüngsten zum ältesten Erscheinungsdatum.
Das Register unterscheidet zwei Herkünfte. Beratungshäuser und Technologieanbieter erheben schnell und praxisnah, haben aber ein Eigeninteresse an der Botschaft. Universitäten und Institutionen arbeiten methodisch strenger und langsamer. Wer belastbar argumentieren will, nimmt aus beidem etwas.
Die neunte Auflage der jährlichen McKinsey-Umfrage zeigt eine breite Skalierung von KI im Unternehmen, während der Ertrag auf Konzernebene stagniert: 37 Prozent der Befragten führen einen EBIT-Effekt auf KI zurück, exakt wie im Vorjahr, und nur 6 Prozent gelten als High Performer. Gleichzeitig berichten 80 Prozent von persönlichen Produktivitätsgewinnen, und fast ein Drittel der Unternehmen verzichtet inzwischen auf Softwarekäufe, weil sich die Funktion mit Coding-Agenten selbst bauen lässt.
Methodik: Onlinebefragung vom 4. Mai bis 8. Juni 2026, 1.719 Teilnehmende aus 97 Ländern, gewichtet nach BIP-Anteil. 31 Seiten, PDF direkt auf der Seite.
Die laufende Führungskräftestudie von Accenture misst, wie schnell sich Wirtschaft, Technologie und Belegschaften verändern und wie gut Organisationen darauf vorbereitet sind. Kernbefund der aktuellen Ausgabe: Investitionen und Zuversicht der Vorstände steigen deutlich schneller als der Umbau von Betriebsmodellen, Rollen und Prozessen, und genau diese Lücke bremst den Wertbeitrag.
Methodik: Zwei parallele globale Erhebungen zwischen April und Juni 2026, je 3.000 Befragte, einmal C-Level und einmal Mitarbeitende ohne C-Level-Funktion, aus Organisationen mit über 500 Millionen US-Dollar Umsatz in 19 Branchen und 20 Ländern. Die Davos-Ausgabe vom Januar 2026 umfasste 3.650 Führungskräfte und 3.350 Mitarbeitende.
Der sechste Bericht des Economic Index verbindet anonymisierte Nutzungsdaten aus Claude mit einer eigenen Befragung darüber, wie Menschen die Wirkung von KI auf ihre Arbeit erleben. Das Bild ist zweigeteilt: hohe berichtete Produktivitätsgewinne, zugleich konkrete Verdrängungssorgen, konzentriert bei Berufseinsteigern und in Tätigkeiten, in denen das Modell besonders viel Arbeit übernimmt.
Methodik: Datenschutzwahrende Analyse realer Nutzung, Economic Index Survey ab April 2026, verknüpft mit Nutzungsdaten von Mitte Mai bis Anfang Juni 2026, dazu Interviews mit 81.000 Nutzenden aus Dezember 2025. Datensätze offen auf Hugging Face.
Autoren: Maxim Massenkoff, Eva Lyubich, Szymon Sacher, Zoe Hitzig, Shaoyi Zhang, Ryan Heller, Peter McCrory
Der Bericht untersucht, was passiert, wenn KI genau jene Einstiegsaufgaben übernimmt, an denen bisher die nächste Führungsgeneration gelernt hat: Weltweit arbeitet mehr als jeder dritte junge Beschäftigte in einem Beruf mit mittlerer bis hoher Exposition gegenüber KI-getriebener Aufgabenveränderung. Vorgeschlagen wird ein Rahmen aus vier Feldern, nämlich Zugang zu Jobs, Jobdesign, Talentpipeline und Anschluss an das Bildungssystem.
Methodik: Globale Datenanalyse, Interviews mit Führungskräften und Befragung von über 9.000 Berufseinsteigern in 48 Ländern. Kostenfreier PDF-Download, dazu eine Begleitseite von PwC.
Autoren der PwC-Begleitseite: Oliver Humphries, Peter Brown, Andrea Plasschaert
Bain rechnet vor, dass die versprochenen Einsparungen grösstenteils ausbleiben: Rund 40 Prozent der Unternehmen, die ihre KI-Kosteneffekte überhaupt messen, landen bei zehn Prozent oder weniger, obwohl die meisten elf bis zwanzig Prozent angepeilt hatten. Trotzdem erhöhen 90 Prozent von ihnen das Budget erneut, häufig finanziert aus Einsparungen, die nie eingetreten sind, was Bain als Zirkelschluss bezeichnet.
Methodik: Automation and AI Pathfinder Survey 2026, abgeschlossen im April 2026, 951 Unternehmen mit über 100 Millionen US-Dollar Umsatz aus neun Sektoren. Nur 7 Prozent betreiben vollständig autonome Agenten, obwohl die Business Cases das unterstellen.
Autoren: Michael Heric, Purna Doddapaneni, Antoine Debarre
09.06.2026Harvard Business School und INSEADWissenschaft
Die Studie vermisst, wie Unternehmen aussehen, die von Beginn an um KI herum gebaut sind: Sie sind rund 25 Prozent kleiner als vergleichbare Startups derselben Branche und Kohorte, haben einen höheren Ingenieursanteil, deutlich weniger Einstiegs- und Managementrollen und um eine halbe Ebene flachere Hierarchien, bei vergleichbaren Bewertungen. Entscheidend ist dabei nicht, dass Mitarbeitende KI-Werkzeuge benutzen, sondern dass KI im verkauften Produkt selbst steckt.
Methodik: Y-Combinator-Kohorten W20 bis F24 und US-Startups mit Erstfinanzierung zwischen 2020 und 2024, verknüpft mit Belegschaftsdaten zu Teamgrösse, Funktion, Seniorität und Hierarchie. Auch bei INSEAD und auf SSRN verfügbar.
Autoren: Hyunjin Kim (INSEAD), Rembrand Koning (Harvard Business School)
Der sechste Jahresbericht kommt zu dem Ergebnis, dass nicht Technik und nicht die Menschen die Bremse sind, sondern die Organisation: Rund 67 Prozent der messbaren KI-Wirkung gehen auf Kultur, Führungsunterstützung und Personalpraktiken zurück, nur etwa 32 Prozent auf individuelle Fähigkeiten und Haltung. 58 Prozent der KI-Nutzenden produzieren nach eigener Aussage Arbeit, die ihnen vor einem Jahr nicht möglich gewesen wäre.
Methodik: Befragung von 20.000 KI-nutzenden Wissensarbeitern in zehn Märkten, darunter Deutschland, Feldzeit 18. Februar bis 20. April 2026, durchgeführt von Edelman Data x Intelligence, ergänzt um Telemetrie aus Microsoft 365 Copilot. Dazu eine Pressemappe mit allen Materialien.
Die Studie zeigt, wie KI-Assistenten sich zwischen Marke und Kunde schieben und Entdeckung, Vergleich und Kaufentscheidung übernehmen, quer durch alle Alterskohorten. Für Marketingverantwortliche ist das der handfeste Beleg dafür, dass Sichtbarkeit künftig in KI-Antworten entsteht und nicht mehr allein auf der eigenen Website oder in klassischer Suche.
Methodik: ICSC Consumer Survey, Feldzeit 7. bis 11. Januar 2026, 3.004 Befragte aus 49 US-Bundesstaaten und Washington, D.C., über Kategorien wie Lebensmittel, Mode, Beauty, Elektronik und Einrichtung hinweg.
Autoren: McKinsey Retail Practice in Kooperation mit ICSC
13.04.2026Stanford University, Institute for Human-Centered AIWissenschaft
Der Referenzband des Feldes, neunte Ausgabe, über 400 Seiten und neun Kapitel von Forschung und Technik über Wirtschaft, Wissenschaft und Medizin bis zu Bildung, Regulierung und öffentlicher Meinung. Zentrale Zahlen dieses Jahrgangs: 88 Prozent organisatorische Adoption, über 90 Prozent der bedeutenden Modelle aus der Industrie, ein US-Konsumentennutzen von geschätzt 172 Milliarden US-Dollar jährlich und ein Transparenzindex, der von 58 auf 40 Punkte gefallen ist.
Methodik: Aggregation und Validierung globaler Primärdaten durch ein Stanford-Forschungsteam, begleitet von einem Steering Committee aus Wissenschaft und Industrie. Gesamtes PDF frei verfügbar, dazu einzelne Kapitelseiten, etwa das Wirtschaftskapitel.
Verantwortlich: Yolanda Gil und Raymond Perrault als Co-Chairs, Sha Sajadieh als AI Index Lead
MÄRZ 2026NBER, Duke Fuqua, Fed Atlanta und RichmondWissenschaft
Die Ökonomen befragen Führungskräfte statt Anbieter und finden ein Produktivitätsparadox: Die wahrgenommenen Gewinne liegen deutlich über den gemessenen, vermutlich weil sich Umsatzwirkung erst verzögert zeigt. Von einem kurzfristigen Beschäftigungseinbruch sehen sie wenig, wohl aber eine Umschichtung, weg von Routinetätigkeiten in der Sachbearbeitung, hin zu technischen Qualifikationen.
Methodik: Befragung von 734 Führungskräften quer über Sektoren, Regionen und Unternehmensgrössen, NBER Working Paper 34984. Das Paper ist teilweise kostenpflichtig, es gibt eine frei lesbare Zusammenfassung der Autoren.
Autoren: Salomé Baslandze, Zachary Edwards, John R. Graham, Ty McClure, Brent H. Meyer, Michael Sparks, Sonya Ravindranath Waddell, Daniel Weitz
Die Studie misst den Reifegrad verantwortungsvoller KI und fügt als neue Dimension die Steuerung autonomer Agenten hinzu: Der Durchschnittswert steigt von 2,0 auf 2,3, aber nur etwa ein Drittel der Organisationen erreicht in Strategie, Governance und Agenten-Governance Stufe drei oder höher. Wer mindestens 25 Millionen US-Dollar in verantwortungsvolle KI investiert, erzielt signifikant höhere Reifegrade und häufiger einen EBIT-Effekt über fünf Prozent.
Methodik: Befragung von rund 500 Organisationen zwischen Dezember 2025 und Januar 2026, Befragte mit direkter Verantwortung für KI-Governance, Risiko oder Investitionsentscheidungen, bewertet anhand des McKinsey AI Trust Maturity Model mit fünf Dimensionen.
Deloitte beschreibt den Übergang von Pilotprojekten zur Skalierung: Der Anteil der Beschäftigten mit Zugang zu freigegebenen KI-Werkzeugen ist binnen eines Jahres von unter 40 auf rund 60 Prozent gestiegen. Der eigentliche Befund steckt in der zweiten Zahl, denn von denen mit Zugang nutzen weniger als 60 Prozent die Werkzeuge im täglichen Arbeitsablauf, ein gegenüber dem Vorjahr praktisch unveränderter Wert.
Methodik: Befragung von 3.235 Führungskräften aus 24 Ländern zwischen August und September 2025, von Direktoren bis Vorstands- und Aufsichtsebene, jeweils mit direkter Verantwortung für KI-Initiativen.
Verantwortlich: Beena Ammanath (Executive Director, Deloitte Global AI Institute), Jim Rowan (Head of AI, Deloitte US)
Die in Davos vorgestellte Befragung zeigt das niedrigste Umsatzvertrauen seit fünf Jahren, nur 30 Prozent der CEOs sind zuversichtlich für die kommenden zwölf Monate, gegenüber 38 Prozent im Vorjahr. Beim Thema KI teilt sich das Feld: 12 Prozent berichten sowohl Kosten- als auch Umsatzeffekte, 33 Prozent eines von beiden, und 56 Prozent bislang gar keinen nennenswerten finanziellen Nutzen.
Methodik: 4.454 CEOs aus 95 Ländern und Territorien, Feldzeit 30. September bis 10. November 2025, globale Werte gewichtet nach nominalem Bruttoinlandsprodukt. Vollständige Ergebnisse unter pwc.com/ceosurvey.
Zitiert als Sprecher: Mohamed Kande, Global Chairman von PwC
Die dritte Ausgabe des AI Radar zeigt eine Verdopplung der KI-Ausgaben von etwa 0,8 auf rund 1,7 Prozent des Umsatzes und einen klaren Machtwechsel: 72 Prozent der CEOs bezeichnen sich als Hauptentscheider für KI, doppelt so viele wie im Vorjahr, und die Hälfte glaubt, der eigene Job hänge davon ab. Auffällig ist die Vertrauensdifferenz nach unten, von 62 Prozent Zuversicht bei CEOs auf 48 Prozent bei Führungskräften ausserhalb der C-Ebene.
Methodik: 2.360 Führungskräfte aus 16 Märkten und neun Branchen, darunter 640 CEOs. Begleitend eine 29-seitige Chart-Strecke als PDF.