Beobachtetes Signal · 17. Aug. 2026 · Research Note · Quelle: CNBC Investing · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Neutral
Goldman: Produktivitätsgewinne durch KI lassen noch auf sich warten
Strategen von Goldman Sachs betonen, dass flächendeckende Produktivitätssteigerungen durch Künstliche Intelligenz auf Unternehmensebene bislang ausbleiben, da sich der Markt primär auf Infrastrukturausgaben statt auf anwendungsorientierte Automatisierung konzentriert. Zur Identifikation von Unternehmen aus dem Russell 1000, die bei künftigen Produktivitätsschüben am stärksten profitieren werden, entwickelte Goldman eine Methodik. Diese kombiniert den Anteil der Lohnsumme eines Unternehmens, der für KI-Automatisierung anfällig ist, mit den Personalkosten als Prozentsatz des Umsatzes. Zu den genannten Firmen zählen CoStar Group, Dollar Tree und eBay. Als Sektoren mit besonders hoher Arbeitsintensität und KI-Sensitivität gelten Software, professionelle Dienstleistungen, Finanzdienstleistungen und Biotechnologie. Der Artikel verweist zudem auf vereinzelte frühere Produktivitätsprognosen von Institutionen wie Goldman Sachs, McKinsey und dem MIT.
Die Analyse von Goldman Sachs liefert eine replizierbare Methodik zur Identifikation von Unternehmen, die von künftigen KI-getriebenen Produktivitätssteigerungen profitieren, und markiert relevante Sektoren für Investoren und Corporate Strategy.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Goldman Sachs hat eine Kennzahl entwickelt, die die KI-Exposition der Lohnsumme mit den Personalkosten am Umsatz verknüpft, um potenzielle Profiteure zu ermitteln.
- Die Auswahlliste potenzieller KI-Profiteure im Russell 1000 umfasst unter anderem CoStar Group, Dollar Tree und eBay.
- Software, professionelle Dienstleistungen, Finanzwesen und Biotech weisen laut Goldman die höchste Arbeitsintensität und KI-Sensitivität auf.
- Doximity wird als Praxisbeispiel genannt, bei dem ein KI-Suchprodukt Umsätze generiert, die etwa dem Zehnfachen der laufenden Kosten entsprechen.
- Frühere Prognosen schätzen den Produktivitätssubventionseffekt über die nächsten Jahre auf 0,53 bis zu 3,4 Prozentpunkte ein.
Verknüpfte Unternehmen
7 verknüpfte Unternehmen“but strategists at Goldman Sachs have come up with a way to identify companies that stand to benefit the most from AI productivity increases...”
“Goldman’s list includes real estate data company CoStar Group , discount consumer retailer Dollar Tree , and e-commerce website eBay ....”
“Goldman’s list includes real estate data company CoStar Group , discount consumer retailer Dollar Tree , and e-commerce website eBay ....”
Klinikernetzwerk und Healthcare-Workflow-Plattform, die über Enterprise-Lösungen monetarisiert wird.
“For example, shares of medical platform Doximity exploded earlier this month when CEO Jeffrey Tangney said that the company’s AI search prod...”
“Consultancy McKinsey put those gains as high as 3.4 percentage points through 2040, while researchers at MIT have more modest estimates......”
“while researchers at MIT have more modest estimates, with productivity increases of 0.53% through 2034....”
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Ontologie & Marktkonzepte
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Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
KI-Produktivitätsparadoxon: Führungskräfte zweifeln an ROI und erwägen Budgetkürzungen
Eine aktuelle, länderübergreifende Studie von G‑P (Globalization Partners) unter 2.850 Führungskräften offenbart eine wachsende Skepsis hinsichtlich der tatsächlichen Produktivitätsgewinne durch Enterprise-KI. Während 82 Prozent der Befragten angeben, dass KI den wahrgenommenen Wert menschlicher Arbeitskraft gemindert hat, berichten viele Unternehmen über ausbleibende messbare Effekte auf Beschäftigung und Produktivität in den letzten Jahren. Zudem hegen 88 Prozent der Führungskräfte die Sorge, dass Angestellte KI nutzen, um Produktivität lediglich vorzutäuschen. Da der operative Aufwand für die Überwachung, Prüfung und Nachbearbeitung von KI-Ergebnissen steigt – was von 69 Prozent der Befragten bestätigt wird –, drohen Effizienzgewinne verpufft zu sein. Folglich erwägen fast 70 Prozent der Entscheidungsträger, ihre KI-Budgets zu kürzen, sollten die für 2026 gesteckten Ziele verfehlt werden.
Warum KI noch nicht zu messbarem ROI auf Unternehmensebene führt
Der Beitrag analysiert, warum der Einsatz von KI- und LLM-Tools wie Claude Code oder ChatGPT zwar die Produktivität auf Einzel- und Teamebene spürbar steigert, diese Effekte sich jedoch noch nicht in einem proportionalen Return on Investment (ROI) des gesamten Unternehmens niederschlagen. Das Phänomen wird anhand eines dreistufigen Adoptionsmodells erklärt, das an die historische Elektrifizierung angelehnt ist: Während Stufe 1 einzelne Aufgaben erleichtert und Stufe 2 bestehende Workflows beschleunigt, ohne die Organisationsstrukturen zu verändern, erfordert erst Stufe 3 eine fundamentale Neuausrichtung von Entscheidungsprozessen und den Einsatz autonomer KI-Agenten. Zu den angeführten Beispielen gehören der intensive Einsatz von Claude Code bei großen Tech-Konzernen, stark steigende Anthropic-Unternehmensbudgets sowie Umfragen, laut denen nur 27 Prozent der Führungskräfte angeben, dass KI ihre ROI-Erwartungen erfüllt hat. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, müssen Unternehmen ihre Entscheidungspipeline radikal restrukturieren.
KI-Kosteneinsparungen bleiben bei vielen Unternehmen hinter den Erwartungen zurück
Ein Bericht des manager magazin auf Basis einer Bain-&-Company-Studie mit 951 globalen Unternehmen verdeutlicht, dass die Effizienz- und Kostenerwartungen an KI häufig enttäuscht werden. Während 59 Prozent der befragten Firmen Kostensenkungen von über zehn Prozent anvisierten, erreichten dies tatsächlich nur 43 Prozent. Als größte Hürde erweisen sich mangelnder Datenzugriff sowie unzureichende Datenintegration (41 Prozent). Zudem setzen lediglich sieben Prozent der Unternehmen vollständig autonome KI-Agenten in der Produktion ein; weit verbreitet sind Modelle, die menschliche Freigaben erfordern. Der Bericht warnt vor strategischen Defiziten bei Governance und Prozessdesign, betont jedoch gleichzeitig, dass rund 90 Prozent der Unternehmen ihre KI-Budgets trotz überschaubarer Renditen weiter aufstocken, um künftig vermehrt auf autonome Agenten zu setzen.
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