LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Auswertung des Apollo-Ökonomen Torsten Slok kommt zu einem ernüchternden Befund: Für die meisten Nicht-Tech-Unternehmen verbessert KI weder Gewinnspannen noch die Kennzahl Umsatz pro Beschäftigtem. Der Bericht vergleicht dafür einen erweiterten S&P-500-Teilindex und stellt damit Investitionen und Hype der letzten Jahre einer kaum sichtbaren Wirkung gegenüber. Slok argumentiert zudem, dass KI zwar Rechenleistung liefert, im Unternehmensalltag aber Urteilsvermögen, Verantwortung und Unternehmenskultur entscheidend bleiben. Offen bleibt damit vor allem, wie Unternehmen KI in Prozesse übersetzen, die tatsächlich Erlöse und Marge beeinflussen.
Die Debatte um Künstliche Intelligenz verschiebt sich gerade von der Modell-Leistung zur Frage, ob sich diese Fortschritte auch finanziell auszahlen. Während KI-Teams in vielen Konzernen bereits Budgets für Daten, Deployments und Integrationen aufsetzen, deutet eine neue Argumentation aus dem Umfeld von Apollo Global Management darauf hin, dass der harte betriebswirtschaftliche Effekt außerhalb des Tech-Sektors bisher begrenzt bleibt. Im Kern geht es dabei nicht um die Geschwindigkeit von Chatbots oder um Benchmark-Scores, sondern um Kennzahlen, die Vorstand und Aufsichtsrat typischerweise in Zusammenhang mit Produktivität und Skalierung bringen: Gewinnmargen und Erlöse pro Beschäftigtem.
Ausgangspunkt ist ein von Torsten Slok beschriebener Vergleichsraum, der den S& P 500 um große Tech-Größen bereinigt: Im Fokus steht damit der S& P 493, also der Marktbereich, der den S& P 500 um Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft, NVIDIA und Tesla bereinigt. Der Ökonom leitet daraus ab, dass sich die Profit-Margins und die Kennzahl Revenue per Worker über den betrachteten Zeitraum nicht erkennbar verändert hätten. Wichtig ist dabei auch die Interpretation: Eine flache Entwicklung bedeutet nicht zwingend, dass KI gar nichts leistet, aber sie legt nahe, dass sich die erwartete Produktivitäts- und Effizienzrendite bisher nicht in den aggregierten Ergebniszahlen der Nicht-Tech-Branche niederschlägt.
Technisch betrachtet wirkt diese Aussage zunächst wie eine Entkopplung zwischen KI-Investitionen und operativem Ergebnis. In vielen Unternehmen werden KI-Systeme jedoch als Querschnittstechnik eingeführt: Sie tauchen in der Nachfrageprognose, in der Qualitätsprüfung, im Dokumenten-Workflow oder im Kundenservice auf, ohne dass das Ergebnis sofort über eine einzelne KPI sichtbar wird. Genau hier setzt Sloks Skepsis an: Für ihn ist es schwierig, „zunehmend günstige Intelligenz“ in messbares Wachstum bei Umsatz und Gewinnmargen zu übertragen. Anders gesagt: Selbst wenn die Kosten für KI-Assets sinken, muss die Organisation gleichzeitig Entscheidungsprozesse umbauen, Schnittstellen sauber integrieren und Verantwortlichkeiten klar definieren. Ohne diese Kette bleibt KI oft eine Automatisierungskomponente, die zwar Aufgaben erledigt, aber keine neue Erlöslogik etabliert.
Slok formuliert zudem einen weiteren Punkt, der in der Praxis häufig übersehen wird: In Unternehmen ist Intelligenz nicht nur Rechenleistung, sondern wird durch Urteilsvermögen geprägt. Genannt werden die Faktoren, die nicht direkt in Trainingsdaten abgebildet sind: Accountability, Vertrauen, Kultur, ungeschriebene Regeln, ethische Abwägungen und Fragen von Fairness. Diese Dimensionen sind vor allem deshalb relevant, weil sie reputations- und damit umsatzwirksam sein können. Wenn KI-Entscheidungen etwa zu Qualitäts- oder Compliance-Risiken führen oder wenn Teams dem System nicht vertrauen, sinkt die Akzeptanz. Das wiederum verlangsamt die praktische Durchdringung und kann dafür sorgen, dass sich Effekte erst verzögert oder gar nicht in den Produktivitätskennzahlen niederschlagen.
Dass der Befund nicht auf einer isolierten Sicht beruht, passt auch zu der breiteren Beobachtung: Mehrere Studien haben in der Vergangenheit darauf hingewiesen, dass KI zwar Potenzial verspricht, sich Produktivitätsgewinne aber zeitlich verschieben können oder in aggregierten Statistiken zunächst schwer zu erkennen sind. Ein technischer Grund dafür liegt in der Natur von KI-Projekten. Viele Initiativen verändern Prozesse schrittweise: Modelle werden pilotiert, danach in Workflows eingebettet, dann überwacht und schließlich abgesichert. Erst wenn diese Stufen abgeschlossen sind, entstehen messbare Effekte. Außerdem kann es sein, dass KI-Ziele zunächst Kosten senken oder Risiken reduzieren statt sofort Umsatz zu steigern. In einer Kennzahlengrafik wie „Umsatz pro Beschäftigtem“ oder „Gewinnmarge“ tauchen solche indirekten Wirkungen nur dann klar auf, wenn sie in ausreichendem Umfang skaliert und in der Buchhaltung korrekt abgebildet werden.
Für den Markt ist die Implikation deshalb zweischneidig. Einerseits stellt der Hinweis auf fehlende Finanzrendite außerhalb des Tech-Sektors den Standardansatz „KI kaufen, Ergebnis kommt“ infrage. Andererseits kann er Unternehmen helfen, KI-Strategien stärker an Wertschöpfungslogik zu koppeln: Welche Entscheidung wird durch KI besser? Wo entsteht daraus ein messbarer Hebel auf Kosten, Qualität oder Geschwindigkeit? Auch das Timing spielt eine Rolle, denn selbst wenn Modellgüte und Automatisierung schneller voranschreiten als organisatorische Umstellung, kann die finanzielle Wirkung zunächst ausbleiben. Genau in diesem Spannungsfeld entstehen derzeit viele Debatten darüber, ob KI eher als Werkzeug zur Prozessoptimierung oder als Grundlage für neue Produkte gedacht werden sollte.
Für CIOs, CTOs und Fachbereiche bedeutet das konkret: Die Frage ist weniger, ob ein Modell „gut“ ist, sondern ob das Unternehmen KI in Verantwortungs- und Entscheidungsstrukturen integriert. Wenn Accountability unklar bleibt, entstehen Abstimmungsaufwände; wenn Vertrauen fehlt, werden KI-Ergebnisse seltener genutzt; wenn Kultur und ungeschriebene Regeln nicht adressiert werden, werden Systeme umgangen. Gleichzeitig wird Fairness und ethische Abwägung immer dann zum Kostenfaktor, wenn sie zu Nacharbeit, Sperrungen oder Erklärungsbedarf führen. Der Nutzen von KI wird damit zum Projekt der End-to-End-Chain: von Datenqualität und Modellbetrieb über Monitoring und Governance bis zur operativen Anwendung in Teams, die Ergebnisse verantworten.
Unterm Strich lässt die Apollo-basierte Argumentation die Diskussion auf eine harte Währung zurückholen: Profit-Margins und Umsatz pro Worker lassen sich nicht dauerhaft wegargumentieren. Falls sich die beobachtete Flachheit über weitere Quartale bestätigt, wird KI im Nicht-Tech-Umfeld stärker unter Rechtfertigungsdruck geraten, etwa durch interne Renditeziele und klarere Business-Cases. Gelingt dagegen eine sauberere Kopplung zwischen KI-Fähigkeiten und Entscheidungsprozessen, könnten sich Effekte zeitversetzt in Produktivität und Margen zeigen. Die nächsten Schritte werden deshalb weniger im Trainingslabor entschieden als in den Fachabteilungen: Dort, wo aus Intelligenz Handlung wird, statt nur Rechenleistung zu liefern.
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