LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Analyse von Apollo zeigt, dass KI-Investitionen bei den 493 nicht-technologischen S&P-500-Unternehmen bislang keine messbaren Produktivitätsgewinne auslösen. Besonders auffällig: Die Rendite konzentriert sich offenbar dort, wo Daten, Infrastruktur und Software als „Spaten und Schaufeln“ verkauft werden. Während die breitere Unternehmenswelt höhere Kosten und Abschreibungen trägt, bleibt der operative Nutzen unklar. Für Investoren folgt daraus eine klare Leitlinie: Cashflows zählen mehr als Buzzwords.
Die große KI-Erzählung klingt inzwischen wie ein gefestigter Automatismus: Wer genügend Rechenleistung, Modelle und Implementierungsbudgets einkauft, verbessert langfristig Produktivität und verdient mehr. Die Daten von Apollo Global Management stellen diese Annahme jedoch für einen großen Teil des Marktes infrage. Im Fokus stehen 493 nicht-technologische Unternehmen aus dem S&P 500, also genau jene Firmen, die außerhalb klassischer Software- und Plattformmärkte sitzen – dort, wo KI im Tagesgeschäft zwar genutzt wird, aber nicht zwingend zu sichtbaren Effizienzsprüngen führt.
Konkret lautet das Kernargument der Auswertung, dass die „Billionen“, die in KI-Infrastruktur und -Software geflossen sind, nicht automatisch zu höheren Gewinnen oder messbaren Produktivitätssteigerungen führen. Torsten Slok, Chefökonom bei Apollo, argumentiert damit implizit gegen eine zu schnelle Gleichsetzung von Investitionsvolumen und Wertschöpfung. Die Logik dahinter ist nicht kompliziert: Wenn KI-Deployments vor allem Kostenblöcke erzeugen – etwa für Infrastruktur, Lizenzen, Integration und fortlaufende Wartung – dann bleibt der Nutzen für viele Anwenderunternehmen zeitlich oder qualitativ hinter den Erwartungen zurück. Gleichzeitig profitiert eine kleinere Gruppe von Marktteilnehmern, die die passenden Werkzeuge bereitstellt und dafür die Umsätze vereinnahmt.
Damit landet die Diskussion bei der Frage, warum Kapital in der Breite überhaupt in den gleichen KI-„Warenkorb“ fließt. Die Antwort liegt laut der Analyse weniger in der Ingenieursleistung des jeweiligen Projekts, sondern in Anreizstrukturen: Wenn Aufsicht und Marktumfeld die Kapitalkosten drücken und steuerliche Regeln Investitionen in immaterielle Werte begünstigen, wird das Einkaufsverhalten begünstigt. Dann kann es passieren, dass Unternehmen KI nicht als gezielte operative Hebelwirkung planen, sondern als Reaktion auf regulatorische oder konkurrenzgetriebene Erwartungshaltungen. Im Ergebnis entstehen Projekte, deren Effekt auf den Cashflow im Jahresverlauf kaum sichtbar wird, während die Abschreibungen und laufenden Betriebskosten bei den S&P 493 landen.
Technisch betrachtet ist der Engpass oft nicht „die KI“, sondern die Übersetzung in Prozesse. Moderne KI-Systeme können zwar Muster erkennen, Text erzeugen oder Entscheidungen unterstützen; der entscheidende Schritt ist jedoch die Integration in bestehende Workflows, Datenflüsse und Verantwortlichkeiten. Ohne saubere Datenbasis, ohne messbare Ziele (zum Beispiel Durchlaufzeit, Fehlerquote, Automatisierungsgrad) und ohne ein belastbares Deployment-Konzept wird aus einer technologischen Option schnell ein Kostenposten. Genau diese Differenz zwischen Modell- und Prozessnutzen erklärt, warum die Rendite in vielen Märkten asymmetrisch ausfallen kann: Anbieter monetarisieren den Zugang, während Anwender die Reibungsverluste im Betrieb tragen.
Aus Marktsicht ist diese Argumentationslinie zudem ein Klassiker der Technologiezyklen. Schon bei früheren Wellen – etwa bei Cloud-Migrationen oder ERP-Rollouts – zeigte sich, dass Investitionen erst dann in Produktivität münden, wenn die Implementierung in Betriebskennzahlen übersetzt wird. Der Unterschied bei KI ist die zusätzliche Schicht aus Modellupdates und fortlaufender Optimierung: Selbst nach „Go-live“ bleibt ein Teil der Kosten dynamisch, weil Daten, Prompt-Strategien, Guardrails und Qualitätsmessungen nachgeschärft werden müssen. Apollo verlagert die Debatte deshalb weg von der Frage, ob KI prinzipiell funktioniert, hin zu der Frage, ob sie in der Breite die versprochenen Wirkungen in den Bilanzen und Ergebnissen sichtbar macht.
Für wachstumsorientierte Investoren ergibt sich daraus eine handfeste Bewertungsheuristik. Die Analyse legt nahe, Unternehmen stärker nach dem zu gewichten, was KI bereits in Umsätzen, Margen oder Prozesskennzahlen monetarisiert, statt nach der Geschwindigkeit, mit der „KI eingeführt“ wird. Denn Technologie bleibt – so die zentrale Botschaft – ein Werkzeug und kein garantierter Multiplikator. Bis die S&P 493 eine klare operative Hebelwirkung aus ihren Investitionen nachweisen, dürfte sich das Risiko verschieben: Nicht die Technologie selbst ist unbrauchbar, sondern die Erwartung, dass der Nutzen automatisch mit dem Budget wächst.
Das bedeutet nicht, dass KI-Anwendungen außerhalb des Tech-Sektors grundsätzlich scheitern müssen. Es zeigt eher, dass KI in der Unternehmenspraxis stärker wie ein Transformationsprogramm behandelt werden sollte: mit messbaren Zielgrößen, klarer Governance und einer realistischen Zeithorizont-Planung. Solange jedoch der Zusammenhang zwischen KI-Budgets und messbaren Produktivitäts- oder Gewinnzuwächsen bei den 493 Unternehmen nicht erkennbar ist, bleibt das Narrativ anfällig. Genau hier könnte sich die nächste Phase der Marktselektion vollziehen: weniger „KI überall“, mehr Fokus auf Systeme, die konkret messbare Ergebnisse liefern – und deren Wirkung sich im Cashflow nachweisen lässt.
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