KI zahlt sich außerhalb der Techbranche nicht aus: Die Lücke, die der Hype übersah

Wenn KI die größte Produktivitätsgeschichte des Jahrzehnts ist, warum finden die Unternehmen, die sie einkaufen, davon nichts in ihren Margen? Das ist die unbequeme Frage hinter Apollos jüngster Analyse, und sie verdient aus unserer Sicht mehr Aufmerksamkeit als der nächste Modellstart.

Der neueste Daily Spark von Apollo Global Management kommt zu dem Schluss, dass KI trotz enormer Investitionen und großem Hype den Unternehmen in den USA außerhalb der Techbranche keinen finanziellen Ertrag gebracht hat. Das ist kein Einzelfall. Apollos Team greift das Thema mindestens seit Februar immer wieder auf, und im August argumentierte es, der S&P 493 gebe viel Geld für KI aus, ohne dass die Gewinnmargen sichtbar steigen.

Der Hype maß die Verbreitung; die Gewinn-und-Verlust-Rechnung misst Ergebnisse

Die beruhigenden Zahlen betreffen die Aktivität. Forbes berichtete unter Berufung auf eine Apollo-Analyse, dass rund 69 % der S&P-500-Unternehmen aktiv KI einsetzen; die Schlagzeile ergänzt, dass nur wenige Kennzahlen über die Zeit verfolgen. Diese zweite Hälfte ist die eigentliche Nachricht. Etwas einzusetzen, das man nicht misst, ist keine Strategie. Es ist eine Pressemitteilung.

Ein arXiv-Papier vom Juli zur Verbreitung im S&P 500 hilft, die Lücke zu erklären. Anhand eines auf SEC-Unterlagen beruhenden Maßes stellt es fest, dass 2025 nur 11 % der S&P-500-Unternehmen KI tief in ihre Geschäftsprozesse integriert hatten. Zwei Drittel dieser tiefen Integration entfallen auf die Technologiebranche. Zudem zeigt sich bei der Profitabilität eine „J-Kurve“, wenn Unternehmen zur tiefen Integration übergehen, ohne Unterschiede bei Investitionsausgaben oder Produktivität. Eine J-Kurve bedeutet: Es wird erst schlechter, bevor es besser wird. „Noch kein Ertrag“ könnte also teilweise ein Timing-Problem sein und kein Beleg für ein Scheitern.

Wir halten diese Nuance für wichtig, und Apollos eigene Formulierung, eine „ROI-Startbahn“, die außerhalb der Techbranche „lang sein könnte“, lässt dafür Raum. Eine lange Startbahn ist aber keine Entschuldigung für ein leeres Dashboard.

Der Nutzen landet bei den Anbietern, nicht bei den Anwendern

Apollos frühere Grafikanalyse ergab, dass über 20 Jahre der gesamte Anstieg der operativen Marge des S&P 500 aus technologienahen Sektoren stammte. Die Margen außerhalb der Technologie blieben bei rund 9 %. KI scheint das Muster zu wiederholen: Wer Hacken und Schaufeln verkauft, weist die Gewinne aus, die Käufer die Rechnungen.

Das ist unsere Lesart, nicht Apollos Formulierung, und es ist ein Schluss aus Margen, keine bewiesene Ursache. Er passt aber zum arXiv-Befund, wonach Technologieunternehmen zwei Drittel der tiefen KI-Integration ausmachen. Die Frage für einen Händler oder Hersteller ist einfach: Sind Sie ein Kunde, der das Wachstum eines anderen finanziert, oder schöpfen Sie selbst Wert ab?

Die Marktrisiken sind real. Wie Bloomberg zusammenfasste, sagte Apollo-Chefökonom Torsten Slok, die Wall Street müsse bei Gewinnen und Margen positive Ergebnisse der KI-Einführung unter dem sehen, was er den S&P 493 nannte. Bleiben diese Ergebnisse aus, werden nach unserer Einschätzung die Bewertungen der Big-Tech-Konzerne, die sie unterstellen, zu einem Risiko.

Was Aufsichtsräte jetzt tun sollten

Unsere Empfehlung ist klar. Aufsichtsräte sollten KI-Budgets nicht mehr auf Basis von Verbreitungsstatistiken genehmigen und drei Dinge verlangen: eine Ausgangsbasis, eine benannte Kennzahl und einen Stichtag, an dem das Projekt bewertet wird. Kosten pro Ticket, Durchlaufzeit, Marge je Produktlinie: alles, was ein Finanzvorstand prüfen kann.

Auch Vorsicht hat ihre Fürsprecher. JPMorgan-Chef Jamie Dimon machte laut The Times of India in einer Telefonkonferenz zu den Quartalszahlen klar, dass die Bank externen KI-Agenten keinen Zugriff auf ihre Daten gewähren wird. Wir verstehen das als Erinnerung daran, dass das Schwierige in Organisation und Risiko liegt, nicht nur im Kauf von Lizenzen.

Unser Urteil: Die Skeptiker haben für heute recht und liegen für morgen vermutlich zu früh. Die Belege zeigen nicht, dass sich KI außerhalb der Techbranche nicht auszahlen kann. Sie zeigen, dass der Nachweis des Ertrags bislang dünn ist. Solange Unternehmen ihn nicht erbringen, sollte jede Behauptung einer KI-getriebenen Transformation als Hypothese gelten, nicht als Ergebnis.