Probezeit bestanden? Diese Unternehmen setzen KI erfolgreich ein!

Wer jedes Jahr Hunderte von neuen Restaurants eröffnet, braucht vor allem eines: Menschen, die dort arbeiten wollen. Bei Chipotle sind das jedes Jahr Tausende. Entsprechend viele Bewerbungsgespräche kosten Zeit und Geld. Seit Oktober 2024 übernimmt Ava Cado einen Teil der Arbeit. Der KI-Assistent beantwortet Fragen, schlägt Vorstellungstermine vor und ist auch abends und am Wochenende erreichbar. Der Erfolg ist messbar. Die Zeit von der Bewerbung bis zum ersten Arbeitstag sank nach Unternehmensangaben von zwölf auf vier Tage. Der Anteil abgeschlossener Bewerbungen stieg von 50 % auf 85 %. Die Probezeit hat Ava Cado damit bestanden. 

Ihre Kollegen in der Küche, die kollaborativen Roboter, sind noch nicht so weit. Zu diesen Cobots, die Mitarbeitenden Handgriffe abnehmen sollen, gehört Autocado. Die Maschine wurde bisher nur in einzelnen kalifornischen Restaurants getestet. Sie schält und entkernt Avocados in durchschnittlich 26 Sekunden und soll die Zeit der Guacamole-Vorbereitung halbieren. Ein zweiter Cobot, Hyphen, soll Bowls und Salate zusammenstellen, die rund 65 % der Online-Bestellungen ausmachen. Bilderkennung mit KI soll Portionen und Genauigkeit prüfen. Das System wurde in einem Restaurant erprobt und überarbeitet. In das gleichnamige Start-up hat das Unternehmen insgesamt 25 Millionen US-Dollar investiert. Chipotle liefert damit einen messbaren Erfolg und zwei Ansätze, die sich erst noch beweisen müssen.

Vergleichbares können nur wenige Unternehmen vorweisen. Zwar nutzen laut einer McKinsey-Umfrage unter 1.719 Teilnehmenden fast neun von zehn Firmen KI regelmäßig in mindestens einem Geschäftsbereich. Doch in den Zahlen sind die Effekte bislang wenig zu spüren. Rund 80 % der Befragten berichten von Produktivitätsgewinnen bei der eigenen Arbeit, aber nur 37 % sehen überhaupt einen Beitrag der KI zu ihrem Ergebnis vor Zinsen und Steuern (EBIT). Nur rund 6 % führen nach eigenen Angaben mindestens 5 % ihres EBIT auf KI zurück und sprechen von einem deutlichen Effekt. Laut McKinsey setzen diese KI in mehr Geschäftsbereichen ein und bauen Arbeitsabläufe häufiger um. Eine weltweite PwC-Befragung von 4.454 Vorstandsvorsitzenden zeichnet ein ähnliches Bild: 56 % sehen weder höhere Umsätze noch niedrigere Kosten, nur 12 % beides. 

Das heißt nicht, dass es diese Effekte nicht gibt. Womöglich lassen sie sich nur noch nicht sauber messen. Die Umfragen beruhen auf Selbstauskünften, und PwC fragte nur nach den vergangenen zwölf Monaten. Einzelne Unternehmen können ihre Fortschritte aber schon heute mit Zahlen belegen.

Zu ihnen gehört der Online-Modehändler Zalando. KI kommt dort an vielen Stellen zum Einsatz und liefert laut Vorstand messbare Erfolge. Der Anteil KI-erzeugter Inhalte in der App stieg binnen eines Jahres von praktisch null auf 90 %. Eine Kampagne entsteht nun in wenigen Tagen statt in sechs Wochen. Der Content-Output liegt 70 % höher, ohne dass die Kosten steigen. Ein Empfehlungsalgorithmus macht die Warenkörbe um 13 % voller, und eine KI zur Größenberatung senkt die größenbedingten Retouren um mehr als 8 %. Diese Technik verkauft Zalando inzwischen sogar weiter: Mehr als 100 Marken nutzen das KI-Fotostudio SCAYLE STUDIOS. Strategisch setzt der Konzern auf Agentic Commerce, also Einkäufe, bei denen KI-Chatbots wie ChatGPT oder Gemini Suche und Kauf übernehmen. Zalando ist einer von nur zwei europäischen Startpartnern für Googles Universal Commerce Protocol, über das Chatbots direkt auf den Produktkatalog zugreifen können.

Auch bei der Deutschen Telekom übernimmt KI schon Routineaufgaben. Der KI-Agent RAN Guardian erkennt drohende Überlastungen im Mobilfunknetz, etwa bei Großveranstaltungen, und hilft dem Netzmanagement bei Gegenmaßnahmen. Die Reaktionszeit sank laut Telekom von mehreren Stunden auf etwa eine Minute. Im Kundenservice liefert KI während des Gesprächs passende Informationen und übernimmt die Dokumentation. Erste Anwendungsfälle reduzierten die Beschwerden um 30 %. In den USA bearbeiten KI-Agenten 40 % der Kundenkontakte. Zugleich sank dort die Zahl der Serviceanrufe um 55 %. Bis 2030 strebt die Telekom durch KI und Automatisierung jährliche Einsparungen von rund 2,5 Milliarden Euro bei den indirekten Kosten gegenüber 2023 an.

In der Produktion zeigt Hitachi, was KI leisten kann. Viele kennen den japanischen Konzern noch als Hersteller von Fernsehern, Kühlschränken und Waschmaschinen. Heute ist er ganz anders aufgestellt und liefert Technik für Stromnetze und Bahnen, IT-Dienste und Speichersysteme. Vom KI-Boom profitiert er selbst: Die Aufträge von Rechenzentren bei der Tochter Hitachi Energy stiegen im Geschäftsjahr 2025/26 um mehr als 150 %. Zugleich nutzt Hitachi KI im eigenen Betrieb. Im Werk Norman in Oklahoma, wo die Tochter Hitachi Vantara Speichersysteme baut, übernehmen KI-Agenten die Nachfrageprognose und das Bestandsmanagement. Laut Hitachi sank damit die Durchlaufzeit vom Auftragseingang bis zum Versand um 77 % und der Lagerbestand um 50 %. Die Zahlen gelten zwar nur für ein Werk, zeigen aber das Potenzial KI-optimierter Prozesse.

So überzeugend die Beispiele wirken, es gibt auch Einschränkungen. Viele Zahlen stammen von den Unternehmen selbst und aus einzelnen Anwendungen, die sich nicht automatisch auf einen ganzen Konzern oder eine Branche übertragen lassen. Hinzu kommen die Kosten für die Implementierung und den Betrieb von KI. Die Rechnung geht nur auf, wenn mehr eingespart wird, als die KI-Nutzung kostet. Auch Fehler oder verzerrte Ergebnisse von KI-Systemen können Kundschaft verschrecken und dem Ruf schaden. Und wer wie Zalando auf Sichtbarkeit in fremden Chatbots setzt oder wie Hitachi vom KI-Boom profitiert, macht sich von der Entwicklung der KI abhängig. Ein Vorsprung lässt sich schnell wieder verlieren, wenn die Konkurrenz nachzieht oder neue Technologien die eigenen Lösungen überholen.

Wem gelingt der Einsatz von KI also schon mit messbarem Erfolg? Einigen, zumindest in einzelnen Prozessen. Dort übernimmt KI klar umrissene Aufgaben, und das Ergebnis lässt sich in Zahlen messen. Ob die Avocado-Roboter in den Küchen bald ebenso überzeugen wie ihre Kollegin, muss sich aber erst zeigen. Bei KI-Versprechen von Unternehmen helfen drei Fragen:  

• Werden konkrete Zahlen genannt?  
• Gelten sie für den ganzen Betrieb und nicht nur für einzelne Anwendungen?  
• Schlagen sie sich bereits in Umsatz oder Marge nieder? 

Je mehr Fragen sich mit „Ja“ beantworten lassen, desto eher wird aus dem KI-Versprechen ein Vorteil. Für Anlegerinnen und Anleger sind die Vorteile KI-optimierter Prozesse aber nur ein Baustein bei der Beurteilung einer Aktie. Nur weil ein Unternehmen KI in den Vordergrund stellt, ist das allein noch kein Auswahlkriterium. Wie bei Ava Cado gilt auch an der Börse: Erst die Zahlen zeigen, ob die Probezeit bestanden ist.

* KGV: Kurs-Gewinn-Verhältnis; ** Prognose (Quelle: ING); Stand: 09.11.2026