Je nach Erhebung nutzen knapp 90, 56 oder 20 Prozent der Betriebe KI. Was jede der drei Zahlen misst, warum keine davon deutsche Kleinbetriebe beschreibt und wie du solche Zahlen liest.
Wer wissen will, wie verbreitet KI in Betrieben ist, findet je nach Quelle ganz unterschiedliche Antworten. Der Investor Nathan Benaich hat drei der meistzitierten Zahlen in einem Beitrag gegenübergestellt. Wir haben seine Zusammenfassung gelesen und die Zahlen von Ramp und vom US-Statistikamt Census Bureau an den Originalseiten gegengeprüft. Die McKinsey-Angaben kennen wir nur aus der Zusammenfassung. Zur Transparenz: Wir arbeiten in der Redaktion mit Claude von Anthropic und beraten zu KI, wir haben also ein Interesse an hohen Nutzungszahlen. Den Anstoß gab der Newsletter TLDR AI vom 2. November 2026.
McKinsey berichtet für seine Umfrage vom 4. Mai bis 8. Juni 2026, veröffentlicht am 25. August 2026, dass fast neun von zehn Befragten regelmäßige KI-Nutzung in mindestens einer Unternehmensfunktion angeben. Befragt wurden laut Zusammenfassung 1.719 Personen in 97 Ländern, gewichtet nach der Wirtschaftsleistung der Länder, 36 Prozent von ihnen arbeiten in Organisationen mit über einer Milliarde Dollar Umsatz. Der Ramp AI Index nennt für September 2026 einen Anteil von 55,9 Prozent der US-Betriebe aus einer Stichprobe von mehr als 85.000 Firmen, die Ramp nutzen und in dem Monat eine Zahlung für ein KI-Produkt oder eine KI-Leistung geleistet haben. Nach Größe aufgeteilt weist Ramp kleine Betriebe mit 50,0, mittlere mit 62,5 und große mit 65,7 Prozent aus.
Das US Census Bureau meldet für den Zeitraum bis zum 3. Mai 2026 einen Anteil von 19,8 Prozent. Gefragt wird eine repräsentative Stichprobe von US-Betrieben, ob sie in einer Geschäftsfunktion KI nutzen, bezogen auf die vorangegangenen zwei Wochen. Firmen mit bis zu vier Beschäftigten blieben unter 20 Prozent, Firmen mit mindestens 250 Beschäftigten lagen bei 37 Prozent. Seit dem 17. November 2025 fragt das Amt breiter („in einer beliebigen Geschäftsfunktion“), Vergleiche mit früheren Zahlen sind deshalb nur eingeschränkt möglich.
McKinsey ist weltweit gewichtet, Ramp und Census beziehen sich auf die USA. Zu Deutschland enthalten die Quellen nichts. Eine Zahlung bei Ramp belegt nach der Zusammenfassung weder aktive Nutzung noch Einsatz im Betrieb noch einen Ertrag. Und die McKinsey-Zahl haben wir nicht in der Studie selbst geprüft. Wir haben nichts selbst erhoben.
Ab hier gilt: Das ist unsere Einschätzung, keine Studie. Eine Schlagzeile wie „90 Prozent nutzen KI“ soll oft Druck machen. Stelle deshalb bei jeder Zahl drei Fragen. Erstens: Wer wurde gefragt? Konzerne, Zahler einer Plattform oder eine repräsentative Auswahl von Betrieben? Zweitens: Was wurde gemessen? Eine Aussage über „regelmäßige Nutzung“, eine bezahlte Rechnung oder Nutzung in den letzten zwei Wochen? Drittens: Wann und wo? Eine US-Zahl vom Mai sagt wenig über einen Handwerksbetrieb in Hessen im November.
Viel nützlicher ist eine eigene Zahl: Wer in deinem Betrieb nutzt welches KI-Werkzeug wie oft, wofür, und was bringt es? Damit vergleichst du dich mit dem, was zählt, nämlich deinen Aufgaben. Wie eine einzelne Umfragezahl zu lesen ist, zeigt auch unser Beitrag zu den 54 Prozent bei KI-Agenten.
Dass nach der Census-Frage ein Fünftel der US-Betriebe KI nutzt, heißt nicht, dass Abwarten die bessere Strategie ist. Es heißt nur, dass „alle machen es schon“ so nicht stimmt. Ob KI für deinen Betrieb etwas bringt, entscheidet die einzelne Aufgabe und nicht ein Prozentwert.
Fünf Minuten: Suche die Zahl heraus, die dich zuletzt zu KI gedrängt hat, und prüfe, wer gefragt wurde und was gemessen wurde. Drei Minuten: Schreibe auf, wer in deinem Betrieb KI nutzt, wofür und wie oft. Zwei Minuten: Wähle eine Aufgabe aus und lege fest, woran du in vier Wochen erkennst, ob KI dort Zeit spart.
Eine Zahl ohne die Frage dahinter sagt wenig. Die drei Werte widersprechen sich nicht, sie messen verschiedene Dinge. Wer sie mischt, bekommt entweder falschen Druck oder falsche Ruhe.
Wer, was, wann und wo fragen, dann die eigene Zahl erheben. Das ist unsere Einschätzung, keine Studie.
Quellen: „There is no single AI adoption rate“, Nathan Benaich, State of AI (geprüft 31. Oktober 2026); Ramp AI Index (September 2026); US Census Bureau, „Large Firms With at Least 20 Employees Biggest AI Users“ (Mai 2026); Anlass: Newsletter TLDR AI vom 2. November 2026. Die McKinsey-Angaben stammen aus der Zusammenfassung von State of AI. Die Einordnung für Betriebe ist unsere Einschätzung.
Welches Modell für welche Aufgabe, welche Tools wirklich zählen und wie du richtig promptest — komplett lesbar, kein Download.
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