Prof. Dr. Leo Brecht
Mitglied des Vorstands, Partner
Prof. Dr. Leo Brecht
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Prof. Dr. Leo Brecht ist Mathematiker und Wirtschaftswissenschaftler mit einem Doktortitel in mathematischer Statistik und einer Professur für Innovations- und Technologiemanagement an der Universität Liechtenstein. Mit über 20 Jahren Erfahrung in Unternehmensberatung und angewandter Forschung sowie mehr als 10 Jahren im Investmentmanagement ist er ein führender Experte in den Bereichen Innovation, Technologie und Produktmanagement. Leo Brecht hat mehr als 100 Projekte für KMU und multinationale Unternehmen in verschiedenen Branchen unterstützt, von strategischer Beratung bis hin zu Technologiebewertungen. Er ist auch der Gründer von ALPORA, wo er und sein Team innovative Anlageprodukte entwickelt haben, die zu einem verwalteten Vermögen von über 700 Millionen Euro geführt haben. In den letzten zehn Jahren hat er mehr als 1.000 Investorenvorträge gehalten. Er war Partner bei Andersen und Arthur D. Little, Autor mehrerer Bücher und Konferenzredner. Als aktiver Investor und Serienunternehmer ist er insbesondere in den Sektoren FINTECH, SUSTTECH und EDUTECH tätig. In seiner Freizeit ist Leo Brecht ein leidenschaftlicher Regattasegler und Skifahrer und verbringt gerne Zeit mit seiner Familie.
Dieser Bericht fasst quantifizierte Produktivitätsgewinne durch KI-Einführung in 12 Unternehmensbereichen zusammen. Er stützt sich ausschließlich auf namentlich genannte Primärquellen – McKinsey, BCG, Gartner, Deloitte, PwC, das US-Energieministerium, Siemens, IBM sowie wissenschaftliche Studien. Jeder Wert ist auf eine spezifische Studie, deren Methodik und (sofern offengelegt) deren Stichprobengröße zurückführbar, sodass die Zahlen hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit und Relevanz für den jeweiligen Geschäftskontext bewertet werden können.
40 % – Durchschnittliche Steigerung der Mitarbeiterproduktivität – KI-gestützte Arbeit (Gartner / kontrollierte Unternehmenstests)
25 % – Gesamtkostensenkung durch durchgängige KI-Integration (McKinsey Global Institute, 2025)
57 % – Anteil der heute automatisierbaren Arbeitsstunden in Unternehmen (McKinsey Automation Report, Nov 2025)
Wichtigste Gewinne nach Prozessbereich
Jede Zeile zeigt die aussagekräftigste Kennzahl für einen Bereich sowie eine sekundäre Metrik und die zugrunde liegende Primärquelle. Hierbei handelt es sich um Ergebnisse tatsächlicher Anwender, nicht um Prognosen.
Die 12 Prozessdomänen
1. Produkt- & Engineering-Design
KI-native Ersatzmodelle ersetzen HPC-basierte Simulationen, verkürzen die Simulationszeit um bis zu 99 % und beschleunigen Forschung und Entwicklung je nach Sektor um 20–80 % (McKinsey GI). Digitale Zwillinge verkürzen Planungszyklen um ca. 30 % (NVIDIA/WEF, n=189 Leuchtturmfabriken), und generatives Design reduziert den Bedarf an physischen Prototypen um 40–60 % (Siemens/PwC).
2. Fertigung & Produktionsbetrieb
KI-gestützte visuelle Inspektion erreicht eine Fehlererkennungsrate von über 90 %; die Gesamtanlageneffektivität (OEE) verbessert sich um 10–25 %; Unternehmen, die ML einsetzen, erreichen ihre KPI-Ziele dreimal häufiger als Unternehmen ohne ML-Einsatz (McKinsey State of AI 2025, n=1.993 Organisationen). 72 % der von der NAM (2025) befragten Hersteller berichten von Kostensenkungen nach der Einführung von KI.
3. Wartung, Instandsetzung & Asset Management
Der am besten dokumentierte ROI-Fall in der industriellen KI: 70–75 % weniger ungeplante Ausfälle, 25–30 % geringere Wartungskosten und ein 10-facher ROI – konsistent über das US-Energieministerium, Deloitte, IBM und eine begutachtete Metaanalyse von 80 Studien (CIRP Journal, 2024).
4. Lagerhaltung & Intralogistik
Die Kommissionierung macht 55–65 % der Betriebskosten eines Lagers aus. KI-gestützte Kommissionierung reduziert Fehler um bis zu 67 % und steigert den Durchsatz um das 2- bis 3-fache; KI-Prognosen verbessern die Bestandseffizienz um 15–25 % (Databricks, 2025, Daten aus unternehmensweiten Implementierungen).
5. Logistik, Transport & Zustellung auf der letzten Meile
McKinsey schätzt, dass KI die gesamten Logistikkosten durch Optimierung von Routen, Frachtführerauswahl und Ladeplanung um 15 % senken kann. Die Bearbeitungszeit für Frachtdokumente sinkt um 70–80 % (ABBYY, 2025); autonome Zustellung auf der letzten Meile kann 40–60 % günstiger sein als die Zustellung durch Menschen.
6. Beschaffung & Lieferantenmanagement
In ausgereiften Implementierungen können mittlerweile 60–80 % der routinemäßigen Beschaffungsvorgänge ohne menschliche Genehmigung ablaufen. Daten von Early Adoptern bei Gartner zeigen Kosteneinsparungen von 15,2 % und eine durchschnittliche Produktivitätssteigerung von 22,6 %; die Amortisationszeit beträgt in der Regel 6–18 Monate.
7. Bedarfsplanung, Bestandsmanagement & S&OP
Die S&OP-Studie von BCG aus dem Jahr 2026 dokumentiert bei einem globalen Industriegüterunternehmen eine EBITDA-Verbesserung von 2 Prozentpunkten durch eingebettete agentische KI. Daten von Databricks zeigen eine um 20–40 % höhere Prognosegenauigkeit und eine Reduzierung von überschüssigen oder veralteten Beständen um 20–30 %.
8. Facility Management & Unternehmensimmobilien
Autonome Reinigungsroboter senken die Servicekosten um 40–60 %; KI-gestützte Gebäudemanagementsysteme sparen 15–25 % Energie (Schneider Electrics Werk in Le Vaudreuil: 25 % Energieeinsparung, 17 % weniger Materialabfall). Belegungsanalysen von JLL ermöglichen eine Reduzierung der Immobilienfläche um 15–20 %.
9. IT, Softwareentwicklung & Unternehmenssysteme
Kontrollierte Studien zu GitHub Copilot (einschließlich einer randomisierten kontrollierten Studie von MIT mit drei Unternehmen bei Microsoft, Accenture und einem Fortune-100-Unternehmen) zeigen Produktivitätssteigerungen bei Entwicklern von 30–55 %. Gartner stellt 40 % weniger Zeitaufwand für routinemäßige IT-Wartung fest; eine durchgängige KI-Integration senkt die IT-Kosten um bis zu 25 % bei einem 3,7-fachen ROI pro investiertem Dollar in integrierten Implementierungen.
10. Innovation & Strategische F&E
Eine wegweisende randomisierte kontrollierte Studie des MIT (Toner-Rodgers, 2024, n=1.018 Wissenschaftler) ergab, dass KI-unterstützte Forscher 44 % mehr Materialien entdeckten und 39 % mehr Patente anmeldeten, während 57 % der Aufgaben zur Ideenfindung automatisiert wurden. KI-gestützte neue Produkte führen zu 6–10 % höheren Umsätzen (Cooper & Brem, 2024); KI-Vorreiter erzielen 3–7 % höhere Gewinnmargen als Nachzügler – eine Lücke, die sich laut McKinsey bis 2027 auf 8–15 % vergrößern dürfte.
11. Produktentwicklung & Markteinführungszeit
Eine McKinsey-Studie unter Produktmanagern ergab eine Beschleunigung der Markteinführungszeit für Software um 5 % sowie eine Produktivitätssteigerung im Produktmanagement um 40 %. Der Einsatz von generativem Design bei der Eaton Corporation verkürzte die Entwicklungszeit für neue Produkte um bis zu 87 % – der beeindruckendste Fall eines Einzelunternehmens in der Fachliteratur.
12. Materialwissenschaft & Hochleistungswerkstoffe
KI-gestützte Closed-Loop-Workflows verkürzen die Zeit für die Materialentdeckung im Vergleich zu herkömmlichen Ansätzen um 80–95 % (arXiv, 2022). Der Durchbruch von AlphaFold bei der Proteinstrukturvorhersage (Nobelpreis für Chemie 2024) erweiterte die Strukturdatenbank von Tausenden auf über 200 Millionen Strukturen und bestätigte KI als grundlegendes Werkzeug der Materialwissenschaft.
Übergreifende Erkenntnisse
- Die Neugestaltung von Arbeitsabläufen ist der wichtigste Faktor für den Einfluss von KI auf das EBIT (McKinsey). Unternehmen, die KI lediglich auf bestehende Prozesse aufsetzen, ohne die Workflows anzupassen, schöpfen in der Regel weniger als 5 % des Potenzials aus.
- Nur etwa 6 % der Unternehmen qualifizieren sich als „KI-High-Performer“, die einen EBIT-Effekt von über 5 % erzielen (McKinsey, 2025, n=1.993); die in diesem Bericht genannten Gewinne beziehen sich auf diese Gruppe von Spitzenreitern, nicht auf den durchschnittlichen Anwender.
- Die vorausschauende Wartung (Bereich 3) weist den am besten belegten ROI aller KI-Anwendungsfälle auf, gestützt durch übereinstimmende Daten aus Regierung, Beratung, Industrie und Fachpublikationen.
- Spitzenreiter nennen fast dreimal häufiger Innovation – nicht nur Effizienz – als ihr primäres KI-Ziel, was mit einem überdurchschnittlichen Umsatzwachstum und Marktanteilsgewinnen korreliert.
- KI im Einkauf weist eine der kürzesten Amortisationszeiten (6–18 Monate) aller KI-Unternehmensanwendungen auf, da Einsparungen direkt an den Ausgabenbasiswerten messbar sind.
