Österreichs Unternehmen haben bei Künstlicher Intelligenz (KI) deutlich aufgeholt. Das zeigt die neue Studie von McKinsey & Company "State of AI in Austria: Update 2026". Den wirtschaftlichen Nutzen ihrer KI-Initiativen können viele aber noch nicht nachweisen. Der durchschnittliche KI-Reifegrad, gemessen am AI-Quotienten (AIQ) von McKinsey auf einer Skala von 0 bis 100, steigt von 30 auf 36 Punkte. Zur Einordnung: Ab 60 Punkten gelten Unternehmen als „Leader", die KI unternehmensweit und wertschöpfend skalieren; das globale Spitzenfeld (oberstes Quintil aller Unternehmen weltweit) liegt bei rund 61 Punkten. Gleichzeitig bleibt die Erfolgsmessung für rund 70% der Unternehmen eine wesentliche Herausforderung. Befragt wurden 135 Technologie- und Digitalverantwortliche aus 54 Unternehmen. Die Erhebung wurde ein Jahr nach der Erstauflage 2025 nun mit derselben Methodik wiederholt.
Fortschritte in allen sechs Dimensionen
Die größten Sprünge gelingen bei Strategie (+11 Punkte) sowie bei Einführung & Skalierung (+10 Punkte), die 2025 noch die schwächste Dimension war. Über 90 % der teilnehmenden Unternehmen sind sich über die strategischen Implikationen von KI für ihr Geschäftsmodell einig. Der Anteil der Unternehmen mit einem definierten Skalierungsansatz, um KI-Anwendungen in die Breite zu bringen, steigt um rund 40 Prozentpunkte. Ihre Stärken haben Österreichs Unternehmen weiterhin in Technologie (44 Punkte) und Daten (34 Punkte): Über 80% sehen sich bei IT-Sicherheit und Plattformarchitektur fortgeschritten aufgestellt – das technische Fundament steht also. Zudem verbessern jene 38 Unternehmen, die an beiden Erhebungen teilgenommen haben, ihren AIQ um rund 7 Punkte.
Österreichs Unternehmen haben in nur einem Jahr einen deutlichen Schritt nach vorne gemacht. KI ist im Topmanagement angekommen und das technische Fundament ist im internationalen Vergleich solide. Gleichzeitig entwickelt sich das Feld auseinander: Die Vorreiter bauen ihren Vorsprung aus, während rund 40 Prozent der Unternehmen noch am Anfang stehen. Entscheidend ist jetzt, KI in der Breite wirksam zu machen und nicht nur an der Spitze“, erklärt Martin Wrulich, Managing Partner des McKinsey Office in Wien und Co-Autor der Studie.
Nutzen von KI bleibt oft intransparent
Die zentrale Lücke liegt beim messbaren Geschäftswert. Rund der Hälfte der Unternehmen fehlt eine belastbare Methodik, um das ökonomische Potenzial von KI-Initiativen vorab zu quantifizieren; nach der Einführung bleibt die Erfolgsmessung für rund sieben von zehn Unternehmen eine zentrale Hürde. Auch bei den Kosten fehlt vielfach der Überblick: 7 von 10 der befragten Unternehmen konnten nicht angeben, wie viele KI-Tokens sie monatlich verbrauchen. Mit agentischen Workflows wird diese Frage drängender, da dieselbe Aufgabe je nach Ausführungspfad bis zum Dreißigfachen an Tokens verbrauchen kann. International überschreiten laut McKinsey mehr als 90% der Unternehmen ihr KI-Budget.
Marlene Riedler, Partnerin bei McKinsey in Wien und Co-Autorin der Studie: „Die Frage ist nicht mehr, ob Unternehmen KI einsetzen, sondern welchen Wert sie damit schaffen. Wer den Nutzen nicht vorab quantifiziert und laufend misst, trifft Skalierungsentscheidungen auf Basis von Annahmen. Unternehmen brauchen daher wenige, klar priorisierte Anwendungsfälle mit definierten Kennzahlen, eine laufende Steuerung des Token-Verbrauchs und eindeutige Verantwortung im Geschäft.&ldquo
Die Spitze zieht davon, die Industrie bildet das Schlussfeld
Erstmals ordnet McKinsey die Unternehmen vier Reife-Archetypen zu, von „Experimenter“ über „Emerger“ und „Scaler“ bis „Leader“. Mit 36 Punkten erreicht Österreich knapp das „Scaler“-Niveau. Rund 60% der Unternehmen liegen bereits mindestens auf dieser Stufe, die übrigen 40% befinden sich noch im „Experimenter“- oder frühen „Emerger“-Bereich. Der Abstand zwischen Vorreitern und Nachzüglern wächst von 37 auf 41 Punkte.
Unternehmen mit Hauptsitz außerhalb Österreichs liegen mit 43 Punkten weiterhin vor heimischen Unternehmen (35), der Abstand verringert sich jedoch von 11 auf 8 Punkte. Am größten ist der Rückstand in der Dimension Daten (31 gegenüber 44 Punkten).
Talent und Betrieb als nächste Engpässe
Talent bleibt mit 2,7 von 5 Punkten die schwächste Dimension und liegt 0,6 Punkte hinter der Technologie. Mehr als zwei Drittel der Unternehmen sehen einen systematischen Engpass im Talentmanagement, große Unternehmen sind bei Gewinnung und Einarbeitung deutlich weiter als kleinere. Für rund die Hälfte der Unternehmen bleiben zudem Finanzierung und Governance eine strukturelle Bremse, rund 60% kommen beim industrialisierten Modellbetrieb kaum voran. Der nächste Reifeschritt liegt damit weniger in der Entwicklung weiterer Piloten als im verlässlichen Betrieb und in der Skalierung bestehender KI-Anwendungen.
Zur Studie
An der Erhebung 2026 nahmen 54 Unternehmen mit 135 Befragten teil, darunter CTOs, CDOs, CIOs und IT-Leiter. 38 Unternehmen waren bereits 2025 Teil der Analyse. 46 % der Unternehmen zählen zum Mittelstand mit weniger als 2.000 Mitarbeitenden, 20 % haben ihren Hauptsitz außerhalb Österreichs. Der AI-Quotient (AIQ) misst die KI-Reife auf einer Skala von 0 bis 100 in sechs Dimensionen: Strategie, Talent, Betriebsmodell, Daten, Technologie sowie Einführung & Skalierung. Die Bewertung beruht auf einem strukturierten Online-Assessment und derselben AIQ-Methodik wie 2025, was einen konsistenten Vorjahresvergleich erlaubt. Die Industriellenvereinigung (IV) hat im Rahmen ihrer Task Force KI erneut den Zugang zu ihren Mitgliedsunternehmen ermöglicht. Die Studie entstand in Zusammenarbeit mit QuantumBlack, AI by McKinsey.