Laut McKinsey berichten nur drei Prozent der befragten CEOs im europäischen Lebensmitteleinzelhandel von einer EBIT-Steigerung über fünf Prozent durch KI-Anwendungen, obwohl die Ausgaben für KI zwischen 2021 und 2025 jährlich um acht Prozent stiegen. Für Entscheider im deutschen Mittelstand zeigt dieses Missverhältnis zwischen Investition und messbarem Ertrag, wo die eigentliche Implementierungshürde liegt: 70 Prozent der CEOs sehen bislang keinen messbaren EBIT-Effekt durch KI. Zusätzlich bremst der Fachkräftemangel die Umsetzung, denn laut einer ZEW-Studie konnte ein Drittel der KI-Start-ups offene Stellen nicht besetzen. Time-to-Value bleibt damit das zentrale Steuerungsproblem beim KI-Einsatz.

KI im Einzelhandel und Mittelstand: Investitionen steigen, messbare Ergebnisse bleiben aus

Trotz deutlich gestiegener KI-Ausgaben berichten lediglich drei Prozent der befragten CEOs im europäischen Lebensmitteleinzelhandel von einer EBIT-Steigerung von mehr als fünf Prozent durch KI-Anwendungen. Das zeigt eine aktuelle McKinsey-Analyse zum State of Grocery 2025. Gleichzeitig wächst das KI-Start-up-Ökosystem in der DACH-Region auf rund 1.000 Unternehmen, während der Fachkräftemangel die Skalierung bremst.

Investitionen verdoppeln das Branchenwachstum, Wertschöpfung hinkt hinterher

Die Ausgaben für digitale Technologien und KI im europäischen Lebensmitteleinzelhandel sind laut McKinsey zwischen 2021 und 2025 jährlich um acht Prozent gewachsen, also doppelt so schnell wie das Branchenwachstum. Trotzdem berichten 70 Prozent der befragten CEOs, dass es bisher keinen messbaren EBIT-Effekt durch KI gibt oder dass es noch zu früh sei, diesen zu beurteilen.

47 Prozent der befragten CEOs nennen die Einführung von KI und Automatisierung als Top-Priorität, ein Anstieg von vier Prozentpunkten gegenüber dem Vorjahr. Die Erwartungen bleiben dabei gedämpft: 56 Prozent halten es für zu früh, den zukünftigen Einfluss von KI auf das EBIT abzuschätzen, und nur eine Minderheit erwartet in den nächsten drei Jahren einen EBIT-Anstieg von mehr als zehn Prozent.

Der Margenkontext verschärft die Lage: 77 Prozent der befragten CEOs nennen Kosten- und Margendruck als zentrale Herausforderungen. Die Umsätze im europäischen Lebensmitteleinzelhandel wuchsen 2025 zwar um drei Prozent, doch 49 Prozent der Verbraucher geben an, beim Einkauf noch mehr sparen zu wollen. In Deutschland senkten 14 Prozent der Verbraucher ihre Ausgaben für Premium-Produkte, was vier Prozentpunkten mehr entspricht als im Vorjahr.

DACH-Ökosystem mit 1.000 KI-Start-ups, aber strukturellen Engpässen

In Deutschland, Österreich und der Schweiz haben sich laut McKinsey rund 1.000 B2B-KI-Start-ups entwickelt. Viele stehen jedoch noch am Anfang ihrer Entwicklung und kämpfen mit der Integration in bestehende IT-Landschaften sowie begrenzten Finanzierungsmöglichkeiten. Strategische Partnerschaften gelten als ein zentraler Hebel, um diese Hürden zu überwinden.

Ein weiteres strukturelles Problem ist der Fachkräftemangel. Das Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung (ZEW) hat in einer Studie für das Bundeswirtschaftsministerium festgestellt, dass der Fachkräftemangel das zentrale Wachstumshindernis für deutsche KI-Start-ups darstellt. Einem Drittel der Start-ups gelang es 2022/23 nicht, offene Stellen zu besetzen, und zwar nicht nur in spezialisierten KI- und IT-Bereichen, sondern quer durch alle Funktionen. Christian Rammer, Mitautor der ZEW-Studie, formulierte es so: Deutschland verfüge über eine ausgeprägte Start-up-Kultur im Bereich KI, das Wachstum würde jedoch wesentlich höher ausfallen, wenn die Unternehmen ihre freien Positionen besetzen könnten.

Insgesamt verfügt Deutschland laut ZEW über mehr als 3.000 junge Unternehmen im Bereich Künstliche Intelligenz, gemessen am Stand 2021. Mehr als drei Viertel der Unternehmen zählen andere KI-Start-ups zu ihren Kunden, was auf eine starke Vernetzung innerhalb des Ökosystems hinweist. Im Schnitt generieren die Start-ups nach elf Monaten erste Umsätze.

Vier praktische Implikationen für Entscheider

1. Effizienz vor Wachstum priorisieren. McKinsey-Senior-Partner Daniel Läubli beschreibt den Ansatz vieler Händler: KI zunächst zur Effizienzsteigerung einsetzen, um frei gewordene Mittel in Wachstumsthemen zu reinvestieren. Für Mittelständler bedeutet das: Pilotprojekte mit klar definierten Kosteneinsparungszielen starten, bevor Skalierung angestrebt wird. Weiterführende Einblicke zu KI-Pilotprojekten im Mittelstand und zur KI-Skalierung im Mittelstand helfen bei der Planung.

2. Time-to-Value realistisch kalkulieren. Die Daten zeigen: Selbst bei konsequenter Investition bleibt der messbare EBIT-Effekt in den ersten Jahren oft aus. Entscheider sollten interne Erwartungshaltungen und Kommunikation an Gesellschafter entsprechend justieren. Eine differenzierte Betrachtung von KI-Budgets im Mittelstand und McKinseys Analyse zu KI-Investitionen und ROI liefert Orientierung.

3. Fachkräftelücke als strategisches Risiko einplanen. Ein Drittel der deutschen KI-Start-ups konnte 2022/23 offene Positionen nicht besetzen. Für Unternehmen, die KI-Projekte intern aufbauen wollen, ist externe Expertise oder eine Kooperation mit spezialisierten Dienstleistern häufig der realistischere Weg. Zu Fachkräftemangel und Recruiting-Strategien im Mittelstand sowie zu Upskilling-Ansätzen gibt es weiterführende Analysen.

4. IT-Integration frühzeitig adressieren. Viele DACH-Start-ups scheitern nicht am Produkt, sondern an der Integration in bestehende IT-Landschaften. Unternehmen sollten Integrationskosten und Legacy-Risiken bereits in der Pilotphase bewerten. Ergänzend dazu sind die Implementierungsrisiken im Mittelstand und Kostenkalkulationen für KI-Projekte relevant.

Quellen

• McKinsey: Wertschöpfung durch KI bleibt im Einzelhandel noch aus (2025)
• McKinsey: B2B-KI-Start-ups in der DACH-Region – Ökosystem, Potenziale und Herausforderungen
• Heise: Fachkräftemangel – Bremse für KI-Startups und KI-Einsatz im Mittelstand

Häufige Fragen

Wie viele Einzelhandels-CEOs berichten bisher von messbaren Gewinnen durch KI?

Laut McKinsey-Erhebung unter 30 führenden europäischen Lebensmittelhändlern berichten lediglich drei Prozent der befragten CEOs von einer EBIT-Steigerung von mehr als fünf Prozent durch KI. Siebzig Prozent geben an, bisher keinen messbaren EBIT-Effekt festgestellt zu haben oder die Lage noch nicht beurteilen zu können.

Wie stark sind die KI-Investitionen im Einzelhandel trotz geringer Wertschöpfung gestiegen?

Die Ausgaben für digitale Technologien und KI wuchsen zwischen 2021 und 2025 jährlich um acht Prozent und damit doppelt so schnell wie das Branchenwachstum. Dennoch bleibt der konkrete Ertrag bisher gering. 56 Prozent der befragten CEOs halten es für zu früh, den künftigen Einfluss auf das Ergebnis überhaupt einzuschätzen.

Welche Haupthürde bremst KI-Start-ups und den Mittelstand in Deutschland bei der KI-Einführung?

Laut einer ZEW-Studie für das Bundeswirtschaftsministerium ist der Fachkräftemangel das zentrale Wachstumshindernis. Ein Drittel der deutschen KI-Start-ups konnte 2022/23 offene Stellen nicht besetzen, betroffen waren Positionen aus allen Bereichen, nicht nur spezialisierte KI- oder IT-Rollen.

Wie groß ist das KI-Start-up-Ökosystem in der DACH-Region und wie schnell werden erste Umsätze erzielt?

In Deutschland, Österreich und der Schweiz sind laut McKinsey rund 1.000 B2B-KI-Start-ups aktiv. Deutschland zählte 2021 insgesamt mehr als 3.000 junge KI-Unternehmen. Im Schnitt erzielen diese Start-ups nach elf Monaten erste Umsätze, kämpfen jedoch mit IT-Integrationsaufwand und begrenzten Finanzierungsmöglichkeiten.

Wie hoch ist der Stellenwert von KI bei Einzelhandels-CEOs trotz ausbleibender Ergebnisse?

47 Prozent der von McKinsey befragten CEOs im europäischen Lebensmitteleinzelhandel nennen die Einführung von KI und Automatisierung als Top-Priorität, vier Prozentpunkte mehr als im Vorjahr. Das Ziel ist dabei vor allem Effizienzgewinn, um freiwerdende Mittel in Wachstumsthemen reinvestieren zu können.

Dieser Artikel wurde von einem KI-System automatisiert erstellt. Kennzeichnung gemäß Art. 50 der EU-KI-Verordnung.