McKinsey

Martin Harrison und Natasha Maniar steckten im November 2025 den Rahmen ab: Coding-Agenten liefern Gewinne auf individueller Ebene, doch viele Großunternehmen stagnieren bei einer Gesamtverbesserung von 5 bis 15 Prozent, weil sich der Engpass zur manuellen Codeüberprüfung verschoben hat. Rewiring software delivery for the agentic era von Jared Moon, Rory Walsh und Vito Di Leo überträgt das Argument auf die Softwarelieferung: CI/CD automatisiert etwa 30 Prozent der Ausgaben, während die übrigen 70 Prozent, von den Anforderungen bis zum Code, manuell bleiben. Chase Covingtons article The agentic transformation office beziffert das Backoffice: 35 bis 40 Prozent eingesparte Zeit bei Kernaufgaben, in manchen Fällen 70 Prozent oder mehr, sowie ein zentrales Team, das nach der Automatisierung von zehn Prozessen von einem Manager und neun Mitarbeitenden auf einen Manager und zwei Mitarbeitende verkleinert wurde. Asutosh Padhis article The AI operating system wendet sich der Governance zu: den Kontext selbst besitzen, die Technologie mieten oder ersetzen, das Unternehmen auf ein, zwei oder drei KI-Betriebssysteme beschränken, die gemeinsame Schicht finanzieren statt isolierter Anwendungsfälle.

Dieselben Dokumente enthalten jedoch auch Gegengewichte. Die Umfrage The State of AI 2026 stellt fest, dass 40 Prozent der Großunternehmen Agenten im großen Maßstab einsetzen und 6 Prozent mindestens 5 Prozent ihres EBIT der KI zuschreiben. Harrison und Maniar berichten, dass 70 Prozent der Unternehmen ihre Stellenbeschreibungen nicht überarbeitet haben. Covington warnt, dass sich ein einzelner Datenfehler über verbundene Agenten hinweg fortpflanzen kann.

An anderer Stelle erscheint McKinsey als die Quelle der Zahlen, die andere Autoren übernehmen: 5,200 Milliarden Dollar Investitionsausgaben für Rechenzentren bis 2030, 3 bis 5 Billionen Dollar Umsatz aus agentenbasiertem Handel bis 2030, 500 Prozent Produktivität im Flow-Zustand. Die Methodik hinter diesen Prognosen wird nie offengelegt.