19.08.2026, Eugen Dittrich
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Herzlich willkommen!
Meine Damen und Herren, in unserem letzten Newsletter vom 4. August 2026 haben wir auf die Risiken des aktuellen KI-Booms hingewiesen. Sie wurden aus mehreren Perspektiven beleuchtet und es wurden einige Experten zitiert. Das Fazit: Die KI-Rally läuft zwar noch, doch die Risiken eines massiven Rückgangs bis zu einem Crash nehmen von Tag zu Tag zu.
Die Risiken sind allerdings nur eine Seite der Medaille. Auf der anderen Seite ist die Technologie an sich, bei der viele der Meinung sind, es handelt sich bei KI um eine der bahnbrechendsten Entdeckungen der Menschheitsgeschichte, wenn nicht um die größte Entdeckung aller Zeiten.
Führende KI-Forscher und Technologieexperten ordnen künstliche Intelligenz als eine potenziell epochenprägende Technologie ein — vergleichbar mit Feuer oder Elektrizität und möglicherweise folgenreicher als Internet und Mobilfunk. Demis Hassabis, Mitgründer und CEO von Google DeepMind, betont, KI sei nicht lediglich eine weitere Technologie, sondern ein möglicher Schlüssel zur Lösung grundlegender wissenschaftlicher Fragen. (Quelle: https://www.amacad.org/publication/daedalus/ai-ultimate-tool-science-conversation-demis-hassabis).
Noch 2018 sagte Sundar Pichai (CEO von Google): „AI is one of the most important things that humanity is working on. It’s more profound than, I don’t know, electricity or fire.“ (Quelle: https://www.weforum.org/stories/all/google-ceo-ai-will-be-bigger-than-electricity-or-fire/).
Heute drehen wir die Medaille um. Denn wenn die Technologie tatsächlich so bedeutend ist, wie einige Beobachter es sagen, dann bleibt eine Frage offen, die uns als Investoren mehr interessiert als jede Technologiedebatte: Wer verdient daran letztendlich Geld?
Doch bevor wir die Medaille umdrehen, noch eine Einordnung, die uns durchaus nennenswert erscheint. Nach Berechnungen von Goldman Sachs entsprachen die Investitionen der großen Cloud- und Infrastrukturanbieter (Hyperscaler) — Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta Platforms und Oracle — zuletzt rund 0,8% der jährlichen Wirtschaftsleistung der USA. Der Telecomboom der späten Neunzigerjahre kam auf 1,5% und teilweise mehr, die Eisenbahninvestitionen der Railway Mania in Großbritannien Mitte des 19. Jahrhunderts sogar auf 6 bis 7% des Nationaleinkommens (Quelle: Tristan Bregy, „Die Dynamo-Falle: was Fabrikbesitzer von 1900 den KI-Investoren von heute lehren“, The Market NZZ, 18.08.2026, dort nach Goldman Sachs).
Der heutige KI-Boom ist gewaltig, es werden unglaublich hohe Beträge investiert, historisch betrachtet jedoch keineswegs beispiellos. Das entkräftet die Risiken aus unserem letzten Newsletter nicht. Es relativiert sie nur.
Wer profitiert vom KI-Boom?
Im Beitrag „AI wie in AI-rlines? Schlecht für die Hyperscaler — gut für Sie“ in The Market NZZ am 27.07.2026 zieht Thierry Borgeat, Gründungspartner der Zürcher Investmentgesellschaft arvy, eine historische Parallele: Die kommerzielle Luftfahrt hat die Welt auch verändert — verdient haben ihre Aktionäre über Jahrzehnte kaum etwas. Hohe Fixkosten und ein harter Preiskampf vernichteten die Renditen. Sein Fazit: Das Geld werde künftig nicht bei den Herstellern teurer KI-Infrastruktur verdient, sondern bei jenen Unternehmen, die KI am effektivsten einsetzen, sprich anwenden.
Es mehren sich Stimmen am Markt, die von Commoditisierung der KI sprechen. Große Sprachmodelle (LLMs) unterscheiden sich kaum voneinander und entwickeln sich zur Massenware (Commodity). Dadurch sinken die Preise, was angemessene Kapitalrenditen verhindert. Diese Entwicklung wird durch den zunehmenden Wettbewerb aus China beschleunigt.
Novind Research teilt diese Meinung. Auch wir gehen davon aus, dass den größten Nutzen nicht die KI-Unternehmen wie OpenAI und Anthropic, auch nicht die Hyperscaler, sondern die Industrieunternehmen und etablierte Softwarefirmen ziehen werden. Auch wenn wir erst vor Kurzem bei den Softwarefirmen wie SAP, Servicenow, Veeva und weitere einen massiven Ausverkauf gesehen haben, getrieben durch die Angst, KI werde sie zukünftig ersetzen, gehen wir bei Novind in unserer Analyse davon aus, dass gerade die großen Softwarehäuser durch den KI-Einsatz, integriert in ihrer Software, eine Steigerung der Produktivität und der Margen erzielen werden. Auch der breite Markt scheint diese These mittlerweile zu bestätigen, was sich in den steigenden Aktienkursen der Softwarehäuser widerspiegelt, wie hier am Beispiel der SAP SE Aktie im Jahreschart.
Auch Industrieunternehmen werden unserer Meinung nach zu den Profiteuren zählen, wenn sie es schaffen, KI in ihre Businessprozesse, Produktentwicklung, Service und Wartung zu integrieren. Gewinnen werden diejenigen Unternehmen, die KI für ihre Zwecke am schnellsten und effektivsten einsetzen.
Zum jetzigen Zeitpunkt wissen wir nicht, welche Industrieunternehmen genau zu den Gewinnern zählen werden. Es kommt sehr stark auf die strategische Weitsicht des Managements, die finanzielle Fähigkeit der Unternehmen, Verfügbarkeit der KI-Experten, Effizienz im Projektmanagement und viele andere Faktoren an.
Was man jedoch schon jetzt absehen kann: Ohne spezialisierte, innovative und bewegliche IT-Beratungshäuser, welche Unternehmen bei Entwicklung und Umsetzung ihrer KI-Strategien beraten, begleiten und umsetzen, wird dieser Transformationsprozess nicht gelingen. Zu schnelllebig ist die Technologie, zu fachspezifisch sind die Projektanforderungen, zu knapp sind die Fachexperten. Die Entwicklung von maßgeschneiderten KI-Strategien, integriert in die Businessprozesse und Produkte sowie Implementierung dieser Strategie sind hochkomplexe Aufgaben, die spezielle Fachexpertise erfordern.
Und hier kommen wir zu unserer These: wir glauben, dass die IT-Beratungshäuser von dem Siegeszug der KI profitieren werden. Jedoch nicht alle IT-Beratungsunternehmen, dazu aber später mehr.
KI als Produktivitätsmotor, und wer bringt diesen Motor zum Laufen
Der KI-Nutzen ist dabei durchaus messbar. Rund 82% der Betriebe, die generative KI einsetzen, berichten von Produktivitätssteigerungen, im Durchschnitt 13% pro Jahr (Quelle: IW-Report Nr. 33/2025, Köln, 04.07.2025; dort zitiert nach Ewald et al. 2024). In einer Befragung von mehr als 140 produzierenden Unternehmen berichten 84% von messbarem betrieblichem Nutzen bei durchschnittlich rund 20% Verbesserungspotenzial in den wichtigsten Kennzahlen (Quelle: Deloitte, „AI in Manufacturing 2026“). Beides sind Angaben der Befragten selbst, keine unabhängig gemessenen Effekte, das gehört dazugesagt.
Wie wenig belastbar solche Selbstauskünfte sind, zeigt die Bahnbreite der Erhebungen. Eine Untersuchung des MIT kam 2025 zu dem Ergebnis, dass 95% der Unternehmen, die in generative KI investiert hatten, keinen Ertrag auf diese Investition sahen (Quelle: Challapally, Pease, Raskar, Chari, „The GenAI Divide: The State of AI in Business 2025“, MIT NANDA, 2025). Die Boston Consulting Group beziffert den Anteil der Unternehmen mit materiellem Wertbeitrag auf 40%, davon nur 5% mit substanziellem Beitrag (Quelle: Boston Consulting Group, „The Widening AI Value Gap“, September 2025). McKinsey findet bei 39% der Unternehmen einen Effekt auf das operative Ergebnis (EBIT, Gewinn vor Zinsen und Steuern), überwiegend jedoch unterhalb von 5% des EBIT (Quelle: McKinsey & Company, „The State of AI in 2025“, November 2025).
Am optimistischsten fällt die Wharton School aus: 74% der Befragten berichten einen positiven Ertrag. Bemerkenswert ist allerdings, wie einer der Studienautoren diese Zahl selbst einordnet, die ROI-Daten spiegelten eher „the vibe“ wider und lägen näher an einer Wahrnehmungsgröße als an einer objektiven Finanzkennzahl (Quelle: Korst, Puntoni, Tambe, „Accountable Acceleration“, Wharton/GBK Collective, Oktober 2025, zitiert nach David Schatsky, „The AI Value Levers“, Belfer Center, Harvard Kennedy School, 25.06.2026). Wir zitieren die optimistischen Zahlen also weiter, aber wir behandeln sie als das, was sie sind: Stimmungsbilder.
Genau hier kommen die IT-Beratungshäuser ins Spiel. Sie integrieren KI in gewachsene Kernsysteme, z.B. in ERP-Systeme (Enterprise Resource Planning, die zentrale Unternehmenssoftware für Finanzen, Einkauf und Produktion), in MES (Manufacturing Execution Systems, die Fertigungssteuerung) und in Altsysteme, die seit Jahrzehnten laufen. Sie entwerfen Transformationsstrategien, identifizieren Anwendungsfälle und bauen internes Know-how auf.
Der Markt dafür ist groß: Gartner beziffert die weltweiten Ausgaben für IT-Services für 2025 auf 1.719 Mrd. USD und erwartet für 2026 1.869 Mrd. USD, ein Plus von 8,7% (Quelle: Gartner Inc., Worldwide IT Spending Forecast, Pressemitteilung vom 22.10.2025; Prognosewerte). Eine Einordnung dazu: Gartners Kategorie „IT Services“ enthält auch IaaS (Infrastructure as a Service, also gemietete Rechen- und Speicherkapazität) und ist damit kein sauberer Gradmesser allein für Beratungsleistung.
Halten wir fest: Ohne IT-Beratungen wird diese Transformation in der Breite nicht gelingen.
Die Dynamo-Falle
Warum braucht man aber die Beratungshäuser? Warum genügt es nicht, KI einzukaufen und einzuschalten? Die Antwort führt zurück ins Jahr 1900, und sie ist unserer Ansicht nach eine der wichtigsten Stützen dieses Newsletters.
Im Beitrag „Die Dynamo-Falle: was Fabrikbesitzer von 1900 den KI-Investoren von heute lehren“ in The Market NZZ am 18.08.2026 greift Tristan Bregy auf einen Aufsatz des Stanford-Ökonomen Paul David von 1990 zurück. Bregy ist Gründungspartner der Valeria Capital AG in Liechtenstein und verwaltet dort eine aktive Multi-Asset-Fondsstrategie.
Paul David untersuchte in „The Dynamo and the Computer“, weshalb die Elektrifizierung der amerikanischen Industrie Jahrzehnte brauchte, bis sie sich in der volkswirtschaftlichen Produktivitätsstatistik bemerkbar machte. Um 1900 ersetzten viele Fabrikbesitzer ihre zentrale Dampfmaschine durch einen elektrischen Dynamo und erwarteten einen unmittelbaren Produktivitätsschub. Der blieb aus. Nicht weil die Elektrizität nicht funktionierte, sondern weil die Fabriken weiterhin nach der Logik der Dampfmaschine organisiert waren: Produktionslinien, Materialflüsse und Arbeitsorganisation änderten sich kaum.
Erst als einzelne Maschinen eigene Elektromotoren erhielten und die Fabriken entsprechend den Möglichkeiten der Elektrizität neu organisiert wurden, entstanden die eigentlichen Produktivitätsgewinne. Bis dahin waren die Dynamos überall sichtbar. Nur nicht in der Produktivitätsstatistik (Quelle: Tristan Bregy, „Die Dynamo-Falle: was Fabrikbesitzer von 1900 den KI-Investoren von heute lehren“, The Market NZZ, 18.08.2026, dort nach Paul A. David, „The Dynamo and the Computer: An Historical Perspective on the Modern Productivity Paradox“, 1990).
Das ist keine Anekdote, sondern gut belegte Ökonomie. Erik Brynjolfsson und Lorin Hitt formulierten es bereits im Jahr 2000: Ein wesentlicher Teil des Werts von Informationstechnologie liege in den ergänzenden organisatorischen Investitionen, die sie überhaupt erst ermöglicht — in Geschäftsprozessen und Arbeitspraktiken (Quelle: Brynjolfsson/Hitt, „Beyond Computation: Information Technology, Organizational Transformation and Business Performance“, Journal of Economic Perspectives 14/4, 2000).
Novind Research folgt dieser Einordnung. Die derzeit schwache Produktivitätsevidenz, auf die wir weiter unten noch eingehen, ist kein Beleg dafür, dass KI nicht wirkt. Sie ist ein Hinweis darauf, dass der organisatorische Umbau überwiegend noch bevorsteht. Und genau diesen Umbau verkaufen IT-Beratungen.
Mit dem organisatorischen Umbau meinen wir die Neujustierung und Neuausrichtung der Businessprozesse im Unternehmen. Nicht versuchen einen Bestandsteil der Prozesskette durch die KI zu automatisieren und effektiver zu machen, sondern die Prozesse neu zu denken, sie zu hinterfragen, losgelöst vom innenbtrieblichen Tunnelblick.
„Über den Tellerrand schauen“ fehlt Unternehmen schwer. Dazu kommt, dass die internen Strukturen genau dies verhindern. Die Verbesserungsvorschläge der internen Mitarbeiter bleiben oft unerhört. Ganz anders sieht es aus, wenn externe Berater die Vorschläge unterbreiten. Ihre Vorschläge werden wertgeschätzt, selbst wenn sie manchmal deckungsgleich mit den Vorschlägen der eigenen Mitarbeiter sind. Wie oft hat der Autor dieser Zeilen, der selbst 20 Jahre lang als IT-Berater gearbeitet hat diese Situation erlebt. Das hat seine Gründe, auf die wir hier nicht eingehen wollen.
Eine Untersuchung des Belfer Center der Harvard Kennedy School hat 22 KI-Anwendungsfälle in Unternehmen aus Beratung, Finanzdienstleistung, Pharma, Technologie und Reise aufgeschlüsselt. Das Ergebnis: 91% der Anwendungsfälle zielten darauf, Arbeit von Menschen auf Maschinen zu verlagern. Deutlich seltener genutzt wurden jene Hebel, die auf Wachstum einzahlen, d.h. kürzere Durchlaufzeiten (64%), höhere Qualität (41%), bessere Skalierbarkeit (36%) und neue Produktfähigkeiten (36%) (Quelle: David Schatsky, „The AI Value Levers: How Innovation-Focused Strategies Outperform — for Firms and Workers“, Belfer Center for Science and International Affairs, Harvard Kennedy School, 25.06.2026).
Bei Deloitte berichten doppelt so viele Unternehmen von Kostensenkungen wie von Umsatzsteigerungen, 40% gegenüber 20% (Quelle: Deloitte, „State of AI in the Enterprise: The Untapped Edge“, Januar 2026). Unternehmen tauschen derzeit also überwiegend die Maschine aus. Die Fabrik baut kaum jemand neu. Das bestä#tigt unsere These von oben, man konzentriert sich auf die Automatisierung von einzelnen Teilen eines Businessprozesses, anstatt den Prozess neu zu denken.
Für Anleger folgt daraus die Prüffrage, mit der Bregy seinen Beitrag beschließt: nicht, ob ein Unternehmen KI einsetzt, sondern ob es „seine Fabrik neu baut oder lediglich die Maschine austauscht“ (Quelle: Tristan Bregy, „Die Dynamo-Falle: was Fabrikbesitzer von 1900 den KI-Investoren von heute lehren“, The Market NZZ, 18.08.2026). Wir halten das für die brauchbarste Kurzformel, die wir zu diesem Thema bisher gelesen haben. Sie gilt für die Kunden der IT-Beratungen, und sie gilt für die Beratungen selbst.
Halten wir also wieder mal fest, die Industrie- und Dienstleistungssektoren brauchen die IT-Beratung, ohne sie wird die Transformation kaum gelingen.
Woran sich Gewinner und Verlierer unterscheiden
Aus „unverzichtbar“ folgt nämlich nicht „profitabel“. Das ist exakt die Lehre aus der o.g. Borgeats Luftfahrt-Analogie: Die Fluggesellschaften waren unverzichtbar, und sie waren trotzdem ein schlechtes Investment. Unverzichtbarkeit ist kein Werttreiber. Werttreiber ist allein die Frage, wer den geschaffenen Wert am Ende behalten darf.
Wer das übersieht, kauft eine Branche, weil ihre Leistung gebraucht wird, und wundert sich, dass die Marge trotzdem nicht steigt.
Dieser Punkt lässt sich an einem einzigen Beispiel zeigen, und er ist der verständlichste Hebel der ganzen Analyse.
Stellen Sie sich zwei Beratungen vor. Beide erledigen dieselbe Aufgabe, beide werden durch KI um 30% schneller.
Die erste rechnet nach Aufwand ab (Time & Materials genannt), im Deutschen schlicht Stunden mal Stundensatz. Sie braucht 30% weniger Stunden und stellt dadurch 30% weniger in Rechnung. Ihre eigene Produktivitätssteigerung vernichtet Umsatz.
Die zweite hat einen Festpreis vereinbart oder rechnet ergebnisbasiert ab (Outcome-based Pricing), also Bezahlung für ein Resultat statt für Zeit. Ihre Kosten sinken um 30%, der Preis bleibt. Dieselbe Produktivität hebt hier die Marge.
Im ersten Fall geht der Umsatz jedoch nur dann verloren, wenn man die freigewordene Kapazität nicht woanders gewinnbringend einsetzen kann. Denn es könnte auch zum Umsatzbooster werden. So investiert die amerikanische Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft Aprio nach Angaben ihres Chief Digital Officer 300 Mio. USD über fünf Jahre in ihr KI-Programm, setzt dadurch alle vier Monate rund 20.000 Personenstunden frei und wuchs im vergangenen Jahr organisch um 16% — ausdrücklich mit dem Ziel, Kapazität aufzubauen, ohne Personal aufzubauen (Quelle: David Schatsky, „The AI Value Levers: How Innovation-Focused Strategies Outperform — for Firms and Workers“, Belfer Center for Science and International Affairs, Harvard Kennedy School, 25.06.2026).
Freigesetzte Stunden sind also nicht automatisch verlorener Umsatz. Sie sind verlorener Umsatz, wenn die Nachfrage fehlt, um sie in etwas Neues zu stecken. Genau daran setzt das Jevons-Argument an, auf das wir weiter unten zurückkommen.
Bemerkenswert ist, wie deutlich das inzwischen auch aus der Branche selbst kommt. Iris Grewe, Präsidentin des Bundesverbands Deutscher Unternehmensberatungen (BDU) und Deutschlandchefin von BearingPoint, sagte bei der Vorstellung der Jahreszahlen, es reiche nicht mehr, Zeit gegen Geld anzubieten. Beratungen müssten sich entscheiden, ob sie Transformationsagenten sein wollten oder Transformationsopfer (Quelle: Handelsblatt, „Nur 0,5 Prozent plus — Krise erreicht die Consulting-Branche“, 27.03.2026).
Das ist der Unterschied. Die weitverbreitete These, Unternehmen mit großen Offshore-Teams (z.B. in Indien) gehörten automatisch zu den Verlierern, da KI einen Großteil der günstigen Offshore-Programmierer ersetzen wird, teilen wir nicht. Nicht der Standort (Onshore vs. Offshore) entscheidet, ob KI der Freund oder der Feind ist, sondern der Vertrag und einige weitere Faktoren, die weiter unten aufgeführt werden. Ein erfahrener Entwickler in Indien nutzt dieselben Werkzeuge wie ein erfahrener Entwickler in München. Den Unterschied macht nicht sein Standort, sondern die Frage, wer die eingesparten Stunden bezahlt bekommt — und das regelt der Vertrag.
Wenn also weder der Standort noch das KI-Etikett entscheidet — was dann? Novind Research geht davon aus, dass sich künftige Gewinner an vier Eigenschaften erkennen lassen.
- Das Erlösmodell: Wer Effizienzgewinne über Festpreis, Ergebnisvergütung, Nutzungsgebühren, eigene Software oder Plattformen abschöpft, verwandelt Produktivität in Marge. Wer nach Stunden abrechnet, reicht sie bei der nächsten Vertragsverlängerung an den Kunden weiter.
- Zugangsbarrieren: Wer in regulierte oder unternehmenskritische Bereiche liefert wie Behörden, Verteidigung, Banken, Gesundheitswesen, sicherheitszertifizierte Systeme, sitzt in Nachfragepools, in die ein Wettbewerber nicht über Nacht eindringt und die ein Kunde nicht ohne Weiteres selbst übernimmt.
- Domänentiefe: Wer den Kunden und seine Branche über Jahre kennt, liefert Kontext, den ein Sprachmodell nicht mitbringt. Sandeep Kalra, Chef des indischen IT-Dienstleisters Persistent Systems, bringt es auf den Punkt: „Werkzeuge allein lösen keine Geschäftsprobleme.“ (Quelle: Handelsblatt, 21.07.2026)
- Transformationskapazität: Wer genug Kapital hat, um umzuschulen, zuzukaufen und eigene Plattformen zu bauen, übersteht den Übergang. Accenture etwa kündigte am 18.06.2026 Zukäufe im Bereich industrielle Cybersicherheit über 4,18 Mrd. USD an und erhöhte sein Akquisitionsbudget für das Jahr von 5 auf 9 Mrd. USD (Quelle: Reuters, 18.06.2026). Diese Summen kann nicht jeder aufbringen.
Kurz gesagt bedeutet das: Es geht nicht darum, ob ein Beratungshaus KI kann. Es geht darum, ob es die Produktivität, die KI ihm schenkt, auch behalten darf.
Status quo des IT-Beratungsmarktes — und wie die Börse ihn sieht
Die Lage des IT-Beratungsmarktes wird von der Börse derzeit kritisch beurteilt, was sich in den Aktienkursen widerspiegelt. Aber der Reihe nach.
Am 19. März 2026 meldete Accenture (Ticker ACN:NYSE), die Richtgröße der Branche, Rekordbuchungen von 22,11 Mrd. USD und hob das untere Ende der Prognose für das laufende Geschäftsjahr an — auf 3 bis 5% Wachstum in Lokalwährung (Quelle: Accenture plc, Earnings Release zum zweiten Quartal GJ 2026, 19.03.2026; Quartal bis 28.02.2026).
Drei Monate später, am 18. Juni 2026, verlor dieselbe Aktie an einem einzigen Tag mehr als 17%. Dabei war das Quartal selbst nicht schlecht: Umsatz 18,72 Mrd. USD, ein Plus von 6%, operative Marge 17,0%, Gewinn je Aktie 3,80 USD und damit 9% über Vorjahr. Die Auftragseingänge sanken auf 19,3 Mrd. USD, rund 2% unter Vorjahr und etwa 13% unter dem Rekord des Vorquartals (Quelle: Accenture plc, Earnings Release zum dritten Quartal GJ 2026, 18.06.2026; Quartal bis 31.05.2026).
Ausgelöst hat den Sturz die gesenkte Prognose. Und hier ist Sorgfalt geboten, denn die naheliegende Erzählung — allein die nach unten angepasste Prognose habe zum Sturz geführt — stimmt so nicht: Accenture führte als Grund vor allem den Iran-Krieg an, der das Nahost-Geschäft im dritten Quartal mit 400 Mio. USD belastete, verbunden mit der Warnung vor stärkeren Effekten im vierten Quartal. CEO Julie Sweet verwies zusätzlich auf die Automobilindustrie, die bereits vor den gestiegenen Energiepreisen unter Druck stand. Die Jahresprognose wurde von 3 bis 5% auf 3 bis 4% zurückgenommen (Quelle: Reuters, „Accenture forecast takes hit from Iran war, shares tumble over 17%“, 18.06.2026).
Der Kurssturz ist also nur zum Teil eine KI-Geschichte. Er ist zu einem erheblichen Teil eine Geopolitik- und Konjunkturgeschichte. Wer ihn als Beleg für die KI-Disruption verkauft, überzeichnet das Signal — und wir wollen hier nicht überzeichnen. Was allerdings auffällt: Die Reaktion griff sofort auf die gesamte Branche über. Infosys, Cognizant und IBM verloren am selben Tag zwischen 5,7% und 10,5%, Capgemini schloss 8,9% tiefer (Quelle: Reuters, 18.06.2026). Eine Belastung im Nahost-Geschäft eines einzelnen Anbieters erklärt das nicht. Der Markt preist offenbar etwas Grundsätzlicheres ein.
Der Auslöser war zyklisch, die Fallhöhe strukturell. Wichtig ist die Beweislage dahinter. Accenture zeigt bislang Bewertungskompression bei noch steigendem Umsatz (+6% auf 18,72 Mrd. USD). TCS zeigt echte Erosion: erster Umsatzrückgang seit dem Börsengang 2004 (Quelle: Handelsblatt, Mathias Peer, 21.07.2026). Der Markt behandelt beide gleich. Novind Research tut das nicht.
Der Markt preist damit nicht eine konjunkturelle Delle, sondern ein dauerhaft niedrigeres Gewinnniveau. Ob das gerechtfertigt ist, ist die eigentliche Anlagefrage — nicht, ob der Rückgang stattgefunden hat. Unserer Meinung nach ist es zu pauschal. Zu wichtig sind die IT-Beratungsunternehmen. Was richtig ist, die Beratungsbranche befindet sich in einem strukturellen Wandel, es kommt jedoch auf das Geschäftsmodell des jeweiligen Unternehmens an, ob es weiterhin erfolgreich wirtschaften und Mehrwert für seine Aktionäre generieren kann.
Für unsere Lesart, dass der Markt hier überzeichnet, gibt es inzwischen auch Belege aus der Arbeitsmarktstatistik. Der US-Dienstleister Challenger, Gray & Christmas, der angekündigten Stellenabbau erfasst, zählte für 2025 rund 55.000 mit KI begründete Streichungen, das entspricht 5% aller von ihm erfassten Ankündigungen. Bis Februar 2026 war KI bei 12.304 Ankündigungen genannt, rund 8% der Abbaupläne, und lag damit hinter Gründen wie Marktlage, Auftragsverlusten und Restrukturierungen (Quelle: Challenger, Gray & Christmas, „Challenger Report: February Cuts Plunge, YTD Hiring Falls 56 Percent“, Februar 2026).
Thomas Davenport und Laks Srinivasan bringen den Befund in der Harvard Business Review auf den Punkt: Unternehmen bauen Stellen wegen des Potenzials von KI ab, nicht wegen ihrer bisher nachgewiesenen Leistung (Quelle: Davenport/Srinivasan, „Companies Are Laying Off Workers Because of AI’s Potential — Not Its Performance“, Harvard Business Review Digital Articles, 2026). Der Markt preist damit ein Ergebnis ein, das die Technologie bislang nicht geliefert hat. Das ist genau die Konstellation, in der ein konträr denkender Anleger genauer hinsehen sollte.
Und was sagen die Zahlen?
Der deutsche Beratungsmarkt wuchs 2025 nur noch um 0,5% auf 49 Mrd. EUR — die erste Stagnation seit der Corona-Zeit, trotz erhöhter KI-Nachfrage (Quelle: Handelsblatt, 27.03.2026, auf Basis einer BDU-Onlinebefragung von rund 300 Marktteilnehmern). Bei den IT-Dienstleistern in Deutschland lag das durchschnittliche Umsatzwachstum 2025 bei 2,9% nach 2,6% im Vorjahr; die 25 führenden IT-Beratungs- und Systemintegrationshäuser wuchsen organisch nur um 1,5% und damit erstmals seit langem deutlich langsamer als der Gesamtmarkt (Quelle: Lünendonk & Hossenfelder, Presseinformation zu den Lünendonk-Listen 2026, 10.06.2026).
Personalfrage: 83% der befragten IT-Anwenderunternehmen sehen in der Softwareentwicklung große Effizienzpotenziale durch KI, 70% im IT-Betrieb, 52% in der Anwendungsmodernisierung. Die Konsequenz auf Anbieterseite ist bereits eingeplant: 54% der befragten IT-Dienstleister rechnen bis 2028 mit rückläufigem Bedarf an Softwareentwicklern, 44% mit weniger Personal in Application Management und Betrieb (Quelle: Lünendonk & Hossenfelder, 10.06.2026).
Wie sich das in Zahlen niederschlägt, zeigt Tata Consultancy Services. Für das Geschäftsjahr bis 31.03.2026 meldete TCS den ersten Umsatzrückgang seit dem Börsengang 2004 — minus 0,5% auf 30 Mrd. USD. Das Wachstum der KI-Erlöse fiel im jüngsten Quartal von 28% auf 13%, der Aktienkurs verlor seit Anfang 2025 mehr als 44%. Tata-Chef Natarajan Chandrasekaran stellte auf der Hauptversammlung im Juni in Aussicht, TCS könne in drei Jahren so viele KI-Agenten einsetzen, wie das Unternehmen Mitarbeiter beschäftigt — bei knapp 600.000 Beschäftigten (Quelle: Handelsblatt, „Wie Indien seine Rolle als IT-Weltmacht retten will“, 21.07.2026).
Branche im Umbruch
Und es gibt einen zweiten Kanal, der in der KI-Debatte oft untergeht: das GCC-Insourcing. Global Capability Centers sind konzerneigene Kompetenzzentren, meist in Indien, in die Kunden Arbeit zurückholen, die zuvor an externe Dienstleister ging. Indien zählte im Geschäftsjahr 2026 bereits 2.117 solcher Zentren mit 2,36 Mio. Beschäftigten und 98,4 Mrd. USD Umsatz (Quelle: Nasscom/Zinnov, GCC Value Orbit, Juli 2026). Dieser Kanal trifft Anbieter in Bangalore genauso wie in München — und er hat mit KI zunächst nichts zu tun.
Ein Nebeneffekt, der leicht übersehen wird: Ausgerechnet die Branche, die andere durch die Transformation begleiten soll, muss sich selbst am tiefsten umbauen — und zwar gleichzeitig unter Preisdruck, unter dem Druck des GCC-Insourcings und unter einer schwachen Konjunktur. Wer diesen Umbau ohne ausreichendes Kapital angeht, wird ihn nicht überstehen.
Künstliche Intelligenz verändert nicht nur die Kunden der IT-Beratungen, sondern transformiert die Beratungsbranche und den IT-Dienstleistungsmarkt selbst grundlegend.
IT-Beratungen und Tech-Unternehmen sind selbst die intensivsten Nutzer von KI. Da sie generative KI und automatisierte Programmierwerkzeuge ("AI code generators") im großen Stil für ihre eigenen Softwareentwickler einsetzen, können Beratungsleistungen deutlich schneller, präziser und kosteneffizienter erbracht werden.
Was spricht jetzt für die IT-Beratungsbranche?
Es gibt unserer Meinung nach viele Faktoren, die für die IT-Beratungsbranche in ihrer jetzigen Form sprechen. Deshalb denken wir, dass die Abstrafung der Unternehmen durch den starken Aktienkursverfall größtenteils ungerechtfertigt ist.
Erstens das Jevons-Szenario. Das Jevons-Paradoxon beschreibt einen Effekt aus der Ökonomie: Wird eine Leistung billiger, kann die Nachfrage so stark steigen, dass der Gesamtverbrauch am Ende zunimmt. Übertragen auf unseren Fall: Wenn KI die Umsetzung verbilligt, werden Projekte wirtschaftlich, die es vorher nicht waren. Das ist keine Theorie mehr. Persistent-Chef Kalra beziffert die Produktivitätsgewinne der Branche auf 20 bis 30% und berichtet zugleich, dass europäische Großbanken sein Haus mit Modernisierungsprojekten beauftragt haben, die ohne KI-Unterstützung bislang nicht umsetzbar gewesen wären (Quelle: Handelsblatt, 21.07.2026). Wenn dieser Effekt groß genug ist, kompensiert er die Preisdeflation ganz oder teilweise. Wie groß er ist, weiß derzeit niemand.
Zweitens der Migrationsstau. Bei SAP und vergleichbaren Plattformen sinkt der Aufwand je standardisierter Einheit, gleichzeitig erzeugen die Umstellung auf S/4HANA, Datenbereinigung, Integration und Governance kurzfristig erhebliche Nachfrage. Die auslaufenden Wartungsfristen für die Vorgängergeneration 2027 und 2030 stützen die Auftragslage also noch für einige Jahre (Quelle: SAP, Maintenance Strategy). Das spricht gegen einen abrupten Einbruch und für ein steigendes Strukturrisiko danach.
Drittens die widersprüchliche Evidenz zur KI-Produktivität selbst. Die optimistischen Zahlen sind fast durchweg Selbstauskünfte. Dem steht eine methodisch strenge Untersuchung entgegen: In einem randomisierten kontrollierten Versuch der Non-Profit-Organisation METR brauchten 16 erfahrene Open-Source-Entwickler mit KI-Werkzeugen in ihren eigenen Codebasen im Schnitt 19% länger, obwohl sie selbst überzeugt waren, schneller gewesen zu sein (Quelle: METR, arXiv 2507.09089, 10.07.2025).
Auf der Makroebene ist das Bild ähnlich unklar: Der Internationale Währungsfonds erwartet für Europa nur rund 1% zusätzliche Totale Faktorproduktivität (TFP) kumuliert über fünf Jahre, während im selben Papier McKinsey mit über 35% BIP-Wirkung über zehn Jahre referiert wird (Quelle: Internationaler Währungsfonds, „Artificial Intelligence and Productivity in Europe“, WP/25/67, April 2025). Das ist kein echter Widerspruch, sondern eine Frage der Kennzahl, des Horizonts und der Annahmen, aber die Spannweite zeigt, wie wenig gesichert dieses Feld ist.
Genau hier hilft die Dynamo-Lektion weiter. Dass sich die Produktivitätswirkung heute kaum messen lässt, spricht nicht gegen die Technologie, sondern dafür, dass der organisatorische Umbau noch aussteht. Die Federal Reserve Bank of Atlanta formuliert es nüchtern: Die Technologie sei schlicht noch zu jung, als dass sich ihre Effekte auf den Arbeitsmarkt in der amtlichen Statistik zuverlässig ablesen ließen (Quelle: Federal Reserve Bank of Atlanta, „Artificial Intelligence, Productivity, and the Workforce: Evidence from Corporate Executives“, Working Paper 2026-4, März 2026).
Für die IT-Beratungen ist das die gute Nachricht. Der Teil der Arbeit, an dem sie verdienen, hat noch gar nicht richtig begonnen.
Fazit
Wir haben keinen Anspruch auf Vollständigkeit, es ist schlicht unmöglich. Dennoch soll dieser Artikel einen Denkanstoß geben.
Wir haben in diesem Artikel gesehen, dass die KI-Transformation der Industrie ohne spezialisierte IT-Beratungen nicht gelingen wird. Unverzichtbar zu sein heißt jedoch nicht, Geld zu verdienen. Wer in dieser Branche gewinnt, entscheidet sich an Faktoren wie Erlösmodell, nicht am Standort und nicht am KI-Label.
Die IT-Beratungsbranche ist im Umbruch und wir werden am Ende dieses Prozesses sowohl Gewinner als auch Verlierer sehen. Der Umbruch bedeutet jedoch nicht nur Risiken, sondern auch Chancen. Gelingt es uns, die zukünftigen potenziellen Gewinner zu ermitteln, so könnten wir von den steigenden Kursen der börsennotierten IT-Beratungshäuser in Zukunft überdurchschnittlich profitieren. Denn diese Firmen werden die Industrie auf dem Weg in das KI-Zeitalter begleiten und daran verdienen.
Es ist aktuell noch zu früh, seriös eine Aussage darüber zu treffen, welche Industrieunternehmen es schaffen, KI maximal gewinnbringend einzusetzen. Dazu braucht es eine gut durchdachte, großflächige KI-Strategie, die in kleinen Schritten umgesetzt wird, Neuausrichtung und Neujustierung der Business- bzw. IT-Prozesse. Es sind Kostensenkungen, Effizienzsteigerungen, Prozessautomatisierungen, Produktentwicklungen, Service und Wartung, um nur einige von der KI tangierte Bereiche zu nennen.
Unserer Meinung nach wird diese Transformation ohne Unterstützung und Fachexpertise spezialisierter IT-Beratungsunternehmen nicht möglich sein. Allerdings steckt die Beratungsbranche selbst in einem strukturellen Umbruch. Wir gehen davon aus, dass nicht jedes Beratungshaus diesen Umbruch schafft, ohne Marktpositionen abzugeben bzw. ganz vom Markt zu verschwinden. Diejenigen, die es aber schaffen, werden nach unserer Ansicht zu den KI-Gewinnern gehören und ihre Expertise/Produkte gut monetisieren können.
Unser nächster Deep-Dive-Report
Novind Research veröffentlicht in Kürze einen Deep-Dive-Report zu einem IT-Beratungshaus, das nach unserer Analyse zu den KI-Gewinnern zählen wird. Den Namen nennen wir hier nicht — das Verfahren dagegen schon: Wir haben 16 börsennotierte IT-Beratungen untersucht, über zwei getrennte Zeithorizonte und mit einem evidenzbasierten Bewertungsmodell.
Deep-Dive-Reports sind bei uns normalerweise kostenpflichtig. Diesen veröffentlichen wir als Sonderaktion kostenfrei, damit Sie sich ein Bild von unserer Arbeitsweise machen können. Wenn Sie ihn lesen möchten, tragen Sie sich bitte in unseren Verteiler ein — wir benachrichtigen Sie, sobald er erscheint.
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