BCA Research: Begeisterung für agentic AI läuft den Ergebnissen voraus
BCA Research warnt vor einer wachsenden Lücke zwischen der Begeisterung für agentic AI und messbaren Erträgen – nur wenige Unternehmen sehen KI-Gewinne.
Die Begeisterung der Anleger für agentic-künstliche Intelligenz wächst schneller als die Fähigkeit der Technologie, bedeutende Umsatz- und Produktivitätssteigerungen zu erzeugen. Zu diesem Ergebnis kommt eine Analyse von BCA Research, die am 23. Oktober veröffentlicht wurde. Matt Dyson, Chief Technology and Innovation Strategist des Researchhauses, warnt darin vor einer wachsenden Lücke zwischen Erwartungen und messbaren Ergebnissen.
Dyson zufolge würde die Aufrechterhaltung einer positiven Stimmung bis 2027 stärkere KI-Umsätze erfordern oder einen Durchbruch in der Anwendung, etwa in Form fähiger persönlicher Assistenten. BCA Research hebt in dem Bericht eine anhaltende Kluft zwischen der Verbreitung von KI und den tatsächlich messbaren finanziellen Renditen hervor. Genau diese Kluft ist das zentrale Argument des Hauses gegen die derzeitige Marktstimmung.
Zwei Untersuchungen untermauern die Skepsis. Eine Studie des MIT aus dem Jahr 2025 kam zu dem Ergebnis, dass 95 Prozent der unternehmensinternen KI-Pilotprojekte innerhalb von sechs Monaten keine Ausrollung mit positiver Rendite erreichten. Eine Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2026 ergab, dass lediglich 6 Prozent der Befragten mindestens 5 Prozent ihrer operativen Gewinne auf die Einführung von KI zurückführten.
BCA Research beziffert die mögliche Kostenersparnis durch KI auf etwa 75 Prozent
BCA Research schätzt, dass KI-Systeme mit menschlicher Aufsicht bestimmte Aufgaben mit etwa 75 Prozent geringeren Kosten im Vergleich zu US-Mitarbeitern erledigen könnten. Diese Einsparungen berücksichtigen jedoch oft nicht, was das Unternehmen als „KI-Validierungssteuer“ bezeichnet. Gemeint ist die zusätzliche Zeit, die Mitarbeiter damit verbringen, von KI generierte Arbeiten zu überprüfen.
Der Bericht hinterfragt zudem, ob der stark steigende Verbrauch von KI-Tokens eine produktive Nutzung genau widerspiegelt. Anspruchsvollere Reasoning-Modelle verbrauchen das Vierfache bis Fünfzehnfache an Tokens. Das erklärt das schnelle Wachstum der Nachfrage, ohne dass die nutzbare Ausgabe im gleichen Maß zunimmt.
Die Claude-Cowork-Plugins von Anthropic lösten einen Rückgang von 15 Prozent aus
Agentic AI hat auch Bedenken hinsichtlich traditioneller Softwareunternehmen aufgeworfen. Die Einführung der Claude-Cowork-Plugins von Anthropic führte im Januar zu einem Rückgang des MSCI U.S. IT Services Index um 15 Prozent. Betroffen waren dabei Unternehmen wie Salesforce, Intuit und Workday.
BCA Research bezeichnet die Marktreaktion als übertrieben. Das Haus argumentiert, dass kleinere Unternehmen wahrscheinlich weiterhin etablierten Softwareplattformen den Vorzug geben würden. Dyson warnte außerdem, dass derzeit nur 20 Prozent der von führenden KI-Modellen abgeschlossenen Freelance-Aufgaben die Standards für eine angemessene Akzeptanz durch Kunden erfüllen. Damit verdeutlicht er die Kluft zwischen technischer Leistungsfähigkeit und kommerzieller Nützlichkeit.
BCA Research hat schon mehrfach vor einer Überhitzung der KI-Investitionen gewarnt
Die aktuelle Analyse reiht sich in eine Serie kritischer Berichte des Hauses ein. Bereits am 24.04.2026 berichtete aktien.news, dass BCA Research den anhaltenden Boom bei Investitionen in künstliche Intelligenz als reif einstuft, aber keine unmittelbaren Anzeichen für ein baldiges Ende des Zyklus sieht. Das Analysehaus skizzierte damals vier Gruppen von Indikatoren, anhand derer es beurteilen will, wann ein potenzieller Einbruch der KI-Investitionsausgaben – im Fachjargon Capex genannt – eintreten könnte. Chefstratege Peter Berezin erklärte, BCA sei mit der Erwartung ins Jahr gestartet, dass „2026 dem Jahr 2000 sehr ähnlich sein könnte“. Der sprunghafte Anstieg der Nachfrage nach Rechenleistung durch KI-Agenten lasse zugleich eine „Überhitzung wie im Jahr 1999“ möglich erscheinen.
Bereits am 23.05.2026 berichtete aktien.news über einen Forschungsbericht von BofA Global Research, wonach die KI-Integration die makroökonomische Produktivität derzeit lediglich um etwa 0,1 Prozent pro Jahr steigert. Die Analysten von BofA Securities stellten fest, dass die Technologie zwar bei hochspezifischen und klar definierten Unternehmensaufgaben deutliche Produktivitätsgewinne erzielt. Diese lokalen Effizienzsteigerungen müssen demnach jedoch erst noch in der breiteren Binnenwirtschaft ankommen.
Bereits am 08.06.2026 berichtete aktien.news, dass die These von Kevin Warsh, wonach künstliche Intelligenz als disinflationäre Kraft wirken wird, auf deutlichen Widerspruch von BCA Research stößt. Laut einem Strategiebericht unter der Leitung von Chefstratege Peter Berezin steht Warshs Einschätzung im klaren Widerspruch zu aktuellen Wirtschaftsdaten. Warsh, der als möglicher Kandidat für den Vorsitz der US-Notenbank Federal Reserve gilt, verweist in seiner Argumentation auf historische Parallelen.
Bereits am 23.10.2026 berichtete aktien.news über eine Warnung des US-Vermögensverwalters Nuveen. Demnach steuern sechs Techkonzerne auf ein Investitionsvolumen von 1,3 Billionen Dollar zu. Nach einer Schätzung von S&P Global wollen Alphabet, Amazon, Microsoft, Meta, Oracle und SpaceX im nächsten Jahr diese Summe ausgeben, ein großer Teil davon für KI-Projekte und KI-Produkte. Nuveen warnt jedoch davor, allein aus dieser Zahl eine Anlageentscheidung abzuleiten, und stellt fest, dass hohe KI-Investitionsausgaben kein Investitionsgrund an sich seien.
Anleger sollten die Lücke zwischen KI-Adoption und messbaren Renditen im Blick behalten
Für deutsche Privatanleger ist der Bericht insofern relevant, als er die Bewertungslogik vieler KI-naher Aktien infrage stellt. BCA Research bezweifelt nicht die technologische Leistungsfähigkeit der Modelle, sondern die Geschwindigkeit, mit der daraus Erträge werden. Der Hinweis auf die „KI-Validierungssteuer“ zeigt, dass Kostenvorteile in der Praxis geringer ausfallen können als in Modellrechnungen. Auch die Beobachtung, dass Reasoning-Modelle das Vierfache bis Fünfzehnfache an Tokens verbrauchen, relativiert die Aussagekraft stark steigender Nutzungszahlen.
Gleichzeitig betont BCA Research, dass die Marktreaktion auf die Claude-Cowork-Plugins übertrieben war. Das Haus rechnet damit, dass kleinere Unternehmen etablierten Softwareplattformen weiterhin den Vorzug geben. Eine pauschale Neubewertung traditioneller Softwareanbieter hält BCA Research damit für nicht gerechtfertigt.
Die Einordnung des Hauses fällt damit zweigeteilt aus. Auf der einen Seite steht die Skepsis gegenüber der kurzfristigen Monetarisierung von KI. Auf der anderen Seite warnt BCA Research davor, aus einer einzelnen Produktankündigung einen dauerhaften Strukturbruch für die gesamte Softwarebranche abzuleiten.
BCA Research erwartet mindestens ein Jahr für die Umstellung der Arbeitsabläufe
Das Researchhaus erwartet, dass Unternehmen mindestens ein Jahr benötigen werden, um ihre Arbeitsabläufe um die Fähigkeiten der KI herum neu zu strukturieren. Erst danach dürften sich die erhofften Produktivitätseffekte in nennenswertem Umfang zeigen. Für die Stimmung am Markt bleibt damit entscheidend, ob bis 2027 stärkere KI-Umsätze oder ein Anwendungsdurchbruch – etwa fähige persönliche Assistenten – sichtbar werden.
Dyson sieht in der Qualität der Ergebnisse den entscheidenden Engpass. Nur 20 Prozent der von führenden KI-Modellen abgeschlossenen Freelance-Aufgaben erfüllen derzeit die Standards für eine angemessene Akzeptanz durch Kunden. Solange sich diese Quote nicht verbessert, bleibt die kommerzielle Nutzbarkeit der Systeme hinter ihrer technischen Leistungsfähigkeit zurück.
Drei Fachbegriffe prägen die aktuelle Diskussion um KI-Investitionen
- Agentic AI: KI-Systeme, die mehrstufige Aufgaben eigenständig planen und ausführen, statt nur auf einzelne Anfragen zu antworten.
- KI-Validierungssteuer: die zusätzliche Arbeitszeit, die Mitarbeiter aufwenden müssen, um von KI erzeugte Ergebnisse zu prüfen und zu korrigieren.
- Reasoning-Modelle: KI-Modelle, die ihre Antworten durch mehrstufiges Schlussfolgern erzeugen und dafür deutlich mehr Rechenleistung benötigen.