Was OpenAIs KI-Report 2025 für Ihr Unternehmen taugt

Viele Unternehmen stolpern gerade blind in die KI-Einführung: Es werden Lizenzen gekauft, Pilotprojekte gestartet – aber belastbare Zahlen zur Wirkung fehlen. Genau in diese Unsicherheit stößt OpenAI mit seinem neuen „The State of Enterprise AI 2025“-Report.

Der Bericht klingt beeindruckend: sieben Millionen Business-Sitze, 320-fache API-Nutzung, bis zu zehn Stunden Zeitersparnis pro Woche. Klingt nach Pflichtlektüre für jede Geschäftsführung. Schaut man genauer hin, bleibt aber vor allem eines: Marketing.

Für Marketing‑ und Vertriebsverantwortliche in Deutschland stellt sich deshalb eine einfache Frage: Wie trenne ich in solchen KI-Reports Hype von echter Entscheidungsgrundlage – und wie baue ich meinen eigenen Business Case? Genau darum geht es in diesem Beitrag.

Wir schauen uns an,

• was im OpenAI-Bericht wirklich drinsteckt,
• warum die Zahlen für Ihre Strategie kaum reichen,
• welche Kennzahlen Sie stattdessen intern aufbauen sollten,
• und wie ein pragmatischer Fahrplan für KI in Marketing & Vertrieb 2026 aussehen kann.

1. Was OpenAI tatsächlich über KI-Nutzung in Unternehmen sagt

Der Kern des Reports ist schnell erzählt: KI wird in Unternehmen intensiv genutzt – vor allem von einer kleinen Gruppe Power User.

Die wichtigsten Zahlen im Überblick

OpenAI nennt unter anderem:

• 7 Mio. ChatGPT-Business-Sitze weltweit
• stark gestiegene Nachfrage nach ChatGPT Enterprise (Faktor 7 im Vergleich zum Vorjahr)
• +30 % mehr Nachrichten pro Mitarbeitendem an ChatGPT im Jahresvergleich
• über 9000 Unternehmen, die zusammen mehr als 10 Milliarden Token verarbeitet haben
• knapp 200 Firmen, die jeweils über 1 Billion Token verbraucht haben

Dazu kommen Nutzungszahlen bestimmter Funktionen:

• Reasoning-Modelle und der Programmierassistent Codex verzeichnen 320-mal mehr Nachrichten als im Vorjahr
• eine kleine Gruppe Power User nutzt die Tools 10-mal häufiger als der Median

Im Alltag heißt das: In vielen Unternehmen gibt es eine relativ kleine Gruppe, die KI täglich tief in ihre Arbeit integriert, während der Großteil eher punktuell oder gar nicht damit arbeitet.

Wo KI heute im Unternehmen wirklich ankommt

OpenAI listet typische Einsatzfelder, in denen besonders viel gearbeitet wird:

• Schreiben & Kommunikation (E-Mails, Marketingtexte, Protokolle, Zusammenfassungen)
• Programmieren & Scripting (Code-Generierung, Refactoring, Fehlersuche)
• Anleitungen & Dokumentation (How-tos, Wissensartikel, interne Handbücher)
• Informationsgewinnung & Recherche (Deep Research, Wettbewerbsanalysen)
• Analyse & Berechnungen (Reports, Auswertungen, Dateninterpretation)
• Kreative Mediennutzung (Bilder, Konzepte, Kampagnenideen)

Gerade im Marketing und Vertrieb deckt sich das stark mit dem, was ich täglich in deutschen Unternehmen sehe: KI schreibt erste Entwürfe, fasst Meetings zusammen, segmentiert Leads, unterstützt Kampagnenplanung – wenn ein Team sie konsequent einsetzt.

2. Warum der Report für Ihre KI-Strategie nur begrenzt taugt

Auf dem Papier wirkt der OpenAI-Bericht wie ein strategischer Leitfaden. In der Praxis ist er vor allem eines: ein Verkaufsdokument mit beeindruckenden, aber schwer einzuordnenden Zahlen.

Das Messbarkeits-Versprechen bröckelt

OpenAI wirbt damit, messbare Produktivitätsgewinne zu zeigen. Genannt werden etwa:

• 75 % der befragten Mitarbeitenden sagen, sie arbeiten schneller oder erzielen bessere Ergebnisse.
• An Tagen mit KI-Nutzung sparen Mitarbeitende 40–60 Minuten,
• Data Scientists, Ingenieure, Unternehmenskommunikation sogar 60–80 Minuten.
• Power User berichten von bis zu 10 Stunden Zeitersparnis pro Woche.

Das Problem:

• Die Grundgesamtheit ist unklar (Branche, Firmengröße, Geografie?).
• Die Zahlen stammen aus Selbstauskünften und nicht aus objektiven Messungen.
• Es bleibt offen, ob ausschließlich OpenAI-Kunden befragt wurden.

Für ein Board-Deck oder eine grobe Markt-Einordnung reichen solche Angaben. Für eine Investitionsentscheidung im eigenen Unternehmen sind sie zu dünn.

„Credits“, Token & die Kostenfrage

Ein weiterer Knackpunkt ist die Intransparenz der Kostenstruktur:

• OpenAI arbeitet im Report mit der Einheit „Credits“.
• Diese tauchen so nicht in offiziellen Preistabellen auf.
• Fortgeschrittene Features wie Codex oder Deep Research verbrauchen „deutlich mehr Credits“ – ohne klare Relationen.

Damit lassen sich zwar beeindruckende Korrelationen konstruieren (Power User, die mehr Credits verbrauchen, sparen mehr Zeit), aber:

Ohne eine klare Zuordnung von Credits zu Euro lassen sich diese Werte nicht in einen belastbaren Business Case übersetzen.

Für CFOs und Vertriebsleiter in Deutschland ist das Gift: Sie brauchen TCO, ROI und Payback-Period – keine Marketing-Metriken.

Fazit zum Report

Der OpenAI-Report zeigt zweierlei:

1. KI ist in Unternehmen angekommen und wird von einer wachsenden Gruppe intensiv genutzt.
2. Die vorgelegten Zahlen reichen nicht, um Ihre eigene KI-Strategie fundiert zu steuern.

Deshalb sollten Sie den Bericht als Impulsgeber sehen – aber nicht als Entscheidungsgrundlage.

3. Was deutsche Unternehmen aus dem Report trotzdem lernen können

Trotz aller Kritik steckt ein wichtiger Punkt im Bericht, den viele Firmen unterschätzen: Der größte Hebel entsteht nicht durch eine Lizenz, sondern durch Nutzungstiefe.

Power User vs. Gelegenheitsnutzer

OpenAI zeigt: Die Top-5-%-User nutzen die Tools mehr als zehnmal so intensiv wie der Median. Genau diese Gruppe meldet:

• bis zu 10 Stunden Zeitersparnis pro Woche,
• Einsatz in komplexen Aufgaben (Deep Research, Automatisierung, Integrationen),
• starke Einbindung in Kernprozesse.

Übertragen auf Marketing & Vertrieb bedeutet das:

• Ein Sales-Team, das ChatGPT nur für E-Mail-Entwürfe nutzt, holt vielleicht 5–10 % Effizienz plus.
• Ein Team, das Prozesse neu denkt (Lead-Qualifizierung, Angebots-Erstellung, Forecasting, Content-Produktion), landet eher bei 20–30 % – oder mehr.

Das spiegelt sich in Projekten, die ich in deutschen Mittelständlern sehe: Der Unterschied liegt selten im Tool, sondern im Organisationsdesign und im Mut, Arbeitsweisen zu ändern.

„Viel hilft viel“ – aber nur mit Fokus

OpenAI verstärkt im Report das Narrativ: Je mehr KI man nutzt, desto mehr spart man. Prinzipiell stimmt das, aber nur unter einer Bedingung:

Mehr Nutzung bringt nur dann mehr Wert, wenn Sie klare Anwendungsfälle und Qualitätsmaßstäbe definiert haben.

Ohne Fokus passiert Folgendes:

• Mitarbeitende probieren Tools wild aus.
• Es entstehen viele Einzellösungen ohne Standard.
• Der Aufwand für Kontrolle, Freigabe, Nachbesserung explodiert.

Sinnvoll ist daher ein anderer Ansatz: statt „viel hilft viel“ lieber „gezielt hilft dauerhaft“.

4. Wie Sie Ihre eigene KI-Messbarkeit aufbauen

Wenn externe Reports Ihnen keine belastbaren Zahlen liefern, brauchen Sie eine interne Messlogik für KI – gerade in Marketing & Vertrieb.

Die drei Ebenen einer sinnvollen KI-Messung

1. Aktivierung: Wird KI überhaupt genutzt?

   • Anteil der Mitarbeitenden mit aktiver Nutzung pro Woche
   • Anzahl KI-unterstützter Vorgänge (z.B. Angebote, Kampagnen, Kundengespräche)

2. Effizienz: Spart KI Zeit oder reduziert Aufwand?

   • Durchschnittliche Bearbeitungszeit mit vs. ohne KI
   • Zahl abgeschlossener Vorgänge pro Person/Tag

3. Wirkung: Verbessert KI Umsatz oder Qualität?

   • Conversion Rates von KI-optimierten Kampagnen
   • Response-Rate auf KI-unterstützte Sales-E-Mails
   • Abschlussquoten bei KI-gestützten Angeboten

Konkrete Kennzahlen für Marketing & Vertrieb

Ein praktikabler Startpunkt sind zum Beispiel:

• Marketing

  • Content-Stückzahl pro Monat je FTE
  • Zeit von Briefing bis Go-live einer Kampagne
  • Organische Sichtbarkeit von KI-optimierten Inhalten

• Vertrieb

  • Zeit von Lead-Eingang bis Erstkontakt
  • Anzahl persönlicher Kundenkontakte pro Woche
  • Angebots-Erstellungszeit und Gewinnrate

Der Trick: Vergleichen Sie kohortenbasiert. Lassen Sie ein Team oder eine Region gezielt mit KI arbeiten und eine vergleichbare Gruppe klassisch – und vergleichen Sie die Zahlen über 8–12 Wochen.

So erhalten Sie genau das, was der OpenAI-Report verspricht, aber nicht liefern kann: messbare Produktivität in Ihrem eigenen Kontext.

5. Ein pragmatischer Fahrplan für KI in Marketing & Vertrieb 2026

Viele Unternehmen stehen aktuell dazwischen: Lizenzen sind gekauft, erste Use Cases existieren – aber der große Wurf bleibt aus. Der Weg nach vorn ist einfacher, als es von außen wirkt.

Schritt 1: Wenige, aber klare Prioritäten

Statt 20 Use Cases anzustoßen, wählen Sie 3–5 hochrelevante Hebel:

• Lead-Qualifizierung & Scoring mit KI
• Automatisierte Vorbereitung von Sales-Gesprächen (Research, Gesprächsleitfäden)
• KI-unterstützte Angebotserstellung
• Content-Engine fürs Marketing (Blog, Social, Newsletter)
• KI-gestützte Kundenkommunikation (Antwortvorschläge, FAQ, Self-Service)

Schritt 2: Rollen & Regeln definieren

KI-Projekte scheitern selten an der Technik, sondern an fehlender Klarheit. Definieren Sie:

• Wer darf KI wofür einsetzen?
• Welche Daten dürfen in Chatbots und APIs genutzt werden?
• Wie werden Ergebnisse geprüft und freigegeben?

Gerade in Deutschland spielt Datenschutz & Compliance eine zentrale Rolle. Ein klarer Rahmen senkt Hemmschwellen und verhindert Wildwuchs.

Schritt 3: Power User gezielt fördern

Nutzen Sie die wichtigste Erkenntnis aus dem OpenAI-Report: Power User ziehen den Karren.

• Identifizieren Sie in jedem Team 2–3 Personen, die neugierig und digital affin sind.
• Geben Sie ihnen Zeit und Verantwortung, Workflows mit KI zu optimieren.
• Bauen Sie einen internen „KI-Stammtisch“, in dem Best Practices geteilt werden.

So entsteht kein „Top-down-Zwang“, sondern eine echte Nutzungskultur, die sich im Unternehmen verbreitet.

Schritt 4: Eigenen Report statt Hochglanz-Broschüre

Anstatt den OpenAI-Report zu zitieren, erstellen Sie Ihren eigenen Enterprise-AI-Report – fokussiert auf Marketing & Vertrieb:

• Start-Setup dokumentieren (Teamgrößen, aktuelle KPIs)
• 6–12 Monate strukturiert messen
• Vorher/Nachher-Vergleiche ziehen
• Erfolgsstories von Teams einsammeln

Das Ergebnis ist strategisch Gold wert: Sie können vor Geschäftsführung und Aufsichtsrat mit konkreten Zahlen, echten Beispielen und klaren Investitionsvorschlägen argumentieren.

6. Warum Sie sich nicht von Marketingzahlen beeindrucken lassen sollten

Der OpenAI-Report 2025 ist kein schlechtes Dokument. Er zeigt, wie stark KI in Unternehmen bereits verankert ist und wo besonders viel passiert. Aber: Er ersetzt keine eigene Strategie.

Für deutsche Unternehmen – gerade im B2B-Mittelstand – gilt heute:

• Verlassen Sie sich nicht auf globale Durchschnittswerte.
• Messen Sie Ihre eigenen Effekte entlang von Umsatz, Marge und Zeit.
• Fördern Sie gezielt Power User anstatt nur Lizenzen zu verteilen.

Wer KI in Marketing & Vertrieb so angeht, braucht keine Hochglanz-Grafiken mit Milliarden Token. Er hat etwas Besseres: eine belastbare Geschichte in eigenen Zahlen.

Wenn Sie 2026 ernsthaft darüber sprechen wollen, wie KI Ihre Pipeline füllt und Ihre Vertriebskostenquote senkt, dann ist jetzt der Moment, Ihren eigenen KI-Report anzulegen – nicht den von OpenAI.

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Wenn Sie Unterstützung bei der Strukturierung Ihrer KI-Initiativen in Marketing & Vertrieb brauchen, starten Sie mit einer einfachen Frage: Welche drei Kennzahlen wollen Sie in 12 Monaten mit KI nachweislich verbessert haben? Von dort aus lässt sich der Rest sehr klar planen.