Rewired: McKinsey’s Playbook on How Leading Companies Win in the Age of Digital and AI
Aus Rewired habe ich gelernt, dass KI-Transformation selten an der Technologie scheitert. Sie scheitert an Operating Model, Führung, Talent und Datenbasis. McKinsey hat rund 200 Transformationen untersucht und keine einzige Erfolgsgeschichte gefunden, in der die Geschäftsführung nicht selbst am Steuer sass. Das deckt sich mit allem, was ich in Beiratsmandaten und Kundenprojekten sehe: Wer KI ans Digitalteam delegiert, delegiert sie ins Aus.
In meiner Arbeit als digitaler Beirat und bei CTRL+ALT+LEAD ist das Buch sofort praktisch geworden. Maartje und ich haben unser komplettes Produktportfolio gegen die sechs Fähigkeiten aus dem Buch laufen lassen. Ergebnis: Kernlogik bestätigt, zwei Lücken gefunden, beide innerhalb von zwei Tagen geschlossen. Das ist für mich der Test eines guten Sachbuchs: Danach ist etwas anders.
Das habe ich gelernt
Die Einheit der Transformation ist die Domain, also ein kompletter Geschäftsprozess, nicht der einzelne Use Case. Wer 55 KI-Piloten feiert, hat noch nichts verändert. Die 20 erfolgreichsten Firmen aus McKinseys Untersuchung holen im Schnitt 20 Prozent mehr operatives Ergebnis heraus, zwei Drittel davon mit höchstens drei Domains. Und: Für jeden Euro Entwicklung gehört mindestens ein Euro in Adoption, also in Menschen, Training und Prozessveränderung. Die meisten Unternehmen budgetieren dafür genau null.
Was ich daraus einsetze
Drei Dinge sind direkt in meine Arbeit gewandert. Die 20-Stunden-Regel für Führungskräfte: erst selbst lernen, dann die grosse Roadmap. Die Frage nach der Baseline vor jedem KI-Projekt, denn 39 Prozent der Firmen kennen den Ergebniseffekt ihrer KI nicht, weitere 22 Prozent berichten offen von keinem Wert. Und die Kulturformel des Buchs: Kultur entsteht nicht in Workshops, sondern durch das, was Chefs täglich belohnen.
Zusammenfassung
Rewired ist McKinseys Playbook für Tech- und KI-Transformation, seit 2026 in der überarbeiteten Auflage mit 40 Prozent neuem Inhalt, vor allem zu Agentic AI. Die These: Wettbewerbsvorteil entsteht nicht durch KI-Tools, die kann jeder kaufen. Er entsteht durch sechs organisatorische Fähigkeiten: eine businessgeführte Roadmap, eigenes Talent, ein schnelles Operating Model, moderne Technologieplattformen, überall verfügbare Daten und konsequente Adoption samt Skalierung. 39 Kapitel, vier lange Fallstudien, viele Zahlen. Und erstaunlich viel Selbstkritik für ein Beraterbuch.
Summary
Das Manifest: Ein Brief an CEOs
Das Buch beginnt mit elf Leitsätzen an die Geschäftsführung. Der wichtigste zuerst: Transformation lässt sich nicht delegieren. Jede Führungskraft im Top-Team soll mindestens 20 Stunden in das eigene KI-Verständnis investieren, bevor die Roadmap entsteht. McKinsey nennt das going slow to go fast. Laut MIT haben nur 7 Prozent der grossen Unternehmen ein digital sattelfestes Top-Team. Genau diese 7 Prozent wachsen deutlich schneller als der Rest.
“We don’t have a single success story where senior business leaders were not in the driver’s seat.”
Section One: Die Roadmap. Domains statt Use Cases
Wer sein Haus renoviert, streicht nicht in jedem Zimmer eine Wand. Er macht erst die Küche fertig, komplett. Übersetzt: Statt vieler verstreuter Piloten werden ein bis drei Geschäftsbereiche von Anfang bis Ende neu gedacht, priorisiert nach Wertpotenzial und Machbarkeit. Neu in dieser Auflage: agentische Workflows, bei denen Menschen nicht mehr in jedem Schritt stecken, sondern Teams von KI-Agenten führen.
“When you transform your business with technology and AI, the unit of transformation is the domain, not the use cases.”
Section Two: Talent. Die 70-Prozent-Regel
Die Gewinner holen ihr Tech-Talent ins Haus: von 70 Prozent ausgelagert zu 70 Prozent intern, von 70 Prozent Managern zu 70 Prozent Machern. Talentprobleme bremsen Transformationen früher aus als Technikprobleme. Der unterschätzte Engpass sind dabei nicht Entwickler, sondern die Führungskräfte der zweiten und dritten Ebene, die ihren Bereich mit KI neu denken müssen.
“I don’t like outsourcing your heart, your soul, and your spinal cord. I think a lot of companies that ‘outsource’ have no idea what they are doing.”
Jamie Dimon, CEO JPMorgan Chase, zitiert in Kapitel 9
Section Three: Operating Model. Geschwindigkeit ist Struktur
Kleine cross-funktionale Teams, dauerhafte Budgets statt Jahresprojekte, Quartalsreviews statt Lenkungsausschüsse. Der für deutsche Unternehmen provokanteste Teil: Weg von der Projektbudgetierung, hin zu festen Ausgabenrahmen pro Domain. Das ist ein direkter Angriff auf unsere Planungs- und Controlling-Kultur, und er ist überfällig.
“Control functions must operate less like speed bumps and more like the brakes on a Formula 1 car.”
Section Four: Technologie. Die Agenten-Fabrik
Plattformen, APIs, Engineering-Standards. Das Herzstück der neuen Auflage ist die KI-gestützte Softwareentwicklung: Menschen arbeiten tagsüber an Urteil, Design und Richtung, Agenten-Teams erledigen nachts Ausführung und Tests. Eine anonyme Grossbank meldet 10x Geschwindigkeit bei halben Kosten. Das Buch gibt selbst zu, dass diese Stufe experimentell ist. Trotzdem zeigt sie, wohin die Reise geht.
“You can’t ‘chat your way’ to production-grade software.”
Section Five: Daten. Erst der Wert, dann die Daten
Bis zu 70 Prozent des Aufwands einer KI-Lösung ist Datenarbeit. Die Antwort des Buchs ist nicht die jahrelange Datenbereinigung, sondern der umgekehrte Weg: erst entscheiden, welcher Prozess Wert bringt, dann genau die Daten dafür besorgen. Dazu kommt eine neue Chefaufgabe: eigene Datenströme erzeugen, die kein Wettbewerber kopieren kann. Der Bergbaukonzern Freeport-McMoRan hat per Sensorik die Produktionsleistung eines neuen Werks gewonnen, ohne einen einzigen Kubikmeter Beton zu giessen.
“Leadership often believes that success with AI starts with data, but it does not.”
Section Six: Adoption und Skalierung. Wo der Wert wirklich liegt
Die Lösung zu bauen ist der einfache Teil. Menschen dazu zu bringen, sie zu nutzen, und sie dann in die Fläche zu bringen, dort liegt der Wert. Hier stehen auch die härtesten Zahlen des Buchs: Rund 30 Prozent der obersten 300 Führungskräfte schaffen den Wandel nicht. Und Kultur ist kein Programm, sondern ein Nebenprodukt täglicher Entscheidungen.
“Mindsets change fastest when leaders change what they reward.”
Section Seven: Vier Reisen. LATAM, Toyota, Freeport-McMoRan, DBS
Die Fallstudien sind das Beste am Buch. LATAM Airlines arbeitet in der Cargo-Sparte mit gemischten Mensch-Agent-Teams, die 50 Prozent kleiner und trotzdem schneller sind. Toyota hat 60 Prozent der Planungsbelegschaft umgeschult und mit einem Digital Twin 800 Millionen Dollar Ergebnis geholt. DBS hat die Zeit bis zum fertigen KI-Modell von 18 Monaten auf 2 bis 3 gesenkt. Und keine der vier Firmen würde von sich behaupten, fertig zu sein.
“Building trust and building a great product, it turned out, are one and the same.”
Toyota-Fallstudie, Kapitel 37
Fazit
Pflichtlektüre für alle, die KI-Budgets verantworten: Geschäftsführung, Vorstand, Beirat, Transformation Leads. Nicht weil McKinsey draufsteht, sondern weil es das Gegenteil von KI-Hype ist: eine nüchterne Anleitung mit Zahlen, an denen man sich messen lassen kann. Wer Tool-Tipps oder Prompt-Vorlagen sucht, ist hier falsch. Es geht um Organisation, nicht um Prompts.
Drei Einschränkungen gehören zur Ehrlichkeit dazu. Die spektakulärsten Cases sind anonym und nicht nachprüfbar. Das Buch trägt eine Konzernbrille, ein Mittelständler mit 200 Leuten muss übersetzen (mein Lieblingsgegenbeispiel steht im Buch selbst: Italgas, 188 Jahre alt, reguliertes Infrastrukturgeschäft, über 500 Millionen Euro Ergebnisverbesserung). Und wer das Playbook konsequent anwendet, landet ziemlich sicher in einem mehrjährigen Beratungsmandat. Muss man wissen. Die Substanz stimmt trotzdem.
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