Europa investiert deutlich mehr in Verteidigung. Die Auftragsbücher der Industrie füllen sich, Produktionskapazitäten werden ausgebaut. Doch zwischen freigegebenen Budgets und tatsächlich verfügbarer Ausrüstung liegt ein komplexer industrieller Hochlauf.

Ein zentraler Engpass liegt dabei in den Lieferketten. Viele spezialisierte Zulieferer müssen ihre Kapazitäten erweitern, gleichzeitig können Zertifizierungen, Materialverfügbarkeit und fehlende langfristige Planungssicherheit den Hochlauf bremsen. Für Investitionen in neue Anlagen und Kapazitäten braucht es deshalb einen belastbaren Business Case, der über die nächsten drei oder vier Jahre hinausreicht.

In dieser Folge von „Tomorrow – Ein McKinsey Podcast“ sprechen Fabian Klüser und Inga Gehrke, Verteidigungsexperten bei McKinsey, darüber, wie aus steigenden Budgets tatsächlich mehr Produktionsleistung werden kann.

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Kann Cleantech für die energieintensive Industrie – Baustoffe, Chemie, Grundstoffe – zu einer wettbewerbsfähigen Alternative werden? Leicht ist es nicht: Der Umbau ist kapitalintensiv, und solange grüner Strom teuer ist, fällt die Entscheidung oft dagegen. Aber es gibt zunehmend Fälle, in denen sich Cleantech über die Ökonomie durchsetzt – dort, wo es cheaper, faster, better ist. Bezahlbare saubere Energie, Kreislauf-Konzepte und das Zusammenbringen der richtigen Player entscheiden, ob aus Kosten ein Vorteil wird. Darüber sprechen wir in unserer dieswöchigen Folge mit McKinsey-Energieexperte Holger Klärner und Chemie-Experte Georg Winkler.

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Die Welt ist reicher als je zuvor – zumindest auf dem Papier. Der weltweite Wohlstand erreichte 2025 laut McKinsey Global Institute rund 1.800 Billionen US-Dollar. Doch nur ein vergleichsweise kleiner Teil des jüngsten Vermögenszuwachses beruht auf neuen, produktiven Investitionen. Vieles sind Bewertungsgewinne bestehender Vermögenswerte.

Das wirft eine entscheidende Frage auf: Wie nachhaltig ist Wohlstand, wenn Kapitalmärkte und reale Wirtschaft zunehmend auseinanderlaufen?

In der Folge unseres „Tomorrow“-Podcasts spricht Jan Mischke, Partner beim McKinsey Global Institute, über globale Ungleichgewichte, hohe Vermögensbewertungen und Europas besondere Ausgangslage: solide Bilanzen, aber zu geringe Investitionen in Wachstum und Wettbewerbsfähigkeit. Im Gespräch wird deutlich, warum Europa und Deutschland ihre finanzielle Stärke jetzt gezielt in Zukunftsfelder wie KI, Elektrifizierung, Biopharma und Robotik übersetzen sollten.

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Wie kann KI grüne Geschäftsmodelle wirklich beschleunigen? Konkret dort, wo Tempo und Kosten über Erfolg entscheiden: von der Idee zum Prototyp in Tagen statt Monaten, günstiger, weil die Kosten für KI-Intelligenz rasant gefallen sind. Kapital ist damit seltener der Engpass. Entscheidend sind Umsetzung, Talent und Fokus. Gerade für hardwarelastige grüne Modelle heißt das: schneller skalieren, Kosten früher senken, früher wettbewerbsfähig sein.
„AI-native zu bauen heißt: das Betriebsmodell um die KI herum zu denken – nicht die KI auf ein bestehendes Modell aufzusetzen. Wer das verstanden hat, baut günstiger, schneller und besser.“ – Darüber sprechen Anja Huber und Holger Hürtgen in unserer aktuellen Folge, auch dazu, wo für Deutschland der größte Hebel liegt.

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Künstliche Intelligenz ist der Schlüssel zu operativer Exzellenz – doch wer nur experimentiert, verschenkt wertvolles Potenzial.

Viele Handelsunternehmen stecken nach wie vor in Pilotprojekten fest. Dabei entscheidet sich operative Wettbewerbsfähigkeit auf der Fläche und entlang der gesamten Lieferkette: bei der präzisen Nachfrageprognose, der automatisierten Bestandsoptimierung und schlankeren Prozessen.

In der neuesten Folge unseres „Tomorrow“-Podcasts sprechen unsere Experten Marcus Keutel und Jan Hartmann darüber, wie der Schritt von isolierten Pilotprojekten zur unternehmensweiten Skalierung gelingt.

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Wenn Einzelne plötzlich so viel KI nutzen, dass man über Token-Kosten spricht, ist das kein Alarmsignal. Es ist das Symptom einer Skalierungsphase. Im Podcast erklärt Sandra Durth, Partnerin bei McKinsey, warum sie diese Nutzer:innen „AI Super User" nennt: Wer neugierig genug ist, sich neue Tools wirklich anzueignen, baut genau die Fähigkeiten auf, die morgen den Unterschied machen. Genau darin sieht sie aktuell das eigentliche Investment. Für Unternehmen verschiebt sich damit die Frage: Es geht weniger darum, Nutzung zu begrenzen, als darum, individuelles Lernen in organisatorische Fähigkeit zu übersetzen. Das Gespräch zeigt, warum die Kosten dieser Nutzung leichter zu beziffern sind als ihr Wert — und warum Führung genau dort ansetzen muss. Diese Folge ist der dritte Teil unserer Miniserie „Die neue Ökonomie der KI".

Zu den weiteren Folgen:
Die neue Ökonomie der KI: Warum KI-Kosten trotz sinkender Preise explodieren
Die neue Ökonomie der KI: Rechnet sich der Agent?

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Im Podcast sprechen Daniel Rexhausen und Stefan Helmcke darüber, warum sich der Blick auf Klimatechnologien in den letzten Jahren grundlegend verschoben hat. Was früher vor allem unter Mission und Mandat lief, wird heute zunehmend als wirtschaftliche Chance gesehen. Viele Technologien sind bereits günstiger, schneller und teilweise auch besser als konventionelle Alternativen. Das Gespräch zeigt, warum sich die Diskussion heute weniger um das Ob dreht, sondern um Geschwindigkeit, Skalierung und industrielle Umsetzung. Für Unternehmen wird Nachhaltigkeit damit nicht nur zu einer gesellschaftlichen Aufgabe, sondern auch zu einer Frage von Wettbewerbsfähigkeit und P&L.

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Die KI-Rechnung wird selten dort teuer, wo man hinschaut. Rund 72 Prozent der Kosten moderner KI-Systeme entstehen nicht beim Modell selbst, sondern in den Schritten dahinter. Wenn Anfragen weiterverarbeitet, wiederholt und überwacht werden. Genau das macht sie so tückisch: Sie bleiben lange unsichtbar, bis die Rechnung kommt. Im Podcast erklärt Thomas Elsner, Partner bei McKinsey, warum sich hier ein bekanntes Muster wiederholt: das der technischen Schulden, kurz Tech Debt. Wer diese Kosten nicht früh sichtbar macht, zahlt später doppelt. Elsner nennt das Phänomen Token Debt und zeigt vier konkrete Stellschrauben, mit denen sich der Spend in den Griff bekommen lässt. Eine zentrale Rolle spielt dabei ein sogenanntes AI Gateway, eine Art Schaltzentrale, die Anfragen automatisch zum günstigsten passenden Modell lenkt.

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