Die Mode investiert mehr in KI. Die Belege für Erträge bleiben dünn

Innerhalb von zwei Jahren ist künstliche Intelligenz im Luxus vom Randthema zur Chefsache geworden. 2024 nannten nur 5% der vom Comité Colbert und Bain & Company befragten Luxushäuser und -konzerne KI unter ihren drei wichtigsten Prioritäten für die nächsten drei Jahre. In der Ausgabe 2026 lag der Anteil bei 22%. Derselbe Bericht stellte jedoch fest, dass fast 60% der Luxusunternehmen noch keine wesentliche Wirkung durch irgendeinen KI-Einsatz erkennen.

Diese Lücke zwischen Anspruch und Beleg zieht sich durch die ganze Branche. Die KI-Ausgaben steigen nach allen verfügbaren Umfragen, doch fast kein Modeunternehmen sagt Investoren, wie viel es konkret für KI ausgibt. Wo Erträge berichtet werden, sind sie meist operativ: schnellere Inhalte, weniger Retouren, bessere Prognosen. Umsatz- und Gewinneffekte, die KI zugeschrieben werden, bleiben weitgehend ungeprüft, und die optimistischsten Zahlen stammen häufig aus Umfragen der Technologieanbieter selbst.

Das ist jetzt wichtig, weil die Budgets für 2026 festgezurrt werden, während sich das Konsumverhalten verschiebt. Der Bericht State of Fashion 2026 von BoF und McKinsey hält fest, dass ChatGPT laut SimilarWeb-Daten zwischen Juni und August 2025 für 16% des eingehenden Verweis-Traffics von Zara verantwortlich war. Unternehmen, die nicht messen können, was ihre KI-Ausgaben einbringen, werden Mühe haben zu entscheiden, wohin der nächste Euro fliessen soll.

Wie viel geben Modeunternehmen für KI aus?

Die ehrliche Antwort lautet, dass ausserhalb der Unternehmen niemand es weiss, weil die grossen Konzerne es nicht offenlegen. KI-Ausgaben stecken in breiteren Investitionsprogrammen. Inditex stellte für 2026 ordentliche Investitionen von rund EUR 2,3 Mrd. in Aussicht, ausgerichtet auf Filialen, neue Technologien und Online-Plattformen, so FashionUnited. H&M plant für das Geschäftsjahr 2026 Investitionen von 9 bis 10 Milliarden SEK, vor allem für das Filialportfolio und die Technologieinfrastruktur, berichtete Modaes. Kering sagte an seinem Kapitalmarkttag im April 2026, man werde 5% bis 6% des Umsatzes reinvestieren, um das organische Wachstum zu stützen, und beschrieb zugleich einen Technologie-Hub auf Basis von Cloud-Systemen, agentischer KI und digitalen Zwillingen. Keine dieser Zahlen isoliert die KI.

Wofür das Geld eingesetzt wird, beschreiben die Konzerne durchaus. H&M-CEO Daniel Ervér sagte, das Unternehmen wolle mit KI die Nachfrage viel genauer vorhersagen, bis auf die Ebene jedes einzelnen Lagerknotens, und stelle Designteams KI-Werkzeuge zur Verfügung, die „die Kreativität in grossem Massstab wirklich steigern“ könnten. Inditex hob das KI-Anprobetool von Zara hervor, das am 31. Januar 2026 in 43 Märkten aktiv war und mehr als 7 Millionen Sitzungen erzeugt hatte. Beides sind Angaben zu Nutzung und Absicht; keines der beiden Unternehmen verknüpfte sie mit Kosten oder einem finanziellen Ertrag.

Die konkreteste Angabe, die wir fanden, stammt vom polnischen Konzern LPP, dem Eigentümer von Reserved und Sinsay. An einem Investorentag im Mai 2026 erklärte das Unternehmen, es gebe rund 10% seines IT-Budgets für neue Technologien aus, einschliesslich KI, berichtete Reuters. Das ist ein Anteil und kein Betrag, und er bündelt KI mit anderen neuen Technologien.

Umfragen füllen die Lücke, mit Vorbehalten. In BCGs IT Buyer Pulse Check stieg der Nettoanteil der Befragten aus Mode und Handel, die ihre IT-Ausgaben in den nächsten zwölf Monaten erhöhen wollen (Erhöhende minus Senkende), von 26% im ersten Halbjahr 2023 auf 51% im zweiten Halbjahr 2024. Damit rückte die Branche von Platz sechs auf Platz zwei von neun Branchen vor, nur hinter dem Finanzsektor. Die dritte jährliche Umfrage State of AI in Retail and CPG von NVIDIA, veröffentlicht im Januar 2026, ergab, dass 90% der Befragten 2026 höhere KI-Budgets planten und die Hälfte Steigerungen von 10% oder mehr erwartete. NVIDIA verkauft KI-Recheninfrastruktur, und die Umfrage deckt Handel und Konsumgüter insgesamt ab, nicht nur die Mode.

Beratungsunternehmen ergänzen Schätzungen dazu, was das Geld bewirken könnte, abgeleitet aus Kundenprojekten und nicht aus geprüften Ergebnissen. In einem Briefing für Mode- und Luxusmanager vom November 2025 erklärte BCG, Marken mit KI-gestützten Erlebnissen oder eigenen Shopping-Agenten verzeichneten Conversion-Steigerungen von 5% bis 15%, der Einsatz von Agenten im Marketing könne die Produktionskosten im Marketing um 30% bis 50% senken und die Content-Entwicklung um 40% beschleunigen, und KI im Design könne die Musterkosten um 20% bis 30% reduzieren. Das sind Spannen aus BCGs eigener Analyse und aus Unternehmensbeispielen, darunter Zalando, keine Branchendurchschnitte aus Umfragen, und das Dokument gibt nicht an, welcher Anteil der Modeunternehmen sie erreicht.

Ist KI inzwischen eine Top-Priorität für Modemanager?

Ja, wenngleich sie mit Zöllen, schwacher Nachfrage und Preisdruck konkurriert. In der Managerbefragung des Berichts State of Fashion 2026 von BoF und McKinsey nannten 13% der Befragten den Ausbau von KI-, Digital- und Technologiekompetenz und deren Integration in den Betrieb als grösste einzelne Chance für 2026, die häufigste Antwort. Ein Jahr zuvor lag der Ausbau von KI-Anwendungsfällen mit 9% auf Rang zwei. Mehr als 35% der Führungskräfte gaben an, generative KI bereits in Bereichen wie Online-Kundenservice, Bilderstellung, Texten und Produktfindung einzusetzen.

Der Luxus ist schneller vorangekommen, als sein Ruf vermuten lässt. Neben dem Sprung von 5% auf 22% bei Häusern, die KI zu den drei wichtigsten Prioritäten zählen, ergab der Bericht von Comité Colbert und Bain, dass 39% der Konzerne und Maisons über eine definierte KI-Vision, -Strategie und -Roadmap verfügen und weitere 48% über eine Vision mit einigen Pilotprojekten. Die Befragung hinter diesen Zahlen ist klein, 35 Teilnehmende aus 23 Maisons und Konzernen, sodass jeder Prozentpunkt für eine Handvoll Unternehmen steht.

Wie viele Modeunternehmen haben KI über Pilotprojekte hinaus skaliert?

Weniger, als die Prioritätenrankings vermuten lassen. Zur Forschung für State of Fashion 2026 sagte Colleen Baum von McKinsey im Februar 2026, die Branche sei „etwas langsamer bei der Einführung von KI“ und „rund 90 Prozent der Projekte sind in der Pilotphase stecken geblieben“. Der Bericht selbst verweist auf breitere McKinsey-Forschung über Branchen hinweg, in der 92% der Organisationen angeben, ihre Investitionen in generative KI zu erhöhen, aber nur 1% ihre Einführung als ausgereift bezeichnet.

Wo Luxushäuser KI skaliert haben, geschah das meist in Funktionen, die Kundinnen und Kunden nie sehen. Die Umfrage von Comité Colbert und Bain ergab eine skalierte Einführung im Wissensmanagement bei 74% der Befragten, in der IT bei 41% und in Beschaffung, Einkauf und Fertigung bei 33%.

Kundennahe KI ist weniger weit fortgeschritten. Nur 5% der Luxushäuser meldeten Personalisierung im grossen Massstab mit messbarer Wirkung, und 5% meldeten eine wesentliche Wirkung durch skaliertes KI-gestütztes CRM. Bei KI-gestützter Verkaufsunterstützung ist das Bild gemischter: 35% der Maisons haben Lösungen mit zumindest gewisser Wirkung im Einsatz, 20% entwickeln oder pilotieren, und 45% haben keine Pläne oder prüfen noch.

Welche Erträge melden Modeunternehmen durch KI?

Die unabhängige Umfragelage ist nüchtern. Fast 60% der Luxusunternehmen in der Studie von Comité Colbert und Bain haben noch keine wesentliche Wirkung durch irgendeinen KI-Einsatz erzielt, und selbst in den fortgeschrittensten Funktionen berichten nur 13% bis 15% von wesentlichem Geschäftsnutzen. Die Befragten nannten die Hindernisse: 60% die Schwierigkeit, eine wertorientierte Strategie zu definieren, und 60% fehlende interne Ressourcen, berichtete Modaes.

Branchenübergreifende Daten weisen in dieselbe Richtung. Die Umfrage State of AI 2026 von McKinsey unter 1'719 Teilnehmenden, durchgeführt im Mai und Juni 2026, ergab, dass 44% der Befragten sagen, KI skaliere in ihrem Unternehmen, aber nur 37%, sie habe positiv zum EBIT beigetragen, im Wesentlichen unverändert gegenüber 2025. Sogenannte High Performer, die mindestens 5% des EBIT der KI zuschreiben, machen rund 6% der Befragten aus. Kostensenkungen werden am häufigsten im Lieferkettenmanagement, in den Serviceprozessen und in der Fertigung gemeldet, Umsatzgewinne im Marketing und Vertrieb.

Die Grösse macht einen Unterschied. In derselben McKinsey-Umfrage berichteten 54% der Befragten in Organisationen mit mindestens USD 1 Mrd. Umsatz von einer unternehmensweiten Skalierung von KI, gegenüber einem Drittel bei kleineren Organisationen, und 40% der grossen Organisationen skalieren KI-Agenten in mindestens einer Funktion, nach 27% ein Jahr zuvor. Befragte aus Konsumgütern und Handel nennen den Einsatz von Agenten am häufigsten im Marketing und Vertrieb. Für mittelgrosse Modemarken heisst das, dass sich der Abstand zu den grössten Konzernen eher vergrössert als verkleinert.

Die Forschung von Anbietern fällt weitaus positiver aus. In der Umfrage von NVIDIA zu Handel und Konsumgütern sagten 89% der Befragten, KI helfe, den Jahresumsatz zu steigern, und 95%, sie helfe, die Jahreskosten zu senken; 30% meldeten Umsatzsteigerungen von über 10% und 37% Kostensenkungen von über 10%. Die Umfrage nennt „Hunderte Antworten“, ohne ihre Methodik zu beschreiben, und die Angaben sind Selbsteinschätzungen. Sie sind am besten als Stimmungsbild unter Unternehmen zu lesen, die bereits in KI investiert haben, nicht als gemessene Erträge.

Welche Modeunternehmen können messbare KI-Erträge belegen?

Zwei europäische Händler stechen hervor, weil sie konkrete Prozesse mit Zahlen unterlegen. Die Jahresmitteilung 2025 von Zalando vom März 2026 besagte, das Unternehmen habe den Anteil KI-generierter Produktinhalte binnen eines Jahres von nahezu null auf 90% gesteigert, die Erstellungszeit von Kampagnen von sechs Wochen auf wenige Tage gesenkt und den Content-Output um 70% erhöht. Seine Size-and-Fit-KI, die Messungen von mehr als einer Million Kundinnen und Kunden nutzt, senkte grössenbedingte Retouren um mehr als 8%, und seine Matchmaking-Modelle führten zu 13% mehr Artikeln im Warenkorb. Der Bericht State of Fashion 2026 ergänzt, generative KI habe die Kosten der Bildproduktion bei Zalando um 90% und die Produktionszeit von sechs bis acht Wochen auf drei bis vier Tage gesenkt.

LPP lieferte die direktesten Kostenzahlen. Laut Reuters-Bericht vom Investorentag im Mai 2026 erzeugt KI inzwischen 80% der Marketingvisuals des Konzerns, nach 20% im Jahr 2025, und die Kosten der Content-Produktion sind um 60% gesunken. Trendanalyse und Kollektionsdesign dauern 6 bis 12 Wochen statt 6 bis 12 Monate. LPP nutzt zudem ein KI-Tool, das Passantenfrequenz und Mobilfunkdaten für die Wahl von Standorten auswertet, und gibt an, dass 98% der physischen Sinsay-Filialen profitabel sind, was ohne die Standortanalyse nach eigener Aussage unmöglich wäre.

Beide Fälle haben Gemeinsamkeiten. Die Erträge konzentrieren sich auf die Content-Produktion, wo Kosten sichtbar und Arbeiten repetitiv sind, auf Retouren und Grössenberatung, wo sich das Ergebnis leicht zählen lässt, und auf Planungszyklen. Beides sind Angaben der Unternehmen und keine geprüften Ergebnisse, und keines der beiden veröffentlicht die Kosten der KI, die die Einsparungen erzeugt hat, sodass sich eine echte Kapitalrendite von aussen nicht berechnen lässt.

Warum erzählen Umfragen und Unternehmensberichte unterschiedliche Geschichten?

Weil sie Unterschiedliches messen, bei unterschiedlichen Personen, zu unterschiedlichen Zwecken. Die Tabelle zeigt die wichtigsten Quellen dieses Beitrags und was jede einer Modemanagerin oder einem Modemanager sagen kann und was nicht.

Umfragen auf Selbstauskunft erfassen Überzeugung und Absicht, was nützlich ist, um den Wettbewerbsdruck einzuschätzen. Unternehmensangaben erfassen Ergebnisse, aber nur jene, die das Management veröffentlichen will. Geprüfte Abschlüsse, der stärkste Beleg, enthalten überhaupt keine KI-Position. Die Folge ist, dass die selbstsichersten Zahlen der Branche die am wenigsten überprüfbaren sind.

Welche Risiken birgt es, ohne klare Erträge in KI zu investieren?

Das erste Risiko ist das Pilot-Fegefeuer. Liegt die Schätzung von McKinsey, wonach rund 90% der KI-Projekte in der Mode in der Pilotphase stecken bleiben, auch nur ungefähr richtig, kauft ein Grossteil der heutigen Ausgaben Experimente und keine Fähigkeiten. Die Klagen der Bain-Befragten über Strategie und interne Ressourcen deuten darauf hin, dass der Engpass organisatorisch und nicht technisch ist.

Das zweite ist ein Umbruch in der Belegschaft ohne Plan. State of Fashion 2026 zitiert Schätzungen von McKinsey, wonach 28% bis 38% der heutigen Tätigkeiten von Beschäftigten in Konsumgütern und Handel in Europa und den USA bis 2030 von Technologie betroffen sein könnten und 60% der Führungskräfte branchenübergreifend die Unternehmenskultur als grösstes Hindernis für technologiebedingten Wandel sehen. Einsparungen in der Content-Produktion, dem Bereich mit den klarsten Erträgen, entstehen direkt aus kreativer und produzierender Arbeit.

Das dritte ist die Messdrift. Operative Kennzahlen wie das Content-Volumen können steigen, während Markenqualität oder Conversion sinken, und keine der hier ausgewerteten Offenlegungen meldet negative Ergebnisse. Selbst eingeschätzte Umsatzeffekte, wie sie in Anbieterumfragen vorkommen, lassen sich nicht von Preiserhöhungen, Marketingausgaben oder einer Markterholung trennen.

Das Gegenargument lautet, dass auch Abwarten teuer ist. KI verändert, wie Kundinnen und Kunden Produkte finden. State of Fashion 2026 berichtet, dass shoppingbezogene Suchanfragen in generativer KI zwischen Juli 2024 und Juli 2025 um 4'700% wuchsen, 23% der Konsumentinnen und Konsumenten generative KI bereits hauptsächlich zur Produktentdeckung nutzen und der KI-getriebene Umsatz pro Besuch auf US-Händlerseiten zwischen Januar und Juli 2025 um 84% stieg. Der Bericht schätzt, dass agentischer Handel bis 2030 bei moderater Verbreitung USD 3 bis 5 Billionen wert sein könnte. Infrastrukturausgaben für Daten- und Planungssysteme zeigen womöglich erst nach Jahren Erträge, und Unternehmen, die auf Belege warten, könnten feststellen, dass der Kanal ohne sie weitergezogen ist.

Was sollten Modeunternehmen jetzt tun?

1. Eine KI-Budgetlinie abgrenzen KI-Ausgaben innerhalb der Technologieinvestitionen und Betriebskosten separat erfassen, auch wenn sie nicht veröffentlicht werden, damit sich Erträge berechnen lassen.
2. Dort beginnen, wo Kosten sichtbar sind Content-Produktion, Grössenberatung und Retouren sowie Nachfrageplanung priorisieren, wo die Fälle von Zalando und LPP zeigen, dass sich Ergebnisse zählen lassen.
3. Ein Ablaufdatum für Piloten setzen Jedem Pilot eine definierte Kennzahl und eine Frist geben, dann skalieren oder stoppen, um die Pilotphase zu vermeiden, in der die meisten Modeprojekte stecken bleiben.
4. Gegen eine Ausgangsbasis messen Kosten pro Asset, Prognosefehler oder Retourenquoten vor dem Einsatz festhalten, damit Verbesserungen nicht im Nachhinein hergeleitet werden müssen.
5. Anbieterumfragen als Stimmungsbild behandeln Für Investitionsentscheide unabhängige und geprüfte Belege heranziehen und selbst gemeldete Umsatzgewinne als Indikatoren lesen, nicht als Beweis.
6. Den Wandel in der Belegschaft planen Im Voraus entscheiden, wie sich Rollen in Content, Kundenservice und Planung verändern, und neben der Technologie Mittel für Weiterbildung einplanen.