Es gibt einen Satz, den der CEO von McKinsey, Bob Sternfels, Anfang 2026 vor dem Publikum auf der Consumer Electronics Show in Las Vegas gesagt hat und der innerhalb weniger Stunden die Welt umrundet hat: „Wenn man mich fragt, wie viele Menschen bei McKinsey arbeiten, antworte ich: 60.000 – 40.000 Menschen und 20.000 Agenten.“ Er sprach nicht von Robotern. Er sprach von agentischer Künstlicher Intelligenz – Systemen, die planen, handeln, analysieren und Ausgaben vollständig autonom produzieren können, ohne dass ein Mensch sie Schritt für Schritt führen muss.
Diese Zahl ist seitdem gestiegen. In seinem jüngsten Interview mit der Harvard Business Review hatten die Agenten bereits die Marke von 25.000 erreicht. Das erklärte Ziel ist es, bis Ende 2026 Parität mit den menschlichen Mitarbeitern zu erreichen.
McKinsey und die 25.000 digitalen Kollegen
Das ist keine Prognose. Das ist kein Experiment. Es läuft bereits. Die Agenten von McKinsey – größtenteils angetrieben von der internen Plattform namens Lilli – übernehmen Recherchen, Dokumentensynthesen, Vergleichsanalysen und erste Entwürfe von Berichten. Funktionen, die bis gestern das Trainingsfeld für Junior-Berater waren. In nur einem Jahr haben diese Systeme dem Unternehmen 1,5 Millionen Stunden menschlicher Arbeitszeit erspart.
Das Geschäftsmodell von McKinsey wird dadurch komplett umgekrempelt. Nicht mehr nur Fee-for-Service, sondern Zahlung anhand tatsächlicher Ergebnisse. Eine Transformation, die alles verändert – von der Einstellungsstruktur bis zu den Verträgen mit Kunden. Dasselbe geschieht bei BCG, PwC und den großen Investmentbanken.
JPMorgan: Die Bank, die auf AI-first setzt
In derselben Zeit hat JPMorgan Chase eine der leisesten, aber schwerwiegendsten Züge gemacht. Die Bank hat ihr LLM-Suite-System – angetrieben von Modellen von OpenAI und Anthropic – an etwa 250.000 Mitarbeiter verteilt. Die Hälfte von ihnen nutzt es täglich. Das endgültige Ziel, in den Worten von Derek Waldron, dem Chief Analytics Officer der Bank, ist präzise: Jeder Mitarbeiter wird einen personalisierten AI-Assistenten haben, jeder Prozess wird von Agenten verwaltet, jeder Kunde einen künstlichen Concierge.
In der Praxis testet JPMorgan die KI nicht. Sie integriert sie in die Grundinfrastruktur, so wie man Strom einbaut.
Was das alles für Crypto und Web3 bedeutet
Das ist kein fernes Phänomen von der Blockchain-Welt. Im Gegenteil. Dieselbe Logik autonomer Agenten – Systeme, die planen, ausführen und sich anpassen – dringt in DeFi, Portfolio-Management und algorithmische Trading-Plattformen ein. Agentische Künstliche Intelligenz ist der Motor, der immer komplexere Protokolle am Laufen halten wird, ohne dass ein Mensch vor dem Bildschirm sitzen muss.
Darauf hat sich der Markt bereits geäußert: AI-Modelle, die autonom auf Crypto-Märkten operieren, haben beeindruckende Performance gezeigt. Die Welle lässt nicht nach.
Die Frage, die niemand beantworten will
Sternfels war explizit: In 18 Monaten wird jeder McKinsey-Mitarbeiter mit mindestens einem AI-Agenten zusammenarbeiten. Die Rollen verschwinden nicht alle – aber sie verändern sich grundlegend. Weniger Routineanalysen, mehr strategische Überwachung. Das Problem ist, dass nicht alle für diesen Sprung bereit sind.
Laut dem McKinsey State of AI 2026 hat 95% der Organisationen, die in AI investiert haben, noch keine messbaren Renditen erzielt. Die Trennlinie liegt nicht mehr zwischen denen, die AI nutzen, und denen, die es nicht tun. Sie liegt zwischen denen, die es wirklich tief integrieren – und denen, die beim Chatbot für Meetings stehen bleiben.
Die hybride Arbeit zwischen Mensch und Maschine hat begonnen. Die eigentliche Frage ist nur eine: Auf welcher Seite willst du stehen?
