Tomorrow - ein McKinsey Podcast

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.See www.mckinsey.com/privacy-policy for privacy information

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.See www.mckinsey.com/privacy-policy for privacy information

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.See www.mckinsey.com/privacy-policy for privacy information

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.See www.mckinsey.com/privacy-policy for privacy information

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 explodierenDie neue Ökonomie der KI: Rechnet sich der Agent?See www.mckinsey.com/privacy-policy for privacy information