Was ist der tatsächliche Effekt von KI auf die Produktivität?

Künstliche Intelligenz ist zur Storyline des Jahrzehnts geworden, aber ein Großteil der öffentlichen Debatte übersieht, was bereits vor Ort passiert.

Die Auswirkungen verbergen sich nicht in weit entfernten Laboren oder theoretischen Prognosen. Sie finden sie in Kennzahlen wie Gerätebestellungen, Unternehmensbudgets, Stromnetzen und sogar in aktiengesteuerten Verbraucherausgaben.

KI zeigt sich auf kleine Weise, die sich zu etwas Größerem summieren. Einige Unternehmen arbeiten schneller, einige Arbeitsplätze verändern ihre Form, und ganze Branchen organisieren sich rund um Software neu, die es vor drei Jahren noch nicht gab.

Die Vorstellung, dass KI noch keine Wirkung gezeigt hat, ist nicht mehr korrekt. Aber der Schlüssel liegt darin, zu verstehen, wo die Auswirkungen sichtbar sind und warum sich die offiziellen Produktivitätszahlen gerade erst zu bewegen begonnen haben.

Wie weit hat KI die Zahlen bisher verändert?

Die saubersten Daten stammen aus dem Penn Wharton Budget Model, das den Einfluss der KI in Aufgaben und nicht in Berufsbezeichnungen aufschlüsselt. Ihre Ergebnisse sind eine nützliche Grundlage, da sie detaillierte Berufsdaten in den USA verwenden.

Sie schätzen, dass rund 40 % des heutigen Arbeitseinkommens mit Arbeit verbunden sind, die durch generative KI umgestaltet werden könnte. Nicht jede Aufgabe ist rentabel, aber ein beträchtlicher Teil ist es.

Ihr Modell deutet darauf hin, dass wahrscheinlich etwa 10 % des heutigen BIP betroffen sein werden und dass dieser Anteil in den nächsten zwei Jahrzehnten auf etwa 15 % steigen könnte, da Sektoren mit hohem Engagement schneller wachsen als der Rest der Wirtschaft.

Studien über reale Einsätze zeichnen ein klares Bild davon, was in Unternehmen passiert. Kundensupport-Teams, die KI-Assistenten einsetzen, erledigen mehr Fälle. Professionelle Autoren stellen Entwürfe etwa 40 % schneller fertig.

Softwareentwickler erledigen Aufgaben schneller, wenn sie Tools im Copilot-Stil verwenden.

Penn Wharton geht anhand dieser Studien von einer Einsparung von etwa 25 % bei den Arbeitskosten aus, wenn KI heute eingesetzt wird, und steigt bei weiteren Verbesserungen der Systeme auf 40 %.

Wenn diese Kosteneinsparungen mit dem Anteil der betroffenen Aufgaben gewichtet und an die Akzeptanzraten angepasst werden, wird der Makroeffekt deutlicher.

Der Anstieg der totalen Faktorproduktivität in den USA ist heute mit rund 0,01 Prozentpunkten gering. Es wird jedoch erwartet, dass er im Laufe des Jahrzehnts ansteigt und Anfang der 2030er Jahre einen Höchststand von etwa 0,2 Prozentpunkten erreicht, bevor er abnimmt.

Das langfristige Ergebnis ist eine größere Wirtschaft, nicht eine dauerhaft schnellere Wachstumsrate. Ihre zentrale Schätzung ist, dass KI das BIP bis 2055 um etwa 3 % steigern wird.

Die Schlussfolgerung aus einer solchen Forschung ist, dass die frühen Produktivitätseffekte von KI bedeutend, aber ungleichmäßig sind und sich auf bestimmte Aufgaben und Unternehmen konzentrieren.

Die aggregierten Zahlen spiegeln eine Wirtschaft wider, die sich noch nicht um die Technologie herum neu organisiert hat.

Warum Unternehmensinvestitionen die Schwerstarbeit leisten

Die deutlichsten Anzeichen für den Einfluss von KI zeigen sich auf der Investitionsseite der US-Wirtschaft. Jüngste Untersuchungen von Bloomberg haben gezeigt , dass die Ausgaben für informationsverarbeitende Geräte und Software in diesem Jahr sprunghaft angestiegen sind.

Der Beitrag dieser Kategorien zum BIP-Wachstum ist der größte seit Jahrzehnten.

Der Bau von Rechenzentren hat eine jährliche Rate von rund 41 Milliarden US-Dollar erreicht und ist eines der wenigen wachsenden Segmente im privaten Bauwesen.

Allein drei Unternehmen, Meta, Microsoft und Google, gaben im dritten Quartal dieses Jahres 78 Milliarden US-Dollar für Investitionsgüter aus, fast doppelt so viel wie im Vorjahr. Dies ist der physische Fußabdruck des KI-Booms.

Bloomberg schätzt, dass KI-bezogene Investitionen in der ersten Hälfte des Jahres 2025 rund 1 % zum BIP-Wachstum in den USA beigetragen haben. Das bedeutet, dass KI in diesem Zeitraum mehr als die Hälfte der Wachstumsrate von 1,6 % ausmachte.

Es ist selten, dass eine einzige technologische Welle eine so große Rolle in den Volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen spielt.

Einige Analysten gehen davon aus, dass sich der Investitionsimpuls im kommenden Jahr verstärken wird. Andere meinen, der Höhepunkt sei bereits überschritten. So oder so, der Beitrag ist heute messbar.

Es gibt eine Komplikation, die oft unbemerkt bleibt. Ein Großteil der Hardware, die für Rechenzentren benötigt wird, wird importiert. Dadurch wird das Handelsbilanzdefizit vergrößert und ein Teil des Bruttowachstumsbeitrags weggenommen.

Dennoch hat die Bundesregierung trotz Handelsspannungen in anderen Ländern Zollbefreiungen für Server und Leiterplatten zugelassen.

Ökonomen weisen darauf hin, dass der Boom zu kämpfen gehabt hätte, wenn die Hardware mit den gleichen Zöllen konfrontiert gewesen wäre, die von Branchen wie der Automobilindustrie oder dem Baugewerbe gezahlt werden.

Auch das Stromnetz wird belastet. Rechenzentren benötigen große Mengen an Strom. Die Stromnachfrage in den USA könnte bis 2029 um etwa 16 % steigen, wenn sich die aktuellen Trends fortsetzen.

Der Ausbau des Netzes dauert Jahre und ist aufgrund von Zöllen auf Geräte wie Transformatoren mit höheren Kosten verbunden. Steigende Strompreise könnten die Einführung von KI verlangsamen oder die Margen für Unternehmen, die versuchen, zu skalieren, drücken.

In den Unternehmen, die den Wandel bereits spüren

Umfragen bieten eine andere Perspektive. Sie zeigen, was passiert, wenn KI-Tools in die täglichen Arbeitsabläufe einziehen. Die EMEA-Studie 2025 von IBM ist eine der größten ihrer Art und basiert auf 3.500 Führungskräften in zehn Ländern.

Zwei Drittel gaben an, dass KI bereits zu erheblichen Produktivitätssteigerungen geführt hat.

Jeder Fünfte gibt an, seine Return-on-Investment-Ziele bereits erreicht zu haben. Weitere 42 % erwarten Renditen innerhalb eines Jahres, oft durch schnellere Ausführung, niedrigere Kosten und verbesserte Servicequalität.

Der Bericht hebt hervor, dass die Großunternehmen die Nase vorn haben. 72 % der Unternehmen mit mehr als tausend Mitarbeitern berichten von bemerkenswerten Zuwächsen. Nur 55 % der kleinen und mittleren Unternehmen sagen dasselbe.

Organisationen des öffentlichen Sektors zeigen ähnliche Muster wie kleinere Unternehmen. Dies spiegelt frühere Technologiezyklen wider, in denen größere Unternehmen über das Kapital und die technischen Kapazitäten verfügten, um als Erste zu handeln.

Die Daten von IBM zeigen auch, wie sich die Arbeit verändert. Führungskräfte sagen, dass Mitarbeiter mehr Zeit mit Planung, kreativer Arbeit und Ideenentwicklung verbringen, wenn KI sich wiederholende Aufgaben übernimmt.

Das Muster steht im Einklang mit akademischen Studien, die zeigen, dass KI weniger erfahrenen Arbeitnehmern hilft, Leistungslücken zu schließen, und es erfahrenen Arbeitnehmern ermöglicht, sich auf höherwertige Leistungen zu konzentrieren.

Was sowohl in den Ergebnissen von IBM als auch von Penn Wharton auffällt, ist, wie ungleich die Zuwächse in den einzelnen Berufen sind. Die am stärksten gefährdeten Aufgaben befinden sich in den Bereichen Office-Support, Geschäftsbetrieb, IT, Vertrieb und mittleres Management.

Die Exposition erreicht ihren Höhepunkt um das achtzigste bis neunzigste Perzentil des Lohns und sinkt dann für die Spitzenverdiener, die dazu neigen, Aufgaben zu erledigen, die Urteilsvermögen, Verhandlungen oder seltenes Fachwissen erfordern.

Zu den am wenigsten exponierten Gruppen gehören das Baugewerbe, der Verkehr, die Gastronomie und die persönliche Pflege. Das bedeutet, dass sich die kurzfristigen Auswirkungen auf die Arbeit auf mittel- bis hochbezahlte Büroangestellte und nicht auf manuelle Tätigkeiten konzentrieren.

Was CEOs tatsächlich in den Vorstandsetagen sagen

Unternehmenslenker beschreiben einen Wandel, der schneller verläuft als frühere Zyklen. David Solomon, CEO von Goldman Sachs, sagte , er könne keinen CEO finden, der nicht versuche, Prozesse rund um die Automatisierung neu zu gestalten.

Er sagte, dass die Unternehmen die Produktion steigern wollen, ohne die Zahl der Mitarbeiter zu erhöhen, und dass KI jetzt im Mittelpunkt dieser Bemühungen steht.

Satya Nadella von Microsoft äußerte sich ähnlich, indem er diesen Moment als "KI-Plattformverschiebung" bezeichnete. Jensen Huang von Nvidia, der es mit einer neuen industriellen Revolution verglichen hat.

Ihre Ansichten beschreiben, was die aktuellen KI-Führungskräfte in ihren eigenen Betrieben und bei ihren Kunden sehen.

Die Daten stützen diese Stimmung. Immer mehr Unternehmen fügen nicht einfach KI-Tools zu bestehenden Arbeitsabläufen hinzu. Sie bauen die Workflows rund um die Tools neu auf.

Einige entwerfen Wertschöpfungsketten von Grund auf mit KI im Hinterkopf. Andere wechseln von periodischen Planungszyklen zu einer kontinuierlichen Entscheidungsfindung, die von KI-Systemen geleitet wird.

Es dauert eine Weile, bis sich diese Veränderungen in den offiziellen Produktivitätszahlen niederschlagen, was die Diskrepanz zwischen dem, was die Unternehmen intern berichten, und dem, was in den nationalen Statistiken auftaucht, erklärt.

Ein weiterer wichtiger Punkt zeigt sich in den Umfragen. Unternehmen wünschen sich offene und interoperable KI-Systeme. Rund 85 % der Befragten von IBM gaben an, dass Transparenz, Interoperabilität und Anbieterflexibilität unerlässlich sind.

Was sagt uns das alles über den tatsächlichen Produktivitätseffekt der KI

KI taucht heute an drei Stellen in der Wirtschaft auf. Es scheint, dass die steigenden Investitionsausgaben der Unternehmen um den Aufbau von Rechenkapazitäten wetteifern. Es zeigt sich in der täglichen Arbeit von Early Adopters, die von einer schnelleren Ausführung und einem höheren Output berichten.

Und es zeigt sich auch an den Vermögensmärkten, wo KI-geführte Unternehmen Billionen von Dollar an neuem Aktienvermögen generiert haben, was zu einem höheren Konsum bei wohlhabenden Haushalten geführt und die Befürchtung einer "KI-Blase" ausgelöst hat.

Was sich bisher nicht abzeichnet, ist ein breiter, gesamtwirtschaftlicher Produktivitätsanstieg. Das ist nicht ungewöhnlich.

Frühere Allzwecktechnologien wie Elektrifizierung und Internet tauchten erst in den Daten auf, nachdem die Unternehmen ihre Produktion neu organisiert hatten.

Das gleiche Muster spielt sich wieder ab. KI befindet sich bei den meisten Unternehmen noch in der Investitions- und Experimentierphase. Sobald die Reorganisation abgeschlossen ist, dürften sich die Gewinne deutlicher zeigen.

Die vorsichtigsten Schätzungen deuten darauf hin, dass KI das Produktivitätswachstum auf seinem Höhepunkt um einige Zehntelprozentpunkte ankurbelt und die Wirtschaft dauerhaft um einige Prozent vergrößert.

Die ehrgeizigeren Prognosen deuten auf höhere Gewinne hin, wenn KI die Innovation selbst beschleunigt.

Die Lücke zwischen diesen Ansichten hängt davon ab, wie schnell Unternehmen ihre Arbeit umstrukturieren, wie weit sich KI-Tools in kleineren Unternehmen und im öffentlichen Sektor verbreiten und ob Infrastrukturen wie das Stromnetz an die Nachfrage angepasst werden können.