KI-Produktivität: Milliarden-Investitionen, magere Gewinne
20.02.2026 - 19:30:12 | boerse-global.de
Aktuelle Studien dämpfen die Euphorie um Künstliche Intelligenz als Produktivitäts-Booster. Eine Mehrheit der Unternehmen verzeichnet trotz KI-Einsatz bisher keine nennenswerten Effizienzgewinne. Das wirft grundlegende Fragen zur Strategie im Jahr 2026 auf.
Ernüchternde Bilanz: 80 Prozent sehen keinen Effekt
Neue Daten zeichnen ein klares Bild. Rund 80 Prozent der CEOs und Top-Manager geben an, dass KI-Tools bisher keinerlei Einfluss auf die Produktivität hatten. Das zeigt eine aktuelle Umfrage des National Bureau of Economic Research (NBER). Dabei setzen etwa 70 Prozent der Firmen bereits aktiv KI-Werkzeuge ein.
Die Erwartungen für die Zukunft sind verhalten. Manager prognostizieren für die kommenden drei Jahre eine Produktivitätssteigerung von lediglich 1,4 Prozent. Eine separate Studie der Europäischen Investitionsbank (EIB) beziffert den durchschnittlichen Gewinn durch KI auf magere vier Prozent.
Warum bleibt der große Wurf aus? Ein Grund könnte das sogenannte „KI-Produktivitätsparadox“ sein. Eine globale Studie von Workday zeigt: Bis zu 40 Prozent der durch KI eingesparten Zeit gehen durch notwendige Nachbesserungen und Korrekturen wieder verloren.
Die J-Kurve: Steht die Ernte noch bevor?
Trotz der ernüchternden Zahlen geben einige Ökonomen Entwarnung. Erik Brynjolfsson vom Stanford Digital Economy Lab verweist auf die Theorie der „Produktivitäts-J-Kurve“. Demnach führen fundamentale Technologien wie einst der Computer nicht sofort zu messbaren Gewinnen.
Zuerst müssen Unternehmen in Infrastruktur investieren, Mitarbeiter schulen und Prozesse anpassen – eine Phase, in der die Produktivität sogar sinken kann. Brynjolfsson deutet an, dass die US-Wirtschaft diese Talsohle durchschritten haben könnte. Seiner Schätzung nach lag der US-Produktivitätszuwachs 2025 bereits bei 2,7 Prozent.
Ist der ausbleibende Schub also nur eine vorübergehende Verzögerung? Die Daten deuten darauf hin, dass die eigentliche Herausforderung nicht in der Technologie selbst liegt.
Strategie 2026: Mensch und Maschine im Team
Der Handlungsauftrag für Unternehmen ist klar. Statt auf eine vollautomatisierte Lösung zu warten, müssen sie auf intelligente Kollaboration setzen. Der entscheidende Faktor ist die Bereitschaft, interne Steuerungslogiken zu verändern.
Wer in veralteten Silos denkt, wird trotz moderner Tools keine Effizienzgewinne erzielen. Ein zentraler Trend ist daher „Skills-based Hiring“. Gesucht werden Fachkräfte, die KI-Anwendungen nicht nur bedienen, sondern deren Output auch kritisch bewerten und steigern können.
Konkret bedeutet das: KI übernimmt Routineaufgaben wie Administration und Recherche. Qualifizierte Mitarbeiter gewinnen so mehr Zeit für komplexe, wertschöpfende Tätigkeiten. Die reine Automatisierung ist out, die gezielte Entlastung ist in.
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Deutscher Kontext: Stagnation als Treiber
Die Debatte findet in Deutschland vor einem besonderen Hintergrund statt. Die gesamtwirtschaftliche Produktivität stagniert hier seit Jahren. Eine aktuelle politische Diskussion konzentriert sich auf die Erhöhung der Arbeitsstunden.
Ökonomen halten diesen Ansatz für zu kurz gedacht. Analysen zeigen: Mehr Arbeitszeit führt nicht zwangsläufig zu höherer Produktivität. Der Schlüssel liegt in technologischen Sprüngen und Innovationen.
Konzepte wie das „Industrial Metaverse“ gelten als strategische Notwendigkeit. Es soll die Produktivität in Kernbranchen verdoppeln und die Flexibilität steigern. Für den Standort Deutschland geht es darum, die Rahmenbedingungen für solche Investitionen zu schaffen.
Wendepunkt 2026: Von der Software zur Integration
Das Jahr markiert einen klaren Wendepunkt. Die naive Vorstellung, KI-Software führe automatisch zu Effizienz, ist widerlegt. Der Fokus verschiebt sich auf die tiefgreifende Integration in veränderte Arbeitsprozesse.
Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter befähigen, KI-Systeme effektiv zu nutzen und deren Ergebnisse zu veredeln. Die Produktivitätsschere zwischen Vorreitern und Nachzüglern wird voraussichtlich weiter aufgehen.
Langfristig wird der Erfolg nicht in eingesparten Minuten gemessen. Entscheidend ist die Fähigkeit, durch die Kombination von menschlicher Expertise und maschineller Leistung Innovationen voranzutreiben.
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