Thought Leadership
Mehr als 250 Milliarden US-Dollar flossen allein im Jahr 2024 in KI-Investitionen. Doch in den aktuellen offiziellen Makrodaten für Beschäftigung, Inflation und Produktivität hinterlässt der KI-Boom bisher kaum eine messbare Spur.
Diese Situation weckt Erinnerungen an eine berühmte Beobachtung des Nobelpreisträgers Robert Solow aus dem Jahr 1987. Damals steckte die Welt mitten im Informationszeitalter, Mikroprozessoren und integrierte Schaltkreise veränderten die Büros. Doch das erwartete Produktivitätswachstum blieb aus. Solow prägte den Satz: Man kann das Computerzeitalter überall sehen, nur nicht in den Produktivitätsstatistiken.
Heute, fast 40 Jahre später, scheint sich die Geschichte eins zu eins zu wiederholen. Torsten Slok, Chefökonom bei Apollo, bringt es auf den Punkt: KI ist überall, außer in den eingehenden makroökonomischen Daten. Abgesehen von den Magnificent Seven, den großen Tech-Giganten, gibt es laut Slok bisher keine signifikanten Anzeichen für KI-Effekte in den Gewinnmargen oder Ertragserwartungen der breiten Weltwirtschaft, berichtet Fortune.
Das Geständnis der Chefetagen
Eine Studie des National Bureau of Economic Research (NBER) liefert nun die statistische Untermauerung für dieses Gefühl der Stagnation. Von insgesamt 6.000 befragten CEOs, Finanzvorständen und weiteren Führungskräften aus den USA, Großbritannien, Deutschland und Australien gab die überwältigende Mehrheit an, dass KI bisher kaum Auswirkungen auf ihre operativen Abläufe hat.
Fast 90 Prozent der Unternehmen erklärten im Rahmen der Untersuchung, dass die Implementierung von KI-Systemen in den letzten drei Jahren keinen nennenswerten Einfluss auf die Beschäftigungszahlen oder die interne Produktivität hatte. Besonders auffällig ist die geringe Nutzungsintensität: Obwohl etwa zwei Drittel der Führungskräfte angeben, KI bereits in ihren Betrieben einzusetzen, beschränkt sich dieser Einsatz oft auf ein Minimum. Im Durchschnitt verbringen die CEOs und Manager lediglich 1,5 Stunden pro Woche mit KI-Anwendungen. Ein Viertel der Befragten nutzt die Technologie am Arbeitsplatz sogar überhaupt nicht.
Dieses Bild steht in krassem Gegensatz zur öffentlichen Kommunikation. Eine Analyse der Financial Times zeigt, dass 374 Unternehmen des S&P 500 in ihren earnings calls zwischen Ende 2024 und 2025 die Einführung von KI als durchweg positiv darstellten. Doch die Realität in den Büros und Werkshallen scheint dieser Begeisterung noch weit hinterherzuhinken.
Warum der KI-Turbo ins Stocken gerät
Wissenschaftliche Prognosen zeichnen ein widersprüchliches Bild. Während Forscher des MIT im Jahr 2023 noch voraussagten, KI könne die Leistung eines Arbeitnehmers um fast 40 Prozent steigern, sind die aktuellen Schätzungen weitaus vorsichtiger. Der Nobelpreisträger Daron Acemoglu kalkuliert in einer aktuellen Analyse mit einem Produktivitätsplus von lediglich 0,5 Prozent über das gesamte nächste Jahrzehnt. Angesichts der gigantischen Investitionssummen ist dies ein Ergebnis, das viele Investoren unruhig werden lässt.
Ein Grund für das Ausbleiben der Gewinne könnte in der menschlichen Kapazität liegen. Der Global Talent Barometer 2026 der ManpowerGroup zeigt ein interessantes Paradoxon auf: Die regelmäßige Nutzung von KI ist im Jahr 2025 zwar um 13 Prozent gestiegen, doch gleichzeitig sank das Vertrauen der Mitarbeiter in den tatsächlichen Nutzen der Technologie um 18 Prozent.
Zudem warnt die Boston Consulting Group vor einem Phänomen, das sie als AI Brain Fry bezeichnet. In einer Befragung von fast 1.500 Vollzeitbeschäftigten in den USA gaben die Teilnehmer an, dass ihre Produktivität steigt, solange sie maximal drei verschiedene KI-Werkzeuge nutzen. Kommen jedoch vier oder mehr Tools zum Einsatz, sinkt die Leistung rapide ab. Die Betroffenen berichten von kognitiver Überlastung, einem Gehirnnebel und einer steigenden Fehlerquote bei eigentlich einfachen Aufgaben.
Doch noch ein exponentieller Anstieg?
Trotz der momentanen Ernüchterung gibt es auch optimistische Stimmen. Erik Brynjolfsson, Direktor des Stanford Digital Economy Lab, weist darauf hin, dass technologische Revolutionen oft eine Anlaufphase benötigen. Er erinnert daran, dass der IT-Boom der 70er und 80er Jahre erst nach einer jahrzehntelangen Durststrecke in den 90er Jahren zu einem massiven Produktivitätssprung führte. Brynjolfsson beobachtet bereits jetzt erste Anzeichen für eine Entkoppelung von BIP-Wachstum und Beschäftigungswachstum, was er als ersten Vorboten einer echten KI-Dividende interpretiert.
Torsten Slok vergleicht die Entwicklung mit einer J-Kurve: Zuerst kommt es durch den hohen Aufwand bei der Implementierung und Schulung zu einer Verlangsamung der Ergebnisse, der dann ein exponentieller Anstieg folgt. Ob dieser Aufstieg tatsächlich eintritt, hängt laut Slok jedoch nicht vom technologischen Produkt selbst ab, sondern davon, wie entschlossen die CEOs bereit sind, die Organisation ihrer Unternehmen grundlegend umzugestalten.
Dass KI bereits jetzt Auswirkungen auf die Personalplanung hat, zeigt ein Blick auf IBM. Personalchefin Nickle LaMoreaux erklärte kürzlich, dass der Konzern die Zahl junger Neueinstellungen verdreifachen wolle. Trotz Automatisierungspotenzialen dürfe man den Nachwuchs nicht vernachlässigen, da sonst die Führungsriege von morgen fehle.
