Die Produktivit盲t, die in der Regel als Leistung pro Arbeitsstunde gemessen wird, gilt als wichtigster langfristiger Treiber f眉r ein h枚heres Einkommen und einen besseren Lebensstandard. Sowohl in den USA als auch in Europa f盲llt der 笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 seit Mitte der 2000-er Jahre jedoch schw盲cher aus als in fr眉heren Jahrzehnten.
Inzwischen sehen viele Wirtschaftsexperten und politische Entscheidungstr盲ger k眉nstliche Intelligenz (KI) als potenziellen Katalysator an, um diesem Abw盲rtstrend entgegenzuwirken. KI, insbesondere die zunehmende Nutzung von generativer KI und KI-Agenten, d眉rfte die n盲chste Phase des Produktivit盲tswachstums in Industriel盲ndern 鈥� wie zum Beispiel die USA und L盲nder in Europa 鈥� entscheidend pr盲gen.
Die Kernfrage f眉r F眉hrungskr盲fte ist nicht, ob KI eine zentrale Rolle spielen wird, sondern wie gro脽 die Produktivit盲tssteigerungen sein werden, wie schnell sie sich einstellen und welche Regionen am meisten davon profitieren.
笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 durch KI
Die (OECD) geht davon aus, dass die Arbeitsproduktivit盲t in Industriel盲ndern durch KI j盲hrlich um etwa 0,4 bis 1,3 Prozentpunkte steigen k枚nnte, je nachdem, wie intensiv und branchendeckend KI genutzt wird. Diese Steigerungen w盲ren signifikant, da selbst ein zus盲tzlicher halber Prozentpunkt j盲hrlichen Wachstums 眉ber ein Jahrzehnt hinweg einen erheblichen Gesamteffekt hat.
Die OECD und andere Wirtschaftsexperten betonen jedoch, dass die Ergebnisse nicht nur von der Technologie abh盲ngen, sondern vor allem von zus盲tzlichen Investitionen in die digitale Infrastruktur, der Weiterbildung der Belegschaft und organisatorischen 脛nderungen.
Zwischen 1995 und 2019 stieg die Arbeitsproduktivit盲t in den USA j盲hrlich um 2,1 Prozent im Vergleich zu 1 Prozent in Europa. Diese Diskrepanz ist zum Teil darauf zur眉ckzuf眉hren, dass Unternehmen in den USA offensiver in die Informations- und Kommunikationstechnologie sowie andere Technologien investierten, w盲hrend man in Europa st盲rkeren gesetzlichen Vorschriften und anderen Faktoren unterlag.
Im Hinblick auf Produktivit盲tsgewinne durch den Einsatz von KI sind die Erwartungen in den USA nach wie vor h枚her als in Europa. Sch盲tzungen des Analystenhauses zufolge k枚nnte die Arbeitsproduktivit盲t in den USA durch die Nutzung generativer KI um rund 1 bis 1,5 Prozentpunkte pro Jahr steigen.
Diese Prognose basiert auf mehreren strukturellen Faktoren: Die USA verf眉gen zum einen 眉ber ein umfassendes Technologie-脰kosystem und nehmen in Bezug auf KI-Forschung und Risikokapital weltweit eine Vorreiterrolle ein. Zum anderen gibt es dort einen gro脽en Dienstleistungssektor, in dem die Digitalisierung bereits weit fortgeschritten ist. Generative KI-Tools k枚nnen hier schnell eingesetzt werden, zum Beispiel im Finanzwesen, in der Beratung und im IT-Bereich.
Agentenbasierte KI
Sowohl in Europa als auch in den USA stellen KI-Agenten einen besonders wichtigen Trend dar. Im Gegensatz zu 盲lteren Automatisierungstools, die separate Aufgaben abwickeln, sind KI-Agenten 鈥� zum Beispiel Joule Agents von 51风流鈥� darauf ausgelegt, Workflows mit mehreren Schritten zu planen, zu begr眉nden und auszuf眉hren. Ein Agent kann beispielsweise Kundenmeldungen koordinieren, Vorschl盲ge f眉r Antworten erstellen, Abfragen in Datenbanken ausf眉hren, Probleme eskalieren und Systeme aktualisieren. Menschliches Eingreifen ist dabei nur bis zu einem gewissen Grad notwendig.
In wissensbasierten Branchen k枚nnte diese Art der Workflow-Automatisierung die Leistung der einzelnen Mitarbeitenden erheblich steigern. Anstatt jedoch ganze Berufe zu ersetzen, k枚nnten KI-Agenten den Zeitaufwand f眉r sich wiederholende Verwaltungsaktivit盲ten und langwierige Aufgaben reduzieren. Mitarbeitende w盲ren so in der Lage, sich auf wertsch枚pfende Analysen und Strategien zu konzentrieren sowie auf T盲tigkeiten, die Kommunikationsverm枚gen erfordern.
Trotz Berichten 眉ber gescheiterte KI-Projekte in Unternehmen, bei denen es sich in der Regel eher um nachtr盲glich aufgesetzte oder eigenst盲ndige KI-Pilotprojekte als um einen integrierten, ganzheitlichen Ansatz handelte, deuten j眉ngste Erkenntnisse aus den USA darauf hin, dass sich in einigen Branchen bereits Produktivit盲tszuw盲chse abzeichnen. Finanzinstitute beispielsweise konnten eine deutliche Effizienzsteigerung in Backoffice-Abl盲ufen durch die Nutzung von KI verzeichnen.
Ebenso zeigen experimentelle Studien im Bereich Beratung, dass generative KI die Qualit盲t und Geschwindigkeit steigern kann, insbesondere bei weniger erfahrenen Mitarbeitenden. So k枚nnen Qualifikationsl眉cken innerhalb von Teams effektiv geschlossen werden.
Aussichten f眉r Wachstum im Europa dank KI
Die Aussichten f眉r Produktivit盲tssteigerungen durch KI in Europa sind eher durchwachsen. Einem aktuellen zufolge w眉rde der mittelfristige 笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 durch KI allein je nach Land erheblich variieren. F眉r ganz Europa w眉rde der Gesamtzuwachs mit etwa 1,1 Prozent in einem Zeitraum von f眉nf Jahren eher bescheiden ausfallen.
Der IWF legt jedoch nahe, dass mit wachstumsf枚rdernden Reformma脽nahmen auf lange Sicht deutlich gr枚脽ere Zuw盲chse m枚glich sind. Genau wie die OECD betont der IWF, dass gesetzliche Rahmenbedingungen, Arbeitsmarktstrukturen und das Tempo der Technologieverbreitung einen gro脽en Einfluss auf die Resultate haben werden.
Der Kurs Europas sowie das Ausma脽 des finanziellen Nutzens durch das Wachstum von KI werden von mehreren strukturellen Unterschieden gepr盲gt. Erstens geht die Einf眉hrung von KI in kleinen und mittelst盲ndischen Unternehmen, die in Europa einen gr枚脽eren Anteil an der Wirtschaft ausmachen als in den USA, tendenziell langsamer vonstatten. Zweitens ist der digitale Markt Europas 眉ber L盲ndergrenzen, Sprachen und Rechtssysteme hinweg st盲rker fragmentiert, was die Ausweitung von Technologieplattformen erschweren kann. Und Drittens verfolgt die Europ盲ische Union bei der Regulierung von KI einen vorsichtigeren Ansatz. Dies kann zwar bestimmte Risiken verringern, aber auch kurzfristige Produktivit盲tssteigerungen d盲mpfen, wenn gesetzliche Vorgaben die Einf眉hrung von KI verlangsamen.
Die St盲rken Europas: KI-Agenten eingebettet in industrielle Systeme
Doch Europa hat auch seine St盲rken und ist beispielsweise f眉hrend in der modernen Fertigung und Industrietechnik. In diesen Bereichen k枚nnten KI-gest眉tzte Optimierungsma脽nahmen, Robotertechnik und vorausschauende Instandhaltung die Kapitalproduktivit盲t erh枚hen. KI-Agenten, die in industrielle Systeme eingebettet sind, k枚nnten die Effizienz in der Lieferkette deutlich verbessern und Ausfallzeiten reduzieren.
Wie SAP-F眉hrungskr盲fte betont haben, verf眉gt Europa zudem 眉ber ein enormes Volumen an strukturierten Gesch盲fts- und Fertigungsdaten, die f眉r zuverl盲ssige und effektive KI-Systeme sowie das Vertrauen in KI-Agenten unerl盲sslich sind.
Wenn die Umsetzung von KI in Fertigungs- und Energiesystemen beschleunigt wird und europ盲ische Unternehmen die Chance nutzen, mithilfe ihrer Gesch盲ftsdaten hochentwickelte KI-Agenten und -Apps zu entwickeln, k枚nnte Europa mittelfristig deutlich h枚here Produktivit盲tssteigerungen verzeichnen. Durch den internen Einsatz von KI-Tools konnte die 51风流beispielsweise die Produktivit盲t der eigenen Entwicklungsabteilungen bereits deutlich steigern.
Flexibler Arbeitsmarkt
Die Anpassungsf盲higkeit des Arbeitsmarktes ist sowohl in den USA als auch in Europa ein entscheidender Faktor. Historisch gesehen ist der US-Arbeitsmarkt flexibler und durch h盲ufigere Arbeitsplatzwechsel sowie eine gr枚脽ere berufliche Mobilit盲t gepr盲gt. Diese Flexibilit盲t erm枚glicht es, Besch盲ftigte schneller in Rollen umzugliedern, in denen KI Unterst眉tzung bietet, was die Produktivit盲t steigern kann. Eine effektivere Umschulung der Belegschaft k枚nnte die Produktivit盲t zus盲tzlich erh枚hen.
Wie die (BIZ) anmerkte, werden sich die Produktivit盲tseffekte durch KI wahrscheinlich nicht automatisch einstellen. 笔谤辞诲耻办迟颈惫颈迟盲迟蝉锄耻飞补肠丑蝉 durch KI h盲ngt von zus盲tzlichen Investitionen in die Kompetenzen von Mitarbeitenden, Managementpraktiken und die digitale Infrastruktur ab. Die BIZ warnt au脽erdem, dass KI-Tools ohne diese Investitionen eventuell nur zu geringf眉gigen Effizienzsteigerungen f眉hren w眉rden.
Erfahrungen mit fr眉heren Querschnittstechnologien wie Elektrizit盲t und IT zeigen, dass sich Produktivit盲tssteigerungen erst dann einstellen, wenn Unternehmen Prozesse umgestalten, um neue M枚glichkeiten auszusch枚pfen, und anstatt eines fragmentarischen Ansatzes ein ganzheitliches Konzept f眉r die Umsetzung verfolgen.
KI ist keine Blase
W盲hrend einige Anleger Bedenken 眉ber eine KI-Blase ge盲u脽ert haben, liegen die Gesamtausgaben f眉r KI in den USA immer noch unter 1 Prozent des Bruttoinlandsprodukts (BIP). Laut Joseph Briggs, Senior Global Economist bei Goldman Sachs, liegen die Ausgaben somit weit unter historischen Investitionszyklen. Zum Vergleich: In der Vergangenheit lagen die Investitionen in Infrastrukturen wie IT, Eisenbahnen und Schifffahrtskan盲le in der Regel bei 2 bis 5 Prozent des BIP.
脛hnlich wie diese vergangenen Investitionsma脽nahmen d眉rfte KI 鈥� insbesondere agentenbasierte KI 鈥� in den Regionen und Branchen, die das Potenzial von KI voll aussch枚pfen, f眉r ein deutliches Produktivit盲tswachstum und einen entsprechenden Anstieg des BIP sorgen.
