Produktivitätsparadoxon: KI spart Zeit, doch Wirtschaft wird weniger produktiv

Während KI-Tools individuell Zeit sparen, zeigen makroökonomische Daten einen Rückgang der Produktivität. Schuld sind systemische Fehler, schlechtes Management und ein drohender Wissensverlust.

Wenn Zeiteinsparung verpufft

Der Chefökonom von Apollo, Torsten Slok, beobachtet ein wachsendes Paradoxon: KI spare zwar Zeit, doch die Wirtschaftsdaten zeigen gleichzeitig sinkende Produktivität. Das Problem liege im Management. Viele Entscheidungsträger hätten keine klare Strategie, wie sich die gewonnenen Zeitressourcen nutzen lassen.

Das Ifo-Institut bestätigt den Trend: 54,5 Prozent der deutschen Unternehmen setzen inzwischen KI ein – ein deutlicher Anstieg gegenüber 40,9 Prozent im Vorjahr. Besonders Industrie (58,7 Prozent) und Dienstleistungssektor (56,2 Prozent) treiben die Entwicklung. Doch die Boston Consulting Group fand in einer Studie mit über 11.000 Beschäftigten heraus: Nur jeder zweite deutsche Mitarbeiter erwartet positive Effekte durch KI. Der globale Schnitt liegt bei 57 Prozent.

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Präsentismus kostet Milliarden

Die Gesundheit der Belegschaften bremst die Produktivität zusätzlich. Experten betonen: Burn-out ist oft Folge von Systemfehlern, nicht individueller Schwäche. Unitasking statt Multitasking gelte als entscheidender Schutzfaktor.

Die Schweiz liefert eindrückliche Zahlen. Die Krankheitsabsenzen liegen bei 80 Millionen Stunden – deutlich über dem Niveau vor der Pandemie. Besonders teuer wird der sogenannte Präsentismus: Das Erscheinen am Arbeitsplatz trotz Krankheit kostet die Schweizer Wirtschaft rund 33,7 Milliarden Franken. Nur 46 Prozent der Firmen führen systematische Risikobeurteilungen durch. Der EU-Schnitt liegt bei 77 Prozent.

Wissensverlust durch KI-Drift

Eine Studie der Universität Passau und der Arizona State University warnt vor einem doppelten Wissensverlust durch KI. Einerseits geht menschliches Expertenwissen verloren, wenn sich Mitarbeiter zu stark auf Automatisierung verlassen. Andererseits unterliegen KI-Modelle einem „Drift“: Sie werden mit der Zeit ungültig, ohne dass dies sofort auffällt.

Ein Automobilkonzern liefert das Beispiel: Er lagerte die Defekterkennung an eine KI aus und verlor dabei die menschliche Kompetenz, Fehler eigenständig zu identifizieren. Als das Modell unpräzise wurde, fehlte das Fachpersonal für die Korrektur. Die Forscher empfehlen: menschliches Kernwissen bewahren und KI-Outputs kontinuierlich überwachen.

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Demografie als Produktivitätsbremse

Die Altersstruktur der Belegschaften beeinflusst die Leistungsfähigkeit massiv. Eine Analyse von Unioncamere zeigt: Unternehmen mit vielen Mitarbeitern unter 35 Jahren sind 7,2 Prozent produktiver. In Italien hat sich der Anteil der Erwerbstätigen über 50 Jahren verdoppelt, während der Anteil der unter 35-Jährigen auf unter 25 Prozent sank. Viele Firmen haben die optimale Altersgrenze für maximale Innovationskraft überschritten.

Der Soziologe Florian Butollo prognostiziert: KI wird nicht zu Massenarbeitslosigkeit führen. Stattdessen entstehen massive neue Anforderungen an das menschliche Arbeitsvermögen. Der Druck auf den Arbeitsmarkt steige weiter.

Regulatorischer Druck wächst

Der EU AI Act zwingt Unternehmen zum Handeln. Laut einer Studie von SD Worx investieren 48 Prozent der deutschen HR-Verantwortlichen gezielt in KI, 47 Prozent haben bereits Richtlinien implementiert.

Reinhold Würth warnt derweil vor den Folgen einer Deindustrialisierung. Bei einem Umsatzwachstum seiner Gruppe von 3,2 Prozent kritisiert er hohe Lohnkosten und fordert mehr Leistungsbereitschaft. Parallel dazu verlangt der Vatikan eine globale Steuerung der KI, die Arbeitnehmerrechte und menschliche Würde ins Zentrum stellt – statt nur auf Effizienz zu setzen.

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