Produktiv mit Künstlicher Intelligenz

Die Einführung von Künstlicher Intelligenz (KI) in die Arbeitsprozesse der Unternehmen soll die Produktivität steigern, doch bislang fällt die Bilanz eher gemischt aus. Ein "Produktivitätswunder" sei trotz KI und der fortschreitenden Digitalisierung nicht zu erwarten, so das Institut der deutschen Wirtschaft (IW) in einer Studie aus dem Jahr 2025.

Große Erwartungen an KI

Eine aktuelle Umfrage des US-Forschungsinstituts National Bureau of Economic Research (NBER) unter Führungskräften aus den USA, Großbritannien, Deutschland und Australien kam zu einem ähnlichen Ergebnis: Fast 90 Prozent der Befragten gaben an, dass sie gemessen am Umsatz bislang keine Auswirkung von KI auf die Produktivität ihrer Mitarbeitenden festgestellt hatten. 

Diese Ergebnisse wirken auf den ersten Blick ernüchternd. Denn viele Unternehmen stehen vor den größten Herausforderungen seit Jahrzehnten. Das IW sieht Deutschland bei der Arbeitsproduktivität, also bei der Bruttowertschöpfung je geleistete Stunde, im internationalen Vergleich zwar immer noch auf einem vorderen, siebten Platz. Doch die Zahlen stagnierten zuletzt. Angesichts schwacher Konjunkturdaten, schwächelnder Absatzmärkte im Ausland und des allgemeinen Fachkräftemangels suchen Führungskräfte nach Mitteln, um die Wettbewerbsfähigkeit ihrer Unternehmen zu sichern. Die Erwartungen, die dabei in KI gesetzt werden, sind enorm. Allein die Berichterstattung über KI hat sich laut NBER seit 2020 verzwanzigfacht. 

Große Organisationen profitieren besonders von KI

Größere Unternehmen scheinen dabei insgesamt stärker von KI zu profitieren als kleine. Laut der Europäischen Investitionsbank (EIB) setzen 45 Prozent der größeren Unternehmen in der EU (mehr als 250 Mitarbeitende) KI ein, aber nur 24 Prozent der kleineren Firmen (20 bis 49 Mitarbeitende). Laut der Befragung des National Bureau of Economic Research in Zusammenarbeit mit der Deutschen Bundesbank für den Zeitraum zwischen November 2025 und Januar 2026 wenden rund zwei Drittel der befragten Firmen in Deutschland KI an. Führungskräfte nutzen KI demnach durchschnittlich rund 1,5 Stunden am Tag. Zu den gängigsten Anwendungsgebieten von KI zählen das Erstellen von Texten oder visuellen Inhalten sowie die Datenverarbeitung. Die größten Effekte und mehr Produktivität durch KI werden demnach bei Kommunikation, Verwaltung sowie im Dienstleistungssektor erwartet – und die hohen Erwartungen werden durch wissenschaftliche Studien durchaus befeuert. 

So kamen Forscher der US-Universität Harvard in Zusammenarbeit mit dem Konsumgüterkonzern Procter & Gamble zu dem Ergebnis, dass Teams, die mit Künstlicher Intelligenz arbeiteten, etwa zwölf Prozent schneller waren als solche, die keinen Zugang zu dieser Technologie hatten. KI half den Mitarbeitenden, unabhängig von ihrem individuellen Fachwissen Lösungen zu entwickeln. Auf sozial-emotionaler Ebene trug KI laut der Studie dazu bei, die Erfahrung am Arbeitsplatz zu verbessern, was sich insgesamt positiv auf die Arbeitsmoral auswirkte.  

Viele Unternehmen heben KI- Potenziale noch nicht

Doch vielen Unternehmen gelingt es nicht, diese Potenziale zu heben. Ein Grund ist, dass viele Betriebe zunächst in die KI-Transformation und den Umbau ihrer Prozesse investieren. Letztere müssen überdacht und neu gestaltet werden, und das geht zunächst nicht selten mit einem Produktivitätsverlust einher. Die langfristige Wertsteigerung, die diese Unternehmen erfahren, lässt sich daher in den Bilanzen noch nicht unmittelbar ablesen. KI verändert außerdem Entscheidungsprozesse, erhöht die Komplexität und macht Verantwortung diffuser. So ist die Studienlage über Produktivität durch KI bei genauem Hinsehen keineswegs so eindeutig, wie es auf den ersten Blick erscheint. Ein Grund sind unterschiedliche Datenerhebungen und voneinander abweichende, wissenschaftliche Methoden, die zu entsprechend unterschiedlichen Ergebnissen führen. 

Insgesamt sei die Frage zu mehr Produktivität durch KI nicht einfach zu beantworten, sagt Verena Nitsch, Direktorin des Instituts für Arbeitswissenschaft der RWTH Aachen: "In der Arbeitswissenschaft reden wir von Arbeitssystemen, und dazu gehören die Beschäftigten und die Betriebsmittel, also in diesem Fall KI. Es geht dabei auch um Führung, Anreizsysteme oder die Fehlerkultur. All diese Dinge haben einen Einfluss, und deswegen ist es so schwer zu sagen, jedes Unternehmen sollte drei bestimmte Schritte machen und dann wird auf jeden Fall die Produktivität verbessert. Das wäre zu einfach, und das zu behaupten wäre unseriös."

Wie komplex der Einsatz von KI mitunter sein kann, demonstrierte ein Forscherteam von der Haas School of Business an der US-Universität Berkeley. Die Wissenschaftler begleiteten den KI-Einsatz in einem US-amerikanischen Tech-Unternehmen mit rund 200 Mitarbeitenden. Sie stellten fest, dass die Mitarbeitenden mit KI länger arbeiteten und eine größere Vielzahl von Aufgaben übernahmen. Sie arbeiteten außerdem freiwillig länger, ohne dazu aufgefordert worden zu sein. Es zeigte sich ein Szenario, das auf den ersten Blick wie ein Traum für Führungskräfte aussah. Tatsächlich entwickelte im Laufe der Zeit eine andere Dynamik. KI hatte das Gefühl verringert, von anderen Mitarbeitenden abhängig zu sein. So kam es zunehmend zu Kompetenzüberschreitungen: Produktmanager fingen mit dem Programmieren an und die Mitarbeitenden im Forschungsteam übernahmen die Aufgaben der Ingenieure. Als Folge davon mussten Mitarbeitende dann Extra-Zeit darauf verwenden, die Fehler, die sich eingeschlichen hatten, wieder zu korrigieren. 

Die Künstliche Intelligenz setzte außerdem einen sich selbst verstärkenden Kreislauf in Gang. Die Prozesse wurden schneller. Die höhere Geschwindigkeit machte die Mitarbeitenden umso abhängiger von KI. Statt die Mitarbeitenden zu entlasten, nahmen die Arbeitsmenge und -dichte weiter zu. Das spielerische Element der KI sorgte dafür, dass sich Arbeit und Freizeit vermischten. Es wurde offensichtlich, dass die Gewinne an Produktivität schließlich durch unreflektierte Entscheidungsprozesse, Qualitätsmängel und Burnout wieder aufgehoben werden können. Für die Autoren der Berkeley-Studie steht fest: Damit KI die Produktivität steigere, brauche es Rollenklarheit, Leadership und Richtlinien. Die Hoffnung auf Selbstregulierung habe sich hingegen als wenig zielführend erwiesen.  

KI definiert die Rolle von Führungskräften neu

Damit rückt KI auch die Aufgabe von Führungskräften in den Fokus. "Gerade wenn Arbeitsweisen, Rollen und Prozesse sich so tiefgreifend verändern, reicht es nicht, nur die Technik bereitzustellen. Man muss auch die Veränderung erklären, Menschen befähigen und Widerstände früh bearbeiten", sagt Johannes Dick, Vorstand People Experience beim Versicherungskonzern Axa.

In der Vergangenheit bestand die Aufgabe von Führung darin, Produktivitätshemmer wie Unterbrechung oder unklare Prozesse abzubauen. Nun zeigt sich, dass KI die Rolle von Führungskräften neu definiert. "Führungskräfte sind von der KI-Transformation besonders betroffen", sagt Josephine Hofmann vom Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation. "Unsere Grunderwartung ist, dass in Zukunft KI und Menschen vermehrt nebeneinander als komplementäre Leistungsträger arbeiten." Durch die dynamische Zusammenarbeit zwischen KI und Mitarbeitenden, durch die Bereitstellung von Echtzeit-Feedback, die Vermittlung von funktionsübergreifendem Fachwissen und die Beeinflussung emotionaler Zustände zeigt KI die Fähigkeit, Rollen zu übernehmen, die üblicherweise mit menschlichen Mitarbeitenden assoziiert werden. Mit Blick auf agentische KI könnten künftig ganze Aufgaben-Konvolute an den KI-"Mitarbeiter" übertragen werden, sagt Hofmann: "Organisationen können und müssen als arbeitsteilige Leistungssysteme von Grund auf neu gedacht werden – in Bezug auf Kooperationsformen, Rollen, Führungsmodelle und Organisationsstrukturen."

"Führungskräfte sind von der KI-Transformation besonders betroffen." 
Josephine Hofmann vom Fraunhofer Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation

Führungskräfte sind im KI-Zeitalter zudem mit zahlreichen Befürchtungen konfrontiert, die sich innerhalb der Organisation negativ auf die Produktivität auswirken können. Dazu zählen etwa die Sorge vor Fehlentscheidungen aufgrund intransparenter Prozesse bis hin zu Haftungsfragen, Mitarbeiterängsten, Regulierung und Reputationsrisiken. Eine der Herausforderungen sei beispielsweise das sogenannten De-Skilling, so Hofmann. Gemeint ist die schwindende Motivation der Mitarbeitenden, sich etwas anzueignen oder aber die Entwicklung, dass bereits erworbene Fähigkeiten verloren gehen. De-Skilling trete ein, wenn KI Tätigkeiten übernehme, für die menschliche Kompetenzen gebraucht würden, die allerdings selbst nicht mehr ein- oder ausgeübt würden und damit verloren gingen, so die stellvertretende Leiterin des Forschungsbereichs "Organisationsentwicklung und Arbeitsgestaltung" am Fraunhofer IAO. 

De-Skilling könne beispielsweise dafür sorgen, dass Mitarbeitende gar nicht mehr ausprobieren, sich mit Aufgaben auseinanderzusetzen mit der Folge, dass die Erfahrung von Selbstwirksamkeit verloren geht. Hofmann spricht von einem kognitiven Kompetenzverlust: "Die KI-Assistenz kann dann die kognitive Aktivierung und Ausarbeitung reduzieren und im Ergebnis zu weniger eigenständigen Denkprozessen führen." Hofmann betont aber auch, dass dies nicht automatisch passieren muss, wenn das organisatorische Umfeld und die Sensibilisierung der Nutzer dafür dem aktiv entgegenarbeiten. 

Dieser Aufwand zahlt sich nach Ansicht von Marktexperten aus. Allein in HR seien dann 29 Prozent Produktionssteigerung möglich, berichtet Volker Jacobs, Gründer des Beratungs- und Forschungsunternehmens TI People. Er fordert Unternehmen vor diesem Hintergrund zum Handeln auf. Weiteres Abwarten sorge hingegen für Wettbewerbsnachteile. "Der Unterschied liegt nicht in der Technologie – die ist für alle verfügbar. Er liegt in der Präzision der Analyse und der Bereitschaft, auch die eigene Transformationsarbeit neu zu denken. Beides ist keine Frage des Budgets." 

Die Unternehmensberatung Bain rechnet vor, dass mit KI-Initiativen, die Workflow und Workforce konsequent verzahnen, eine Produktivitätssteigerung von zehn bis 15 Prozent zu erreichen sei, was sich in einem EBITDA-Effekt von bis bis 25 Prozent niederschlage. Unternehmen mit starker Produktivität und hohem Workforce-Engagement erzielten außerdem eine 2,3-fach höhere Aktionärsrendite. 

Höhere Produktivität durch Technik

Um das Produktivitätspotenzial von KI zu heben, wirbt Verena Nitsch von der RWTH Aachen für einen systemischen Ansatz im Dreiklang von Mensch, Technik und Organisation: "Technik, die Arbeitsgestaltung und die Personalentwicklung – wenn eine dieser drei Säulen nicht gut gestaltet ist, dann kann sich Produktivität nicht entwickeln."

"Mitarbeitende, die mit neuen Tech­nologien auch mehr Entscheidungs­autonomie gewinnen, empfinden ihre Arbeit tendenziell als produktiver." Verena Nitsch, Direktorin des Instituts für Arbeits­wissenschaft an der RWTH Aachen

Vor allem in die Technik setzen viele Unternehmen große Hoffnungen. Doch in der Praxis zeigt sich ein anderes Bild. Vor allem mittelständische Unternehmen schrecken vor KI-Anwendungen zurück. Die Gründe dafür sind vielfältig und betreffen nicht nur die Kosten für die Implementierung. Hinter der Zurückhaltung steckt vielfach die Sorge, die KI-Nutzung nicht ausreichend beherrschen zu können. Je komplexer die Fragestellung, desto größer wird die Verunsicherung. Sie betrifft Sorgen vor einem Verstoß gegen Compliance-Regeln oder Datenschutzbestimmungen und vor den entsprechenden Folgen in Form von Haftung und Schadensersatz. 

Ein weiterer Grund ist, dass viele Führungskräfte bei der Wahl zu sehr ausschließlich auf die technischen Funktionalitäten schauen und zu wenig darauf, welchen Nutzen sie den Mitarbeitenden in der konkreten Anwendung bieten. "Usability beschreibt das Ausmaß, in dem ein technisches System bestimmte Nutzer in einem bestimmten Nutzungskontext effektiv, effizient und zufriedenstellend unterstützt. Und wenn diese Usability nicht gegeben ist, dann kann der Mensch nicht produktiv arbeiten, weil er eben nicht effektiv und effizient unterstützt wird", sagt Nitsch. 

Die Sorge vor Jobverlusten durch KI ist groß

Bei der Arbeitsplatzgestaltung komme es darauf an, Arbeitsverdichtung zu vermeiden. "Man muss realistische Ziele setzen und gleichzeitig Freiräume lassen." Sonst entstehe Stress und damit auch das Risiko, dass Fehler passieren. "Wir sehen in Studien, dass Mitarbeitende, die mit neuen Technologien auch mehr Entscheidungsautonomie gewinnen, tendenziell ihre Arbeit als produktiver empfinden", sagt Nitsch. 

Hinsichtlich der Organisationsgestaltung warnte sie davor, aus Kostengründen auf Nachwuchskräfte zu verzichten. "Organisationen, die in ihre Talente investieren, können auch am ehesten Produktivitätsgewinne heben." Besorgniserregend sei in diesem Zusammenhang der Abbau von Führungskräften, sodass der Zuständigkeitsbereich und damit potenziell auch die Belastung für das verbleibende Führungsteam immer größer werde. "Das kann sich natürlich auch negativ auf die Produktivität, aber auch auf die Motivation und die Möglichkeit der Weiterentwicklung von Beschäftigten auswirken." 

Auch Ängste innerhalb der Belegschaft hemmen Produktivität, und das gilt vor allem für die Sorge vor einem Arbeitsplatzabbau durch KI. So wurde Künstliche Intelligenz bereits in der Vergangenheit oft als Grund für die Streichung von Tausenden Stellen genannt. Laut des aktuellen AI Jobs Risk Index der US-Universität Tufts könnten in den USA in den kommenden zwei bis fünf Jahren rund 9,3 Millionen Jobs verloren gehen. Besonders betroffen seien gut ausgebildete Mitarbeitende mit ansprechenden Gehältern. 

Allerdings zeigt sich in der Gesamtbetrachtung erneut kein einheitliches Bild. Die Vermutung liegt nahe, dass KI für manche Unternehmen ein moderner, gut nachvollziehbarer und einfach zu kommunizierender Grund für einen Stellenabbau ist, der sich bei genauem Hinsehen jedoch als multi-faktoriell darstellt und auch andere Ursachen wie etwa hohe Energiekosten einbezieht. 

So kommt beispielsweise die Europäische Investitionsbank (EIB) in Bezug auf die EU zu einer anderen Einschätzung als der AI Jobs Risk Index aus den USA. Man habe untersucht, ob die Zunahme an Produktivität EU-weit mit einem Stellenabbau in den Unternehmen einhergehe, so die EIB: "Das ist nicht der Fall." Stattdessen zeige sich, dass Firmen, die KI effektiv einsetzen, in der Lage sind, höhere Löhne zu zahlen. "Diese Resultate legen nahe, dass Mitarbeitende von den Zuwächsen bei der Produktivität profitieren." Inwieweit die Zunahme an Produktivität zu einem Stellenabbau führt, dürfte wohl von Branche zu Branche unterschiedlich sein – und auch die individuellen Umstände jedes Mitarbeitenden spielen dabei eine Rolle. Vor allem die längerfristigen Auswirkungen bleiben derzeit noch ungewiss. 

Die KI-Nutzung wird weiter steigen

In den kommenden Jahren wird die KI-Nutzung weiter zunehmen. Das IW prognostiziert unter Berücksichtigung von KI-Effekten für Deutschland ein durchschnittliches Produktivitätswachstum von 0,9 Prozent pro Jahr für den Zeitraum 2025 bis 2030 und von 1,2 Prozent für die Jahre 2030 bis 2040. Zum Vergleich: In den davor liegenden 2020er-Jahren lag das Wachstum der Produktivität ohne KI lediglich bei 0,4 Prozent. Doch um künftig auch wirklich mehr Produktivität in die Unternehmen zu bringen, muss der Einführungsprozess gut gestaltet sein, betonte Verena Nitsch: "Dazu zählen partizipative Einführungsprozesse, die Mitarbeitende schon von Anfang an einbinden, um zu erfahren, wo die Leute Unterstützung brauchen und wo man mithilfe von Software die kleinen, realisierbaren Gewinne einfahren kann. Es muss nicht immer gleich die IT-Volllösung sein."

Dieser Beitrag ist erschienen in Personalmagazin 6/2026. Als Abonnent haben Sie Zugang zu diesem Beitrag und allen Artikeln dieser Ausgabe in unserem Digitalmagazin als Desktop-Applikation oder in der Personalmagazin-App.

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