eine Einschätzung von Gabriele Bolek-Fügl

Zwischen Erwartung und Realität

„KI steigert die Produktivität massiv!“ Big Tech verkauft generative KI gern als den nächsten großen Produktivitätssprung: weniger Aufwand, schnellere Abläufe, mehr Output. In der Praxis berichten viele Unternehmen aber etwas Ernüchterndes: Bei Text-Chatbots und KI-Video-Tools ist der messbare Effekt auf die Gesamtproduktivität oft klein, uneinheitlich oder verschwindet im Tagesgeschäft.

Das ist kein Widerspruch, sondern typisch für neue „Allzwecktechnologien“. Der Nutzen entsteht nicht automatisch durch das Tool, sondern durch Umsetzung, Prozessänderung und Messbarkeit.

Messbare Vorteile auf Aufgaben-Niveau

Einige Studien zeigen, dass generative KI in klar abgegrenzten Arbeitsaufgaben Effizienzgewinne bringen kann:

• In Experimenten hat der Einsatz von KI-Unterstützung den Output in bestimmten Arbeitskontexten um durchschnittlich ~17 % gesteigert, wenn eine breite Datenlage über verschiedene Aufgaben und Sektoren betrachtet wird.
• Eine detaillierte Untersuchung bei Kundendienstmitarbeitenden mit einem KI-Assistant zeigte Produktivitätszuwächse im Schnitt um ~14 %, besonders stark bei weniger erfahrenen Personen (bis ~34%), während hochqualifizierte Mitarbeitende weniger profitierten.
• Weitere OECD-Analysen bestätigen Effizienzgewinne bei Schreib-, Editier- oder Übersetzungsaufgaben, mit größeren Unterschieden je nach Job und Nutzung. So konnten bspw. Menschen im Kundensupport, in der Softwareentwicklung oder im Consulting durchschnittliche Produktivitätssteigerungen von 5 % bis 25 % verzeichnen. Dabei beschleunigte die Technologie diese Prozesse nicht nur und schaffte Freiräume für komplexere Aufgaben, sondern es wurde auch der Kreis derer erweitert, die diese Aufgaben ausführen konnten.

Warum bleiben große Produktivitätseffekte oft aus?

Trotz dieser nachweisbaren Effekte sehen viele Unternehmen bislang kein eindeutiges Zeichen für Produktivitätswachstum im Alltag oder in den Kennzahlen:

• Die Ergebnisse einer Umfrage in den Jahren 2024 und 2025 unter US-Arbeitnehmenden ergab, dass KI-Tools im Schnitt etwa 5,4 % Zeitersparnis pro Woche bedeuten. Das sind ungefähr 2,2 Stunden pro 40-Stunden-Woche. Berücksichtigt man auch die Nichtnutzer, so ergab sich durch den Einsatz generativer KI eine Gesamtzeitersparnis von 1,6 %. Der Effekt ist also noch sehr gering im Gesamtbild.
• OECD-Reviews betonen, dass der langfristige Einfluss von KI auf Unternehmens- und Volkswirtschafts-Produktivität noch unklar ist, weil viele Studien noch auf experimentellen oder frühen Daten basieren.
• Berichte aus der Praxis (u.a. einer MIT-Studie) zeigen, dass bis zu 95 % der KI-Projekte in Unternehmen derzeit keinen messbaren Einfluss auf Umsatz oder Produktivität haben, wenn KI-Tools nur unspezifisch integriert werden.

Was sind die häufigsten Gründe für geringe wirtschaftliche Wirkung?

Viele der nachfolgenden Gründe kennen wir bereits aus anderen Digitalisierungsprojekten. Da scheint die generative KI keinen Unterschied darzustellen. Wir haben die Sachverhalte aus den oben genannten Quellen zusammengestellt:

1. Unzureichende Prozess-Integration: KI wird oft eingesetzt, ohne bestehende Arbeitsabläufe anzupassen.
2. Messproblem: Die Zeitersparnis für die Produktivität wird selten genau gemessen, sondern eher geschätzt. Zudem fehlen Messungen von vor und nach dem KI-Einsatz.
3. Skill-Gap & Nutzungstiefe: Nicht alle Teammitglieder wissen, wie sie KI optimal einsetzen oder nutzen sie sporadisch.
4. Heterogene Effekte: Manche Aufgabenbereiche im Unternehmen profitieren stark von der KI-Nutzung, andere aber wenig bis gar nicht.

Unser Praxis-Tipp

Die Top 3 Punkte, damit generative KI auch wirklich die Produktivität merklich und nachhaltig in Euren Prozessen steigert:

• Konzentriert euch auf konkrete, messbare Aufgaben, wie z. B. Kundenservice-Anfragen, Standard-Reports oder Routine-Analysen.
• Definiert vor dem Einsatz messbare Zielkennzahlen wie Durchlaufzeit, Fehlerquote oder Qualitätsmetriken.
• Überlegt, wie KI in bestehende Prozesse integriert werden kann und Elemente ersetzt oder ergänzt, statt nur „ein Tool mehr“ einzuführen.

Meine Zusammenfassung

Generative KI kann die Produktivität steigern, das geschieht aber nicht automatisch mit der Nutzung eines Tools. Die Effekte sind heute vor allem als aufgabenbezogene Effizienzgewinne sichtbar, während die ganzheitliche Produktivitätssteigerung in Unternehmen meist noch nicht messbar ist. Klare Ziele, Messbarkeit und prozessuale Integration sind der Schlüssel, damit KI tatsächlich bemerkbare Ergebnisse liefert.