KI-Produktivität: Spitzenunternehmen steigern Output um 163 Prozent

Während Technologiekonzerne Milliarden investieren, zeichnen aktuelle Studien ein differenziertes Bild: KI kann Produktivität massiv steigern, aber auch ineffiziente Strukturen verfestigen und Mitarbeiter zusätzlich belasten.

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Die Falle der Pseudoproduktivität

Der Informatik-Professor Cal Newport kritisierte am 16. Juni eine weitverbreitete Kultur der Pseudoproduktivität. In vielen Organisationen werde sichtbare Aktivität fälschlicherweise mit wertvollen Ergebnissen gleichgesetzt. Newports Warnung: KI könne diese ineffizienten Strukturen sogar verstärken.

Statt die Arbeit zu erleichtern, drohe die Technologie das Burnout-Risiko zu erhöhen. Sie verstetige den Druck zu ständiger Präsenz und Aktivität. Newport plädierte für einen Übergang zu einer rein ergebnisorientierten Unternehmenskultur. Gleichzeitig äußerte er Zweifel, ob sich massive KI-Investitionen – etwa bei der Schwarz-Gruppe oder SAP – langfristig rechnen.

Mehr Komplexität, weniger Entlastung

Erkenntnisse aus der Arbeitssoziologie stützen diese These. Der Soziologe Florian Butollo von der Goethe-Universität Frankfurt beobachtete: KI führt im Arbeitsalltag häufig zu mehr Komplexität und Anpassungsdruck. In seinem Werk „Das knappe Gut Arbeit“ legt er dar, dass Digitalisierung und KI den Fachkräftemangel nicht allein lösen könnten.

Studien aus Ökonomie und Arbeitssoziologie widersprechen zudem dem Mythos von KI als flächendeckendem Jobkiller. Stattdessen klagten Angestellte nach der Einführung von KI-Systemen oft über zusätzliche Belastungen und eine Verdichtung ihrer Aufgaben. In einigen Fällen schrumpfe der tatsächliche Output durch die neuen Prozesse sogar.

Spitzenreiter mit klarem Vorsprung

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Doch die Daten zeigen auch eine andere Seite. Der „2026 Global AI Jobs Barometer“ von PwC vom 16. Juni verzeichnet für die obersten 20 Prozent der Unternehmen mit hoher KI-Exposition einen Produktivitätszuwachs von 163 Prozent seit 2018 – im Vergleich zum Durchschnitt. Diese Firmen steigerten ihre Beschäftigtenzahl um 52 Prozent, während der allgemeine Markt nur ein Plus von 36 Prozent verzeichnete.

Die Anforderungen an die Belegschaft verändern sich grundlegend. Laut PwC stieg die Nachfrage nach KI-Kenntnissen seit 2019 um 69 Prozent, für entsprechende Qualifikationen wird ein Lohnaufschlag von 62 Prozent gezahlt. Gleichzeitig gewinnen menschliche Fähigkeiten wie Urteilsvermögen, Kreativität und Führung an Bedeutung.

Dequalifizierung als Kostenstrategie

Eine im Mai 2026 veröffentlichte Studie des Ifo-Instituts unter 3.000 Unternehmen zeigt jedoch auch Bestrebungen zur Kostenoptimierung durch Dequalifizierung. Demnach halten es 19,2 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen für leicht möglich, studierte Experten durch KI-gestützte Laien zu ersetzen. Besonders ausgeprägt ist diese Einschätzung im Handel mit 28,6 Prozent.

Dennoch vertritt eine Mehrheit von 55,4 Prozent der befragten Firmen die Ansicht: Ein solcher Ersatz bleibt weiterhin schwer oder unmöglich.

Governance-Lücken und KI-Halluzinationen

Trotz der Forcierung von KI-Systemen – etwa durch die großen Wirtschaftsprüfungsgesellschaften EY, Deloitte, PwC und KPMG bei der Bilanzprüfung – bleiben qualitative Risiken bestehen. Mitte Juni 2026 musste KPMG einen Bericht über KI-Fallstudien zurückziehen. Die Forschungsgruppe GPTZero hatte nachgewiesen, dass das Dokument KI-Halluzinationen enthielt. Von 45 angeführten Quellen stellten sich lediglich fünf als korrekt heraus.

Eine Studie von Red Hat vom 16. Juni 2026 ergab zudem: Zwar kennen 97 Prozent der deutschen IT-Entscheider den Speicherort ihrer KI-Daten, aber nur 57 Prozent verfügen über eine Exit-Strategie für einen Anbieterwechsel. Lediglich 30 Prozent gaben an, über eine ausgereifte Governance für autonome KI-Agenten zu verfügen. Ein Großteil der Befragten forderte daher eine stärkere gesetzliche Verankerung von Open-Source-Prinzipien – um die Kontrolle über die eingesetzten Systeme zu behalten.

de | wissenschaft | 69560319 |