Die Integration Künstlicher Intelligenz (KI) in die deutsche Wirtschaft stellt eine Schlüsselressource für die Steigerung der Arbeitsproduktivität dar. Laut einem aktuellen Gutachten des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) im Auftrag des Gemeinschaftsausschusses der Deutschen gewerblichen Wirtschaft wird erwartet, dass KI die Produktivität bis zum Jahr 2030 erheblich steigern kann. Der Geschäftsführer für Wissenschaft des IW, Hubertus Bardt, stellte die Ergebnisse kürzlich in Berlin vor und betonte, dass KI die Wirtschaft „zurück auf den Produktivitätspfad“ führen sollte, jedoch kein neues Produktivitätswunder generieren wird.
Seit dem Jahr 1991 ist die Leistungsfähigkeit der deutschen Wirtschaft in jeder Dekade gesunken, mit einem Produktivitätswachstum von nur 0,4 Prozent im Jahr 2024. Der Trend ist nicht isoliert und zeigt sich auch international. Das IW prognostiziert für die Jahre 2025 bis 2030 ein durchschnittliches Produktivitätswachstum von 0,9 Prozent und bis 2040 von 1,2 Prozent, wobei über zwei Drittel dieses Wachstums auf den Einsatz von KI zurückzuführen sein wird. Insgesamt wird ein Potenzial von rund 3 Prozent des Bruttoinlandsprodukts für die nächsten zehn Jahre mithilfe von KI erwartet.
Erwartungen und notwendige Voraussetzungen
Um diese Erwartungen zu erfüllen, sind jedoch verschiedene Voraussetzungen notwendig. Infrastrukturen, Ressourcen und immaterielle Kapitalgüter wie digitale Netzwerke, Rechnerkapazitäten, spezialisierte Software und Daten sind unerlässlich. Darüber hinaus müssen gut ausgebildete Fachkräfte bereitstehen. Arbeitgeber sind gefordert, in diese Bereiche zu investieren, um im internationalen Wettbewerb konkurrenzfähig zu bleiben. Ein positiver Umgang mit KI ist sowohl für Arbeitgeber als auch für Beschäftigte nötig, um die Transformation der Jobprofile erfolgreich zu gestalten und nicht massenhaft Jobs zu ersetzen.
Die Notwendigkeit von individuellen, ganzheitlichen KI-Strategien in Unternehmen wird hervorgehoben. Insbesondere Schulungen und Weiterbildungen für die Mitarbeiter sind entscheidend, um KI effektiv nutzen zu können. Nicht zuletzt ist das Management von Daten ein zentraler Aspekt für eine erfolgreiche KI-Anwendung. Laut heise.de haben bis zum Jahr 2023 etwa 58 Prozent der abhängigen Beschäftigten noch nicht mit KI gearbeitet, während nur 10,3 Prozent sich selbst als KI-Erfahrene einschätzen.
Regulierungen und Herausforderungen
Ein weiterer wichtiger Aspekt sind die Rahmenbedingungen, die von der Bundesregierung bereitgestellt werden müssen. Die Regulierung sollte Innovationen nicht durch übermäßige Bürokratie bremsen. Dazu gehört auch die Anpassung der deutschen Umsetzung des EU AI Act an die praktische Unternehmensrealität. Die Unternehmen stehen unter dem Druck, die geltenden Regeln und Gesetze zu kennen und zu befolgen, während sie gleichzeitig innovative Maßnahmen ergreifen.
Aktuell erkennen 80 Prozent der Unternehmen noch nicht, wie ihr Geschäftsmodell von KI profitieren kann. Der Mittelstand hat oft eigene IT-Infrastrukturen, die bereits für den Einsatz von KI genutzt werden können. Dennoch sind Herausforderungen wie die Dateninfrastruktur für viele dieser Unternehmen eine Hürde. Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, sind außerdem Steuersenkungen, niedrige Energiekosten und grundlegende Deregulierungen erforderlich.
Zusammenfassend zeigt sich, dass KI eine bedeutende Chance für die deutsche Wirtschaft darstellt und entscheidend zur Rückführung auf einen stabilen Produktivitätspfad beitragen kann. Allerdings bedarf es klarer Strategien und Rahmenbedingungen sowie einer aktiven Mitwirkung der Unternehmen, um diesen Gang erfolgreich zu gestalten. Laut arbeitgeber.de ist die Transformation von Jobprofilen durch KI zu erwarten, ohne dass ein massenhaftes Ersetzen von Arbeitsplätzen erfolgt.
Der Weg in die Zukunft der Arbeit erfordert also langfristige Anstrengungen sowohl auf unternehmerischer als auch auf politischer Ebene, um die Vorteile von KI voll ausschöpfen zu können. Wie heise.de anmerkt, sind Effizienzsteigerungen durch KI vor allem hinsichtlich der Kosten- und Zeitersparnis zu erwarten, was letztlich auch zu einem Anstieg der Gehälter in diesen Berufen führen könnte.
