KI ist allgegenwärtig, doch sie entfaltet selten Wirkung. Eine neue ifo-Studie zeigt: Nicht die Technologie hemmt den Fortschritt, sondern ihre planlose Einführung. Produktivität wächst erst durch klare Führung, gezielte Integration und kontinuierliches Lernen.
Künstliche Intelligenz hat längst den Arbeitsalltag erreicht. Doch ihr wirtschaftlicher Einfluss bleibt überraschend gering. Eine neue ifo-Studie erklärt, warum: Nicht die Technologie selbst bremst den Fortschritt, sondern ihre Einführung.
Der Befund wirkt widersprüchlich. Seit ChatGPT Ende 2022 erschien, hat sich KI rasant verbreitet. Sie schreibt Texte, analysiert Daten, übersetzt Sprachen, erstellt Bilder. Rund 64 Prozent der Beschäftigten in deutschen Unternehmen nutzen KI-Tools zumindest gelegentlich. Dennoch stagniert die Produktivität. Keine spürbaren Sprünge, keine messbare Effekte.
Hier setzt die Studie „Low Barriers, High Stakes: Formal and Informal Diffusion of AI in the Workplace“ des ifo Instituts an. Sie basiert auf einer Befragung von knapp 10.000 Beschäftigten in Deutschland und liefert eine präzise Erklärung für diesen Widerspruch.
Viel Nutzung, wenig Wirkung
Die Zahlen überraschen: KI ist kein Nischenphänomen mehr. Zwei Drittel der Beschäftigten nutzen sie. Doch nur jede fünfte Person arbeitet regelmäßig – also häufig oder ständig – mit KI. Breite Verfügbarkeit trifft auf geringe Nutzungstiefe.
Der Grund liegt nicht in der Technik, sondern in der Art ihrer Verbreitung. Die Studie unterscheidet erstmals systematisch zwischen den Wegen, wie KI in Unternehmen Einzug hält:
– Informell: Beschäftigte nutzen KI eigenständig, etwa frei verfügbare Tools wie ChatGPT oder DeepL.
– Formal: Unternehmen führen KI gezielt ein, stellen Tools bereit, schulen Mitarbeitende und integrieren Anwendungen in Prozesse.
Das Ergebnis ist eindeutig: Rund zwei Drittel der KI-Nutzung erfolgt informell. Nur ein Drittel der Nutzenden arbeitet mit KI, die offiziell vom Arbeitgeber eingeführt wurde. Informelle Verbreitung ist schnell, günstig und niedrigschwellig – und genau das macht sie attraktiv. Doch sie bleibt oberflächlich. Wer KI heimlich oder nebenbei nutzt, experimentiert, integriert sie aber nicht. Prozesse bleiben unverändert, Zuständigkeiten unklar, Lernkurven flach. So entsteht Produktivität nicht systematisch, sondern zufällig.
Zwei Welten der KI
Die Studie zeigt einen deutlichen Bruch zwischen formeller und informeller Nutzung. Dort, wo Unternehmen Verantwortung übernehmen, verändert sich die Wirkung von KI grundlegend.
Beschäftigte mit formal eingeführten KI-Systemen:
– nutzen KI deutlich häufiger,
– arbeiten mit komplexeren Anwendungen wie Bild- und Videoanalyse, Diagnostik oder kollaborativen Systemen,
– nehmen öfter an Weiterbildungen teil,
– berichten von spürbar höheren Produktivitätsgewinnen – in Qualität, Geschwindigkeit und Output.
Die Unterschiede sind erheblich. Formale Nutzer bewerten ihre Produktivitätszuwächse um 0,4 bis 0,5 Punkte höher auf einer fünfstufigen Skala als informelle Nutzer. Das ist kein statistischer Zufall, sondern ein klarer Effekt.
Weniger Nutzen, geringere Intensität, kaum Produktivitätseffekte
Gleichzeitig zeigt sich, warum der gesamtwirtschaftliche Durchbruch ausbleibt. Formale Einführung vertieft die Nutzung, verbreitert sie aber nicht. Auch offiziell eingeführte KI erreicht vor allem dieselben Gruppen wie die informelle Nutzung: Hochqualifizierte, komplexe Tätigkeiten, wissensintensive Berufe. KI verstärkt bestehende Muster, statt sie aufzubrechen.
Besonders deutlich wird das im öffentlichen Sektor. Dort ist formale KI-Einführung seltener. Regulatorische Hürden, fehlende Ressourcen und institutionelle Trägheit bremsen die Integration. Das Ergebnis: weniger Nutzung, geringere Intensität, kaum Produktivitätseffekte.
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KI als Organisationsprojekt begreifen
Die zentrale Erkenntnis der Studie ist ebenso nüchtern wie folgenreich: KI entfaltet ihren wirtschaftlichen Wert nicht durch Verfügbarkeit, sondern durch Einbettung. Informelle Nutzung sorgt für Reichweite, formale Einführung. Informelle Nutzung sorgt für Reichweite, formale Einführung für Wirkung. Erst wenn Unternehmen investieren – in Training, Prozessanpassung und Steuerung – wird aus Experiment Effizienz.
Die Daten zeigen, welche Hebel entscheidend sind:
– Qualifizierung: Formale KI-Nutzer nehmen häufiger an Weiterbildungen teil. Lernen ist keine Nebenwirkung, sondern Voraussetzung.
– Integration: Produktive KI-Nutzung entsteht dort, wo Tools in Arbeitsabläufe eingebunden sind – nicht parallel dazu.
– Verantwortung: Unternehmen, die KI einführen, übernehmen auch Steuerung und Kontrolle. Algorithmisches Management bleibt selten, ist aber klar mit formaler Einführung verknüpft.
Gleichzeitig warnt die Studie vor einem blinden Fleck. Wenn KI vor allem bottom-up diffundiert, entscheidet individuelle Neugier über den Zugang. Das verstärkt Ungleichheit nach Bildung, Alter und Geschlecht. Frauen berichten seltener von steigender KI-Nutzung. Geringqualifizierte bleiben zurück. Ohne strategische Einführung wird KI zum Verstärker sozialer Ungleichheit.
Niedrige Hürden, hohe Einsätze
Der Titel der Studie bringt es auf den Punkt: KI hat niedrige Eintrittsbarrieren, aber hohe wirtschaftliche Einsätze. Wer sie dem Zufall überlässt, erzielt punktuelle Effizienzgewinne ohne strukturellen Effekt. Wer sie gestaltet, steigert Produktivität, Qualität und Wettbewerbsfähigkeit. Der Produktivitätsdurchbruch scheitert nicht an der Technologie, sondern an fehlenden Entscheidungen. KI wirkt dort, wo Unternehmen sie nicht nur zulassen, sondern aktiv steuern.
Das Institut für angewandte Arbeitswissenschaft (ifaa) erklärt drei Wege, wie Unternehmen erfolgreich KI einführen können
Auf der CES (Consumer Electronics Show) in Las Vegas zeigen Aussteller zahlreiche Innovationen rund um Zukunftstechnologien wie KI, die auch den Arbeitsalltag bereichern sollen. Das Angebot wächst stetig. Doch auf der Nachfrageseite herrschen oft Zurückhaltung und Unsicherheit, wie Unternehmen das Thema Künstliche Intelligenz angehen sollen. Diese Unsicherheit speist sich auch aus Studien von S&P und BCG, die Misserfolgsquoten von KI-Projekten zwischen 46 und 74 Prozent belegen. Das ifaa schlägt drei Ansätze vor, um Unternehmen den Einstieg in die KI-Nutzung zu erleichtern.
Die Hürde zwischen Pilotprojekt und Produktion
Trotz hoher Investitionen scheitern viele Unternehmen daran, KI-Pilotprojekte in den produktiven Betrieb zu überführen. Studien zeigen eine wachsende „Pilot-zu-Produktion“-Lücke: Laut S&P Global Market Intelligence geben immer mehr Unternehmen – inzwischen 42 Prozent – ihre KI-Initiativen vor Produktionsreife auf. Im Durchschnitt werden 46 Prozent der Proof-of-Concepts verworfen. BCG berichtet, dass 74 Prozent der Unternehmen Schwierigkeiten haben, mit KI-Projekten messbaren Nutzen zu erzielen oder diese zu skalieren. Nur 26 Prozent schaffen es, über die Konzeptphase hinaus Ergebnisse zu liefern.
Unklare Ziele als Stolperstein
Ein häufiger Grund für das Scheitern liegt in unpräzisen Zielsetzungen. Stakeholder definieren oft weder das Problem noch den Zweck des KI-Einsatzes klar genug. Das ifaa hat ein Vorgehen entwickelt, das produzierenden Unternehmen drei mögliche Einstiegspunkte in KI-Projekte bietet. Je nach Ansatz variieren die Rahmenbedingungen und die Auswahl der Anwendungsfälle:
Problemorientiert: Hier löst KI ein klar definiertes Praxisproblem, etwa Personalmangel, ineffiziente Prozesse, lange Durchlaufzeiten oder Qualitätsmängel. Der Anwendungsfall wird auf Anforderungen, Rahmenbedingungen, KI-Eignung geprüft. Nutzen, Aufwand und Risiken werden bewertet. Der Erfolg misst sich daran, ob das Problem nachweislich gelöst wird.
Lernorientiert: Lernprojekte dienen dazu, Erfahrungen zu sammeln, Kompetenzen aufzubauen und Vorbehalte abzubauen. Dafür wählt man bewusst einen einfacher, gut verständlicher Anwendungsfall mit hoher Erfolgschance – idealerweise in einem Bereich mit IT-affinen, aufgeschlossenen Mitarbeitenden und einer günstigen Nutzen-Aufwand-Relation.
Strategieorientiert: Hier nutzt das Unternehmen KI strategisch, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen – etwa durch bessere Qualität, höhere Effizienz, schnellere Lieferzeiten, besseren Service oder niedrigere Kosten. Dieser Ansatz betrachtet das Unternehmen ganzheitlich, identifiziert KI-Potenziale in allen Bereichen und berücksichtigt die technologische Position im Wettbewerb.
Dr. Markus Harlacher, wissenschaftlicher Experte am ifaa, ist überzeugt: „Perspektivisch wird kein Unternehmen daran vorbeikommen, den strategischen Ansatz zu durchlaufen. Als Einstieg in die Technologie eignen sich der lernorientierte und problemorientierte Ansatz jedoch schon.“
