90 Prozent der Führungskräfte sehen keinen Produktivitätsgewinn durch KI — gekürzt wird trotzdem
Eine Erhebung der Federal Reserve von Atlanta und eine Auswertung von Millionen Glassdoor-Bewertungen zeichnen dasselbe Bild: Die Angst vor dem Jobverlust kostet genau die Produktivität, die KI bringen soll.
Symbolbild · KI-generiert (AI IN LIFE)
Auf einen Blick
- Rund 90 Prozent der befragten Führungskräfte berichten bislang keinen Produktivitätsgewinn durch KI
- Quelle: Erhebung der Federal Reserve Bank von Atlanta, veröffentlicht als NBER-Arbeitspapier
- Zweite Untersuchung: Mark Ma, University of Pittsburgh, Auswertung von Millionen Glassdoor-Bewertungen über fünf Jahre
- Befund: KI-bezogene Kommentare deutlich negativer als der Durchschnitt; Hauptthema ist die Angst um den Arbeitsplatz
- Zusammenhang: mehr angekündigte KI-Investitionen gingen mit mehr angekündigten KI-bedingten Stellenstreichungen einher
Rund 90 Prozent der befragten Führungskräfte geben an, dass künstliche Intelligenz die Produktivität in ihrem Unternehmen bislang nicht gesteigert hat. Das ist das Ergebnis einer Erhebung der Federal Reserve Bank von Atlanta, veröffentlicht als Arbeitspapier des National Bureau of Economic Research. Die Zahl ist deshalb bemerkenswert, weil sie nicht von Skeptikern stammt, sondern von den Entscheidern selbst — in Unternehmen, die die Technik überwiegend bereits einsetzen.
Gekürzt wird dennoch. Genau dieser Widerspruch steht im Zentrum einer zweiten Untersuchung: Mark Ma, Professor für Betriebswirtschaft an der University of Pittsburgh, hat über fünf Jahre hinweg Millionen von Arbeitgeberbewertungen auf der Plattform Glassdoor sowie tausende Unternehmensberichte ausgewertet.
Sein Befund: Äußerungen zu künstlicher Intelligenz fallen deutlich negativer aus als der Tonfall der Bewertungen insgesamt. Das beherrschende Motiv ist die Sorge um den eigenen Arbeitsplatz. Daneben nennen Beschäftigte fehlende Schulungen, eine schlecht gesteuerte Einführung und Zweifel daran, dass die Werkzeuge überhaupt etwas taugen.
Daraus ergibt sich ein Mechanismus, der die erhoffte Wirkung untergräbt. Unternehmen, die besonders viele KI-Investitionen ankündigten, kündigten auch besonders viele KI-bedingte Stellenstreichungen an. Die Verunsicherung in der verbleibenden Belegschaft korreliert wiederum mit geringerer Produktivität des Unternehmens. Wer Entlassungen mit KI begründet, zerstört damit teilweise die Bedingungen, unter denen KI produktiv wirken könnte.
Methodisch ist Vorsicht geboten. Es handelt sich um Korrelationen aus Befragungs- und Bewertungsdaten, nicht um einen kontrollierten Vergleich. Zudem kann Produktivität in kurzen Zeiträumen schlicht schwer messbar sein — bei früheren Basistechnologien vergingen Jahre, bis sich Effekte in der Statistik zeigten. Das ist das bekannte Produktivitätsparadox.
Für die Debatte bleibt trotzdem ein harter Kern. Solange 90 Prozent der Führungskräfte keinen messbaren Effekt berichten, ist jede Entlassung, die mit Produktivitätsgewinnen durch KI begründet wird, eine Behauptung über die Zukunft — und nicht die Beschreibung eines eingetretenen Zustands.
Häufige Fragen
Heißt das, KI bringt nichts?
Das lässt sich daraus nicht schließen. Die Erhebung erfasst, was Führungskräfte an messbaren Effekten berichten — nicht, ob solche Effekte technisch möglich sind. Produktivitätswirkungen neuer Basistechnologien tauchen erfahrungsgemäß erst mit erheblicher Verzögerung in Kennzahlen auf.
Was ist das Produktivitätsparadox?
Die Beobachtung, dass sich große technologische Umbrüche lange nicht in den Produktivitätsstatistiken zeigen. Der Grund ist meist, dass Unternehmen ihre Abläufe erst umbauen müssen, bevor eine neue Technik wirkt — und dieser Umbau selbst Zeit und Ressourcen kostet.
Wie belastbar sind Glassdoor-Daten?
Es handelt sich um freiwillige, nicht repräsentative Selbstauskünfte, die zu Extremen neigen. Ihre Stärke liegt in der Größe der Stichprobe und im Zeitverlauf: Verschiebungen im Tonfall über Millionen Bewertungen hinweg sind aussagekräftiger als einzelne Einträge.
