Die rasante Entwicklung bei Methoden und Technologien der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere der generativen Künstlichen Intelligenz (GenAI), wirken sich zunehmend auf die Arbeitswelt aus. Wie stark der Einfluss von KI dabei auf die Arbeitsproduktivität ist, hängt von zahlreichen Faktoren ab. Werden KI-Technologien verantwortungsbewusst eingesetzt und genutzt, können sie die Arbeitsproduktivität in vielen Branchen steigern. Das setzt allerdings voraus, dass auch die damit verbundenen Herausforderungen adressiert werden.
Studien prognostizieren eine Steigerung der Arbeitsproduktivität
Zahlreiche Studien gehen davon, dass der Einsatz von KI für Produktivitätssteigerungen sorgen wird. So kommt etwa Henning Vöpel im Wirtschaftsdienst zu dem Schluss, dass KI „ein neues technologisches und kulturelles Zeitalter der Menschheitsgeschichte begründen, neue Geschäftsmodelle hervorbringen, ganze Industrien transformieren, einen enormen Produktivitätsschub auslösen und die Arbeitswelt revolutionieren [wird]“. Vöpel nennt dazu Schätzungen, die von einem zusätzlichen globalen Wachstum von rund 7 Prozent und einem jährlichen Produktivitätswachstum von 1,5 Prozent in der nächsten Dekade ausgehen.
Die Beratungsfirma McKinsey prognostiziert ebenfalls eine Steigerung der Arbeitsproduktivität in der gesamten Wirtschaft durch den Einsatz von generativer KI. Die Automatisierung von Arbeitstätigkeiten durch KI und weiteren Technologien könnten demnach der globalen Wirtschaft von 2023 bis 2040 zu einen jährlichen Produktivitätsschub von 0,2 bis 3,3 Prozent verhelfen. So heißt es in einer Pressemitteilung vom 13. Juni 2023: „GenAI allein könnte zu einem Wachstum von 0,1 bis 0,6 Prozent beitragen. Dies setzt voraus, dass Mitarbeiter in Arbeitsbereiche wechseln, die zumindest ihrem aktuellen Produktivitätsniveau entsprechen. Für Deutschland liegen die möglichen Produktivitätsgewinne allein durch GenAI mit 0,2 bis 0,6 Prozent nahe am globalen Durchschnitt.“
Mit einem klaren Blick auf Deutschland stellt der Branchenverband bitkom in einer aktuellen Presseinformation heraus, dass der Anteil der Unternehmen, die KI einsetzen, binnen eines Jahres (von 2022 auf 2023) von 9 auf 15 Prozent gestiegen ist. Dies zeigt, dass KI nur in einem Teilbereich der Unternehmen und Betriebe angekommen ist und somit auch nur in einem Teilbereich eine Wirkung entfalten kann.
Eine Differenzierung der Branchen erscheint bei diesen Zahlen sinnvoll, da deutliche Unterschiede anzutreffen sind. McKinsey attestiert hierzu Folgendes: „Branchen wie Finanzdienstleistungen, High-Tech, Medien und Biowissenschaften könnten im Vergleich den größten Nutzen durch GenAI realisieren. Die Nutzung von GenAI im Bankensektor könnte zum Beispiel einen zusätzlichen Wert von jährlich 200 bis 340 Milliarden US-Dollar schaffen. Auch im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie ist das Potenzial mit jährlich zusätzlichen 400 bis 660 Milliarden US-Dollar erheblich.“
Wo sich KI positiv auf die Arbeitsproduktivität auswirkt
KI kann besonders bei sich wiederholen Aufgaben unterstützen und die Arbeit erleichtern. Übernimmt KI wiederkehrende Aufgaben und erledigt sie automatisch, können Menschen von monotonen Tätigkeiten entlastet werden und die so gewonnene Zeit für anspruchsvollere und kreativere Aufgaben nutzen. Das Potenzial steckt dabei vor allem in der Automatisierung der Datenverarbeitung, dem Sortieren von E-Mails oder dem Erstellen von Berichten. Darüber hinaus können KI-gestützte Expertensysteme die Arbeit von Fachkräften unterstützen, indem sie Antworten auf komplexe Fragen liefern oder bei der Diagnose von Problemen helfen. Ein Beispiel aus der Medizin ist etwa die Analyse von Hautbildern beim Hautkrebsscreening. Hier kann die KI die Suche nach verdächtigen Hautveränderungen übernehmen, sodass die Ärzte sich mehr Zeit für die Verdachtsfälle nehmen können. Wie in diesem Fall ist der Zeitgewinn durch KI-Automatisierung häufig mit einer Qualitätssteigerung verbunden.
Auch in der Fertigungsindustrie kann der Einsatz von Künstlicher Intelligenz Effizienzgewinne ermöglichen. Mit Robotern und automatisierten Systemen können Unternehmen die Produktionszeiten auf bis zu 24 Stunden am Tag erweitern und gleichzeitig die Fehlerquote minimieren.
Ein weiteres Einsatzgebiet der KI ist die Entscheidungsfindung. KI-Systeme sind in der Lage, große Mengen an Daten zu analysieren und Muster zu erkennen, die für menschliche Entscheidungsträger teilweise schwer zu erfassen sind. Dies kann in verschiedenen Branchen wie etwa dem Finanzsektor, dem Gesundheitswesen und im Marketing zu fundierten und datengestützten Entscheidungen führen. Beispielsweise können Prognosen auf einer breiteren Grundlage getroffen und so deren Aussagekraft gesteigert werden.
Ferner kann KI die Personalisierung von Dienstleistungen und Produkten vorantreiben. So ermöglichen KI-gestützte Chatbots beispielsweise im Kundenservice eine personalisierte Kundenansprache – und das rund um die Uhr. Dank KI können Unternehmen zudem Dienstleistungen und Produkte besser auf die Bedürfnisse ihrer Kunden zuschneiden. Dies führt zu einer höheren Kundenzufriedenheit und ermöglicht es Unternehmen, gezieltere Marketingstrategien zu entwickeln, was letztendlich zu höheren Umsätzen führen kann.
Kritische Aspekte der KI-Nutzung zur Erhöhung der Arbeitsproduktivität
Neben den produktivitätssteigernden Aspekten ist die Nutzung von KI im Arbeitsalltag auch mit kritischen Aspekten behaftet. So geht die Automatisierung von Aufgaben mit der Befürchtung einher, dass damit auch Arbeitsplätze verloren gehen. Insbesondere in Bereichen, in denen Routineaufgaben stark präsent sind, könnten Mitarbeiter davon betroffen sein. Es ist daher wichtig, dass Strategien für die Umschulung sowie eine mögliche Neupositionierung von Arbeitskräften adressiert werden.
Da KI-Systeme immer datengetrieben sind, werden auch Fragen des Datenschutzes und der ethischen Verwendung von Daten relevanter. Ein potenzieller Missbrauch von KI könnte das Vertrauen der Menschen minimieren und sich negativ auf die Arbeitsproduktivität auswirken, sofern notwendige Datenschutzrichtlinien nicht eingehalten werden. Daher sollte der ethische Einsatz von KI und die ethische Verwendung von Daten möglichst schon bei der Integration von KI-Methode in den Arbeitsprozess mitbedacht werden.