IW-Studie: KI treibt deutsche Produktivität um 0,9 Prozent jährlich – Chancen und Grenzen bis 2030

Kann Künstliche Intelligenz (KI) die träge deutsche Wirtschaft wieder in Schwung bringen? Die jüngste Studie des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW) Köln prognostiziert ein jährliches Produktivitätswachstum von 0,9 Prozent bis 2030 – ein solider Schub, aber kein Wunder. Im Vergleich zu den mageren 0,4 Prozent der 2020er-Jahre klingt das vielversprechend. Gewinneraktien wie Siemens oder SAP könnten profitieren, während traditionelle Branchen ohne KI-Integration wie Teile der Automobilzulieferer unter Druck geraten.

Die Kernprognose der IW-Studie

Das Gutachten „Wie wird KI die Produktivität in Deutschland verändern?“, erstellt im Auftrag des Gemeinschaftsausschusses der Deutschen Gewerblichen Wirtschaft, analysiert detailliert die Auswirkungen von KI auf die gesamtwirtschaftliche Entwicklung. Für die Jahre 2025 bis 2030 rechnet das IW mit einem Produktivitätswachstum von 0,9 Prozent jährlich, das bis 2040 auf 1,2 Prozent ansteigen soll. Das ist ein klarer Fortschritt gegenüber der Corona-beeinträchtigten Phase der 2020er, in der nur 0,4 Prozent erreicht wurden.

Die Studie betont, dass KI kein Automatismus für Wachstum ist. Empirische Daten zeigen: 84 Prozent der befragten Unternehmen erwarten positive Effekte, mit Zuwächsen von 9 bis 20 Prozent. Doch der erhoffte „Produktivitätsboom“ bleibt aus – stattdessen ein stetiger, realistischer Zuwachs durch technisch-organisatorischen Fortschritt und Kapitalintensivierung.

KI in der Praxis: Anwendungen und Herausforderungen in Unternehmen

In deutschen Firmen reicht die KI-Nutzung von einfachen Chatbots für Kundenservice bis zu hochkomplexen Systemen in der Produktion. Beispiele aus der Studie umfassen Effizienzsteigerungen durch Kosten- und Zeiteinsparungen. Eine Fallstudie aus der Fertigungsindustrie zeigt, wie KI-Prozesse um 15 Prozent optimiert, was bei Skalierung zu signifikanten Einsparungen führt.

• Effizienzgewinne: KI reduziert Routineaufgaben und steigert die Output pro Stunde.
• Sektorale Unterschiede: Produktion und Dienstleistungen profitieren am stärksten, während handwerksnahe Bereiche langsamer folgen.
• Bedingungen für Erfolg: Gute Dateninfrastruktur und qualifizierte Mitarbeiter sind Voraussetzung.

Dennoch: Der demografische Wandel mit sinkendem Arbeitskräfteangebot verstärkt die Notwendigkeit von KI, um Kapitalintensivierung voranzutreiben.

Politische und wirtschaftliche Handlungsempfehlungen

Die IW-Studie liefert konkrete Vorschläge, um KI-Potenziale zu nutzen. Politik und Wirtschaft müssen Rahmenbedingungen verbessern, um Investitionen anzuziehen. Hier drei neue Wissenspunkte aus der Analyse:

• Der EU-AI Act von 2024 erfordert Compliance-Schulungen, um Risiken zu minimieren und KI sicher einzusetzen.
• Deutschland braucht mehr KI-Rechenzentren; beschleunigte Genehmigungen für Erneuerbare Energien sind essenziell.
• Bildungsoffensiven sollen KI früh in Lehrpläne integrieren, kombiniert mit Zuwanderung für Fachkräfte.

Für Unternehmen: Digitale Transformation und Datenmanagement als Basis. Eine Statistik aus der Studie: Nur Firmen mit starker Datenbewirtschaftung erzielen volle KI-Vorteile. DIHK und IHK betonen, dass Bürokratieabbau und Steueranreize private Investitionen boosten könnten.

Effekte auf Beschäftigte und Arbeitsmarkt

KI verändert Jobs, ohne sie massenhaft zu ersetzen. Stattdessen entstehen neue Rollen in KI-Entwicklung und -Wartung. Die Studie warnt: Ohne Weiterbildung drohen Qualifikationslücken, besonders bei älteren Arbeitnehmern.

Ein Beispiel: In der Logistik halbiert KI Planungszeiten, schafft aber Bedarf an KI-Überwachern.

Aktienempfehlungen, Vor- und Nachteile sowie Ausblick

Kaufen: Siemens und SAP als KI-Pioniere in Industrie 4.0 und Software; Infineon für Hardware. Diese profitieren direkt von Produktivitätssteigerungen.
Halten: Deutsche Telekom für Infrastruktur, BASF bei schrittweiser Integration.
Verkaufen: Reine Zulieferer wie Continental ohne klare KI-Strategie, da sie Marktanteile verlieren könnten.

Vorteile für die Wirtschaft:

• Höhere Wettbewerbsfähigkeit durch Effizienz.
• Komplexe Probleme lösen, z.B. in der Energiewende.
• Demografie ausgleichen via Automatisierung.

Nachteile:

• Arbeitsplatzverdrängung in Routineberufen.
• Hohe Anfangsinvestitionen belasten KMU.
• Abhängigkeit von globalen KI-Riesen wie Nvidia.

In der Zukunft erwarten wir eine Beschleunigung ab 2030 auf 1,2 Prozent Wachstum, getrieben durch bessere Infrastruktur und EU-weite Standards. Deutschland könnte „KI made in Germany“ als Marke etablieren, wenn Politik handelt – sonst droht Abkopplung vom globalen KI-Rennen. Investoren sollten nun in KI-fähige Titel umschichten, um vom soliden Schub zu profitieren.