Gemessen wurde die KI-Produktivität zuletzt 2025

Wer im Büro ein Sprachmodell benutzt, kennt das Gefühl, schneller fertig zu sein. Ursula Freudling ließ dazu am 13. August 2026 für DIE ZEIT einen Softwareentwickler, einen Personalmanager und einen Radiologen von ihren Erfahrungen erzählen, unter dem Titel „KI am Arbeitsplatz: ‚Es langweilt, wenn alle Schreiben ähnliche Floskeln enthalten'“. Jeder von ihnen führt seine eigene Rechnung aus Mehr- und Minderarbeit. Selbstauskünfte sind kein schlechter Zugriff auf die Frage nach der KI-Produktivität. Sie sind derzeit fast der einzige.

Anders Humlum und Emilie Vestergaard haben für dieselbe Frage dänische Verwaltungsdaten ausgewertet. Für Beschäftigte in KI-nahen Berufen fanden sie keinen messbaren Effekt auf Verdienst und Arbeitsstunden und schließen Effekte über zwei Prozent aus (NBER Working Paper 33777¹). Was die Betriebe stattdessen dokumentieren, sind umverteilte und neue Aufgaben: Inhalte erzeugen, KI beaufsichtigen, KI in bestehende Abläufe einbauen.

Mit KI brauchten erfahrene Entwickler 19 Prozent mehr Zeit#

Der Versuch, der die Debatte bis heute trägt, lief von Februar bis Juni 2025. Sechzehn erfahrene Open-Source-Entwickler bearbeiteten 246 echte Aufgaben in ihren eigenen Projekten, Repositories mit über 22.000 Sternen und mehr als einer Million Codezeilen, an denen sie im Schnitt seit rund fünf Jahren mitarbeiten. Für jede einzelne Aufgabe wurde ausgelost, ob KI-Werkzeuge erlaubt waren. Mit Erlaubnis dauerte die Bearbeitung 19 Prozent länger (METR, 10. Juli 2025²). Vor dem Versuch hatten die Teilnehmer eine Beschleunigung um 24 Prozent erwartet, Ökonomen 39 Prozent, Fachleute für maschinelles Lernen 38 Prozent. Nach dem Versuch gaben die Teilnehmer an, sie seien rund 20 Prozent schneller gewesen.

Die zweite Messung der KI-Produktivität scheiterte an der Kontrollgruppe#

Ab August 2025 lief ein zweiter Durchgang, mit 47 neuen und zehn wiederkehrenden Entwicklern und einer von 150 auf 50 Dollar je Stunde gesenkten Vergütung. Am 24. Februar 2026 legte METR die Daten als unzuverlässiges Signal ab; für die Größe des Effekts gebe es nur sehr schwache Belege (METR, 24. Februar 2026³). 30 bis 50 Prozent der Entwickler berichteten, sie reichten Aufgaben gar nicht erst ein, weil sie sie nicht ohne KI erledigen wollten.

Am 11. Mai 2026 veröffentlichte dieselbe Organisation eine Befragung. 349 Personen, erhoben zwischen Februar und April 2026, bezifferten den Wert ihrer Arbeit mit KI im Median auf das 1,3-Fache für März 2025 und auf das Doppelte für März 2026; für März 2027 erwarten sie das Zweieinhalbfache (METR, 11. Mai 2026⁴). Randomisierte Versuche, heißt es zur Begründung, seien sehr teuer und dürften teurer werden, je mehr Zusatzaufwand Arbeit ohne KI verlangt. Wenige Absätze weiter steht, was die Organisation von Selbstauskünften hält: Im Versuch von 2025 überschätzten die Beteiligten ihren Zeitgewinn um durchschnittlich 40 Prozentpunkte. Die niedrigsten Zuwächse meldeten in der Befragung die eigenen Mitarbeiter.

Zwei Einwände nennt das Team selbst. Der Nutzen könnte mit der Übung wachsen, und riesige, alte Codebasen sind nicht der Alltag jedes Betriebs. Beide treffen auch die Zahl von 2025: Über die Werkzeuge des Jahres 2026 sagt ein Versuch aus dem Frühjahr 2025 wenig.

Amtlich gezählt wird der KI-Einsatz, nicht seine Wirkung#

Im Jahr 2025 setzten 26 Prozent der Unternehmen ab zehn Beschäftigten KI ein, bei den kleinen 23 Prozent, ab 250 Beschäftigten 57 Prozent (Statistisches Bundesamt, 24. November 2025⁵). Eine Angabe zur Wirkung auf die Arbeitszeit führt die Tabelle nicht, und die Ergebnisse für 2026 erscheinen erst im November oder Dezember. Auch anderswo wird über Instrumente entschieden, deren Ertrag die amtliche Statistik nie erfasst hat⁶.

In diese Lücke ist für 2026 eine Beschleunigung von rund 18 Prozent gewandert, METR zugeschrieben, mit einem angegebenen Unsicherheitsintervall von minus 38 bis plus 9 Prozent. Der genannte Wert liegt außerhalb des genannten Intervalls, und auf der Seite der Organisation steht statt eines Ergebnisses der Hinweis auf ein unzuverlässiges Signal. Eine ähnlich harte Zahl trug der Scan, bei dem jede zehnte KI-App als Datenleck galt, geprüft aber nur die Startseite wurde⁷.

Arbeit ohne KI lässt sich im Berufsalltag kaum noch herstellen, und je seltener sie wird, desto teurer wird jeder Versuch, sie als Vergleich heranzuziehen. Wer wissen will, ob KI im Betrieb Zeit spart, muss deshalb zuerst klären, woran sich das ohne Kontrollgruppe überhaupt noch prüfen ließe. Solange diese Frage offen ist, stützt sich die Debatte auf 246 Aufgaben, die sechzehn Entwickler bis Juni 2025 bearbeitet haben.

Anlass war Ursula Freudlings Text „KI am Arbeitsplatz: ‚Es langweilt, wenn alle Schreiben ähnliche Floskeln enthalten'“ für DIE ZEIT vom 13. August 2026. Die Versuchs- und Befragungszahlen stammen von METR (10. Juli 2025, 24. Februar 2026, 11. Mai 2026), die Registerbefunde aus dem NBER Working Paper 33777 von Anders Humlum und Emilie Vestergaard, die Verbreitungszahlen aus der IKT-Erhebung des Statistischen Bundesamts destatis.de ↗ (Stand 24. November 2025).