Neun von zehn Führungskräften melden keinen Produktivitätseffekt

Am 22. Mai 2026 hat das Statistische Bundesamt seine Zahlen zur Arbeitsproduktivität fortgeschrieben. Für 2025 steht dort ein Plus von 0,4 Prozent je geleisteter Arbeitsstunde¹, nach zwei Jahren im Minus. In der Debatte über künstliche Intelligenz und Arbeit gilt eine steigende Produktivität als das Versprechen, das die Technik einlöst, sobald sie breit genug im Einsatz ist. Ob sie uns dabei arbeitslos macht oder uns Freizeit schenkt, verhandelt das ZEIT-Gespräch „Werden wir arbeitslos wegen KI?“ von Pauline Schinkels und Anne Jeschke vom 20. Juli 2026; der Soziologe Florian Butollo hält beide Enden für falsch. Beide teilen eine Annahme, die selten jemand nachrechnet: dass der gesparte Aufwand sichtbar irgendwo ankommt, als gestrichene Stelle oder als freier Nachmittag.

Der höhere Anspruch frisst den Zeitgewinn schon an der Einzelaufgabe#

Ein Programmierer lässt sich den größten Teil seines Codes von einer Maschine schreiben und hat trotzdem so viel zu tun wie nie. Ein Ingenieur überlässt der KI das Lesen ausländischer Normen und liefert danach mehr Konstruktionsvorschläge als vorher. Die gewonnene Zeit wird zu Arbeit auf höherem Niveau: Die Erwartung an das Ergebnis wächst in demselben Moment, in dem das Werkzeug sie bedient. Dokumente in Grundschulqualität gehen nicht mehr durch, seit alle anderen glänzende Vorlagen aus dem Modell ziehen. Eine Befragung von knapp sechstausend Führungskräften in den USA, Großbritannien, Deutschland und Australien² hat nachgezählt: Mehr als zwei Drittel von ihnen arbeiten regelmäßig mit KI, im Schnitt anderthalb Stunden pro Woche. Anderthalb von vierzig Wochenstunden verschieben keine Arbeitswoche sichtbar.

69 Prozent der Firmen nutzen KI, 95 Prozent der Pilotprojekte bringen kein Geld#

Die Unternehmensberatung McKinsey hat für die Ebene darüber den Begriff GenAI-Paradox geprägt: Nahezu jedes große Unternehmen setzt inzwischen KI ein, doch kaum eines sieht davon einen deutlichen Ertrag in den eigenen Zahlen. Die Zeitgewinne der Einzelnen verteilen sich zu dünn über zu viele Beschäftigte, um in der Bilanz aufzutauchen. Dieselbe Befragung beziffert die Verbreitung auf 69 Prozent aktiv nutzende Firmen, und neun von zehn Führungskräften melden für die vergangenen drei Jahre, dass KI im eigenen Haus weder die Beschäftigung noch die Produktivität bewegt hat. Das MIT-Projekt NANDA kam für die betrieblichen Pilotprojekte zu einem ähnlich harten Befund: rund 95 Prozent lieferten keinen messbaren Effekt auf Gewinn oder Verlust mlq.ai ↗. Der Grund liegt nicht in schwachen Modellen: Ein Werkzeug, das den einzelnen Handgriff beschleunigt, ergibt noch keinen umgebauten Betrieb. Die weltweiten KI-Investitionen der Unternehmen erreichten 2025 dagegen 581,7 Milliarden Dollar, ein Plus von 130 Prozent gegenüber dem Vorjahr³. Wert schafft die Technik sehr wohl, doch der KI-Boom sammelt ihn dort, wo der Zugang am engsten ist⁴, nicht auf dem Konto des Durchschnittsbetriebs. Auf dem Arbeitsmarkt zeigt sich dieselbe Leere von der anderen Seite: 24.000 der 41.000 abgebauten Dax-Stellen sind verkauft worden, nicht gestrichen⁵.

Ein Viertel Prozentpunkt der Produktivitätsschwäche stammt aus dem Branchenmix#

Das Statistische Bundesamt hat den Wert für 2023 auf minus 1,2 Prozent revidiert, führt 2024 mit minus 0,3 Prozent und 2025 mit plus 0,4 Prozent. Die Rückgangsserie ist damit beendet. Schon 1987 spottete der Ökonom Robert Solow, man sehe das Computerzeitalter überall, nur nicht in der Produktivitätsstatistik; vier Jahrzehnte später steht derselbe Satz, ausgetauscht ist allein die Technik. Der Sachverständigenrat hat das deutsche Produktivitätswachstum zerlegt und führt etwa 0,25 Prozentpunkte des Rückgangs zwischen 1970 und 2020 auf sektorale Verschiebungen zurück sachverstaendigenrat-wirtschaft.de ↗: Beschäftigung wandert in Wirtschaftszweige, die langsamer produktiver werden, unter ihnen die größte Dienstleistungsbranche des Landes, die Unternehmensdienstleistungen, wo die Zuwächse laut demselben Gutachten gering oder leicht negativ ausfallen. Wer die flache Kurve allein der KI zurechnet, bucht ihr einen strukturellen Abwärtsdruck auf, der seit einem halben Jahrhundert läuft, lange vor dem ersten Sprachmodell.

Eine zweite Untersuchung des National Bureau of Economic Research befragte knapp 750 überwiegend amerikanische Finanzvorstände und fand sehr wohl positive Effekte. Ihre Autoren sprechen von einem Produktivitätsparadox, in dem der wahrgenommene Gewinn größer ausfällt als der gemessene, vermutlich weil sich die Umsätze erst später einstellen.

Die Leitfrage des ZEIT-Gesprächs entscheidet sich damit nicht in den Beschäftigtenzahlen, sondern eine Etage tiefer, bei dem, was eine Arbeitsstunde hervorbringt. Die amtliche Reihe zeigt seit 2025 nach oben, und ein Viertel Prozentpunkt der vorangegangenen Schwäche gehörte nie der Technik. Die befragten Betriebe melden für dieselben Jahre nichts. Ohne einen messbaren Sprung fehlt der Freizeitgesellschaft das Geld und der großen Entlassungswelle der Rechengrund; der US-Arbeitsmarkt kommt 2026 nach der Rechnung der Federal Reserve mit unter 10.000 neuen Stellen im Monat aus⁶, ohne dass die Arbeitslosenquote steigt. Dass dieselbe Technik die Quellen austrocknet, aus denen sie gelernt hat⁷, steht in keiner dieser Reihen. Beide Zahlenreihen erfassen dasselbe Land in denselben Jahren und kommen zu verschiedenen Ergebnissen. Wer daraus heute eine Prognose über Arbeitsplätze macht, wählt vorher aus, welcher er glaubt.

Anlass: das ZEIT-Gespräch „Werden wir arbeitslos wegen KI?“ von Pauline Schinkels und Anne Jeschke vom 20. Juli 2026 mit dem Soziologen Florian Butollo (Zeit+, hinter der Bezahlschranke; genannt, nicht verlinkt). Belege aus eigener Recherche: die Arbeitsproduktivität je geleisteter Stunde 2023 bis 2025 (destatis.de, VGR-Tabelle Stundenkonzept, Stand 22. Mai 2026; für das erste Quartal 2026 meldet dieselbe Behörde plus 0,5 Prozent gegenüber dem Vorjahresquartal, Pressemitteilung Nr. 173 vom 22. Mai 2026), die Befragung von knapp sechstausend Führungskräften (nber.org, Working Paper 34836 „Firm Data on AI“), die betrieblichen Pilotprojekte (mlq.ai, MIT NANDA, „The GenAI Divide, State of AI in Business 2025″), die globalen KI-Investitionen 2025 (hai.stanford.edu, AI Index 2026), der Kompositionseffekt (sachverstaendigenrat-wirtschaft.de, Jahresgutachten 2025/26, Kapitel 8, Ziffer 702), die Wahrnehmungslücke zwischen empfundenem und gemessenem Gewinn (nber.org, Working Paper 34984) sowie Robert Solows Diktum von 1987 („We’d better watch out“, New York Times Book Review).