Seit Monaten feiern Märkte und Medien die vermeintliche Produktivitätsrevolution durch Künstliche Intelligenz. Unternehmen versprechen Effizienzsprünge, Investoren sehen in KI den neuen Wachstumsmotor, und selbst Notenbanken beginnen, Produktivitätseffekte in ihre Modelle einzupreisen.
Doch was, wenn die KI-Revolution gar kein reales Wachstum erzeugt, sondern lediglich eine Umverteilung – von Arbeit zu Kapital, von Löhnen zu Gewinnen, von realer Wertschöpfung zu bilanzieller Effizienz?
Effizienz ist nicht gleich Produktivität
Produktivität bedeutet, mit demselben Input an Arbeit und Kapital mehr realen Output zu erzeugen – also Güter, Energie, Infrastruktur, Nahrung. KI steigert hingegen primär die Effizienz in der Informationsverarbeitung: schnellere Entscheidungen, automatisierte Textproduktion, optimierte Prozesse. Das spart Kosten, erhöht Margen und steigert kurzfristig die Kapitalrendite. Aber volkswirtschaftlich entsteht dabei zunächst kein zusätzlicher Wert – nur weniger Aufwand für dieselbe Leistung.
Damit verwechselt die Debatte Effizienzgewinne mit Produktivität. Was in Unternehmen als Kostensenkung wirkt, ist auf gesamtwirtschaftlicher Ebene lediglich eine Verschiebung: Die eingesparte Arbeit taucht als entlassene Arbeitskraft im Sozialsystem wieder auf, die eingesparte Zeit wird nicht zwangsläufig in neue Wertschöpfung reinvestiert.
Eine makroökonomische Kettenreaktion
Die vermeintliche Produktivitätssteigerung durch KI könnte sich deshalb in ihr Gegenteil verkehren. Denn was auf Mikroebene als Rationalisierung erscheint, führt wegen einer makroökonomischen Kettenreaktion zu einem Nachfragerückgang:
- Unternehmen reduzieren Personal, wodurch das Einkommen sinkt.
- Dadurch fällt die Konsumnachfrage, was die Umsätze stagnieren lässt.
- Der Staat muss dies durch Sozialausgaben kompensieren, was Defizite und Schulden steigen lässt.
- Die Kapitalmärkte sind zwar stabil, solange die Gewinne sprudeln. Dies könnte sich aber ändern, wenn die reale Nachfragebasis wegbricht.
Das System wird also effizienter im Verwalten des Mangels, nicht im Schaffen von Wohlstand. Die KI-Revolution würde dann zu einer Produktivitätsillusion, ähnlich den Rationalisierungswellen der 1980er Jahre, die zwar Gewinne, aber kein gesamtwirtschaftliches Wachstum brachten.
Digitale Wertschöpfung hängt untrennbar von physischer Wertschöpfung ab. Serverfarmen benötigen Energie, Chips benötigen Rohstoffe, und Rechenleistung verbraucht Ressourcen – nicht virtuell, sondern real. Solange diese Basissektoren stagnieren oder teurer werden, bleibt jede digitale Effizienzsteigerung eine relative, keine absolute Produktivität. Anders gesagt: KI kann Informationen schneller bewegen, aber sie kann keine Energie erzeugen, keine Brücke bauen und kein Brot backen. Die fundamentale Produktionsgrenze der Volkswirtschaft bleibt physisch, nicht digital.
Unter welchen Bedingungen KI wirklich produktiv wäre
Das Paradoxe ist: Je effizienter KI menschliche Arbeit ersetzt, desto stärker verlagert sich der Kostendruck auf den Staat. Arbeitslosigkeit, Umschulung, Einkommenssicherung – all das sind reale Ausgaben, die trotz sinkender Steuereinnahmen finanziert werden müssen.
So entsteht ein fiskalisches Rückkopplungssystem: KI senkt die Lohnkosten und Einkommen, die der Staat stabilisieren muss. Dafür verschuldet er sich und seine Zinslast steigt. Kurzfristig profitieren einige Unternehmen, während die Gesellschaft die Rechnung trägt. Was als technologische Befreiung gefeiert wird, könnte sich als makroökonomische Umverteilung erweisen: von gesamtwirtschaftlicher Stabilität zu privater Rentabilität.
Echte Produktivität entsteht erst, wenn KI in physische Wertschöpfungsprozesse eindringt: in der industriellen Automatisierung, in der Energieproduktion und -verteilung, in der Logistik, Landwirtschaft und Materialforschung. Nur dort kann sie reale Effizienz in Energie-, Material- und Ressourceneinsatz erzeugen. Solange sie aber primär Text, Daten und Marketing optimiert, vergrößert sie vor allem die Diskrepanz zwischen digitaler und realer Wirtschaft.
Wenn KI die Wertschöpfungsketten entlastet, aber den Arbeitsmarkt belastet, muss die Politik reagieren – nicht mit Subventionen für Technologie, sondern mit Investitionen in reale Kompensation: Bildung, Infrastruktur, Energieversorgung und regionale Produktion. Ohne diese Umleitung der Effizienzgewinne wird KI zu einem fiskalischen Externalisierungsmechanismus. Das Ergebnis wäre kein Produktivitätsschub, sondern eine fiskalisch finanzierte Effizienzblase.
Fazit: Die Ökonomie der Illusion
KI kann Prozesse beschleunigen, aber sie ersetzt keine reale Wertschöpfung. Sie kann Kapital konzentrieren, aber keine Energie sparen. Und sie kann menschliche Arbeit ersetzen, aber nicht deren gesellschaftliche Funktion.
Solange Effizienzgewinne nicht in neue physische oder soziale Wertschöpfung überführt werden, wird die KI-Revolution zur Produktivitätsillusion: eine technologisch beschleunigte, aber ökonomisch selbstverstärkende Spirale aus Rationalisierung, Schulden und struktureller Nachfrageschwäche. Der eigentliche Test der KI-Ära wird daher nicht sein, wie schnell Maschinen lernen – sondern, ob Gesellschaften lernen, Effizienz in echten Fortschritt zu verwandeln.
Zum Autor:
Moritz Wölfl ist Controlling- und BI-Analyst. Er arbeitet an der Schnittstelle von Unternehmenssteuerung, Digitalisierung und Künstlicher Intelligenz und beschäftigt sich mit der Frage, wie Technologie die Wertschöpfung und Entscheidungslogik in Unternehmen verändert.
