KI-Produktivität: 84% nutzen KI, doch Firmen sehen kaum Erfolg

Doch Unternehmen sehen davon kaum etwas – und kämpfen mit neuen Problemen.

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Individuell schnell, gemeinsam langsam

Eine Untersuchung von Atlassian zeigt das Dilemma: 84 Prozent der Wissensarbeiter setzen KI ein, 71 Prozent sind dadurch schneller. Gleichzeitig bewerten 70 Prozent die internen Prozesse ihres Arbeitgebers nur als ausreichend oder schlecht.

Die individuelle Beschleunigung verpufft in der Organisation. Accenture bestätigt diesen Befund: Nur 14 Prozent der Firmen haben ihre Zusammenarbeit fundamental umgestellt. Wer schneller arbeitet, aber auf ineffiziente Prozesse trifft, produziert vor allem eines: schnellere Ineffizienz.

Neue Maßstäbe für echte Wertschöpfung

Firmen reagieren. Dropbox hat die Bewertung von Software-Entwicklern umgestellt. Grund: Jeder zwölfte Pull Request stammt inzwischen vom KI-Agenten Nova. Der Engpass hat sich von der Code-Erzeugung zu Review- und Freigabeprozessen verschoben.

Die Produktivität wird jetzt in vier Stufen gemessen: Werkzeugeinsatz, Teamintegration, produktive Arbeit und Kundennutzen. Auch auf dem Future of Knowledge Work Summit war das Thema zentral. Klassische Kennzahlen wie die Zahl der Meetings oder Mails taugen nicht mehr – KI kann sie massenhaft produzieren. Stattdessen zählen Entscheidungsqualität und die Lernfähigkeit von Teams.

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Abstimmungen als größtes Hindernis

Eine Studie zum autonomen Handel zeigt: Für 48 Prozent der B2B-Anbieter sind interne Abstimmungen das größte Hindernis. Datenpflege und Kundenservice folgen. Obwohl die meisten Verkaufsprozesse digital beginnen, sind bei fast 60 Prozent der Firmen noch mehr als ein Viertel der Abläufe manuell.

Das deckt sich mit älteren Erhebungen. Capterra fand 2025 heraus: 41 Prozent der Software-Einkäufer sehen die Anpassung der Belegschaft als größte Hürde. Eine BCG-Studie zeigte: Ein Drittel der Beschäftigten empfindet KI als zusätzliche Belastung, 15 Prozent lehnen die Technologie grundsätzlich ab.

Automatisierung ohne Job-Kahlschlag?

Gartner prognostiziert, dass bis 2030 rund 80 Prozent der Aufgaben im Projektmanagement von KI übernommen werden. Die Purdue University rechnet aber nicht mit massivem Stellenabbau. Stattdessen verschiebe sich die Nachfrage zu Tätigkeiten, die technologisch noch nicht abbildbar sind.

Die Wharton School warnt dagegen vor einer „KI-Entlassungsfalle“. Wenn Unternehmen individuell rational Arbeitskräfte ersetzen, könne das kollektiv zu Nachfrageverlust führen – weil Einkommen und Konsum wegbrechen. Als einzigen Hebel sieht das Modell eine Steuer auf Automatisierung.

Während Siemens massiv in Weiterbildung investiert, setzen andere auf fragwürge Methoden. Im US-Finanz- und Pharmasektor beobachten Experten „Tokenmaxxing“: Mitarbeiter stehen unter Druck, möglichst viele KI-Ressourcen zu verbrauchen, um ihre Technologieaffinität zu beweisen. Das konterkariert das eigentliche Ziel: echte Effizienzgewinne durch bessere Zusammenarbeit.

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