KI-Produktivität: McKinsey beziffert Potenzial bis 2030 auf 486 Mrd. Dollar

Denn der Erfolg hängt maßgeblich davon ab, Wissen als aktives Gut zu verwalten und KI-Assistenten nahtlos in den Arbeitsalltag zu integrieren. Ziel: eine „First-Time-Right“-Quote, die teure Lernkurven minimiert.

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Digitale Wissenszwillinge gegen Effizienzverluste

Ein zentraler Ansatz sind sogenannte digitale Wissenszwillinge. Wie Experten von Stahl Automotive Consulting und Quantics Plus auf einer Fachveranstaltung im Juni 2026 darlegten, vermeiden Unternehmen durch systematische Wissensarchitektur kostspielige Fehlerphasen bei Werkserweiterungen. Die Abbildung von Expertenwissen in digitalen Modellen stellt sicher, dass Prozesse von Beginn an korrekt ablaufen.

Dieses Konzept korrespondiert mit den Potenzialen der Automatisierung. Eine McKinsey-Studie von Anfang Juni 2026 beziffert das Produktivitätspotenzial durch KI in Deutschland bis 2030 auf rund 486 Milliarden US-Dollar. Den höchsten Wert in Europa erreicht die Fertigungsindustrie mit 112 Milliarden US-Dollar – ein Großteil davon entfällt auf KI-Agenten. Laut der Studie ließen sich rund 59 Prozent der Arbeitsstunden automatisieren, während 86 Prozent der menschlichen Fähigkeiten weiterhin relevant bleiben.

Vom Assistenten zum „Co-Engineer“

In der Praxis rücken spezialisierte Assistenzsysteme in den Fokus. Im Engineering unterstützt der KI-Assistent „aiven“ Konstrukteure bei komplexen Berechnungen und technischen Normen wie VDI 2230 oder FKM. Ziel ist der Ausbau vom reinen Assistenten zum „Co-Engineer“, der aktiv Modellvorschläge unterbreitet und Ergebnisse interpretiert.

Parallel gewinnen digitale Werkzeuge für das Unterweisungsmanagement an Bedeutung. Anbieter wie KIWIS & BROWNIES setzen auf automatisierte Software für gesetzlich vorgeschriebene Pflichtunterweisungen. Funktionen wie automatisierte Fristensteuerung und QR-Code-basierte Zertifikate reduzieren den administrativen Aufwand im Onboarding. Auch in der internen Logistik versuchen Lösungen der COSYS Ident GmbH, zeitintensive Prozesse bei der Paketzustellung zu minimieren.

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Mitbestimmung: Das müssen Unternehmen beachten

Die Einführung digitaler Lernmanagementsysteme (LMS) und KI-Tools unterliegt strengen rechtlichen Vorgaben. Nach § 87 Abs. 1 Nr. 6 des Betriebsverfassungsgesetzes ist die Einführung eines LMS mitbestimmungspflichtig – solche Systeme sind technisch zur Leistungs- und Verhaltenskontrolle geeignet. Betriebsvereinbarungen müssen daher klare Regelungen zu Datenerhebung, Zugriffsrechten und Löschfristen enthalten.

Eine Stellungnahme aus der Fachpresse vom Juni 2026 weist zudem darauf hin: Der KI-Wandel erfordert Investitionen in die Belegschaft. Etwa ein Drittel der Beschäftigten empfindet den KI-Einsatz noch als Zusatzbelastung. Notwendig sind Freiräume für Experimente und eine kritische Auseinandersetzung mit den Ergebnissen.

KI-Fluency: Die neue Schlüsselkompetenz

Der Bedarf an technischer Kompetenz – sogenannter „KI-Fluency“ – hat sich seit 2023 nahezu versechsfacht. Forschungsergebnisse der Universität Vaasa zeigen: Beschäftigte, die KI effektiv als Partner nutzen, sind anpassungsfähiger und engagierter. Nicht die technologischen Systeme selbst ersetzen Arbeitsplätze, sondern Kollegen, die diese Werkzeuge kompetent bedienen.

Ergänzend fördert das Erasmus+-Projekt DIGITALLI den Aufbau digitaler Infrastrukturen durch KI-Expertensysteme und Toolkits. Neben der Technologie bleibt die soziale Komponente ein wesentlicher Produktivitätsfaktor. Ein im Juni 2026 geplantes Symposium in Mainz widmet sich daher dem generationenübergreifenden Arbeiten – mit Fokus auf gegenseitiges Lernen zwischen erfahrenen Fachkräften und jüngeren Generationen.

Vorsicht vor der „KI-Layoff-Falle“

Trotz der Produktivitätsversprechen mahnt eine Studie der Wharton School von Anfang März 2026 zur Vorsicht. Eine rein rational getriebene Automatisierung könne kollektiv zu einem Nachfrageverlust führen, wenn Arbeitsplatzverluste das Konsumpotenzial senken. Als möglichen Lösungsansatz diskutiert die Forschung eine Abgabe auf Arbeitsersetzung – vergleichbar mit Instrumenten der CO2-Bepreisung.

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