Künstliche Intelligenz (KI) ist keine abstrakte Zukunftsvision mehr, sondern fester Bestandteil der täglichen Geschäftsrealität. Sie verändert die Aufgaben, die Menschen bei der Arbeit ausführen, die Art und Weise, wie Arbeit organisiert wird, und wie Entscheidungen getroffen werden. Durch die schnelle Verbreitung von generativer KI hat diese Entwicklung in den letzten Jahren nochmal mehr an Fahrt aufgenommen. Das wirft Fragen auf:
Wie verändert KI bereits heute die Arbeit in Unternehmen? Welche Handlungsmöglichkeiten ergeben sich daraus für Unternehmen und politische Entscheidungsträger:innen? Welche Mechanismen spielen dabei eine Rolle?
Im vorliegenden Policy Brief wird auf genau diese Fragen eingegangen. Es wird eine Übersicht über den aktuellen Forschungsstand zum Thema geschaffen, indem mikroökonomische Belege zu den Auswirkungen von KI auf Produktivität, Arbeit und Kompetenzen in Unternehmen gebündelt und verständlich eingeordnet werden. Dabei geht der Blick über den eigenen Tellerrand hinaus: Neben den Ergebnissen des ai:conomics-Projekts, werden auch Befunde aus der breiteren Forschungsliteratur vorgestellt. Darüber hinaus werden konkrete Handlungsempfehlungen formuliert, wie die Einführung von KI sowohl auf politischer als auch auf Unternehmensebene bewusst gestaltet werden kann, um Worst-Case-Risiken zu vermeiden oder abzumildern.
Auf diese Weise entsteht ein kompakter Einblick in den aktuellen Wissensstand zur Wirkung von KI in der Arbeitswelt, der Entscheidungsträger:innen in Unternehmen, Politik und Sozialpartnerschaft als Grundlage für informierte Entscheidungen dienen kann.
Das sind wesentliche Erkenntnisse:
- KI ist keine Zukunftsvision mehr, sondern längst Teil der betrieblichen Realität, insbesondere durch die schnelle Verbreitung generativer KI. Sie verändert Aufgabenprofile, Arbeitsorganisation und Entscheidungsprozesse branchenübergreifend.
- Im Unterschied zu früheren Automatisierungswellen betrifft KI in besonderem Maße hochqualifizierte Tätigkeiten und wissensintensive Expertenarbeit. Dadurch entstehen neue, strukturell andere Verteilungseffekte mit weitreichenden Implikationen, unter anderem für Arbeitsmarkt- und Bildungspolitik.
- KI kann Produktivität und Arbeitsqualität steigern, insbesondere für weniger erfahrene Beschäftigte. Die Effekte sind jedoch stark kontextabhängig und hängen zudem von Aufgabenstruktur, Implementierungsstrategie und Qualifikation ab. Die erfolgreiche Implementierung von KI hängt weniger von der Technologie selbst als vielmehr von Governance, Arbeitsgestaltung, Kommunikation, Vertrauen und Beteiligung ab. Das mittlere Management, Fachexpert:innen, die Personalabteilung und Betriebsrät:innen spielen eine entscheidende Rolle bei der Erzielung positiver Ergebnisse.
- Bisher zeigt sich der Wandel der Arbeit vor allem in Aufgabenverschiebungen und veränderten Kompetenzanforderungen, weniger in großflächigem Beschäftigungsabbau. Mit dem Aufkommen agentenbasierter KI-Systeme könnte das Substitutionsrisiko jedoch künftig deutlich zunehmen.
- Der Erfolg von KI-Einführung ist primär eine Organisations- und Governance-Frage, nicht nur eine technologische. Arbeitsgestaltung, Kommunikation, Vertrauen und Beteiligung sind zentrale Erfolgsfaktoren. Mittleres Management, Fachexpert:innen, HR und Betriebsrät:innen haben eine Schlüsselrolle bei der Realisierung positiver Effekte.
- Unternehmen, Sozialpartner und Politik sind gefordert, die Richtung dieses Wandels aktiv zu gestalten, um Produktivitätsgewinne breit zu verteilen und Risiken für Beschäftigte frühzeitig abzufedern.
Wie wirkt sich KI-Einsatz auf die Produktivität aus – und von welchen Faktoren hängt das ab?
KI macht auch höherqualifizierte Aufgaben automatisierbar und betrifft damit Bereiche, die von früheren Automatisierungswellen kaum erfasst wurden. Sie kann Effizienz und Arbeitsqualität verbessern, etwa indem sie betriebliches Lernen unterstützt – besonders bei weniger erfahrenen Mitarbeitenden. Gleichzeitig sind die Einsatzmöglichkeiten ungleich über Beschäftigtengruppen verteilt und zeigen sich bislang vor allem in hochqualifizierter Wissensarbeit. Ohne passende Rahmenbedingungen können jedoch auch Leistungsverschlechterungen auftreten: KI ist kein technologischer Selbstläufer, sondern erfordert gezielte Arbeitsgestaltung und unterstützende organisatorische Strukturen. Direkte KI-bedingte Beschäftigungsverluste sind bisher nur begrenzt belegt (Acemoglu & Restrepo, 2019; Özgül et al., 2024), könnten mit zunehmender Verbreitung jedoch an Bedeutung gewinnen – vermutlich nicht für alle Beschäftigtengruppen gleichermaßen.
Wie wirkt sich KI-Einsatz auf Beschäftigte aus?
Die derzeit bedeutenste Auswirkung von KI auf Beschäftigte ist die Neu- und Umgestaltung von Arbeit. Aufgaben verschieben sich zunehmend hin zu Überwachung und Kontrolle von KI-Systemen, zur Behandlung von Ausnahmen sowie zur Bewertung und Entscheidung. Das kann Autonomie, Lernen und Kompetenzentwicklung fördern – kann aber ebenso Stress, stärkere Überwachung und den Verlust impliziten Erfahrungswissens verstärken. Beschäftigte bevorzugen die neuen Arbeitsaufgaben mit KI häufig, wünschen sich KI jedoch eher als Unterstützung in der gewohnten Arbeit als zusätzliche, komplexere Aufgaben, die verbleiben, wenn KI selbst Entscheidungen trifft. Insgesamt sind die Effekte auf das Wohlbefinden ambivalent: Entscheidend ist weniger die Technologie an sich, als ihre Gestaltung – also Aufgaben- und Prozessdesign, Führung und der organisationale Kontext. KI-Einsatz ist damit immer auch eine Frage der Arbeitsplatzgestaltung und des Umgangs mit psychosozialen Risiken.
Wie wirkt sich KI-Einführung auf Fähigkeiten aus?
KI verändert, wie explizites und implizites Fachwissen genutzt wird: Sie automatisiert zunehmend Arbeiten auf Expert:innenebene und verändert damit die Architektur und Verteilung beruflicher Fähigkeiten. Der aktuelle Forschungsstand zeigt, dass derzeit die häufigste Folge Substitution ist: Aufgaben, die überwiegend auf explizitem Wissen beruhen, werden vollständig automatisiert und fallen weg. Im Gegenzug steigen die Anforderungen an KI-bezogene Fähigkeiten. Auch wenn KI kognitiv anspruchsvolle Aufgaben übernehmen kann, sodass Menschen lediglich die Ergebnisse überprüfen müssen, ermöglicht dies zwar weniger erfahrenen Beschäftigten, komplexere Aufgaben zu übernehmen führt bisher aber nicht zu einer breiten Dequalifizierung, da zahlreiche Aufgaben weiterhin implizites Wissen und damit differenziertes Urteilsvermögen und Fachkompetenz von Expert:innen erfordern.
Agentenbasierte KI als nächste Stufe der Automatisierung: mit welcher Wirkung?
Agentenbasierte KI-Systeme können nicht nur Inhalte generieren, sondern eigenständig ganze Aufgabenpakete ausführen, Entscheidungen treffen und im Betrieb selbstgesteuert handeln. Sie führen zur nächsten Stufe der Automatisierung. Bisher gibt es wenig wissenschaftliche Erkenntnisse zu ihren Auswirkungen auf Beschäftigte, Unternehmen und die Wirtschaft. Drei zentrale Risiken werden benannt: Die technischen Fähigkeiten wachsen schneller als die akzeptierten Nutzungsgrenzen, Qualifikationsanforderungen ändern sich erneut und hochqualifizierte Aufgaben werden stärker vom Standort entkoppelt– alles, was standardisiert oder in Arbeitsabläufe unterteilt werden kann, ist somit eher global handelbar.
