KI wird Produktivität langsam steigern, warnt die Fed

Generative KI wird die menschliche Produktivität zwar langfristig revolutionieren, doch der Weg dorthin wird nach einer neuen Studie der US-Notenbank (Federal Reserve) langsam und mit erheblichen Risiken verbunden sein. In einem umfassenden Papier der Fed Board of Governors wird KI nicht als kurzfristige Hype-Phänomen betrachtet, sondern als eine der bedeutendsten technologischen Umbrüche seit der Elektrizität oder dem Mikroskop. Die Forscher unterscheiden zwischen verschiedenen Technologietypen: Während viele Erfindungen wie die Glühbirne nach massiver Verbreitung ihren Produktivitätsvorteil verlieren, zeichnen sich sogenannte „allgemeine Technologien“ und „Erfindungen zur Erfindungsmethode“ durch nachhaltige Wirkung aus. KI erfüllt beide Kriterien: Sie ist ein allgemeiner Technologieträger, der sich selbst weiterentwickelt und neue Innovationen auslöst – etwa durch spezialisierte Modelle wie LegalGPT oder Copilot-Tools von Microsoft. Zudem fungiert sie als Werkzeug zur Beschleunigung der Forschung, etwa in der Medikamentenentwicklung oder der Simulation kosmologischer Prozesse. Seit 2023 ist ein deutlicher Anstieg an KI-Bezügen in Forschungsberichten und Unternehmenspräsentationen zu beobachten, was auf eine bereits beginnende Integration in die Innovationsprozesse hindeutet. Trotz der langfristigen Erwartungen gibt die Fed jedoch deutliche Warnsignale ab. Der größte Hindernis ist nicht die Technologie selbst, sondern ihre praktische Umsetzung in Unternehmen. Während Tech-Unternehmen und die Finanzbranche bereits weitreichend KI einsetzen, bleibt die Nutzung in vielen anderen Branchen gering. Kleinunternehmen sind besonders zurückhaltend, und die allgemeine Einführung erfordert erhebliche Investitionen in Infrastruktur wie Benutzeroberflächen, Roboter und autonome KI-Agenten. Die Fed vergleicht dies mit früheren technologischen Umbrüchen – etwa der Entwicklung der Computerrechnung –, die Jahrzehnte dauerten, bevor sie zu einer Produktivitätsexplosion führten. Experten wie die Ökonomen von Goldman Sachs schätzen, dass die messbaren Effekte von KI auf die Arbeitsproduktivität und das Bruttoinlandsprodukt in den USA erst ab 2027 sichtbar werden und sich bis in die 2030er Jahre hinweg beschleunigen könnten. Ein weiteres Risiko liegt in der Überinvestition in Infrastruktur. Eine rasche Expansion von Rechenzentren und Energieversorgung könnte bei unerwartet geringer Nachfrage katastrophale Folgen haben – ähnlich der Eisenbahn-Überexpansion im 19. Jahrhundert, die zu einer Wirtschaftskrise führte. Die Fed betont daher die Notwendigkeit eines ausgewogenen, schrittweisen Ansatzes. Ob KI tatsächlich die gleiche nachhaltige Wirkung wie die Elektrizität oder das Mikroskop entfalten wird, hängt entscheidend von der Geschwindigkeit und Tiefe ihrer globalen Integration ab. In der Branche wird die Studie als signifikanter Meilenstein gesehen: Endlich spricht eine der einflussreichsten wirtschaftspolitischen Institutionen öffentlich von der tiefgreifenden Transformationskraft von KI. Unternehmen wie OpenAI, Microsoft und Deepseek werden als treibende Kräfte genannt, deren kontinuierliche Innovationen den Weg für eine breitere Nutzung ebnen. Die zentrale Herausforderung bleibt jedoch, die KI-Technologie von der Laborebene in die tägliche Arbeit zu bringen – und das wird Zeit brauchen.