Laut MIT-Studie: KI macht Unternehmen zunächst weniger produktiv

Unternehmen betrachten künstliche Intelligenz schon seit langem als eine Möglichkeit, ihre Produktivität langfristig zu steigern. Jüngste Untersuchungen über die Einführung von KI in amerikanischen Fertigungsunternehmen zeigen jedoch eine differenziertere Realität: In der ersten Zeit nach der Einführung kommt es in der Regel zu einem Rückgang der Leistung. Erst später folgt ein stärkeres Wachstum von Produktion, Umsatz und Beschäftigung. Das Phänomen könnte erklären, weshalb der Einfluss von KI auf die Wirtschaft trotz ihres transformativen Potenzials bisher unterhalb der Erwartungen geblieben ist.

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MIT-Studie zeigt, wie KI die Produktivität beeinflussen kann

„KI ist nicht ‚plug-and-play'“, erklärt Kristina McElheran, Professorin an der University of Toronto und eine der Hauptautorinnen der MIT-Studie. „Sie erfordert einen Systemwandel, und dieser Prozess bringt Reibungen mit sich, insbesondere für etablierte Unternehmen.“ Für die Studie verwendeten sie Daten aus zwei Erhebungen des U.S. Census Bureau, die Zehntausende von Fertigungsunternehmen in den Jahren 2017 und 2021 erfassten. Dabei stellten die Forscher zwei Dinge fest: Einerseits, dass die Messungen der Produktivität eine sogenannte „J-Kurve“ seit der KI-Einführung zeigten – das bedeutet, dass die Produktivität zunächst sinkt, dann aber wieder steigt. Zweitens beobachteten sie aber auch, dass diese Kurve bei den Unternehmen, die KI-Technologien mit industriellen Anwendungen eingeführt haben, unterschiedlich verläuft.

Kurzfristige Verluste waren bei älteren, etablierteren Unternehmen größer. Bei jungen Unternehmen zeigte sich, dass die Verluste durch bestimmte Geschäftsstrategien eher abgefedert werden können als bei den älteren. Und: Trotz der frühen Verluste verzeichneten die frühen KI-Anwender im Laufe der Zeit ein stärkeres Wachstum als zuvor. Aus der Studie lassen sich demnach mehrere Erkenntnisse gewinnen.

1. Die Einführung von KI reduziert die Produktivität

Die Studie zeigt zunächst einmal, dass die Produktivität bei Unternehmen, die erst kürzlich KI in ihre Prozesse integriert haben, messbar sinkt. Selbst nach genauer Kontrolle auf Größe, Alter, Kapital, technische Infrastruktur und andere Faktoren der Unternehmen fanden die Forscher noch immer einen Leistungsabfall von 1,33 Prozentpunkten. Dieser Rückgang deutet den Wissenschaftlern zufolge auf eine Schere zwischen den neuen KI-Werkzeugen und bereits bestehenden Prozessen hin.

KI-Systeme erfordern häufig auch Investitionen in die Dateninfrastruktur, die Schulung der Mitarbeiter und die Neugestaltung der Arbeitsabläufe. Bedeutet: Ohne diese anfänglichen Investitionen können selbst die fortschrittlichsten Technologien nicht das leisten, was sie sollen – oder im schlechtesten Fall sogar neue Engpässe schaffen. „Sobald die Unternehmen die Anpassungskosten bewältigt haben, tendieren sie zu einem stärkeren Wachstum“, so McElheran. „Aber diese anfängliche Delle – die Abwärtsneigung der J-Kurve – ist sehr real“.

2. Kurzfristige Verluste gehen langfristigem Wachstum voran

Wie McElheran erklärt, zeigt die Studie ein klares Muster: Nach den anfänglichen Verlusten der Unternehmen folgen Erholung und schließlich der Verbesserung. Über einen längeren Zeitraum hinweg übertrafen die Hersteller, die KI einführten, ihre nicht einführenden Konkurrenten sowohl bei der Produktivität als auch beim Marktanteil. Allerdings konnten nicht alle Unternehmen auf die gleiche Weise von der Einführung von KI profitieren. Die Firmen, die den größten Vorteil aus den KI-Tools zogen, waren tendenziell auch jene, die bereits davor schon digital weit entwickelt waren.

„Unternehmen, die die digitale Transformation bereits vollzogen haben oder von Anfang an digital waren, haben es viel leichter, denn die Daten der Vergangenheit sind ein guter Indikator für zukünftige Ergebnisse“, so McElheran. Auch die Größe hilft. „Sobald man die Anpassungskosten in den Griff bekommen hat und die Vorteile auf mehr Leistung, mehr Märkte und mehr Kunden übertragen kann, wird man den Aufschwung der J-Kurve viel schneller erreichen.“

3. Ältere Unternehmen tun sich schwerer mit der Transformation durch KI

Die anfänglichen, kurzfristigen Verluste sind der Studie zufolge nicht bei allen Unternehmen gleichermaßen zu spüren. Demnach litten etablierte Unternehmen deutlich stärker unter den negativen Auswirkungen der KI-Transformation. Die Forscher mutmaßen, dass dies vor allem an den teils jahrzehntelang aufgebauten und eher komplexen Strukturen, Routinen und Hierarchien älterer Unternehmen liegt.

„Wir stellen fest, dass vor allem ältere Unternehmen Schwierigkeiten haben, wichtige Praktiken des Produktionsmanagements beizubehalten, wie etwa die Überwachung der wichtigsten Leistungsindikatoren und Produktionsziele“, schreiben die Forscher. „Alte Unternehmen verzeichneten nach der Einführung von KI tatsächlich einen Rückgang bei der Anwendung strukturierter Managementpraktiken“, erklärt auch McElheran. „Und das allein war für fast ein Drittel ihrer Produktivitätsverluste verantwortlich“.

Auf der anderen Seite waren es wiederum die jungen Firmen, die sich den Forschern zufolge deutlich besser an die neuen KI-Technologien anpassen konnten. Auf sie wirkten die neu eingeführten KI-Tools vergleichsweise wenig störend – wohl unter anderem deshalb, weil sie über weniger komplexe Strukturen und Prozesse verfügten.