Wie KI Deutschlands Wirtschaft antreiben könnte – und was dafür jetzt passieren muss

Künstliche Intelligenz als Wachstumsmotor über eine Dekade hinweg

Der verstärkte Einsatz von KI könnte die deutsche Wirtschaft spürbar beschleunigen. Eine gemeinsame Szenario-Analyse von IAB, BIBB und GWS prognostiziert, dass das Bruttoinlandsprodukt über die nächsten 15 Jahre jährlich um durchschnittlich 0,8 Prozentpunkte stärker wachsen würde. Daraus ergibt sich ein erheblicher kumulierter Wertschöpfungszuwachs von rund 4,5 Billionen Euro.

Die Studie verdeutlicht nach Einschätzung der beteiligten Forschungsinstitute, dass KI zu einem wesentlichen Treiber der gesamtwirtschaftlichen Entwicklung werden könnte.

Produktivitätsgewinne und neue Geschäftsfelder

Das erwartete zusätzliche Wachstum geht vor allem auf höhere Arbeitsproduktivität, Materialeffizienz und neu entstehende Geschäftsmodelle zurück.

KI-basierte Automatisierung, datenbasierte Optimierung und intelligente Prozessketten wirken als zentrale Hebel. Gleichzeitig entstehen neue Märkte rund um datenzentrierte Services, KI-gestützte Assistenzsysteme und spezialisierte Beratungsleistungen. Diese Strukturveränderungen führen zu deutlichen Verschiebungen in vielen Branchen.

Wandel auf dem Arbeitsmarkt

Laut Szenario verändern sich durch KI etwa 1,6 Millionen Stellen – sie fallen weg oder entstehen neu. Die Gesamtzahl der Arbeitsplätze bleibt vergleichsweise stabil, doch die Zusammensetzung verändert sich spürbar.

Die Studienautoren betonen, dass KI vor allem zu einem tiefgreifenden Umbruch im Tätigkeitsprofil führt. Enzo Weber vom IAB hebt hervor, KI bedeute einen Wandel der Tätigkeiten und Kompetenzen, nicht zwingend weniger Arbeit. Dieser Hinweis unterstreicht die hohe Relevanz beruflicher Weiterentwicklung.

Gewinner- und Verliererbranchen

Besonders profitieren im KI-Szenario IT- und Informationsdienstleister. Dort könnte der Arbeitskräftebedarf um rund 110.000 Personen steigen. Gleichzeitig verlieren einige Bereiche, insbesondere Unternehmensdienstleistungen, deutlich an Beschäftigung. Hier könnten etwa 120.000 Arbeitsplätze wegfallen.

Die Analyse verweist darauf, dass Branchen mit hohem Automatisierungspotenzial vor größeren Umbrüchen stehen, während wissensintensive Segmente an Bedeutung gewinnen.

Steigende Anforderungen an Qualifikation

Auch die Kompetenzprofile entwickeln sich dynamisch: Tätigkeiten auf Spezialist*innen- und Expert*innen-Niveau sind überdurchschnittlich betroffen, steigen insgesamt aber weiterhin. Der Zuwachs fällt im KI-Szenario weniger stark aus als im aktuellen Entwicklungspfad. Die Nachfrage nach Hilfs- und Anlernkräften bleibt stabil, während der Bedarf an Fachkräften deutlicher zurückgeht.

Christian Schneemann vom IAB betont, dass KI nur dann ihr Potenzial als »Brücke zwischen wirtschaftlichem Wachstum und einer schrumpfenden Bevölkerung« entfalten könne, wenn Qualifizierungsstrategien zielgerichtet ausgebaut würden.

Infrastruktur und Qualifizierung als Schlüsselfaktoren

Die Analyse macht deutlich, dass Deutschland vor strategischen Weichenstellungen steht. Unternehmen benötigen belastbare digitale Infrastrukturen, interoperable Datenräume und Investitionen in neue Geschäftsmodelle.

Gleichzeitig entstehen neue Anforderungen an Weiterbildungssysteme, um Beschäftigte beim Erwerb zukunftsrelevanter Kompetenzen zu unterstützen. Damit KI zum Wachstumstreiber wird, muss Wirtschaft und Gesellschaft ein hohes Maß an Anpassungsbereitschaft entwickeln.

Hintergrund
Die KI-Szenario-Analyse basiert auf den Berechnungen des QuBe-Projekts (Qualifikation und Beruf in der Zukunft), das regelmäßig Projektionen zur wirtschaftlichen Entwicklung sowie zum Arbeitskräfteangebot und -bedarf in Deutschland erstellt. Als Referenz dient die QuBe-Basisprojektion (»aktueller Entwicklungspfad«), in der die demografische Entwicklung und die daraus resultierenden Wachstumshemmnisse berücksichtigt werden. Das KI-Szenario baut darauf auf und ergänzt es um Annahmen zum Ausbau der KI-Infrastruktur, zur Verfügbarkeit von Rechenkapazität und zu unterschiedlichen Integrationsgraden von KI in den einzelnen Branchen. Dabei werden sektorale Arbeitsmarktdaten, volkswirtschaftliche Input-Output-Beziehungen sowie makroökonomische Kennziffern herangezogen, um die Wirkungen von KI auf Wertschöpfung und Beschäftigung über einen Zeitraum von 15 Jahren abzubilden.