Künstliche Intelligenz: Aktuelle KI-Studien

Aktuelle KI-Studien zeigen, wie Unternehmen Produktivitätsgewinne erzielen, Governance aufbauen und Kompetenzen skalieren – wer jetzt lernt und steuert, verankert Wettbewerbsvorteile nachhaltig. Gleichzeitig belegen aktuelle Befunde aus Deutschland einen deutlichen Nutzungssprung und unterstreichen die Bedeutung lokaler Ökosysteme und Qualifizierung für die Praxis.

1 Bitkom: Durchbruch bei KI in der Wirtschaft (2025)

• Studie: Durchbruch bei Künstlicher Intelligenz – Presseinformation.

• Herausgeber: Bitkom.

• Zielgruppe: Geschäftsleitungen, Digital‑/Daten‑/IT‑Verantwortliche, Wirtschaftspolitik in Deutschland.

• Thema: Verbreitung, Investitionspläne und Standortaspekte der KI‑Nutzung in deutschen Unternehmen.

Fünf Erkenntnisse

1. KI hat laut Bitkom den Durchbruch in der deutschen Wirtschaft geschafft, mit stark zunehmender Nutzung in Betrieben.

2. Deutlich mehr Unternehmen planen oder diskutieren den Einsatz, was die Pipeline künftiger Implementierungen verbreitert.

3. Unternehmen sehen KI als zentrale Zukunftstechnologie und verbinden damit Wettbewerbs‑ und Innovationschancen.

4. Präferenzen für Anbieter aus Deutschland gewinnen an Bedeutung, was Sourcing‑ und Ökosystem‑Strategien beeinflusst.

5. Hemmnisse wie rechtliche Unsicherheiten, Know‑how‑Lücken und Personalbedarf bleiben zugleich zentrale Handlungsfelder.

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2 OECD: Produktivitätseffekte aus Experimenten (2025)

• Studie: Unlocking productivity with generative AI: Evidence from experimental studies.

• Herausgeber: OECD.

• Zielgruppe: Unternehmensführung, HR/Learning, Produkt‑/Prozessverantwortliche, Politik.

• Thema: Evidenz zu Effizienz‑ und Qualitätsgewinnen durch GenAI in text‑ und codeintensiven Aufgaben.

Fünf Erkenntnisse

1. Generative KI steigert Effizienz insbesondere bei Schreiben, Zusammenfassen, Editieren und Übersetzen von Text und Code.

2. Die Produktivitätsgewinne fallen überproportional für weniger erfahrene Beschäftigte aus und nivellieren Leistungsunterschiede.

3. Wirkungen hängen von passender Tool‑Auswahl, Training und kritischem Denken ab, sonst drohen Qualitätsverluste.

4. Kompetenzaufbau und Evaluationspraktiken sind Schlüsselfaktoren, um nutzbare Mehrwerte zuverlässig zu realisieren.

5. Organisationen sollten Risiken wie Bias, Halluzinationen und Datenschutz beachten.

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3 QJE: Generative AI at Work (Brynjolfsson, Li, Raymond) (2025)

• Studie: Generative AI at Work (publiziert im Quarterly Journal of Economics).

• Herausgeber: QJE/Oxford University Press (Forschungsteam: Brynjolfsson, Li, Raymond).

• Zielgruppe: Unternehmensführung, Operations‑Leads, Service‑ und Support‑Verantwortliche, Ökonomen.

• Thema: Produktivitätseffekte eines GenAI‑Assistenzsystems im Kundenservice in großem Feldexperiment.

Fünf Erkenntnisse

1. KI‑Assistenz erhöht die gelösten Fälle pro Stunde im Kundenservice im Schnitt deutlich, gemessen in einem großskaligen Einsatz.

2. Weniger erfahrene Mitarbeitende profitieren überproportional, während sehr erfahrene eher geringere Zuwächse verzeichnen.

3. Neben Geschwindigkeit verbessern sich Kundensentiment und Mitarbeiterbindung, was über reine Effizienz hinausgeht.

4. KI kann Best Practices diffundieren und Lernkurven beschleunigen, insbesondere bei komplexeren Fällen.

5. Heterogene Effekte unterstreichen die Notwendigkeit gezielter Einführung, Coaching und Qualitätskontrollen.

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4 McKinsey: The State of AI 2025 (2025)

• Studie: The state of AI: How organizations are rewiring to capture value (Global Survey 2025).

• Herausgeber: McKinsey (QuantumBlack).

• Zielgruppe: C‑Suite, Bereichsleiter, AI/Analytics‑Leads, Transformation/HR.

• Thema: Enterprise‑Adoption, Value‑Capture, Operating‑Model, Governance und Risikomanagement bei KI/GenAI.

Fünf Erkenntnisse

1. KI/GenAI ist in vielen Funktionen operativ angekommen; die Mehrheit nutzt KI in mindestens einer Unternehmensfunktion.

2. Wertbeiträge entstehen vor allem dort, wo Prozesse end‑to‑end neu gestaltet und mit klaren KPIs gesteuert werden.

3. Skalierung verlangt zentrale Datengovernance und systematisches Risiko‑/Compliance‑Management über Funktionen hinweg.

4. Priorisierte Use‑Cases liegen u. a. in Marketing & Sales, Service‑Operationen, Software Engineering und IT.

5. Skill‑Building und Change‑Management sind erfolgskritisch, um Pilot‑Erfolge in flächendeckende Produktivität zu überführen.

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5 St. Louis Fed: Generative KI und Arbeitsproduktivität (2025)

• Studie: The Impact of Generative AI on Work Productivity (Blog/Analyse).

• Herausgeber: Federal Reserve Bank of St. Louis.

• Zielgruppe: Strategen, CFO/COO, Volkswirt:innen, Produktivitäts‑/Prozessverantwortliche.

• Thema: Zeitersparnis und abgeleitete Produktivitätswirkungen aus Nutzungsdaten im Arbeitsalltag.

Fünf Erkenntnisse

1. Beschäftigte berichten spürbare Zeitersparnisse durch GenAI‑Tools in der Vorwoche, was in eine positive Produktivitätswirkung übersetzt wird.

2. Hochgerechnet resultiert daraus ein relevanter Jahresbeitrag zur Produktivität, selbst ohne vollständige Skalierung.

3. Die Effekte verteilen sich über viele Mikro‑Tasks, was breitflächige, inkrementelle Verbesserungen nahelegt.

4. Messbarkeit bleibt zentral: Unternehmen sollten Zeiteinsparungen in KPI‑Systeme und Budgetprozesse integrieren.

5. Frühzeitige Governance und Guidance sichern Qualität und mindern Fehlnutzung und Übervertrauen.

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6 Stanford: AI Index Report 2025 (2024/2025)

• Studie: Artificial Intelligence Index Report 2025.

• Herausgeber: Stanford HAI (AI Index).

• Zielgruppe: Führungskräfte, Produkt‑/Datenverantwortliche, Politik und Forschung mit Bedarf an Markt‑ und Technikmetriken.

• Thema: Globaler Überblick zu Modellen, Benchmarks, Investitionen, Talent, Sicherheit, Wirtschaft und Gesellschaft.

Fünf Erkenntnisse

1. Der Report bündelt belastbare Metriken zu Modellleistungen, Inferenzkosten, Open‑Weight‑Trends und Sicherheit.

2. Investitions‑ und Talenttrends verdeutlichen den globalen Wettbewerb um Daten, Rechenleistung und Fachkräfte.

3. Unternehmensadoption und Anwendungsfelder werden mit Benchmarks und Case‑Evidence verknüpft.

4. Regulatorische Entwicklungen und Standardisierung fließen in die Bewertung von Chancen und Risiken ein.

5. Für Unternehmen liefert der Report Orientierungswerte für Make/Buy‑Entscheidungen und Roadmapping.

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7 Microsoft & LinkedIn: Work Trend Index 2024 

• Studie: AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part.

• Herausgeber: Microsoft WorkLab & LinkedIn.

• Zielgruppe: Geschäftsleitungen, HR/People‑Leads, Team‑ und Projektverantwortliche.

• Thema: Nutzungsmuster, Führungsherausforderungen, Skill‑Aufbau und ROI‑Pfad bei KI‑gestützter Wissensarbeit.

Fünf Erkenntnisse

1. GenAI‑Nutzung in der Wissensarbeit nimmt stark zu, getrieben durch konkrete Entlastungen im Tagesgeschäft.

2. Führungsteams fordern klare Implementierungspläne, Metriken und Governance für verlässlichen ROI.

3. Skills‑Gaps in Prompting, Evaluierung und Tool‑Orchestrierung sind verbreitet und adressierbar.

4. Frühe Produktivitätsgewinne entstehen in Schreiben, Recherche, Meeting‑Vorbereitung und Codesnippets.

5. Erfolgsfaktoren sind Guiding‑Policies, Trainingspfade und Integration in bestehende Tools/Workflows.

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8 IW Köln: Generative KI in Deutschland (2024)

• Studie: Generative KI in Deutschland (IW‑Report).

• Herausgeber: Institut der deutschen Wirtschaft (IW Köln).

• Zielgruppe: Unternehmensleitungen, Mittelstand, Politik und Arbeitsmarkt‑Akteure in Deutschland.

• Thema: Einsatzstand, Hemmnisse, Arbeitsmarkt‑ und Skill‑Implikationen von GenAI in Deutschland.

Fünf Erkenntnisse

1. Generative KI befindet sich in vielen Unternehmen in einer frühen, aber wachsenden Implementierungsphase.

2. Organisatorische Verankerung, Datengrundlagen und Governance bestimmen die Skalierungspfade.

3. Qualifizierungsbedarf steigt in Prompting, Datenkompetenz und Prozess‑Redesign.

4. Stellenanzeigen spiegeln die Nachfrage nach KI/GenAI‑Skills und verändern Kompetenzprofile.

5. Compliance‑, Kosten‑ und Rechtsunsicherheiten bleiben zentrale Hürden und erfordern klare Leitplanken.

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KI-Studien: Zusammenfassung und Fazit

2025 konsolidiert sich die Evidenz: Generative KI steigert Produktivität messbar, besonders in text‑ und codeintensiven Tätigkeiten und bei weniger erfahrenen Beschäftigten, während Governance, Evaluierung und Qualifikation den Ausschlag für nachhaltigen ROI geben. Für Unternehmen in Deutschland zeigt sich ein klarer Adoptionstrend mit wachsender Investitionsbereitschaft, jedoch auch Handlungsbedarf bei Rechtsklarheit, Daten‑/Modell‑Governance und Skill‑Aufbau entlang der Wertschöpfung. Strategisch führen Workflow‑Redesign, zentrale Datengovernance, KPI‑basierte Skalierung und zielgerichtete Trainingsprogramme vom Experiment zu belastbarer Wertschöpfung – wer diese Bausteine jetzt verankert, sichert sich Vorsprung im Wettbewerb.

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