KI verändert unsere Arbeitswelt – aber macht sie uns wirklich produktiver?
Tools wie ChatGPT, Notion AI, Mistral oder DALL·E gelten als Gamechanger. Sie automatisieren Aufgaben, unterstützen beim Schreiben, Coden und Entwerfen. Doch wie stark steigern sie tatsächlich Produktivität, Effizienz und Qualität?
In diesem Beitrag beleuchten wir Chancen, Risiken und Studienergebnisse – für Unternehmen und den Arbeitsalltag.
📚 Teil unserer Serie über KI und Arbeit:
- KI in der Unternehmenskommunikation: Produktiver oder nur schneller?
- Chatbots im Alltag: Usability-Frust und KI-Grenzen
- KI und Produktivität: Was Studien wirklich zeigen (sie sind hier)
- KI und Kreativität: Zwischen Hype und Realität
KI und Produktivität: Chancen und Grenzen
KI-Tools versprechen schnellere Ergebnisse, weniger Fehler und mehr Output.
Ob im Marketing, in der Softwareentwicklung oder der Buchhaltung – KI verändert die Arbeitsschritte. Aber wo liegen die Grenzen?
Dieser Beitrag erklärt, wie KI und Produktivität zusammenhängen.
Wirtschaftsbosse über KI und Effizienzgewinne
Microsoft-CEO Satya Nadella erklärte kürzlich, dass 20–30 % des Codes bei Microsoft bereits durch KI generiert wird.
Microsoft-CTO Kevin Scott geht sogar weiter:
„In fünf Jahren werden 95 % des Codes durch KI entstehen – kaum noch Zeile für Zeile von Menschenhand.“
Auch CEO Sundar Pichai (Alphabet / Google) spricht von Effizienzsteigerung durch KI, die bereits 30 % des Codes bei Google automatisiert. Gleichzeitig übernimmt die KI zunehmend komplexere Aufgaben.
👉 Fazit: KI beeinflusst nicht nur Abläufe, sondern auch Ergebnisse (Outcomes) und Produktqualität (Impact).
Für die Wirtschaftsbosse ist der Fokus eindeutig auf KI und Produktivität.
KI in Ausbildung und Lehrplänen
Auch in der Ausbildung verändert Künstliche Intelligenz die Inhalte und Ziele. Informatikstudiengänge sollen weiterhin klassische Grundlagen wie Algorithmen und Datenstrukturen vermitteln, aber deutlich stärker durch praxisnahe Arbeit mit modernen KI-Tools ergänzt werden.
Beispiele sind hier etwa beim Programmieren mit ChatGPT, GitHub Copilot oder speziellen Machine-Learning-Frameworks.
Thomas Curtis (Carnegie Mellon) betont z.B., dass diese praktische Erfahrung entscheidend ist, um neue Technologien sicher und sinnvoll einzusetzen.
Mary Lou Maher von der Computing Research Association sieht zudem eine langfristige Verschiebung der Schwerpunkte: Weg vom reinen Programmieren hin zu rechnerischem Denken, Datenkompetenz und einem kritischen Verständnis für KI-Systeme.
Diese Veränderungen betreffen nicht nur angehende Informatiker:innen. Auch in Bereichen wie Marketing, Management, Design oder Technik wird es künftig wichtig sein, grundlegende KI-Kompetenz zu entwickeln, um Anwendungen gezielt und verantwortungsvoll nutzen zu können (siehe Artikel in New York Times)).
Unternehmen und Bildungseinrichtungen müssen dafür sorgen, dass Menschen sowohl AI Literacy als auch hands-on Skills erwerben. Wer produktiv mit KI arbeiten will, muss die Tools nicht nur bedienen können, sondern auch verstehen, hinterfragen und die Ergebnisse richtig einordnen. Das verlangt mehr Analysefähigkeit, technisches Verständnis und eine neue Lernkultur, in der lebenslanges Lernen und kontinuierliche Weiterbildung selbstverständlich werden.
KI-Einsatz im Unternehmen – Datenlage und Realität
Studien zu KI und Produktivität liefern gemischte Ergebnisse.
Sundar Pichai, CEO von Alphabet, betont, dass generative KI inzwischen in alle Geschäftsbereiche integriert ist. Konkret setzen alle 15 Google-Produkte mit mindestens 500 Millionen Nutzern auf Gemini-Modelle, um Funktionen zu verbessern und Abläufe zu automatisieren.
📊 Eine aktuelle Studie von Choi und Xie (2025-05) untersucht, wie KI-gestützte Buchhaltungssoftware den Berufsalltag verändert. Die Ergebnisse zeigen klare Vorteile:
- 55 % mehr Zeit für Kundenbetreuung
- 8,5 % mehr Spielraum für strategische Aufgaben
⚠️ Aber: Mensch bleibt unverzichtbar für Fehlerprüfung und kritische Entscheidungen.
KI macht die Arbeit schneller und präziser, ersetzt aber nicht das Expertenurteil – besonders in sensiblen Finanzfragen.

Kompetenzrahmen, Jobkomplexität und KI Produktivität
KI-gestützte Automatisierung verändert nicht nur Prozesse, sondern auch ganze Berufsbilder – und damit die Grundlagen für Produktivität. In manchen Bereichen steigen die Löhne, obwohl weniger Menschen benötigt werden, weil Routineaufgaben wegfallen und effizienter erledigt werden. In anderen Berufen sinken die Löhne, wenn selbst komplexere Aufgaben automatisiert werden und weniger Fachwissen gefragt ist.
Der Kompetenzrahmen (Autor & Thompson, 2025) hilft, diese Effekte zu verstehen. Er zeigt, wie Automatisierung den Wert von Wissen und Fähigkeiten innerhalb eines Berufs oder zwischen Branchen verschiebt – und damit auch, wie Produktivität neu definiert wird.
Arbeitsplätze bestehen meist aus Aufgabenbündeln. Wenn KI und Automatisierung bestimmte Tätigkeiten übernehmen, bleibt oft ein anspruchsvolleres, beratungsintensiveres oder kreativeres Aufgabenprofil zurück. Produktivität bedeutet dann nicht einfach mehr Output, sondern bessere Ergebnisse durch höhere Qualität und fundierte Entscheidungen.
Beispiele:
– Buchhaltungsangestellte: weniger manuelle Rechenarbeit, aber mehr Analyse, Verantwortung und Fachwissen – das steigert die individuelle Wertschöpfung.
– Lageristen: Verlust komplexerer Aufgaben, einfachere Tätigkeiten, geringere Löhne – und damit ein geringerer Produktivitätsbeitrag.
Am Ende bedeutet KI-getriebene Produktivität nicht nur Effizienzsteigerung, sondern erfordert auch neue Kompetenzen und kontinuierliche Weiterbildung.
Unternehmen müssen in Qualifizierung investieren, damit Mitarbeitende die Technologie sinnvoll nutzen, kritisch hinterfragen und in den Arbeitsalltag integrieren können.
⚠️ Dabei ist wichtig: Nicht alle Studien und Umfragen zu KI-Produktivität sind verlässlich. Die oft zitierte Resume Builder Umfrage etwa wirft Fragen auf:
– Unklar, was genau unter „KI-Einsatz“ verstanden wird
– Keine Angaben zu den eingesetzten Tools
– Fragwürdige Methodik und Interpretationen
Solche Beispiele zeigen, wie wichtig präzise Definitionen und kritisches Hinterfragen sind, um reale Produktivitätsgewinne seriös zu bewerten.
Es gilt zu berücksichtigen: KPIs machen die Leistung sichtbar. Metriken liefern die Daten dafür. Doch wenn die Zahlen wie bei Resume Builder nicht stimmen, kann dies nicht als Entscheidungsbasis dienen.
📌 Fazit & Empfehlung: KI Produktivität richtig nutzen
KI kann Routineaufgaben automatisieren und Prozesse beschleunigen – aber KI und Produktivität bedeutet mehr als nur schnellerer Output. Entscheidend sind Qualität, fundierte Entscheidungen und mehr Zeit für kreative, komplexe Arbeit.
Allie K. Miller warnt davor, Produktivität und Kostensenkung als alleinige Ziele zu sehen. Stattdessen sollten Unternehmen in Vertrauen, digitale Kompetenz und nachhaltige Wertschöpfung investieren, um langfristig erfolgreich zu sein.
💡 Unsere Empfehlungen:
– ✅ KI so einsetzen, dass Mitarbeitende Zeit für höherwertige Aufgaben gewinnen.
– ✅ KI als Sparringspartner nutzen, nicht als Ersatz.
– ✅ Digitale Kompetenzrahmen entwickeln und in Weiterbildung investieren.
KI-Produktivität gelingt dann, wenn Technologie klug eingesetzt wird, um Menschen zu stärken – nicht nur um Prozesse zu beschleunigen.
Technischer Hintergrund: Wie GPT Modelle wirklich funktionieren
Zum besseren Verständnis der im Beitrag genannten KI-Technologien hier ein kurzer technischer Kontext:
Grose Sprachmodelle wie ChatGPT, Claude, Mistral oder Qwen basieren auf der Transformer-Architektur und erzeugen Antworten auf Basis von Wahrscheinlichkeiten. Sie führen also keine echten logischen Berechnungen durch.
Das bedeutet, bei einfachen Aufgaben liefern sie meist gute Ergebnisse, bei komplexeren mehrstufigen Logikproblemen aber können Fehler auftreten. Dieses technische Verständnis ist wichtig, um KI sinnvoll und sicher einzusetzen.
📜DrKPI CyTRAP AI-Verantwortlichkeitserklärung
Dieser Beitrag wurde mit KI-Unterstützung erstellt.
Eigene Recherchen, Erfahrungen und Entwürfe bildeten die Grundlage.
KI diente als Schreibassistenz, nicht als Ghostwriter.
Keine Fakten wurden erfunden, keine Quellen konstruiert.
Die Autorin hat alle Inhalte geprüft und verantwortet die Aussagen.
Das ist für uns: ethisch und transparent mit KI arbeiten.
9 Antworten
Das oben ist sehr interessant.
Ich fand dazu was in Sachen KI und die Effizienz in der Buchhaltung.
KI ersetzt Buchhalter:innen nicht, sondern hilft ihnen, ihre Arbeitsabläufe zu optimieren und ihre Bücher schneller abzuschließen.
https://news.stanford.edu/stories/2025/06/ai-accounting-bookkeeping-benefits-jobs
ANTWORT 1: Chart mit Daten der Studie
Liebe Cyril
Vielen Dank für deinen Hinweis und den Link. Ich dachte ich muss meine Antwort gleich in mehrere Kommentare aufteilen, denn die Studie ist wirklich interessant.
Hier zuerst einmal einen guten Screenshot der aufzeigt wie die verschiedenen Modelle arbeiteten auf S. 54 der Studie finden wir diese Grafiken unten.
ANTWORT 2: Methodik und Studiendesign (siehe S. 10-11 im Forschungsbericht) – siehe Grafik oben im Kommentar
Um die Technologie der Partnerfirma zu evaluieren, verglichen die Forscher in der Studie die Kategorisierungsleistung von drei Buchhaltungsplattformen – Peer 1, Peer 2 und die Partnerlösung – anhand von 272 realen Buchhaltungstransaktionen.
Alle Systeme kategorisieren Transaktionen automatisch, nutzen jedoch unterschiedliche technische Ansätze:
📍 Peer 1 basiert auf einfachem maschinellen Lernen
📍 Peer 2 kombiniert regelbasierte Logik mit LLMs
📍 Die Partnerlösung erweitert diese Verfahren um kontextuelle Analyse
Die Studie setzte auf echte Geschäftsvorgänge statt künstlich erzeugter Daten. Ein grösserer Datensatz war aufgrund von Datenschutzvereinbarungen mit der Partnerfirma nicht verfügbar, liefert jedoch dennoch aussagekräftige Ergebnisse.
ANTWORT 3: Ergebnisse und Interpretation
Die Ergebnisse (siehe Grafik oben von S. 54 der Studie) zeigen deutliche Unterschiede in Abdeckung und Genauigkeit:
📍 Peer 1 kategorisierte 37 % der Transaktionen mit 58 % Genauigkeit
📍 Peer 2 kategorisierte 73 % mit 62 % Genauigkeit
📈 Partnerlösung übertraf beide sowohl in der Anzahl erfolgreich kategorisierter Transaktionen als auch in der Genauigkeit
Abbildung 4 (Panel A und B – siehe Antwort 1 oben) verdeutlicht diese Resultate:
➡️ Panel A zeigt den Anteil korrekt erfasster Transaktionen,
➡️ Panel B die Genauigkeit bei erfolgreicher Kategorisierung.
Die Forscher betonen, dass die Technologie der Partnerfirma durch besseres Kontextverständnis – gerade bei unstrukturierten Finanzdaten – in der Lage ist, klassische Ansätze zu übertreffen und die Qualität der automatischen Kategorisierung zu steigern.
Tja, fragst du erfahrene Entwickler macht KI sie schnellere. MISST du erfahrene Entwickler, macht KI sie —- langsamer.
https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/
Wie das kommt? Ich hab ne These:
Was ich immer sage: Produktivität ist ein GEFÜHL, keine Zahl. (gern Nachfragen, ich erkläre es ;) )
D.h. weil die KI dem Entwickler viel Denkarbeit abnimmt und er nur reparieren muss, fühlt sich die mentale Last geringer an – und damit die Zeit kürzer.
Faktisch dauert es aber länger.
ANTWORT 1
Lieber Oliver
Vielen Dank für diesen wichtigen Link. Hier eine kurze Übersetzung wie die Autoren versucht haben die Dinge zu messen.
…
Um die Auswirkungen von KI-Tools auf die Produktivität von Entwicklern direkt zu messen, führen wir eine randomisierte kontrollierte Studie durch, bei der 16 Entwickler 246 Aufgaben (durchschnittlich 2,0 Stunden) in bekannten Open-Source-Repositories (durchschnittlich 23.000 Sterne) erledigen, zu denen sie regelmäßig beitragen.
Jede Aufgabe wird nach dem Zufallsprinzip so zugewiesen, dass die Verwendung von KI erlaubt oder nicht erlaubt ist, und wir messen, wie lange die Entwickler unter jeder Bedingung für die Erledigung der Aufgaben benötigen. Entscheidend ist, dass die Aufgaben definiert werden, bevor sie randomisiert werden, wodurch die Auswirkungen der KI-Unterstützung, die nichts mit der Produktivität zu tun haben (z. B. ausführlicherer, aber funktional gleichwertiger Code), begrenzt werden.
Die Entwickler, die in der Regel über Dutzende bis Hunderte von Stunden
Erfahrung mit LLMs verfügen, verwenden KI-Tools, die im Zeitraum Februar-Juni 2025 als Stand der Technik gelten (hauptsächlich Cursor Pro mit Claude 3.5/3.7 Sonnet). Während 93% der Entwickler zuvor LLMs verwendet haben, haben nur 44% Erfahrung mit der Cursor IDE.
Die Autoren sammelten Bildschirmaufnahmen während der Arbeit der Probanden, was eine reichhaltige Datenquelle für die Analyse darstellt.
Antwort 2
1 interessantes Chart ist dieses:
Das obige Chart zeigt: KI verlangsamt einige erfahrene Softwareentwickler
Übrigens, die Studie wurde von METRon gemacht, eine Gruppe erfahrener Softwareentwickler, die den KI-Codierassistenten Cursor bei Open-Source-Projekten einsetzten.
Die Studie ergab, dass das Tool die Entwickler tatsächlich verlangsamte, wenn sie an ihnen vertrauten Codebasen arbeiteten.
Vor der Studie glaubten die Entwickler, dass der Einsatz von KI die Zeit für die Fertigstellung von Aufgaben um etwa ein Viertel verringern würde. Die Studie ergab jedoch, dass der Einsatz des KI-Tools die Zeit für die Aufgabenerledigung tatsächlich um 19 % erhöhte.
Siehe auch Zusammenfassung der Studie hier
ANTWORT 3
Developer mit KI unterschätzen wieviel Zeit sie benötigen umd den Code herzustellen mit Hilfe von KI
ANTWORT 4
Die Verfasser der Studie weisen darauf hin, ihre Daten zeigen, dass neuere KI-Systeme erfahrene Open-Source-Entwickler mit wenig KI-Erfahrung bei echten Problemen in grossen, bekannten Repositories bremsen.
Diese Verlangsamung deutet darauf hin, dass KI-Fähigkeiten in der Praxis vielleicht geringer sind als Benchmarks vermuten lassen.
Ausserdem überschätzen sowohl Experten als auch Entwickler den Nutzen von KI für die Produktivität, selbst nach vielen Stunden Nutzung.
Das zeigt, wie wichtig Experimente mit robusten Messungen sind, statt sich nur auf Expertenmeinungen oder Umfragen zu verlassen.
Oliver, wirklich tolle Studie, sehr interessant und vielen Dank für den Hinweis.
Grüessli
Urs