Deutschland verfügt laut einer neuen Studie des McKinsey Global Institute (MGI) über das größte Produktivitätspotenzial durch künstliche Intelligenz und Automatisierung in Europa. Bis 2030 könnten Unternehmen hierzulande Effizienzgewinne von bis zu 486 Milliarden US-Dollar erzielen. Damit liegt Deutschland vor Großbritannien mit 375 Milliarden US-Dollar und Frankreich mit 238 Milliarden US-Dollar.
Grundlage der Analyse ist die technische Automatisierbarkeit heutiger Arbeitsprozesse mithilfe bestehender Technologien. Nach Berechnungen der Studie könnten in Deutschland rund 59 Prozent der aktuellen Arbeitsstunden theoretisch automatisiert werden – durch KI-gestützte Agentensysteme für Wissensarbeit sowie Robotik für körperliche Tätigkeiten. Die Autoren betonen jedoch, dass dies keine Prognose für Arbeitsplatzverluste sei, sondern eine Einschätzung technologischer Möglichkeiten.
Industrie profitiert besonders stark von KI
Das größte Potenzial sehen die Studienautoren im verarbeitenden Gewerbe. Allein in der Industrie könnten bis 2030 Produktivitätsgewinne von rund 112 Milliarden US-Dollar entstehen. Weitere bedeutende Bereiche sind Handel, öffentliche Verwaltung sowie Gesundheits- und Sozialwesen.
Auffällig ist dabei, dass der größte Teil der möglichen Effizienzsteigerungen selbst in industriellen Bereichen nicht durch klassische Robotik entsteht, sondern durch KI-Anwendungen. Dazu zählen etwa intelligente Planungssysteme, automatisierte Qualitätskontrollen oder optimierte Lieferkettensteuerung. Europaweit entfallen laut Studie rund 82 Prozent des gesamten Automatisierungspotenzials auf KI-Agenten, während Robotik lediglich 18 Prozent ausmacht.
Gewinnen in der Plattform-Ökonomie
Arbeitsmodelle müssen neu organisiert werden
Die Studie unterscheidet verschiedene Berufstypen, in denen Menschen künftig unterschiedlich eng mit KI-Systemen und Robotern zusammenarbeiten. Deutschland weist dabei mit 35 Prozent den höchsten Anteil sogenannter agentenzentrierter Rollen unter den untersuchten europäischen Ländern auf. Dazu gehören beispielsweise Tätigkeiten in Buchhaltung, Verwaltung oder Softwareentwicklung.
Weitere 27 Prozent der Beschäftigten arbeiten laut Studie künftig in hybriden Rollen, in denen Mensch und Maschine eng kooperieren. Betroffen sind unter anderem Vertrieb, Medizin oder handwerkliche Berufe.
Nach Einschätzung von McKinsey reicht der Einsatz einzelner KI-Tools allerdings nicht aus, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Entscheidend sei vielmehr die grundlegende Neugestaltung von Arbeitsabläufen, Hierarchien und Prozessen. Nur so ließen sich nachhaltige Produktivitätsgewinne erzielen.
Nachfrage nach KI-Kompetenzen steigt rasant
Parallel zur technologischen Entwicklung wächst auch die Nachfrage nach entsprechenden Fähigkeiten deutlich. Die sogenannte KI-Fluency – also die Fähigkeit, KI-Systeme im Berufsalltag sinnvoll einzusetzen und zu steuern – hat sich laut Studie in Deutschland seit 2023 versechsfacht. Damit verzeichnet Deutschland das stärkste Wachstum aller untersuchten europäischen Staaten.
Rund 780.000 Beschäftigte arbeiten bereits heute in Berufen, in denen KI-bezogene Kompetenzen explizit in Stellenanzeigen gefordert werden. Insgesamt bleiben nach Einschätzung der Studienautoren jedoch 86 Prozent der menschlichen Fähigkeiten auch im KI-Zeitalter relevant.
Besonders soziale Kompetenzen wie Empathie, Führungsfähigkeit oder Resilienz gelten weiterhin als schwer automatisierbar. Technische Standardfähigkeiten hingegen verändern sich: Sie werden künftig zunehmend gemeinsam mit KI-Systemen eingesetzt statt vollständig ersetzt.
Deutschland sieht KI zunehmend als Standortfaktor
Die Studienergebnisse unterstreichen die wachsende Bedeutung von KI für die Wettbewerbsfähigkeit des Wirtschaftsstandorts Deutschland. Vor allem die starke industrielle Basis sowie der hohe Anteil wissensintensiver Tätigkeiten schaffen laut McKinsey günstige Voraussetzungen für umfangreiche Produktivitätsgewinne.
Gleichzeitig machen die Autoren deutlich, dass Unternehmen ihre Organisationsstrukturen und Qualifizierungsstrategien anpassen müssen, um die Chancen der Technologie tatsächlich nutzen zu können.
