Wie stark könnte künstliche Intelligenz die Produktivität steigern?

Dass die USA die Weltwirtschaft maßgeblich bestimmen, steht außer Frage. Zu den strukturellen Grundlagen ihres langfristigen Wirtschaftswachstums gehören die Kombination aus überdurchschnittlicher Produktivität, einer Kultur der Innovationen und hoher Risikobereitschaft sowie ein stabiler, verlässlicher Regulierungsrahmen. 

Innovationen und der flexible Einsatz von Arbeitskräften und Kapital fördern den beeindruckenden Anstieg der Produktivität in den USA seit Ende des 20. Jahrhunderts. In Europa ist die Produktivität dagegen wegen der niedrigeren Technologieinvestitionen und der für die Region typischen fehlenden Flexibilität zurückgegangen, vor allem seit der globalen Finanzkrise. Auch Japan hat seit den 1970er-Jahren zu kämpfen. Das Land muss in die Digitalisierung investieren, um produktiver zu werden. In China ist die Produktivität zwar im Zuge seiner Entwicklung von einer Agrar- zu einer Produktionswirtschaft deutlich gestiegen, aber damit es weiter stark zulegen kann, sind Innovationen und Effizienzsteigerungen nötig. 

Grafik 1: Die überragende Produktivität der USA ist ein wichtiger Grund für ihre Sonderstellung

Künstliche Intelligenz könnte alles verändern.

In der Vergangenheit haben einige technische Durchbrüche ganze Branchen revolutioniert und die Produktivität deutlich gesteigert. Die Dampfmaschine, die Elektrizität, der Verbrennungsmotor, Halbleiter und das Internet sind Paradebeispiele für allgemeine Technologien (General Purpose Technologies, GPTs), die die Wirtschaft grundlegend verändert haben. KI dürfte die nächste auf dieser illustren Liste sein.

Aber all diesen Technologien ist eines gemein: Ihre Auswirkungen wurden durchweg unterschätzt. Nach einer Fallstudie für Personal Computer (PCs) waren die ursprünglichen Schätzungen des Produktivitätswachstums und anderer wesentlicher gesamtwirtschaftlicher Kennzahlen in der Rückschau erheblich niedriger als die tatsächlichen Zuwächse.

Deshalb stellt sich die wichtige Frage, ob wir jetzt denselben Fehler begehen.
Wendet man das Ausmaß der Fehleinschätzung aus den 1990er- Jahren auf die aktuellen Schätzungen an, ergibt sich ein Szenario, in dem sich die Auswirkungen auf die Produktivität fast verdoppeln würden – zusätzlich zu den positiven Auswirkungen auf andere Kennzahlen.

Grafik 2: Experten haben die PC-Revolution 1993 unterschätzt. Wiederholt sich 2025/26 derselbe Fehler?

PC-Prognosen (1993)

KI-Prognosen (2025)

^{Prognosen nur zur Illustration.}

Eine wichtige Frage ist, ob KI die Produktivität weltweit oder nur in einigen wenigen führenden Ländern steigern kann. Wir sehen drei mögliche Szenarien:

1. Breit gestreute Vorteile: KI könnte die Produktivität in vielen Ländern steigern und weltweit eine neue Wachstumswelle auslösen. Dies würde alternden Gesellschaften helfen, das Problem des Arbeitskräftemangels zu lösen und Emerging Markets eine rasche Entwicklung ermöglichen.
2. Vorteile für wenige Länder: KI könnte nur einigen führenden Ländern Vorteile bringen, vor allem den USA und China. Sie sind führend in der KI-Erforschung und -Verbreitung. Hier werden die meisten KI-Startups gegründet, hier leben die meisten Experten und es stellen sich die besten Forschungsergebnisse ein.
3. Strategische Verzerrungen: Der Sieger im „KI-Rennen“, möglicherweise das Land, das als erstes Advanced General Intelligence (AGI) entwickelt, könnte diesen strategischen Vorteil nutzen und sein Wissen nur mit seinen Verbündeten teilen.

Dann würde KI höchstwahrscheinlich eine GPT mit uneinheitlicher Verbreitung werden. Möglicherweise werden die USA und China als Erstes in großem Umfang mit KI arbeiten, aber andere Länder würden mit Zeitverzögerung oder in bestimmten Bereichen profitieren.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist, ob sich Technologie und Investitionen im Gleichschritt weiterentwickeln. Wenn die Technologie schneller ist als die Investitionen, könnte es zu einem Angebotsschock kommen, weil der Arbeitsmarkt aus den Fugen gerät. Zugleich könnte aber die Produktivität in einigen technologielastigen Sektoren steigen.

Wenn die Technologie hinter den Investitionen zurückbleibt, bleibt der Wirtschaft mehr Zeit, sich anzupassen und neue Anwendungen für die 
moderne Technologie zu entwickeln. Dann wäre weiterhin eine produktive Beschäftigung möglich.

Das Goldilocks-Szenario bestünde aus gleichzeitigen Fortschritten in Technologie und Investitionen.

KI verspricht erhebliche Produktivitätssteigerungen, mit möglicherweise enormen Auswirkungen auf Wirtschaftswachstum und Staatsschulden – allerdings nicht in allen Regionen und Sektoren gleichermaßen. Die langfristige Verbreitung und Integration von KI wird darüber entscheiden, welche Länder und Branchen am meisten profitieren.

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Zur Person

Andy Budden 

ist Investmentdirektor bei Capital Group. Er hat 
33 Jahre Investmenterfahrung und ist seit 22 Jahren bei Capital Group. Er hat einen Master- und einen Bachelor-Abschluss in Ingenieurwissenschaften von der University of Cambridge. Er ist assoziiertes Mitglied des Institute of Actuaries. Budden arbeitet in Singapur.