Neue Studie zeigt: Mehrheit der Firmen sieht bisher keine Produktivitätsgewinne durch KI
Seit Jahren investieren Unternehmen Milliardenbeträge in künstliche Intelligenz. Laut einer aktuellen Studie konnte die Mehrheit bislang jedoch keine messbaren Produktivitätsgewinne durch KI verzeichnen.
Trotz massiver Investitionen in künstliche Intelligenz sehen viele Unternehmen noch keine erkennbaren Vorteile durch den Einsatz der Technologie. Eine aktuelle Umfrage des National Bureau of Economic Research (NBER) unter fast 6.000 Führungskräften aus den USA, Großbritannien, Deutschland und Australien zeigt, dass über 80 Prozent der befragten Firmen bislang keine Produktivitäts- oder Beschäftigungseffekte feststellen konnten - und das, obwohl etwa 70 Prozent der Unternehmen KI-Tools nutzen.
Breite Anwendung, geringe Effekte
KI wird zwar in zahlreichen Bereichen eingesetzt - etwa zur Textgenerierung, Datenverarbeitung oder Erstellung visueller Inhalte -, die erwarteten Effekte auf Arbeitskräfte und Effizienz bleiben bislang aber weitgehend aus. Neun von zehn Firmen geben an, dass KI in den vergangenen drei Jahren weder die Produktivität noch die Zahl der Angestellten verändert hat. Gleichzeitig hoffen die meisten Führungskräfte auf leichte Produktivitätsgewinne von etwa 1,4 Prozent und auf einen geringfügigen Rückgang der Beschäftigten in den kommenden Jahren.
Effizienzpotenzial weiterhin unklar
Diese Ergebnisse stehen im Kontrast zu den hohen Erwartungen vieler Unternehmen und Analysten, die in künstlicher Intelligenz eine zentrale Wachstumstechnologie sehen. Oft wird die aktuelle Lage mit früheren Phasen technologischer Umbrüche verglichen, in denen neue Technologien zunächst keine messbaren Verbesserungen erzeugten, bevor die langfristigen Vorteile spürbar wurden.
Außerdem hängt der tatsächliche Nutzen von KI stark davon ab, wie gut Unternehmen ihre Geschäftsprozesse anpassen. Wie sich die Produktivitätseffekte von KI langfristig entwickeln, bleibt daher offen - klar ist jedoch, dass die Technologie bislang weniger positive Auswirkungen zeigt, als Investitionssummen vermuten lassen.
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Quelle: National Bureau of Economic Research via Tom's Hardware
Trotz massiver Investitionen in künstliche Intelligenz sehen viele Unternehmen noch keine erkennbaren Vorteile durch den Einsatz der Technologie.
Dann kann sie auch nichts mehr Aufhalten und Stoppen.
Am Anfang stand der Mensch. Jegliches Ende nimmt durch die KI...
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"Witzigerweise" sind mir solche Dinge auch schon passiert.
Durch das frische Kapital steigt die Bewertung des Unternehmens massiv an, was wiederum weitere Investoren anlockt.
So wirds besonders lustig:
Ein großer Tech-Konzern investiert Milliarden in ein KI-Startup (Finanzierung). Das Startup nutzt dieses Geld fast ausschließlich, um Rechenleistung beim selben Konzern zu mieten. Das Geld fließt also im Kreis: Vom Investor zum Startup und als Umsatz zurück zum Investor.
Dieses "Umsatz-Karussell", verliert allerdings mit jeder Umdrehung Geld.
Das gesamte Konstrukt baut auch auf der Annahme auf, KI-Modelle würden im selben Ausmaß wachsen wie die aufgewendete Rechenleistung und Datenmenge beim Training derselben. Das war schon mit GPT-5 nicht mehr der Fall, unter den Experten ohnehin keine populäre Meinung.
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Wie es so schön in einem Song heißt: When the music's over - Turn out the lights.
..geht sogar noch weiter:
For the music is your special friend
Dance on fire as it intends
Music is your only friend
Until the end
...
Auch bei der Gebrauchtwagen Suche für die Tochter waren sowohl gemini als auch gpt sehr hilfreich. Wobei ich hier klare Vorteile bei gemini ausgemacht habe. So konnte man Fabrikate auf bekannte Fehlerquellen je nach Laufleistung abklopfen lassen und sich Tipps und checkliste für den Gebrauchtwagen Check erstellen lassen.
Auch bei der reiseplanung kann gemini wegen maps Zugriff und Verkehrshistorie nützliche Dienste bieten. Sowohl bei der Routenplanung als auch dem vermeiden von verkehrslage Schwerpunkten.
Wie bei allem muss man allerdings erstmal schauen wie man richtig mit der ki umzugehen hat, und wie genau die prompts sein müssen. Man darf nicht vergessen, jede Ausgabe ist nur so genau wie man bei der Eingabe war.