Was KI bringt und was sie kostet

Wie verbreitet KI ist

Nach dem AI Index 2026 erreichte generative KI binnen drei Jahren eine Verbreitungsquote von rund 53 %, schneller als einst PC und Internet. Der Bericht übernimmt die Zahl aus einer Auswertung der Universität Harvard und nennt nicht, auf welche Bevölkerung sie sich bezieht.1 ChatGPT nutzten bis Juli 2025 rund 10 % der erwachsenen Weltbevölkerung, über 70 % der Nachrichten waren privat (Arbeitspapier, Autoren teils bei OpenAI);23 im Oktober 2026 nannte OpenAI über 1,2 Milliarden wöchentliche Nutzer, eine nicht geprüfte Unternehmensangabe.24

In Unternehmen hängen die Zahlen von Definition und Befragten ab. Nach der amtlichen Statistik nutzten 2025 26 % der deutschen Unternehmen ab zehn Beschäftigten mindestens eine KI-Technologie, in der EU 20 %, in Dänemark 42 %.25, 26 Das Betriebspanel des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB), das auch Kleinstbetriebe erfasst, fand 2025 knapp ein Viertel mit generativer KI.27 Das ifo-Institut meldet für Mai 2026 54,5 %, der Digitalverband Bitkom 57 % der Unternehmen ab 20 Beschäftigten.28, 22 Die Werte sind nicht vergleichbar; das ifo etwa zählt auch Unternehmen, die nur frei verfügbare Chatbots nutzen.28

Arbeit

Schätzungen der Betroffenheit sind hoch. Der Internationale Währungsfonds (IWF) sieht weltweit fast 40 % der Beschäftigung KI ausgesetzt, in Industrieländern 60 %.29 Die Internationale Arbeitsorganisation ordnet jeden vierten Erwerbstätigen einem Beruf mit gewisser Betroffenheit durch generative KI zu, 3,3 % der höchsten Stufe. Von den erwerbstätigen Frauen arbeiten dort 4,7 %, von den Männern 2,4 %.30 Betroffenheit heißt, dass sich Tätigkeiten ändern können; ob dabei Stellen wegfallen, sagt das Maß nicht voraus.29, 30

Gemessene Wirkungen sind bisher klein. In Dänemark fanden Forscher zwei Jahre nach dem Start von ChatGPT keine messbaren Effekte auf Verdienste und Arbeitsstunden; Effekte über 2 % schließen sie aus (Arbeitspapiere).31, 2 In den USA fand das Budget Lab der Universität Yale bis Anfang 2026 keine klaren Effekte auf Beschäftigung und Löhne.3, 32 Das deutlichste Signal betrifft junge Menschen. Nach einer Auswertung von Forschern der Universität Stanford lag in den USA die Beschäftigung 22- bis 25-Jähriger in Berufen, die KI stark ausgesetzt sind, im Juni 2026 19 % unter dem Verlauf in weniger betroffenen Berufen, vor allem weil weniger eingestellt wurde. Die Autoren nennen das einen beschreibenden Befund, der die Ursache offenlässt; die Arbeit ist nicht begutachtet, und in amtlichen US-Daten fällt der Abstand kleiner aus.14 Eine Auswertung von Lebensläufen findet ebenfalls, dass in Firmen, die generative KI einführen, die Beschäftigung von Berufseinsteigern relativ sinkt, vor allem durch weniger Einstellungen (Vorabdruck).33 Zwei Ökonomen von Google führen den Rückgang in einem Blogbeitrag vor allem auf die Zinserhöhungen der US-Notenbank zurück; die Stanford-Autoren halten in einer ebenfalls nicht begutachteten Antwort dagegen.34, 35 In Deutschland entwickelte sich nach einer Auswertung des IAB die Vollzeitbeschäftigung 20- bis 29-Jähriger in solchen Berufen seit 2022 um 1,2 Prozentpunkte schwächer als in Berufen, die KI wenig ausgesetzt sind; der Unterschied ist statistisch nicht gesichert.15

Die Erwartungen der Unternehmen haben sich gedreht. 2025 erwarteten 20 % der von Bitkom befragten Unternehmen ab 20 Beschäftigten, dass KI ihre Beschäftigtenzahl senkt, 2026 sind es 57 %; die meisten davon rechnen mit einem leichten Rückgang in den nächsten zwei Jahren.36, 37

Produktivität

Für klar umrissene Aufgaben sind Zeitgewinne experimentell gut belegt. In einem Online-Experiment brauchten Fachkräfte mit ChatGPT für berufstypische Texte rund 40 % weniger Zeit, die Qualität stieg um rund 18 %;10 Kundendienstmitarbeiter lösten mit einem KI-Assistenten 15 % mehr Anfragen pro Stunde, Neulinge gewannen am meisten.11 Bei einer Aufgabe jenseits der Fähigkeiten des Modells kamen Berater mit KI um 19 % seltener zur richtigen Lösung; die Autoren sprechen von einer ungleichmäßig verlaufenden Grenze der Fähigkeiten (jagged frontier), die für Nutzer schwer zu erkennen ist (Arbeitspapier).13

Im Betrieb ist der Ertrag umstritten. Ein nicht begutachteter Bericht einer Initiative am Massachusetts Institute of Technology fand 2025, dass 95 % der Organisationen keinen Ertrag aus generativer KI erzielen; die Autoren nennen ihre Zahlen selbst nur richtungsweisend.5 In einer Befragung der Wharton School sahen drei von vier Führungskräften nach eigener Einschätzung positive Erträge.6 In einer ebenfalls nicht begutachteten Befragung von BetterUp Labs und der Universität Stanford gaben 41 % der Beschäftigten an, KI-erzeugten Ausschuss erhalten zu haben, der poliert wirkt, aber wenig Substanz hat; die Nacharbeit kostete nach ihren Angaben fast zwei Stunden je Fall.44

Investitionen und Marktmacht

Die großen US-Technologiekonzerne investieren jeweils über 100 Milliarden US-Dollar im Jahr, vor allem in Rechenzentren. Amazon gab in den zwölf Monaten bis Juni 2026 netto 169 Milliarden für Sachanlagen aus, Microsoft im Geschäftsjahr bis Juni 2026 116 Milliarden; Alphabet plant für 2026 175 bis 185 Milliarden, Meta 130 bis 145 Milliarden (Unternehmensangaben).18, 45, 46, 47 Ein großer Teil fließt an wenige Chiphersteller. Nvidia setzte im Geschäftsjahr bis Januar 2026 194 Milliarden US-Dollar mit Rechenzentren um, die Bruttomarge lag im Sommer 2026 bei 75 %.48

Der Markt ist auf wenige Konzerne konzentriert. Nach dem Bericht von Mario Draghi zur Wettbewerbsfähigkeit der EU beherrschten 2024 drei US-Anbieter über 65 % des europäischen Cloud-Markts, der größte europäische kam auf 2 %.16 KI-Unternehmen machen nach der Bank of England rund die Hälfte des US-Aktienindex S&P 500 aus, 2022 war es ein Viertel.4 Die US-Wettbewerbsbehörde Federal Trade Commission (FTC) stellte in einem Mitarbeiterbericht vom Januar 2025 bei drei untersuchten Partnerschaften fest, dass die KI-Entwickler einen großen Teil der Investitionen ihrer Geldgeber wieder bei deren Cloud ausgeben müssen.49

Finanzaufsichten warnen vor einer Korrektur. Nach der Bank of England verlagert sich die Finanzierung zu Schulden und Kreisgeschäften, bei denen Lieferanten in ihre eigenen Kunden investieren.4, 50 Nvidia und OpenAI etwa unterzeichneten im September 2025 eine Absichtserklärung, nach der Nvidia schrittweise bis zu 100 Milliarden US-Dollar in OpenAI investieren und OpenAI Nvidia-Systeme für mindestens 10 GW abnehmen sollte.51 Anfang 2026 sagte Nvidia-Chef Jensen Huang, die Erklärung sei nie eine Zusage gewesen.52 Auch der IWF (April 2026) und die Europäische Zentralbank (EZB, November 2025) sehen Risiken einer abrupten Neubewertung; die EZB hält den größten Investoren zugute, dass sie hohe Gewinne und wenig Schulden haben.53, 54

Die EU baut 19 öffentlich geförderte KI-Fabriken, zwei davon in Deutschland, und schreibt bis zu sieben KI-Gigafabriken mit bis zu 10 Milliarden Euro öffentlicher Mittel aus. Private Mittel von mindestens 20 Milliarden Euro werden erwartet.17

Energie

Rechenzentren verbrauchten 2025 weltweit nach Schätzung der Internationalen Energieagentur (IEA) rund 485 TWh Strom, 17 % mehr als im Vorjahr; der Verbrauch von KI-Rechenzentren wuchs um 50 %.55 2024 lag der Anteil der Rechenzentren am weltweiten Stromverbrauch bei rund 1,5 %.56 Ins Gewicht fallen weniger einfache Anfragen als Training, Bild- und Videoerzeugung, Denkmodelle und Agenten. Aufgaben mit längerem Nachdenken oder Agenten können je Anfrage hundert- bis tausendmal mehr Energie brauchen als eine einfache Textantwort, während der Bedarf je Aufgabe in den letzten Jahren jährlich um mindestens das Zehnfache sank.55 Das Problem ist vor allem lokal. In Irland verbrauchen Rechenzentren fast ein Viertel des gemessenen Stroms;57 für Deutschland nehmen die Übertragungsnetzbetreiber für neue Rechenzentren bis 2045 über 100 TWh im Jahr an.58

In Deutschland regelt das Energieeffizienzgesetz Effizienz, Abwärme und Ökostrom der Rechenzentren; ein Regierungsentwurf vom September 2026 will die Grenzwerte für bestehende Anlagen lockern und die volle Ökostrompflicht auf 2030 verschieben. Einzelheiten stehen im Befundblatt Energiewirtschaft.61

Risiken im Alltag

• KI-Assistenten geben Nachrichten häufig falsch wieder. In einer Studie von 22 öffentlich-rechtlichen Medienhäusern hatten 2025 45 % der Antworten auf Nachrichtenfragen mindestens ein erhebliches Problem, oft bei den Quellenangaben; 20 % enthielten grobe Genauigkeitsfehler.62 Nach dem kommerziellen Prüfdienst NewsGuard wiederholten zehn führende Chatbots im August 2025 bei Fragen zu aktuellen Nachrichten in 35 % der Fälle Falschbehauptungen, ein Jahr zuvor in 18 %. Zugleich verweigerten sie keine Antwort mehr, vorher in 31 % der Fälle; NewsGuard führt den Anstieg auf die Websuche zurück, die auch Quellen gezielter Desinformation erfasst.63
• KI, die Angaben über ihr Gegenüber kennt, ist in Debatten oft überzeugender als Menschen. In einem Experiment mit 900 Teilnehmenden war GPT-4, das soziodemografische Angaben über sein Gegenüber kannte, in Debatten in 64 % der ungleichen Paarungen überzeugender als ein Mensch.64
• Lernende, die das Denken der KI überlassen, lernen womöglich weniger. Schüler, die beim Üben uneingeschränkt GPT-4 nutzten, schnitten nach Entzug des Zugangs 17 % schlechter ab als Schüler ohne KI; eine Tutorversion mit Lernschutz verhinderte das weitgehend.65 Höheres Vertrauen in KI geht bei Wissensarbeitern nach eigener Auskunft mit weniger kritischem Denken einher.66
• Jugendliche nutzen KI stark und vertrauen ihr. 74 % der 12- bis 19-Jährigen in Deutschland nutzen KI für Hausaufgaben oder zum Lernen, und 57 % halten die von KI gelieferten Informationen für vertrauenswürdig; ob sich dieser Wert auf alle Befragten oder nur auf Nutzende bezieht, sagt die JIM-Studie 2025 nicht.67 Nach einer Befragung der gemeinnützigen Organisation Common Sense Media hat in den USA ein Drittel der Jugendlichen für ernste Gespräche schon KI-Begleiter statt Menschen gewählt;68 ein kalifornisches Gesetz verpflichtet Anbieter solcher Begleiter seit 1. Januar 2026 zu Schutzmaßnahmen für Minderjährige.69, 70
• Täuschung wird billig, von gefälschten Bewertungen über geklonte Stimmen bis zu Prominenten als Köder für Anlagebetrug. Mehr dazu in den Befundblättern Werbung und Marketing und Cybersicherheit.71, 20, 72