Die durch KI eingesparte Arbeitszeit führt oft nur zu längeren Kaffeepausen – was aber indirekt Kreativität und Innovationen vorantreiben kann. Dmytro Sheremeta/Shutterstock.com Im Zeitalter KI-gestützter Produktivitäts-Tools – von digitalen Assistenten und Copilots bis hin zu dialogbasierten Systemen wie ChatGPT – liegt die Vermutung nahe, dass wir am Beginn einer Revolution der Arbeitswelt stehen. Dank dieser Tools sollen wir schneller Inhalte erstellen, effizienter kommunizieren und smarter Probleme lösen. Doch wie viele Unternehmen mittlerweile erkennen, bedeutet „smarter arbeiten“ nicht automatisch „weniger arbeiten“ – und führt auch nicht zwangsläufig zu messbarem wirtschaftlichem Erfolg. Die Realität der „eingesparten Zeit“ In unserem Privatleben lassen sich Produktivitätsgewinne in „Qualitätszeit“ umwandeln – etwa für Sport, Erholung oder Hobbys. In der Geschäftswelt jedoch führt die durch KI eingesparte Zeit nicht zwangsläufig zu mehr erledigter Arbeit. Häufig resultiert sie stattdessen in längeren Kaffeepausen, mehr Leerlauf oder einfach einer geringeren Arbeitsbelastung. Dieses Phänomen nennt man Produktivitätsleck: Effizienzgewinne auf individueller Ebene münden nicht in klaren geschäftlichen Mehrwert. Ein Teil der Herausforderung besteht darin, dass die meisten Unternehmen individuelle Produktivitätssteigerungen nicht tracken – sei es aus Datenschutzgründen oder weil es zu schwierig ist, die Tool-Nutzung zu überwachen, ohne die Vertrauensbasis zu zerstören oder regulatorische Grenzen zu verletzen. Laut einer Studie von BCG fühlen sich 82 Prozent der Berater, die regelmäßig generative künstliche Intelligenz (GenAI) nutzen, sicherer in ihrer Rolle und glauben, dass auch ihre Kollegen die Technologie schätzen. Über 80 Prozent stimmten zu, dass GenAI ihre Problemlösungskompetenz verbessert und zu schnelleren Ergebnissen führt. Doch die zentrale Frage bleibt: Führt dies zu echter organisatorischer Effizienz – oder nur zu individueller Entlastung? Was die Zahlen wirklich sagen Laut Gartner’s 2025 CEO and Senior Business Executive Survey bleibt Wachstum für 56 Prozent der CEOs die oberste strategische Priorität. KI gilt dabei als entscheidender Hebel – aber eventuell in anderer Weise als häufig angenommen. Gartner-Daten zeigen vielmehr: Zwar spart der Einsatz von KI durchschnittlich 5,7 Stunden pro Mitarbeitenden pro Woche ein. Es fließen jedoch nur 1,7 Stunden davon in hochwertige Arbeit, die Resultate verbessert. Weitere 0,8 Stunden werden dafür aufgewendet, KI-Fehler zu korrigieren. Und der Rest? Das ist oft schlicht nicht nachvollziehbar. Die Ergebnisse decken sich mit einer aktuellen Umfrage von Microsoft, wonach nur 34 Prozent der CEOs erwarten, dass GenAI die Produktivität steigert – während 43 Prozent den Fokus stärker auf bessere Entscheidungsfindung legen. Das deutet auf einen Mindset-Wandel beim Management hin: Statt sich auf jede eingesparte Arbeitsminute zu fokussieren, wird zunehmend der Impact über die Aktivität gestellt. Wann Produktivitätsgewinne echten Unternehmenswert bringen Trotz aller Skepsis berichten Teams, die durch KI hohe Produktivität erreichten, laut Gartner von klaren Vorteilen: 81 Prozent erzielten signifikante Kosteneinsparungen auf Unternehmensebene – 27 Prozent mehr als weniger produktive Vergleichsgruppen. 71 Prozent berichten von besseren Innovationsleistungen, etwa durch neuartige Produkte und Angebote. Doch nicht alle Unternehmensbereiche nutzen KI in vollem Umfang. So greifen laut Gartner rund 60 Prozent der Mitarbeitenden im Finanzwesen weiterhin auf manuelle Prozesse zurück – aus Misstrauen gegenüber der KI oder weil sie etablierte Methoden gewohnt sind. Um die Lücke zwischen individueller Produktivität und unternehmerischem Nutzen zu schließen, sollten Führungskräfte Folgendes beachten: Die richtigen Kennzahlen messen: Erfassen Sie nicht nur die eingesparte Zeit, sondern analysieren Sie auch, wie Produktivitäts-Tools genutzt werden – und verknüpfen Sie diese Nutzung mit KPIs auf Team- und Individualebene. Business-Ergebnisse bewerten: Statt jede KI-Interaktion zu überwachen, sollten Sie lieber prüfen, ob sich Qualität, Geschwindigkeit oder Geschäftsergebnisse verbessert haben. Hat GenAI beispielsweise dem Vertrieb geholfen, mehr Abschlüsse zu erzielen? Wurden Entwicklungszyklen verkürzt? Prozesse KI-gerecht umgestalten: Das Schreiben von E-Mails, das Erstellen von Berichten oder das Auswerten operativer Daten sollte gezielt auf den KI-Einsatz abgestimmt werden. Ohne Prozessneugestaltung bleibt Automatisierung oft oberflächlich. Ziel ist es, KI-Workflows zu steuern, Risiken zu minimieren und die Ausrichtung auf Unternehmensziele sicherzustellen. Weiterbilden und Kompetenzen ausbauen: Der bloße Einsatz von KI reicht nicht. Die BCG-Studie zeigt: Selbst bei Aufgaben ohne Programmierbedarf schnitten Personen mit etwas Kodiererfahrung besser ab als Einsteiger. Kontextwissen und Erfahrung erhöhen also die Wirksamkeit von KI. Produktivität neu definieren: Widerstehen Sie der Versuchung, jede gewonnene Minute mit zusätzlicher Arbeit zu füllen oder Personal zu reduzieren. Wenn KI fünf Stunden pro Woche freimacht, könnten diese für Kreativität, Reflexion oder Innovation genutzt werden. Übertreffen Produktivitätsgewinne die Erwartungen, sollten KPIs, Workflows und Teamstrukturen angepasst – und der Prozess wiederholt – werden. (mb)
Wohin fließen KI-Produktivitätsgewinne?
Die durch KI eingesparte Arbeitszeit führt oft nur zu längeren Kaffeepausen – was aber indirekt Kreativität und Innovationen vorantreiben kann. Dmytro Sheremeta/Shutterstock.com Im Zeitalter KI-gestützter Produktivitäts-Tools – von digitalen Assistenten und Copilots bis hin zu dialogbasierten Systemen wie ChatGPT – liegt die Vermutung nahe, dass wir am Beginn einer Revolution der Arbeitswelt stehen. Dank dieser Tools sollen wir schneller Inhalte erstellen, effizienter kommunizieren und smarter Probleme lösen. Doch wie viele Unternehmen mittlerweile erkennen, bedeutet „smarter arbeiten“ nicht automatisch „weniger arbeiten“ – und führt auch nicht zwangsläufig zu messbarem wirtschaftlichem Erfolg. Die Realität der „eingesparten Zeit“ In unserem Privatleben lassen sich Produktivitätsgewinne in „Qualitätszeit“ umwandeln – etwa für Sport, Erholung oder Hobbys. In der Geschäftswelt jedoch führt die durch KI eingesparte Zeit nicht zwangsläufig zu mehr erledigter Arbeit. Häufig resultiert sie stattdessen in längeren Kaffeepausen, mehr Leerlauf oder einfach einer geringeren Arbeitsbelastung. Dieses Phänomen nennt man Produktivitätsleck: Effizienzgewinne auf individueller Ebene münden nicht in klaren geschäftlichen Mehrwert. Ein Teil der Herausforderung besteht darin, dass die meisten Unternehmen individuelle Produktivitätssteigerungen nicht tracken – sei es aus Datenschutzgründen oder weil es zu schwierig ist, die Tool-Nutzung zu überwachen, ohne die Vertrauensbasis zu zerstören oder regulatorische Grenzen zu verletzen. Laut einer Studie von BCG fühlen sich 82 Prozent der Berater, die regelmäßig generative künstliche Intelligenz (GenAI) nutzen, sicherer in ihrer Rolle und glauben, dass auch ihre Kollegen die Technologie schätzen. Über 80 Prozent stimmten zu, dass GenAI ihre Problemlösungskompetenz verbessert und zu schnelleren Ergebnissen führt. Doch die zentrale Frage bleibt: Führt dies zu echter organisatorischer Effizienz – oder nur zu individueller Entlastung? Was die Zahlen wirklich sagen Laut Gartner’s 2025 CEO and Senior Business Executive Survey bleibt Wachstum für 56 Prozent der CEOs die oberste strategische Priorität. KI gilt dabei als entscheidender Hebel – aber eventuell in anderer Weise als häufig angenommen. Gartner-Daten zeigen vielmehr: Zwar spart der Einsatz von KI durchschnittlich 5,7 Stunden pro Mitarbeitenden pro Woche ein. Es fließen jedoch nur 1,7 Stunden davon in hochwertige Arbeit, die Resultate verbessert. Weitere 0,8 Stunden werden dafür aufgewendet, KI-Fehler zu korrigieren. Und der Rest? Das ist oft schlicht nicht nachvollziehbar. Die Ergebnisse decken sich mit einer aktuellen Umfrage von Microsoft, wonach nur 34 Prozent der CEOs erwarten, dass GenAI die Produktivität steigert – während 43 Prozent den Fokus stärker auf bessere Entscheidungsfindung legen. Das deutet auf einen Mindset-Wandel beim Management hin: Statt sich auf jede eingesparte Arbeitsminute zu fokussieren, wird zunehmend der Impact über die Aktivität gestellt. Wann Produktivitätsgewinne echten Unternehmenswert bringen Trotz aller Skepsis berichten Teams, die durch KI hohe Produktivität erreichten, laut Gartner von klaren Vorteilen: 81 Prozent erzielten signifikante Kosteneinsparungen auf Unternehmensebene – 27 Prozent mehr als weniger produktive Vergleichsgruppen. 71 Prozent berichten von besseren Innovationsleistungen, etwa durch neuartige Produkte und Angebote. Doch nicht alle Unternehmensbereiche nutzen KI in vollem Umfang. So greifen laut Gartner rund 60 Prozent der Mitarbeitenden im Finanzwesen weiterhin auf manuelle Prozesse zurück – aus Misstrauen gegenüber der KI oder weil sie etablierte Methoden gewohnt sind. Um die Lücke zwischen individueller Produktivität und unternehmerischem Nutzen zu schließen, sollten Führungskräfte Folgendes beachten: Die richtigen Kennzahlen messen: Erfassen Sie nicht nur die eingesparte Zeit, sondern analysieren Sie auch, wie Produktivitäts-Tools genutzt werden – und verknüpfen Sie diese Nutzung mit KPIs auf Team- und Individualebene. Business-Ergebnisse bewerten: Statt jede KI-Interaktion zu überwachen, sollten Sie lieber prüfen, ob sich Qualität, Geschwindigkeit oder Geschäftsergebnisse verbessert haben. Hat GenAI beispielsweise dem Vertrieb geholfen, mehr Abschlüsse zu erzielen? Wurden Entwicklungszyklen verkürzt? Prozesse KI-gerecht umgestalten: Das Schreiben von E-Mails, das Erstellen von Berichten oder das Auswerten operativer Daten sollte gezielt auf den KI-Einsatz abgestimmt werden. Ohne Prozessneugestaltung bleibt Automatisierung oft oberflächlich. Ziel ist es, KI-Workflows zu steuern, Risiken zu minimieren und die Ausrichtung auf Unternehmensziele sicherzustellen. Weiterbilden und Kompetenzen ausbauen: Der bloße Einsatz von KI reicht nicht. Die BCG-Studie zeigt: Selbst bei Aufgaben ohne Programmierbedarf schnitten Personen mit etwas Kodiererfahrung besser ab als Einsteiger. Kontextwissen und Erfahrung erhöhen also die Wirksamkeit von KI. Produktivität neu definieren: Widerstehen Sie der Versuchung, jede gewonnene Minute mit zusätzlicher Arbeit zu füllen oder Personal zu reduzieren. Wenn KI fünf Stunden pro Woche freimacht, könnten diese für Kreativität, Reflexion oder Innovation genutzt werden. Übertreffen Produktivitätsgewinne die Erwartungen, sollten KPIs, Workflows und Teamstrukturen angepasst – und der Prozess wiederholt – werden. (mb)
Wohin fließen KI-Produktivitätsgewinne? Die durch KI eingesparte Arbeitszeit führt oft nur zu längeren Kaffeepausen – was aber indirekt Kreativität und Innovationen vorantreiben kann. Dmytro Sheremeta/Shutterstock.com Im Zeitalter KI-gestützter Produktivitäts-Tools – von digitalen Assistenten und Copilots bis hin zu dialogbasierten Systemen wie ChatGPT – liegt die Vermutung nahe, dass wir am Beginn einer Revolution der Arbeitswelt stehen. Dank dieser Tools sollen wir schneller Inhalte erstellen, effizienter kommunizieren und smarter Probleme lösen. Doch wie viele Unternehmen mittlerweile erkennen, bedeutet „smarter arbeiten“ nicht automatisch „weniger arbeiten“ – und führt auch nicht zwangsläufig zu messbarem wirtschaftlichem Erfolg. Die Realität der „eingesparten Zeit“ In unserem Privatleben lassen sich Produktivitätsgewinne in „Qualitätszeit“ umwandeln – etwa für Sport, Erholung oder Hobbys. In der Geschäftswelt jedoch führt die durch KI eingesparte Zeit nicht zwangsläufig zu mehr erledigter Arbeit. Häufig resultiert sie stattdessen in längeren Kaffeepausen, mehr Leerlauf oder einfach einer geringeren Arbeitsbelastung. Dieses Phänomen nennt man Produktivitätsleck: Effizienzgewinne auf individueller Ebene münden nicht in klaren geschäftlichen Mehrwert. Ein Teil der Herausforderung besteht darin, dass die meisten Unternehmen individuelle Produktivitätssteigerungen nicht tracken – sei es aus Datenschutzgründen oder weil es zu schwierig ist, die Tool-Nutzung zu überwachen, ohne die Vertrauensbasis zu zerstören oder regulatorische Grenzen zu verletzen. Laut einer Studie von BCG fühlen sich 82 Prozent der Berater, die regelmäßig generative künstliche Intelligenz (GenAI) nutzen, sicherer in ihrer Rolle und glauben, dass auch ihre Kollegen die Technologie schätzen. Über 80 Prozent stimmten zu, dass GenAI ihre Problemlösungskompetenz verbessert und zu schnelleren Ergebnissen führt. Doch die zentrale Frage bleibt: Führt dies zu echter organisatorischer Effizienz – oder nur zu individueller Entlastung? Was die Zahlen wirklich sagen Laut Gartner’s 2025 CEO and Senior Business Executive Survey bleibt Wachstum für 56 Prozent der CEOs die oberste strategische Priorität. KI gilt dabei als entscheidender Hebel – aber eventuell in anderer Weise als häufig angenommen. Gartner-Daten zeigen vielmehr: Zwar spart der Einsatz von KI durchschnittlich 5,7 Stunden pro Mitarbeitenden pro Woche ein. Es fließen jedoch nur 1,7 Stunden davon in hochwertige Arbeit, die Resultate verbessert. Weitere 0,8 Stunden werden dafür aufgewendet, KI-Fehler zu korrigieren. Und der Rest? Das ist oft schlicht nicht nachvollziehbar. Die Ergebnisse decken sich mit einer aktuellen Umfrage von Microsoft, wonach nur 34 Prozent der CEOs erwarten, dass GenAI die Produktivität steigert – während 43 Prozent den Fokus stärker auf bessere Entscheidungsfindung legen. Das deutet auf einen Mindset-Wandel beim Management hin: Statt sich auf jede eingesparte Arbeitsminute zu fokussieren, wird zunehmend der Impact über die Aktivität gestellt. Wann Produktivitätsgewinne echten Unternehmenswert bringen Trotz aller Skepsis berichten Teams, die durch KI hohe Produktivität erreichten, laut Gartner von klaren Vorteilen: 81 Prozent erzielten signifikante Kosteneinsparungen auf Unternehmensebene – 27 Prozent mehr als weniger produktive Vergleichsgruppen. 71 Prozent berichten von besseren Innovationsleistungen, etwa durch neuartige Produkte und Angebote. Doch nicht alle Unternehmensbereiche nutzen KI in vollem Umfang. So greifen laut Gartner rund 60 Prozent der Mitarbeitenden im Finanzwesen weiterhin auf manuelle Prozesse zurück – aus Misstrauen gegenüber der KI oder weil sie etablierte Methoden gewohnt sind. Um die Lücke zwischen individueller Produktivität und unternehmerischem Nutzen zu schließen, sollten Führungskräfte Folgendes beachten: Die richtigen Kennzahlen messen: Erfassen Sie nicht nur die eingesparte Zeit, sondern analysieren Sie auch, wie Produktivitäts-Tools genutzt werden – und verknüpfen Sie diese Nutzung mit KPIs auf Team- und Individualebene. Business-Ergebnisse bewerten: Statt jede KI-Interaktion zu überwachen, sollten Sie lieber prüfen, ob sich Qualität, Geschwindigkeit oder Geschäftsergebnisse verbessert haben. Hat GenAI beispielsweise dem Vertrieb geholfen, mehr Abschlüsse zu erzielen? Wurden Entwicklungszyklen verkürzt? Prozesse KI-gerecht umgestalten: Das Schreiben von E-Mails, das Erstellen von Berichten oder das Auswerten operativer Daten sollte gezielt auf den KI-Einsatz abgestimmt werden. Ohne Prozessneugestaltung bleibt Automatisierung oft oberflächlich. Ziel ist es, KI-Workflows zu steuern, Risiken zu minimieren und die Ausrichtung auf Unternehmensziele sicherzustellen. Weiterbilden und Kompetenzen ausbauen: Der bloße Einsatz von KI reicht nicht. Die BCG-Studie zeigt: Selbst bei Aufgaben ohne Programmierbedarf schnitten Personen mit etwas Kodiererfahrung besser ab als Einsteiger. Kontextwissen und Erfahrung erhöhen also die Wirksamkeit von KI. Produktivität neu definieren: Widerstehen Sie der Versuchung, jede gewonnene Minute mit zusätzlicher Arbeit zu füllen oder Personal zu reduzieren. Wenn KI fünf Stunden pro Woche freimacht, könnten diese für Kreativität, Reflexion oder Innovation genutzt werden. Übertreffen Produktivitätsgewinne die Erwartungen, sollten KPIs, Workflows und Teamstrukturen angepasst – und der Prozess wiederholt – werden. (mb)