KI-Eliten bremsen Produktivität Ohne Zwei-Klassen-Belegschaft: So gelingt inklusive KI im Unternehmen

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Europas Produktivitätslücke wächst, doch künstliche Intelligenz kann sie nur dann verkleinern, wenn Unternehmen alle Beschäftigten mitnehmen. Heute profitieren vor allem Jüngere, Männer und Führungskräfte von KI-Trainings, während andere abgehängt werden. Wer Datenzugang, Infrastruktur und Qualifizierung breit aufstellt, verhindert Eliten-Bildung und macht KI zur produktiven Technologie für die gesamte Organisation.

Europäische Unternehmen haben ein Produktivitätsproblem. Die Arbeitsleistung pro Arbeiternehmer hat das Niveau von vor 2008 noch nicht wieder erreicht. Seit Mitte der 1990er Jahre hat sich die Produktivitätslücke Europas im Vergleich zu den USA kontinuierlich vergrößert und nach der Pandemie erneut zugenommen.

Produktivitätslücke: Warum KI jetzt auf der Agenda steht

Regierungen erkennen zunehmend das Potenzial von künstlicher Intelligenz (KI), auch mit Blick auf das Thema Produktivität. In Deutschland wurde ein KI-Aktionsplan entwickelt, der Investitionen in Höhe von 1,6 Milliarden Euro in Forschung, Entwicklung und Anwendung von KI vorsieht. Außerdem umfasse der Plan das Thema Nachwuchsförderung, die sich bisher jedoch nur auf den wissenschaftlichen Sektor bezieht. Auch andere Länder in Europa wurden aktiv: In den Niederlanden investiert die Regierung 70 Millionen Euro in den Bau eines großen KI-Forschungszentrums, das sich auf Innovation und Infrastruktur konzentriert. Großbritannien hat einen mit 2 Milliarden Pfund dotierten KI-Aktionsplan und ein nationales Qualifizierungsprogramm aufgelegt, um Schüler, Studenten und Arbeitnehmer auf eine KI-gesteuerte Wirtschaft vorzubereiten.

Obwohl diese Entwicklungen vielversprechend sind, können sie bestehende Probleme verschärfen: Besonders Unternehmen, die KI einführen, ohne zu berücksichtigen, welche Mitarbeiter am meisten davon profitieren, riskieren eine Zwei-Klassen-Belegschaft. Die Kluft zwischen den effektiven KI-Nutzern und denjenigen, die abgehängt werden, kann die Produktivität negativ beeinflussen.

Wie Zwei-Klassen-Belegschaft entsteht: Wer KI lernt, wer zurückbleibt

Die Einführung von KI umfasst nahezu alle Branchen, aber sie erfolgt demographisch ungleichmäßig. Nur 11 Prozent der über 55-Jährigen und 18 Prozent der Frauen haben eine KI-Schulung erhalten, während im Vergleich dazu, 30 Prozent der unter 44-Jährigen und 36 Prozent der Männer ein Training absolviert haben. Führungskräfte sind fast fünfmal häufiger in KI geschult als handwerkliches oder administratives Personal. Neben einer schnell wachsenden Schicht von Teams und Einzelpersonen, die sich mit KI auskennen und lernen sie zur Steigerung von Leistung, Produktivität und Innovation einzusetzen, bleibt eine Gruppe zurück, die von den Vorteilen ausgeschlossen wird.

Diese Lücke ist nicht hypothetisch. Unternehmen, die KI bereits in ihre Arbeitsabläufe integrieren haben, haben, sowohl in der Führungsetage und in Datenteams als auch in der gesamten Belegschaft, einen Vorteil, der sich bereits auszahlt: Sie rationalisieren Aufgaben, senken Kosten und verbessern die Entscheidungsfindung. Das spiegelt sich auch in ihren Ergebnissen wider. Teams, die KI einführen, erfassen im Vergleich zu Unternehmen, in denen sich nur wenige Abteilungen mit KI auskennen, 43 Prozent häufiger Umsatzsteigerungen und berichten 40 Prozent häufiger von höherer Produktivität. Branchen, die besonders viele Berührungspunkte mit KI aufweisen, verzeichnen außerdem ein fünfmal schnelleres Wachstum der Arbeitsleistung.

Obwohl eine ähnliche Entwicklung bereits bei Cloud Computing und digitaler Transformation zu beobachten war, zeigt die Geschwindigkeit der KI-Einführung, dass die Kluft schneller wächst und größere Konsequenzen mit sich bringt – und Unternehmen sind sich der Konsequenz bewusst. Das Versäumnis, die heutige Qualifikationslücke zu schließen, kann zu erheblichen strukturellen Ungleichheiten führen.

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Eine KI-fragmentierte Belegschaft ist nicht nur ein kulturelles, sondern auch ein geschäftliches Problem. Transformation muss eine unternehmensweite Initiative sein, aber wenn die KI-Expertise nur bei wenigen Personen in bestimmten Positionen liegt, wird das Wachstum verlangsamt.

Um die volle Produktivität auszuschöpfen, müssen Unternehmen ihre Mitarbeiter auf allen Ebenen dazu ermutigen, mit KI zu experimentieren, Vertrauen in die Technologie aufzubauen und Ergebnisse dennoch kritisch mit gesundem Menschenverstand zu hinterfragen – und sie dann in ihre tägliche Arbeit zu integrieren. Neben der Bereitstellung der entsprechenden Tools, muss eine geeignete Lernumgebung für die Beschäftigten geschaffen werden.

Dennoch stellt die flächendeckende Einführung von KI für die gesamte Belegschaft eine Herausforderung in der technischen Bereitschaft dar. Daher verlassen sich viele Unternehmen noch auf die vorhandenen Systeme, die jedoch oft nicht für das KI-Zeitalter ausgelegt sind. Daten sind über Dutzende von Plattformen verteilt, jede mit unterschiedlichen Formaten, Zugriffsprotokollen und Compliance-Regeln. Die Konzentration wichtiger Daten auf einzelne Abteilungen, technische Teams oder sogar Werkzeuge, verstärkt die Kluft zwischen Mitarbeitern, die mit KI experimentieren, und denen, die es allein aus technischer Sicht nicht können.

Demokratisierung der Daten: gleicher Zugang als Basis für gute KI

Diese Fragmentierung der Daten schafft Ungleichheit, bevor man mit KI überhaupt startet. Die Demokratisierung von Daten bedeutet, dass jeder, unabhängig von Rolle oder Region, den relevanten Zugang zu konsistenten und gut verwalteten Daten erhält. Nur dann liefert KI genauso gute Ergebnisse für einen Marketingmanager in Asien wie für einen Entwickler in Europa.

Demnach sind nicht noch mehr isolierte Tools, sondern die Modernisierung der Infrastruktur die Lösung. Eine moderne Datenarchitektur, die auf einer einheitlichen Datenplattform basiert, bringt isolierte Datenquellen in einer einzigen, verwalteten Umgebung zusammen. Dies bietet konsistenten Zugang, automatische Anwendung von Sicherheits- und Compliance-Kontrollen und Sichtbarkeit darüber, wie Daten verwendet werden – eine perfekte Basis für KI. So können Firmen eine unternehmensweite, verantwortungsvolle KI-Innovation fördern, ohne Sicherheit, Privatsphäre oder Compliance zu gefährden.

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So wird KI für alle nutzbar

Die Implementierung von KI allein wird die europäische Produktivitätslücke nicht schließen. Unternehmen müssen gewährleisten, dass ihre Belegschaft neue Lösungen sicher und effektiv nutzen kann, um das Geschäft voranzutreiben. Bereits bei der Dateninfrastruktur, braucht es konsistent verwaltete Zugänge zu den Daten des gesamten Unternehmens. Jeder Mitarbeiter in jeder Position soll die gleichen Erfahrungen mit KI machen können.

Aber echte Veränderung erfordert auch einen Kulturwandel, der Lernen unterstützt, verantwortungsvolle Erkundung fördert und Chancen auf allen Ebenen der Belegschaft eröffnet. Die Zukunft der KI wird maßgeblich davon beeinflusst, ob Unternehmen Innovationen auf inklusive Weise vorantreiben. Dazu sind Investitionen in die Infrastruktur, Raum für Experimente und der Zugang zu KI-Technologien für alle erforderlich.

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