Künstliche Intelligenz kann heute viel. E-Mails schreiben, Termine organisieren, Prozesse beschleunigen. Das klingt nach Fortschritt – ist es aber nur bedingt. Denn wer KI ausschließlich zur Automatisierung nutzt, bleibt auf halber Strecke stehen. Der große Denkfehler: Effizienz wird mit Innovation verwechselt. Doch schneller zu arbeiten heißt nicht automatisch, mehr Wert zu schaffen.
Genau das ist zu erwarten: Routineaufgaben werden leichter, aber der eigentliche Kreativsprung bleibt oft aus. Und damit auch ein Großteil der erhofften Produktivitätsgewinne. Durch generative KI sparen wir viele Stunden bei E-Mails, aber an echter Zusammenarbeit, an neuen Ideen, ändert sich bis heute kaum etwas. Willkommen in der Effizienzfalle.
Und das Phänomen ist nicht neu. Das jährliche Wachstum der Arbeitsproduktivität in fortgeschrittenen Volkswirtschaften sinkt seit Mitte der Neunziger Jahre bis heute von etwa 2% auf 0,8%. Man spricht unter Ökonomen auch vom Produktivitätsparadoxon. Kann KI nun das Produktivitätswachstums wiederbeleben? Der KI-Forscher der Carl Benedict Frey ist sich sicher: „AI alone cannot solve the productivity puzzle“.
In den richtigen Händen kann es Antworten beschleunigen und sich wiederholende Aufgaben automatisieren. KI in den Händen eines Dummkopfes verstärkt allerdings nur die Leistung eines Dummkopfes. Shit in, Shit out. Oder wie Jurgen Appelo sagt: 80% ist Lärm. LinkedIn ist zum Paradebeispiel dafür geworden und für mich nicht immer leicht zu ertragen. Auf diesem Wege gehen die Potentiale der neuen Technologie also teilweise verloren, im Extremfall überwiegen die negativen Effekte.
Tesla zeigt, wie echter Fortschritt aussieht
Während viele Unternehmen ihre Prozesse KI-gestützt glätten, geht Tesla einen anderen Weg – einen tieferen. Mit dem „Full Self-Driving“-System (FSD) entwickelt Tesla keine Software, die nur besser lenkt. Sondern ein völlig neues Mobilitätskonzept. Unterstützt vom eigenen Supercomputer Dojo verarbeitet das Unternehmen Milliarden Kilometer an realen Fahrdaten, um eine neuronale End-to-End-Architektur zu trainieren.
„Tesla’s approach to autonomous driving is not just about stacking hardware and algorithms — it’s a masterclass in system-level engineering.“
[Quelle: AImonks/Medium]
Tesla denkt nicht schneller – Tesla denkt neu. Statt klassischer Module wie Sensorik, Entscheidung, Steuerung arbeitet FSD als integriertes System. Das Ziel ist nicht die bessere Fahrt von A nach B, sondern eine neue Rolle im Mobilitätsökosystem: das Robotaxi.
Routine vs. radikale Innovation
Der Unterschied zwischen Prozessoptimierung und Systeminnovation liegt im Ziel und Ergebnis.
- Prozessoptimierung: Die KI beantwortet E-Mails. Es entsteht eine Zeitersparnis, aber kein neuer Wert.
- Systeminnovation: Tesla entwickelt autonome Mobilität mithilfe von KI. Es entstehen ein neues Geschäftsmodell und neue Märkte.
Viele Unternehmen arbeiten mit KI – aber meist dort, wo es bequem ist. Im Backoffice, im Kundenservice, im Projektmanagement. Doch wenn alle dasselbe tun, ist niemand im Vorteil. Ein Wettbewerbsvorteil erwächst daraus nicht.
Tiefe Wertschöpfung entsteht an anderer Stelle
Echte Wertschöpfung braucht mehr als KI im Effizienzmodus. Wirklich neue, tiefe Wertschöpfung (Deep Value) entsteht nicht durch „mehr vom Gleichen“. Sie entsteht dort, wo wir das bestehende System hinterfragen – und mit Technologie etwas völlig Neues schaffen.
KI ist dabei ein mächtiges Werkzeug. Aber nur, wenn wir sie strategisch nutzen:
- Nicht nur zum Optimieren, sondern zum Neudenken.
- Nicht nur zum Automatisieren, sondern zum Re-Design
- Nicht nur als Kostenfaktor, sondern als Chancentreiber
Neue Strukturen müssen erforscht werden
Meine Empfehlung, um die mentale Richtung in Bezug auf KI zu ändern: Starte ein Experiment, das nicht effizienter macht – sondern mutiger:
- baut kein schnelles MVP, das existierende Produkte verbessert, sondern erforscht wirklich neue Wege,
- digitalisiert nicht nur Eure Prozesse mit KI, sondern überlegt, wie sich das Kundenverhalten durch KI verändert,
- überlegt nicht, wie ihr schneller Produktideen ausliefern könnt, sondern überlegt welche Ideen un der KI-Welt langfristig wirklich Sinn ergeben.
Wer nur automatisiert, hat schon verloren. Denn in einer Welt, in der alle effizienter werden, gewinnt nur der, der die Richtung ändert. Systemische Innovation, die zu neuer Wertschöpfung durch KI führt ( vgl. Deep Value) beginnt daher immer mit einer mutigen Frage und nicht mit eine effizienten Antwort.
Quellen:
- Frey, C. B. (2025): AI alone cannot solve the productivity puzzle. Financial Times, 16. Juni 2025, https://www.ft.com/content/55bc5876-254a-4daa-86f8-2cd0d939a866?utm_source=chatgpt.com
- André, C., Gal, P. (2024), Reviving productivity growth: A review of policies, OECD Economics Department Working Papers, 7 October 2024, https://doi.org/10.1787/61244acd-en
- Vehmeier, T. (2025): Deep Value: Wie KI echte Wertschöpfung neu definiert, 14. Juni 2025, https://www.vehmeier.com/deep-value-wie-ki-echte-wertschoepfung-neu-definiert