Ob es sich bei der gigantischen Spekulation in Künstlicher Intelligenz (KI) um eine Investitions- und Aktienmarktblase handelt, aus der schon bald die Luft entweichen wird, muss sich noch weisen. Entscheidend bei der Bewertung dürfte sein, ob sich die hochfliegenden Prognosen und Versprechungen, die von den KI-Konzernen mit immer größerer Inbrunst in den Markt getragen werden, tatsächlich halten lassen. Nachdem anfangs auch unabhängige Analysten sogar zweistellige Produktivitätsgewinne unterstellt haben, gießen neuere Studien inzwischen Wasser in den Wein.

Erst jüngst hatte Anthropic-Chef Dario Amodei die gewaltigen Produktivkräfte von KI betont und gewarnt, dass Millionen gut bezahlte Jobs gefährdet seien und die Arbeitslosenquote allein in den USA auf bis zu 20% steigen könnte. Amazon-Chef Jeff Bezos hatte auf der Italian TechWeek erklärt, dass KI „die Menschheit in neue Dimensionen führen“ werde. Kritikern legte er nahe, „mehr Begeisterung und weniger Skepsis gegenüber KI“ an den Tag zu legen. Die Investmentbank GoldmanSachs warnte zugleich vor einem „Wachstum ohne Jobs“ – ausgelöst durch den Vormarsch von KI. Und eine Analyse der Unternehmensberatung PwC sieht bezogen auf Deutschland durch KI 22% der Jobs von Angestellten wackeln.

Nach einer Studie des Herstellers von Kollaborationssoftware, Atlassian, sind die Auswirkungen aber wohl nicht so groß, dass sich Investitionen in KI bei den Unternehmen schon unmittelbar in den Arbeitskosten spiegeln, wie die KI-Konzerne versprechen. Nach einer Umfrage unter weltweit 12.000 Mitarbeitern und 180 Führungskräften würden KI-Tools zwar im Schnitt 1,3 Stunden pro Beschäftigten einsparen, doch entstehe bislang „kaum messbarer Nutzen auf Unternehmensebene“. Dafür müsste „erst die gesamte Firmenstruktur angepasst werden“.

Für problematisch hält die Analyse auch, dass Unternehmen, die sich nur auf die individuelle Produktivität konzentrierten, im Gegenzug an Innovationsfähigkeit verlieren. Wenn Mitarbeiter sich mit KI-Tools beschäftigten, gehe die Wahrscheinlichkeit um 16% zurück, echte Innovationen hervorzubringen, mahnen die Autoren.

Eine Studie der London School of Economics (LSE) zusammen mit der Beratungsfirma Protiviti, ebenfalls basierend auf einer Umfrage, stellt zudem fest, dass Mitarbeiter, die KI täglich nutzten, zwar jede Woche einen ganzen Arbeitstag einsparen könnten. Doch das sei erst möglich, wenn eine ausgiebige Schulung vorgeschaltet werde. Dann sei es obendrein egal, ob es sich bei den Mitarbeitern um Vertreter der Generation Z oder X handele.

Noch skeptischer gegenüber aktuellen KI-Produktivitätsversprechen gibt sich die gemeinnützige Organisation Center for AI Safety. Selbst KI-Spitzenmodelle könnten bisher nur 3% der Aufgaben, die im Arbeitsalltag vorkommen, zuverlässig übernehmen. Und eine Analyse des Marktforschers Forrester warnt davor, dass mehr als die Hälfte aller Arbeitgeber, die Stellen abgebaut und durch KI ersetzt hätten, diese Entscheidung inzwischen bereuten.

Dass KI mannigfache Fortschritte ermöglicht etwa in der Materialforschung, der Chemie und Pharmazie und anderen Wissenschaften ist unbestritten. Allerdings zeigt sich auch, dass es wohl eher spezialisierte KI-Tools sind, die produktivitätstreibend sind. Obendrein stößt die Lernfähigkeit von KI auf Grenzen, denn die Zahl von noch verfügbaren Textdaten, die von Menschen generiert wurden, sei bis 2030 verarbeitet. Dann müsse auf synthetische Daten zurückgegriffen werden, räumt Google DeepMind ein.

Diese Hürde rückt also näher und neue Ansatzpunkte sind nötig. Vor diesem Hintergrund werden die Anleger entscheiden müssen, ob das aktuelle Investitionsrennen und die in den Kursen manifestierten Hoffnungen übertrieben sind.