Der Einsatz von KI-Anwendungen verändert die Struktur einer Wirtschaft spürbar. Das hat Auswirkungen auf zentrale makroökonomische Größen wie die Produktivität, das Beschäftigungsniveau und die Höhe des Bruttoinlandsprodukts, aber auch auf den gesamtwirtschaftlichen Ausstoß klimaschädlicher Treibhausgasemissionen. Dieser Beitrag diskutiert, welche Auswirkungen der KI auf die genannten gesamtwirtschaftlichen Indikatoren aus heutiger Sicht erwartbar sind.

Bei der künstlichen Intelligenz (im Folgenden: KI) geht es im Kern darum, dass Computer und Maschinen zentrale menschliche kognitive Tätigkeiten durchführen können. Die KI kann daher als Oberbegriff für technologische Prozesse angesehen werden, die logisches Denken, Lernen und Kreativität nachahmen können.

Gesamtwirtschaftliche Produktivitätseffekte

KI-Systeme optimieren Abläufe und Prozesse und sparen dadurch Zeit und produktive Ressourcen ein. Die KI ist somit in erster Linie ein Instrument zur Steigerung der Produktivität. Über das konkrete Ausmaß der erwartbaren Produktivitätszuwächse herrscht in der Forschung jedoch keine Einigkeit.

Um statistisch belastbare Abschätzungen durchführen zu können, werden Daten benötigt, die lange Zeitreihen abdecken. Gerade für die modernsten KI-Anwendungen gibt es diese Daten jedoch nicht, weil die Nutzungsdauer dieser Anwendungen viel zu kurz ist. Aussagen zu den zukünftigen Produktivitätspotenzialen der KI sind deshalb stark annahmegetrieben.

Die zahlreichen Prognosen zu den KI-induzierten gesamtwirtschaftlichen Produktivitätszuwächse arbeiten mit sehr unterschiedlichen Annahmen. Daraus resultiert eine große Bandbreite von Schätzwerten.

  • Es gibt einige wenige Arbeiten, die in den kommenden zehn Jahren von gesamtwirtschaftlichen Produktivitätszuwächsen von lediglich 0,1 Prozentpunkten pro Jahr ausgehen. Ein prominenter Vertreter, der in diese Gruppe fällt, ist der Wirtschaftsnobelpreisträger Daron Acemoglu (The Simple Macroeconomics of AI).
  • Besonders optimistische Schätzungen, von denen es ebenfalls nur eine kleine Zahl gibt, erwarten jährliche Produktivitätszuwächse in Höhe von bis zu 1,5 Prozentpunkten.
  • Die meisten Studien gehen derzeit von gesamtwirtschaftlichen KI-induzierten Produktivitätsanstiegen aus, die in den nächsten zehn Jahren zwischen 0,5 und 0,7 Prozentpunkten pro Jahr liegen.

Wichtig ist in diesem Kontext der Zeitaspekt. Häufig ist die Einführung von bahnbrechenden neuen Technologien zunächst einmal mit einem Produktivitätsrückgang verbunden. Grund dafür ist, dass KI-Systeme erworben und installiert werden müssen. Zudem brauchen die Beschäftigten Zeit, um die neuen Anwendungen richtig zu nutzen. Wenn dadurch der Ressourceneinsatz steigt, der Output aber nicht, bedeutet das einen Rückgang der Produktivität.

Die Produktivitätsentwicklung der KI hat daher im Zeitverlauf die Form eines J: Zunächst kommt es zu einem Produktivitätsrückgang, und erst im Laufe der Zeit steigt die Produktivität wieder. Dieses Phänomen wird als Produktivitäts-J-Kurve bezeichnet (The Productivity J-Curve: How Intangibles Complement General Purpose Technologies – American Economic Association).

Arbeitsmarkteffekte der KI

Auf der einen Seite führt der Einsatz von KI zum Abbau von Arbeitsplätzen, weil die KI menschliche Arbeitskräfte ersetzt. Dies wird als Freisetzungseffekt (Nehmen uns Roboter die Arbeit weg?) bezeichnet.

Auf der anderen Seite hat die KI auch beschäftigungserhöhende Effekte, die so genannten Kompensationseffekte:

  • KI-induzierte Produktivitätssteigerungen senken die Güterpreise, was im Normallfall zu einer höheren Nachfrage nach diesen Produkten führt.
  • Preisreduzierungen steigern zudem die Kaufkraft der Menschen, was ebenfalls die Güternachfrage erhöht.
  • KI-bedingte Preissenkungen verbessern die internationale Wettbewerbsfähigkeit der einheimischen Unternehmen. Sie können deshalb mehr Produkte im Ausland verkaufen, d. h. die Exporte nehmen zu.
  • Der Einsatz von KI-Anwendungen verlangt eine leistungsstarke digitale Infrastruktur (Rechenzentren, Übertragungstechnologien, Computer etc.). Das erfordert hohe private und öffentliche Investitionen.

Unternehmen passen sich an eine höhere Güternachfrage an, was normalerweise mit der Einstellung von zusätzlichen Beschäftigten verbunden ist.

Kurzfristig, d. h. in den nächsten fünf Jahren, dürften in Deutschland die beschäftigungserhöhenden Effekte überwiegen. Langfristig, d. h. nach zehn bis 15 Jahren lassen vor allem die beschäftigungssteigernden Investitionseffekte nach. Gleichzeitig nehmen die Freisetzungseffekte zu.

Wachstumseffekte der KI

Auch die Auswirkungen der KI auf die durch das Bruttoinlandsprodukt (BIP) gemessene Wirtschaftsleistung eines Landes sind nicht eindeutig.

  • Der produktivitätssteigernde Effekt der KI wirkt wachstumserhöhend, weil die Volkswirtschaft mit ihren Produktionsfaktoren eine größere Gütermenge herstellen kann.
  • Falls die KI zu einem Beschäftigungsrückgang führen sollte, geht dies mit einem Rückgang der Arbeitseinkommen einher. Das reduziert die Konsumgüternachfrage.
  • Die mit dem Aufbau der erforderlichen KI-Infrastruktur verbundenen Investitionen bedeuten eine höhere gesamtwirtschaftliche Güternachfrage, an die sich die Unternehmen anpassen.
  • Eine nachfrageseitig induzierte Steigerung des BIP ergibt sich zudem, wenn die produktivitätssteigernde Wirkung eines umfangreichen KI-Einsatzes die Produktionskosten und damit die Güterpreise senkt.
  • Die Steigerung der Produktivität bedeutet, dass eine konstante Gütermenge mit immer weniger Arbeitsinput hergestellt werden kann. Wird die zusätzliche Zeit für kommerzielle Freizeitaktivitäten genutzt, steigt das BIP. Falls jedoch Freizeitaktivitäten ohne kommerzielle Angebote oder ehrenamtliche Tätigkeiten ergriffen werden, kommt es zu keiner Steigerung des BIP.

Bei den Wachstumseffekten der KI ist ebenfalls zwischen kurz- und langfristigen Effekten zu unterscheiden. Während die kurzfristigen Effekte eher wachstumssteigernd wirken dürften, sind die mittel- und langfristigen Effekte unklar.

Entscheidend für die langfristigen Wachstumseffekte der KI ist die internationale Wettbewerbsfähigkeit. Wenn es einer Volkswirtschaft gelingt, den KI-Einsatz schneller und erfolgreicher als in den meisten anderen Ländern voranzutreiben, verbessert das die preisliche Wettbewerbsfähigkeit der heimischen Unternehmen (AI and Trade: Why Europe Cannot Afford to Lag on Adoption). Das wirkt sich positiv auf die Exporte des Inlands aus und bewirkt somit ein exportgetriebenes Wirtschaftswachstum.

Auswirkungen des KI-Einsatzes auf die Treibhausgasemissionen

KI-Anwendungen verbrauchen erhebliche Mengen an Energie und natürlichen Rohstoffen, was klimaschädliche Effekte hat. Gleichzeitig können digitale Technologien und KI-Anwendungen einen spürbaren Beitrag leisten, um den gesamtwirtschaftlichen Energie- und Rohstoffverbrauch zu reduzieren, was klimaschützend wirkt (Energieeffiziente künstliche Intelligenz für eine klimafreundliche Zukunft)

Kurzfristig ist davon auszugehen, dass die klimaschädlichen Effekte der KI überwiegen. Der Aufbau einer leistungsfähigen KI-Infrastruktur, der Betrieb der KI-Anwendungen und die Datenübertragungen verlangen den Einsatz von natürlichen Ressourcen und Energie. Beides ist derzeit noch mit dem Ausstoß von CO2 verbunden. Gleichzeitig sind die Optimierungspotenziale der KI längst noch nicht ausgereizt. Daher sind die KI-bedingten Rohstoff- und Energieeinsparpotenziale vorerst gering.

Mittel- und langfristig ist es durchaus möglich, dass die klimaschädlichen Effekte der KI zurückgehen. Der Anteil erneuerbarer Energien am gesamtgesellschaftlichen Energieverbrauch wird in den nächsten Jahren immer weiter zunehmen. Damit sinken die Klimabelastungen, die mit dem Energiebedarf der KI einhergehen. Außerdem ist zu erwarten, dass die Leistungsfähigkeit der KI-Systeme zunehmen wird. Damit wachsen die Optimierungspotenziale der KI, was zu einer Steigerung der Rohstoff- und Energieeffizienz führt und den Ausstoß klimaschädlicher Treibhausgasemissionen reduziert.

Ausblick

Die konkreten ökonomischen Auswirkungen der KI für eine Volkswirtschaft hängen entscheidend davon ab, wie schnell und umfangreich das Land die KI im Vergleich zum Rest der Welt einsetzt. In den USA und in China gibt es gegenwärtig umfangreiche industriepolitische Aktivitäten, mit denen die Regierungen die Entwicklung und den Einsatz von KI-Systemen fördern.

Wenn Deutschland und die EU in diesem Wettrennen weiter zurückfallen sollten, würde das die internationale Wettbewerbsfähigkeit der heimischen Unternehmen gefährden. Die Folgen wären Produktions-, Beschäftigungs- und Einkommensverluste.

Hinweis: Die Ausführungen dieses Beitrags basieren auf dem Focus Paper „Volkswirtschaftliche Effekte der KI“