Künstliche Intelligenz ist in vielen Arbeitsabläufen angekommen – jedoch selten tief verankert. Laut einer neuen Auswertung von DiWaBe 2.0, einer repräsentativen Beschäftigtenbefragung in Deutschland, haben 64 Prozent der Beschäftigten 2024 mindestens gelegentlich KI‑basierte Programme im Job genutzt; regelmäßig („oft/immer“) war dies nur knapp ein Fünftel.
Auffällig ist der Einführungsweg: Nur etwa ein Drittel der KI‑Nutzenden gibt an, dass die wichtigste genutzte Anwendung vom Arbeitgeber eingeführt wurde. Zwei Drittel arbeiten also mit Tools, die sie sich selbst erschlossen haben. Diese breite, informelle Nutzung ist möglich, weil viele generative KI‑Angebote frei zugänglich sind und ohne Integration in die Unternehmens‑IT funktionieren.
Niedrige Einstiegshürden prägen das Nutzungsprofil
Am häufigsten kommen leicht zugängliche Text‑Tools zum Einsatz – von Chatbots bis Übersetzern. Solche Anwendungen nutzen über 80 Prozent der KI‑Nutzenden, unabhängig vom Einführungsweg. Regelmäßige Nutzung ist bei formal eingeführten Texttools dennoch verbreiteter (27 Prozent vs. 18 Prozent). Deutlich größere Lücken zeigen sich bei komplexeren oder genehmigungspflichtigen Anwendungen: Diagnostische Systeme nutzen rund 50 Prozent der formal Nutzenden, aber nur 30 Prozent der informell Nutzenden; bei Sprach‑ und Bild-/Videoverarbeitung liegt der Abstand bei 7 bzw. 9 Prozentpunkten, bei kollaborativen Systemen (z. B. Cobots) bei 10 Prozentpunkten.
Formale Einführung steigert Intensität – nicht automatisch den Zugang
Formale, arbeitgebergesteuerte Einführung geht mit höherer Nutzungstiefe, mehr Weiterbildung und mehr KI‑basierter Supervision einher. Beschäftigte mit formal bereitgestellten Tools nehmen mit höherer Wahrscheinlichkeit an Weiterbildung teil (≈ +8 Prozentpunkte) und absolvieren im Schnitt etwa 0,4 zusätzliche Kurse. Gleichzeitig berichten sie häufiger von KI‑gestützten Verfahren bei Aufgabenverteilung, Zeitsteuerung und Leistungsbewertung; absolut bleiben diese Praktiken aber auf niedrigem Niveau. Die Basisraten in der Stichprobe liegen bei 2,5 % (Zeitmanagement), 3,3 % (Aufgabenvergabe) und 0,9 % (Leistungsbewertung).
Gleichzeitig zeigt die Analyse: Formale Einführung weitet die Nutzerbasis kaum aus. Die Forscherinnen und Forscher finden eine hohe extensive, aber geringe intensive Nutzung – 64 Prozent nutzen KI, rund 20 Prozent regelmäßig –, und die Diffusion ist kompetenz‑ und aufgabenbiased: Höher Qualifizierte und Beschäftigte in komplexen Tätigkeiten nutzen KI häufiger; betriebliche und regionale Merkmale spielen eine kleinere Rolle.
Produktivität: spürbare Zugewinne – aber als Zusammenhang, nicht als Beweis
Dort, wo Arbeitgeber KI formal einführen, berichten Beschäftigte spürbar höhere Produktivitätsgewinne – je nach Indikator um rund 0,39 bis 0,48 Punkte auf einer 0–4‑Skala (Zeit, Menge, Qualität). Dieser Zusammenhang bleibt auch bestehen, wenn Nutzungsintensität, Anwendungstypen, Weiterbildung und Supervision berücksichtigt werden. Die Autorinnen und Autoren betonen jedoch, dass die Befunde Korrelationen abbilden und keine Kausalität nachweisen.
Einordnung der Befunde
Die Studie interpretiert die parallele Diffusion über formale (Top‑down) und informelle (Bottom‑up) Kanäle als möglichen Grund dafür, dass weit verbreitete KI‑Nutzung bislang nicht zu klaren Produktivitätssprüngen in der Gesamtwirtschaft geführt hat: Informelle Nutzung streut breit, bleibt aber oft flach; formale Einführung verankert KI tiefer, ist jedoch selektiver.
Studiendesign
Die Ergebnisse basieren auf der Beschäftigtenbefragung DiWaBe 2.0 (2024). Befragt wurden 9.835 Personen; 9.410 Interviews sind auswertbar. Die Stichprobe ist auf sozialversicherungspflichtig Beschäftigte in Deutschland ausgerichtet und mittels Gewichtung repräsentativ. In der Datenübersicht liegt der Anteil der KI‑Nutzenden bei 0,644; die durchschnittliche Intensität bei 1,288 (0 = nie, 4 = immer); 0,267 berichten einen Nutzungsanstieg seit 2019.
Was das für Unternehmen bedeutet
Für Betriebe zeigt sich ein klares Muster: Niedrigschwellige Tools fördern schnelle, eigeninitiativ getriebene Verbreitung – nachhaltige Effekte entstehen jedoch vor allem dort, wo KI formal eingeführt, in Prozesse eingebettet und durch Weiterbildung flankiert wird. Zugleich gilt es, Governance‑Fragen (z. B. bei KI‑basierter Steuerung) zu adressieren und den Zugang zu verbreitern, damit die Nutzung nicht vor allem bereits stark qualifizierten Gruppen zugutekommt.
Autor:
Volksbank in Ostwestfalen – Bild © : Valerii Apetroaiei – adobe stock