Produktivitätspotenziale durch künstliche Intelligenz

Technologischer Fortschritt im historischen Kontext

Technologischer Fortschritt prägt Wirtschaft und Gesellschaft seit jeher. Neue Technologien erhöhen die Produktivität und ermöglichen innovative Geschäftsmodelle, Produkte und Dienstleistungen. Historische Beispiele verdeutlichen diese Dynamik. So beschleunigte der Buchdruck die Verbreitung von Wissen. Die Dampfmaschine ermöglichte die Mechanisierung der Produktion und legte den Grundstein für die industrielle Revolution. Die Elektrifizierung steigerte die Effizienz in der Güterproduktion und bildete die Basis für weitere Innovationen wie Fliessbandproduktion, moderne Kommunikationssysteme, Computertechnologien und das Internet. Technologische Entwicklungen verlaufen kumulativ, da Innovationen auf bestehendem Wissen sowie früheren Fortschritten aufbauen. Dabei zeigen sich über Technologiezyklen hinweg wiederkehrende Muster, die sich in vier Phasen unterteilen lassen: Grundlagenforschung, Entwicklung, Infrastrukturausbau und Technologiediffusion. Zunächst werden theoretische und empirische Erkenntnisse gewonnen. Darauf folgt die Entwicklung von Prototypen und konkreten Anwendungen. Der Infrastrukturausbau ist häufig mit hohen Investitionen verbunden und schafft die Voraussetzungen für eine breite Adoption. In der anschliessenden Diffusionsphase erfolgt die Massenanwendung, wobei Unternehmen ihre Prozesse und Organisationsstrukturen anpassen. Typischerweise werden die Produktivitätsgewinne neuer Technologien erst infolge dieser Anpassungen sichtbar. Die einzelnen Phasen überlappen sich häufig und unterscheiden sich je nach Technologie in Dauer und Ausprägung. Auffällig ist, dass sich die Zeitspanne von der Entwicklung bis zu messbaren Produktivitätssteigerungen im Zeitverlauf deutlich verkürzt hat. Der technologische Wandel beschleunigt sich somit mit jeder neuen Innovationswelle.

KI und die Produktivitätsfrage

Vor diesem Hintergrund lassen sich die Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) als Teil einer neuen technologischen Welle einordnen, die sich aktuell im Infrastrukturausbau befindet und zunehmend in die Diffusionsphase übergeht. Dass Fortschritte in diesem Bereich langfristig Produktivitätsgewinne ermöglichen, gilt weitgehend als unumstritten. Uneinigkeit besteht jedoch über das Ausmass dieses Effekts. Die Schätzungen von Experten zum jährlichen Beitrag von KI zum Produktivitätswachstum reichen von 0,3 bis 1,5 Prozent. Auch die Prognosen der Unternehmen liegen mit Werten zwischen 0,9 und 2,5 Prozent weit auseinander. Die Bandbreite der Schätzungen verdeutlicht die Unsicherheit hinsichtlich der Diffusionsgeschwindigkeit der Technologie und ihrer produktivitätswirksamen Effekte. Trotz erheblicher Unsicherheit lassen sich bereits produktivitätssteigernde Effekte beobachten, insbesondere in Form verkürzter Bearbeitungszeiten.

Künstliche Intelligenzu wird zunehmend zur Analyse von Informationen, zur Ideengenerierung, Texterstellung sowie zur Planung und Priorisierung von Aufgaben eingesetzt. Darüber hinaus zeigen sich auch in spezifischen Anwendungen Produktivitätsfortschritte, etwa in der Finanzanalyse, bei juristischen Fragestellungen und in der Softwareentwicklung. Wie bei früheren technologischen Umbrüchen gibt es auch im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz Gewinner und Verlierer, sowohl auf Branchen als auch auf Unternehmensebene. Diese für die Diffusionsphase typischen Divergenzen spiegeln sich bereits an den Finanzmärkten in unterschiedlichen Entwicklungen innerhalb einzelner Sektoren wider. Während Banken eine positive Dynamik zeigen, stehen Teile der Finanzdienstleistungsbranche unter Druck, da KI-gestützte Automatisierung klassische, margenstarke Dienstleistungen ersetzen könnte. Im Technologiesektor zeigt sich ein ähnliches Bild: Anbieter von Halbleitern und Ausrüstung profitieren von einer steigenden Nachfrage infolge von Investitionen in die KI-Infrastruktur. Der Softwaresektor hingegen zeigt seit Anfang 2025 eine negative Entwicklung. Ein Grund dafür könnten Veränderungen der Wertschöpfung im Softwaremarkt durch KI sein. Unternehmen könnten Standardlösungen teilweise ersetzen, Prozesse stärker automatisieren und vermehrt eigene Anwendungen entwickeln. Dadurch könnte der Preisdruck auf Softwareanbieter steigen. Insbesondere könnten bestehende Lizenzmodelle mit Abrechnung pro Nutzer unter Druck geraten, da KI-bedingte Effizienzgewinne den Bedarf an Nutzerlizenzen reduzieren.

Arbeitsmarkt im Wandel durch KI

Technologischer Fortschritt wirkt über zwei zentrale Kanäle auf den Arbeitsmarkt. Einerseits ersetzt er repetitive Tätigkeiten und erhöht kurzfristig den Wettbewerbsdruck, andererseits entstehen neue, komplementäre Tätigkeiten mit höheren Qualifikationsanforderungen. Da künstliche Intelligenz zunehmend auch kognitive Aufgaben automatisiert, betrifft dieser Wandel ein breiteres Spektrum an Berufen als frühere technologische Umbrüche.

 Entscheidend ist dabei die Geschwindigkeit der Anpassung. Verläuft der technologische Fortschritt schneller als die Anpassung von Qualifikationen und institutionellen Rahmenbedingungen, können temporäre Ungleichgewichte am Arbeitsmarkt entstehen. Historisch zeigt sich jedoch, dass technologischer Fortschritt langfristig nicht zu einem Rückgang der Beschäftigung führt, sondern zu einer Veränderung der Tätigkeitsprofile und zu einer Steigerung der gesamtwirtschaftlichen Produktivität.

Anlageimplikationen

Technologische Innovationszyklen sind aus Anlegersicht typischerweise mit erhöhten Unsicherheiten verbunden. Dies wird aktuell im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz und ihren Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt sowie auf bestehende Geschäftsmodelle sichtbar. Die Märkte neigen dazu, die kurzfristigen Effekte neuer Technologien zu überschätzen, während die langfristigen strukturellen Auswirkungen häufig unterschätzt werden. Diese Diskrepanz führt in frühen Phasen technologischer Transformation zu erhöhter Volatilität und Bewertungsanpassungen. Gleichzeitig kann die erwartete Produktivitätssteigerung durch KI zu einem günstigen makroökonomischen Umfeld beitragen. Produktivitätsgetriebene Effizienzgewinne können disinflationär wirken und das Wirtschaftswachstum unterstützen. Ein solches Umfeld entspricht einem Goldilocks-Szenario, in dem positives Wachstum mit stabilen oder rückläufigen Inflationsraten einhergeht. Dies stellt grundsätzlich ein unterstützendes Umfeld für risikobehaftete Anlageklassen dar. Langfristig sind Produktivitätsgewinne ein zentraler Treiber für das Gewinnwachstum von Unternehmen. Das stützt den Aktienmarkt, auch wenn dieser Effekt nicht gleichmässig ist. Wie bereits in früheren Innovationszyklen zeigen sich deutliche Unterschiede zwischen Sektoren und Unternehmen. Entsprechend gewinnt eine selektive Auswahl von Aktien und Anleihen an Bedeutung. Vor diesem Hintergrund bleibt eine breite Diversifikation über Anlageklassen und Sektoren hinweg zentral. Neben traditionellen Anlagen tragen auch alternative Anlagen dazu bei, Portfolios gegenüber Unsicherheiten und strukturellen Veränderungen widerstandsfähiger zu machen. In diesem Kontext können insbesondere Gold und Schweizer Immobilienanlagen zur Diversifikation beitragen. In einem von technologischem Wandel geprägten Umfeld ist eine diversifizierte und selektive Anlagestrategie entscheidend, um von Produktivitätssteigerungen zu profitieren und Risiken zu begrenzen.

Verfasst von:
Tobias Wagner, Quantitative Investment Analyst, Dreyfus Söhne & Cie AG, Banquiers

Dieser Artikel erschien erstmals am 24. April 2026 in der Basler Zeitung.

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