
Die Einführung von KI in europäischen Unternehmen nimmt stetig zu; die Zahlen zeigen jedoch, dass die meisten Unternehmen nicht dafür bezahlen.
Laut einer von der Europäischen Zentralbank (EZB) veröffentlichten Studie hat sich der Einsatz von KI auf allen Kontinenten stark verbreitet, doch die tatsächlichen Investitionen in die Technologie haben nicht die gleichen Ergebnisse gebracht, da Unternehmen eher auf kostenlose Tools setzen, anstatt nach unternehmensweiten Lösungen zu suchen.
Der Beitrag der EZB entstand im Anschluss an die Umfrage der Bank zum Thema „Zugang zu Finanzmitteln für Unternehmen“, die zwischen dem zweiten und vierten Quartal 2025 durchgeführt wurde.
Ein Hauptgrund für die Diskrepanz zwischen Nutzung und Investitionen liegt in der Zugänglichkeit. Die meisten Unternehmen sehen keinen Grund, in KI-Infrastruktur zu investieren, um die Technologie einzusetzen, da leicht zugängliche Tools wie ChatGPT, Claude , Open-Source-KI-Modelle und spezielle Browsererweiterungen die Einstiegshürde drastisch gesenkt haben.
Mit diesen Tools können Unternehmen ihre gesamte Belegschaft mit KI-Fähigkeiten ausstatten, ohne auf Firmengelder zurückgreifen zu müssen und ohne dass kundenspezifische Lösungen erforderlich sind.
Laut EZB nutzen 90 % der Unternehmen mit 250 oder mehr Mitarbeitern KI, im Vergleich zu Unternehmen mit 10 oder weniger Mitarbeitern.
Andererseits sinkt das Investitionsvolumen in KI-Technologien branchenweit auf etwa jedes vierte Unternehmen. Dies hat erhebliche Auswirkungen auf die wirtschaftlichen Folgen von KI.
Da sich die Technologie ständig weiterentwickelt und immer mehr Akzeptanz findet, wachsen die Investitionsausgaben nicht im gleichen Maße. Dies lässt vermuten, dass Unternehmen lieber frei mit KI experimentieren, anstatt dafür Gelder bereitzustellen.
Laut den Erkenntnissen der EZB wollen Unternehmen, die KI einsetzen, keine Mitarbeiter ersetzen, sondern stellen mit 4 % höherer Wahrscheinlichkeit zusätzliches Personal ein als Unternehmen, die dies nicht tun. Darüber hinaus ist die Wahrscheinlichkeit, dass Unternehmen, die in KI investieren, ihre Belegschaft vergrößern, um 2 % höher.
Dieses Muster tritt häufiger in kleineren Unternehmen auf, während größere Firmen von der Einführung von KI nicht betroffen sind. Dies deutet darauf hin, dass KI in kleineren Unternehmen eher ein Werkzeug als ein Ersatz für Mitarbeiter ist. Der Grund dafür ist, dass diese Firmen KI primär für Forschung, Entwicklung und Innovation nutzen, um die Produktivität zu steigern, und nicht, um bestehende Aufgaben zu automatisieren.
Die Ergebnisse der EZB stehen im Widerspruch zu den Resultaten früherer Forschungsprojekte, wie beispielsweise der Studie des ifo Instituts. Dieses Institut kam in seiner Studie zu dem Schluss, dass über 25 % der deutschen Unternehmen davon ausgehen, dass KI innerhalb von fünf Jahren zu einem Personalabbau führen wird.
Darüber hinaus haben große Unternehmen in den USA, wie beispielsweise Amazon, Tausende von Stellenstreichungen mit Gründen der künstlichen Intelligenz in Verbindung gebracht.
Dieser Unterschied lässt sich auf den Zeitpunkt und die geografische Lage zurückführen. Die Studie der EZB konzentrierte sich auf die aktuelle und die zukünftige Entwicklung in Europa, wo die KI-Einführung im Vergleich zu den USA . So gelten beispielsweise für europäische Unternehmen strengere Regeln hinsichtlich KI-Investitionen und der Personalstruktur.
Ein weiterer Unterschied liegt im Umfang der Investitionen in KI. Laut Lebastard und Sonderman unterscheiden sich Ausmaß und Zeitpunkt der KI-Einführung zwischen den USA und Europa. Sie weisen darauf hin, dass KI bisher wenig Einfluss auf die Geschäftstätigkeit europäischer Unternehmen hatte und eher als Unterstützung denn als Kernbestandteil ihrer Produktion fungiert.
Schließlich ergab eine im Januar von der Europäischen Investitionsbank veröffentlichte Studie , dass die meisten Unternehmen, die KI einführten, ihre Produktivität durch Investitionen und nicht durch Stellenabbau um 4 % steigerten. Dieser Produktivitätszuwachs trat häufig in mittelständischen und großen Unternehmen auf, wobei die KI-einführenden Unternehmen höhere Löhne zahlten und höhere Innovationskosten hatten.
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