Seit etwa zwei Jahrzehnten wird die Arbeitswelt mit einem Versprechen ausgestattet, das sich bemerkenswert stabil hält: Jede neue Technologie werde die Produktivität steigern. Was daran auffällt, ist nicht das Versprechen selbst, sondern die Bereitwilligkeit, mit der es erneuert wird, obwohl die volkswirtschaftlichen Zahlen ihm seit Jahren widersprechen. Das Produktivitätswachstum der entwickelten Ökonomien liegt unter dem der neunziger Jahre, und zwar in nahezu allen OECD-Ländern.

Diese Diskrepanz hat einen Namen, sie heißt Produktivitätsparadox, und sie ist älter als die aktuelle Debatte. Bereits Ende der achtziger Jahre wurde festgestellt, dass massive Investitionen in Informationstechnik keine entsprechenden Produktivitätsgewinne nach sich zogen. Die damals gegebene Antwort lautete: Geduld. Neue Techniken brauchten Jahrzehnte, bis die Organisationen um sie herum umgebaut seien. Diese Antwort war nicht falsch, wie die späteren neunziger Jahre zeigten; die Frage ist nur, wie oft man sie geben kann.

Denn inzwischen liegen mehrere konkurrierende Erklärungen vor, und sie schließen einander nur teilweise aus. Die erste betrifft die Messung. Produktivität wird als Verhältnis von Output zu Input berechnet, und der Output einer Dienstleistungsökonomie ist notorisch schwer zu erfassen. Wenn eine Software die Qualität einer Diagnose verbessert, ohne die Zahl der Diagnosen zu erhöhen, erscheint in der Statistik nichts. Die Verbesserung ist real, aber sie ist unsichtbar.

Die zweite Erklärung verweist auf die Verteilung der Gewinne innerhalb der Wirtschaft. Untersuchungen zur Unternehmensebene zeigen ein auffälliges Muster: Die produktivsten Unternehmen einer Branche steigern ihre Produktivität weiterhin deutlich, während der Abstand zum Rest wächst. Der Durchschnitt stagniert also nicht, weil überall Stagnation herrscht, sondern weil die Spitze davonzieht und die Breite nicht folgt. Ob dies auf fehlende Investitionsfähigkeit, auf Marktmacht oder auf Unterschiede in der Organisationsqualität zurückzuführen ist, wird kontrovers diskutiert.

Eine dritte Erklärung ist unbequemer und wird entsprechend seltener vorgebracht: Ein erheblicher Teil der eingeführten Technik erzeugt zusätzliche Arbeit. Jedes System, das Vorgänge erfasst, verlangt Pflege; jede Kennzahl, die erhoben wird, will kommentiert werden. Der Aufwand dafür fällt nicht in der Abteilung an, die das System beschafft hat, sondern dort, wo gearbeitet wird. Dieser Mechanismus erklärt, warum Beschäftigte den Nutzen neuer Systeme regelmäßig schlechter bewerten als die Leitungen, die sie einführen — und warum beide Seiten das für ein Kommunikationsproblem halten.

Vor diesem Hintergrund erscheint die aktuelle Debatte um künstliche Intelligenz in einem anderen Licht. Die prognostizierten Produktivitätsgewinne sind in den vorliegenden Studien beachtlich, sie beruhen jedoch überwiegend auf kontrollierten Versuchen mit klar abgegrenzten Aufgaben: Texte zusammenfassen, Code erzeugen, Anfragen beantworten. In solchen Anordnungen gemessene Gewinne von zwanzig oder dreißig Prozent sind nicht zu bezweifeln. Zu prüfen wäre allerdings, ob sie den Weg in die Gesamtrechnung finden, und die historische Erfahrung spricht hier für Zurückhaltung.

Ein Beispiel verdeutlicht das Problem. In einem häufig zitierten Versuch bearbeitete eine Gruppe von Beschäftigten Kundenanfragen mit Unterstützung eines Sprachmodells und war dabei rund vierzehn Prozent schneller als die Kontrollgruppe. Der Gewinn entfiel fast vollständig auf weniger erfahrene Beschäftigte; bei den erfahrensten war er nicht nachweisbar. Diese Verteilung ist bemerkenswert, denn sie beschreibt weniger eine Produktivitätssteigerung als eine Angleichung. Für ein Unternehmen ist das durchaus wertvoll — es senkt die Kosten der Einarbeitung —, aber es ist etwas anderes als das, was das Produktivitätsversprechen ankündigt.

Hinzu tritt eine Frage, die in ökonomischen Betrachtungen fast durchweg fehlt: Was geschieht mit der Fähigkeit, die durch Unterstützung ersetzt wird? Wer von Beginn an mit einem System arbeitet, das Standardfälle löst, lernt Standardfälle nicht mehr in derselben Tiefe. Dass dies für die Bearbeitung von Standardfällen unerheblich ist, liegt auf der Hand. Ob es für die Bearbeitung von Ausnahmen unerheblich ist, ist eine empirische Frage, und sie ist nicht beantwortet. Anekdotisch berichten mehrere Branchen von zunehmenden Schwierigkeiten genau an dieser Stelle.

Ein weiterer Punkt betrifft die Zurechnung von Gewinnen. Wo eine Aufgabe schneller erledigt wird, entsteht Zeit, und was mit dieser Zeit geschieht, entscheidet über den Produktivitätseffekt. Wird sie für andere Aufgaben genutzt, erscheint der Gewinn in der Rechnung; wird sie durch zusätzliche Abstimmung, Prüfung oder Dokumentation aufgezehrt, erscheint er nicht. Die vorliegenden Betriebsfallstudien deuten darauf hin, dass der zweite Fall häufiger ist als erwartet, insbesondere dort, wo die Verantwortung für Ergebnisse unverändert bei Personen liegt, die nun fremde Vorschläge prüfen müssen. Prüfen ist nicht weniger anspruchsvoll als Erzeugen, sondern anders anspruchsvoll.

Man könnte einwenden, dass diese Sorge bei jeder Technik geäußert wurde und sich selten bestätigt hat. Der Einwand ist berechtigt und sollte ernst genommen werden. Navigationsgeräte haben die Orientierungsfähigkeit verändert, ohne dass dies gesellschaftliche Folgen von Gewicht gehabt hätte. Der Unterschied liegt möglicherweise darin, dass Orientierung im Alltag ein Nebenschauplatz ist, während Urteilsfähigkeit in vielen Berufen die eigentliche Leistung darstellt. Ob dieser Unterschied trägt, lässt sich derzeit nicht entscheiden; er sollte jedoch nicht durch den Verweis auf Navigationsgeräte erledigt werden.

Was folgt daraus für die Praxis? Zunächst eine methodische Empfehlung: Wer Produktivitätsgewinne behauptet, sollte angeben, welcher Output gemessen wurde, über welchen Zeitraum und in welcher Gruppe. Gewinne, die in einem Laborversuch an einer abgegrenzten Aufgabe entstehen, sind ein Hinweis, keine Prognose. Und wer sie als Prognose ausgibt, tut dies in der Regel nicht aus Unkenntnis, sondern weil er etwas verkauft.

Sodann eine organisatorische: Der Aufwand, den ein System erzeugt, sollte dort sichtbar werden, wo er anfällt. Solange die Kosten der Pflege in den Abteilungen verschwinden und die Gewinne in den Präsentationen erscheinen, wird jede Einführung erfolgreich aussehen. Das ist kein Argument gegen Einführungen; es ist ein Argument für eine ehrlichere Buchführung.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Frage nach der Produktivität falsch gestellt ist, solange sie als Ja-oder-Nein-Frage behandelt wird. Technik steigert die Produktivität bestimmter Tätigkeiten unter bestimmten Bedingungen, verlagert Aufwand, verändert Qualifikationsanforderungen und verschiebt Gewinne zwischen Gruppen. Wer das Versprechen erneuern will, müsste all diese Effekte in einer Rechnung zusammenführen. Dass dies bislang niemand getan hat, ist der eigentliche Befund.