Ziele, Nutzen-Kosten-Verhältnis und Hemmnisse Künstlicher Intelligenz in der deutschen Wirtschaft: Eine empirische Bestandsaufnahme

Marc Scheufen, Barbara Engels and Edgar Schmitz

IW-Trends – Vierteljahresschrift zur empirischen Wirtschaftsforschung, 2025, vol. 52, issue 2, 67-86

Abstract: Die deutsche Wirtschaft ist derzeit geprägt von globalen Krisen und nachhaltigen Unsicherheiten. Gleichzeitig eröffnet Künstliche Intelligenz (KI) immense Potenziale für Unternehmen aller Größenordnungen, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu stärken, Innovationen voranzutreiben und Wohlstand langfristig zu sichern. Trotz dieser Potenziale nutzen derzeit nur 37 Prozent der deutschen Unternehmen KI-Technologien. Anhand aktueller Befragungsdaten des IW-Zukunftspanels wird gezeigt, welche Faktoren den breiteren Einsatz von KI in Deutschland behindern und welche Unternehmenscharakteristika maßgeblich auf diese Hemmnisse Einfluss nehmen. Knapp 63 Prozent der Unternehmen nehmen den schwer einschätzbaren Nutzen von KI als größtes Hemmnis wahr. Fast 62 Prozent der Unternehmen nennen die Notwendigkeit umfangreicher Weiterbildungen als bedeutendes Hindernis, wobei dies vor allem große Unternehmen betrifft. Positiv zu vermerken ist, dass bereits gut 48 Prozent der Unternehmen, die KI nutzen, das Kosten-Nutzen-Verhältnis des KI-Einsatzes als günstig bewerten. Die inferenzstatistische Analyse identifiziert signifikante Einflüsse von Unternehmenscharakteristika auf die Wahrnehmung von KI-Hemmnissen: Unternehmen, die im Ausland produzieren, sowie Unternehmen, die sich selbst als technologieoffen bezeichnen, zeigen höhere Chancen, rechtliche Hemmnisse wahrzunehmen als Unternehmen, die nicht im Ausland produzieren oder nicht technologieoffen sind. Innovative Unternehmen nehmen ein schwer einzuschätzendes Kosten-Nutzen-Verhältnis von KI deutlich seltener wahr als nicht-innovative Unternehmen. Kommen Unternehmen in Kontakt mit KI, ist die Technologie für sie auch nutzenstiftend.

Keywords: Künstliche Intelligenz; Datenwirtschaft; Digitalisierung (search for similar items in EconPapers)
JEL-codes: D20 L20 O12 (search for similar items in EconPapers)
Date: 2025
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DOI: 10.2373/1864-810X.25-02-04

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