Kurz gesagt
Das Digital Economy Lab der Stanford University hat 51 KI-Einführungen untersucht, die tatsächlich Wert geschaffen haben. 77 Prozent der schwierigsten Hürden waren nicht technisch, sondern betrafen Veränderung, Datenqualität und Abläufe. Stellen wurden nur in 45 Prozent der Fälle abgebaut. Wer KI einführt, plant das Budget deshalb nicht nur für Lizenzen.
Erik Brynjolfsson, Direktor des Stanford Digital Economy Lab, fasst die Ergebnisse in einem Interview der Stanford Graduate School of Business zusammen. Die untersuchten Fälle stammen aus Industrie, Finanzdiensten und Technologie. Sein Befund: Der Unterschied lag fast nie am KI-Modell. Er lag an der Organisation.
Auch beim Personal widerspricht die Auswertung dem gängigen Bild. In 45 Prozent der Fälle wurden Stellen abgebaut, in den übrigen bekamen Mitarbeitende anspruchsvollere Aufgaben. Brynjolfsson rät, in Aufgaben statt in Berufen zu denken: Fast kein Beruf lasse sich ganz automatisieren, aber fast jeder habe Aufgaben, die KI verändert. In einer weiteren Studie fand sein Team bei 22- bis 25-Jährigen in den am stärksten betroffenen Berufen, etwa Softwareentwicklung und Kundendienst, einen relativen Rückgang der Beschäftigung um 19 Prozent. Einstiegsjobs verschwänden nicht, sagt er, sie begännen höher. Wie Chefs junge Leute trotzdem einstellen, ist darum eine Führungsfrage.
Was das für KMU heisst
Ein KMU budgetiert für KI oft vor allem Lizenzen. Die Stanford-Zahlen zeigen, wo das Geld danach fehlt: bei sauberen Daten, neuen Abläufen und der Begleitung der Leute. Wer die Aufgaben eines Teams einzeln anschaut, findet eher Arbeit für frei werdende Zeit als Gründe für einen Abbau. Was Mitarbeitende neben der KI wertvoller macht, zählt Brynjolfsson auf: Urteil in unklaren Lagen, das richtige Problem formulieren, Verantwortung für das Ergebnis, Beziehungen und Vertrauen. KI bedienen zu können, sei heute so selbstverständlich wie 2005 der Umgang mit E-Mail.
Zum Mitnehmen
- Budget teilen. Neben den Lizenzen einen festen Anteil für Datenbereinigung, neue Abläufe und Schulung einplanen.
- Aufgaben auflisten. Für ein Team die wiederkehrenden Aufgaben notieren und markieren, welche die KI übernimmt und welche sie nur unterstützt.
- Freie Zeit verplanen. Vor dem Start festlegen, wofür gewonnene Stunden eingesetzt werden, etwa für Kundenkontakt oder Qualitätskontrolle.
Quellen
- Stanford Graduate School of Business, «A Look at How AI Is Working Out in the Workplace», Interview mit Erik Brynjolfsson, 3. November 2026 gsb.stanford.edu
Erschienen am 6. November 2026, 09:30 Uhr. Jede Zahl prüfen wir an der Primärquelle. Fehler gefunden? Hinweis an die Redaktion
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