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14.06.2023

Mehr als das BIP von UK: GenAI mit Produktivitätsplus von (bis zu) 4,4 Billionen US-Dollar

Generative KI (GenAI) hat, laut einer Studie, das Potential, einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zu ermöglichen. Und könne damit das BIP des Vereinigten Königreichs übertreffen.

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✨ AI Kontextualisierung

Um zu verstehen, was vor uns liegt, muss man die „Breakthroughs“ in Betracht ziehen, die den Aufstieg der generativen KI (GenAI) ermöglicht haben. ChatGPT, GitHub Copilot, Stable Diffusion und andere generative KI-Tools, die derzeit die Aufmerksamkeit der Öffentlichkeit auf sich ziehen, sind das Ergebnis enormer Investitionen in den letzten Jahren, die zum Ziel hatten, maschinelles Lernen und Deep Learning voranzutreiben.

GenAI anders als AlphaGo

Diese Investitionen bilden die Grundlage für KI-Anwendungen, die in viele der Produkte und Dienstleistungen eingebettet sind und die wir tagtäglich nutzen. Aber da KI unser Leben schrittweise durchdrungen hat – von der Technologie, die die Smartphones antreibt, über autonom fahrende Autos bis hin zu den Werkzeugen, mit denen Einzelhändler:innen ihre Kunden betreuen – waren bisherige Fortschritte fast unmerklich.

Meilensteine wie der Sieg von AlphaGo, einem von DeepMind entwickelten KI-basierten Programm, gegen einen Go-Weltmeister im Jahr 2016 wurden gefeiert, verschwanden dann aber schnell wieder aus dem Bewusstsein der Öffentlichkeit.

ChatGPT und seine Konkurrenten indes haben die Fantasie der Menschen auf der ganzen Welt in einer Weise beflügelt, wie es AlphaGo nicht getan hat, und zwar dank ihrer breiten Nutzbarkeit – fast jeder kann damit kommunizieren und kreativ sein – sowie ihrer bemerkenswerten Fähigkeit, ein Gespräch mit Nutzern zu führen.

Routine und Kunst

Neueste generativen KI-Anwendungen können eine Reihe von Routineaufgaben ausführen, wie z. B. die Reorganisation und Klassifizierung von Daten. Aber es ist ihre Fähigkeit, Texte zu schreiben, Musik zu komponieren und digitale Kunst zu schaffen, die für Schlagzeilen sorgt und Verbraucher und Haushalte dazu bringt, selbst zu experimentieren. Dies hat dazu geführt, dass sich ein breiterer Kreis von Akteur:innen mit den Auswirkungen der generativen KI auf Wirtschaft und Gesellschaft auseinandersetzt.

So wie auch das McKinsey Global Institute (MGI), das die Möglichkeiten von GenAI in der Studie „The economic potential of generative AI“ durchleuchtet hat. Und herausfand, dass Generative KI einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar ermöglichen kann (zum Vergleich: Die Größenordnung des Bruttoinlandsprodukts des Vereinigten Königreichs im Jahr 2021 betrug rund 3,1 Billionen US-Dollar).

Steigerung von 10 bis 40 Prozent

Im Vergleich zu bisherigen Ausprägungen von Künstlicher Intelligenz und Analytik würde dies eine zusätzliche Steigerung um zehn bis 40 Prozent bedeuten. Die tatsächlichen Auswirkungen könnten sogar höher ausfallen, würde GenAI in Software wie etwa Textverarbeitungsprogramme oder Chatbots integriert, so die Erkenntnis.

„In Verbindung mit anderen Technologien haben die derzeitigen Möglichkeiten von GenAI das Potenzial, jene Arbeitstätigkeiten zu automatisieren, die heute 60 bis 70 Prozent der Arbeitszeit von Arbeitnehmenden in Anspruch nehmen. Dadurch werden andere Tätigkeiten in den Fokus der Mitarbeiter:innen rücken und ein neues Bild von Produktivität etablieren“, erklärt Martin Wrulich, Senior Partner und Managing Director des Wiener McKinsey-Büros.

Etwa 75 Prozent des geschätzten Wertes würden durch GenAI in den Bereichen Kundenservice, Marketing und Vertrieb, Softwareentwicklung sowie Forschung und Entwicklung geschaffen – und damit in Feldern, die stark wissens- und menschenbasiert seien.

GenAI in verschiedenen Branchen

Eine Analyse von 63 Anwendungsfällen in 16 Geschäftsbereichen hat zudem spezifische Herausforderungen identifiziert, die durch diese Technologie gelöst werden können. Beispiele sind die Unterstützung der Interaktion mit Kunden, die Erstellung von Inhalten und die autonome Generierung von Softwarecode auf der Grundlage von Anweisungen in natürlicher Sprache.

Branchen wie Finanzdienstleistungen, Hightech, Medien und Biowissenschaften könnten im Vergleich jedoch den größten Nutzen aus GenAI ziehen: „So könnte der Einsatz von GenAI im Bankensektor jährlich einen Wertzuwachs von 200 bis 340 Milliarden Dollar erzielen. Auch im Einzelhandel und in der Konsumgüterindustrie ist das Potenzial mit zusätzlichen 400 bis 660 Milliarden Dollar pro Jahr beträchtlich“, heißt es in der Studie.

„Die zunehmende Entwicklung von GenAI eröffnet eine neue Ära der technologischen Innovation. GenAI ist ein Werkzeug, um die Produktivität zu steigern und das globale Wirtschaftswachstum voranzutreiben“, sagt Gérard Richter, Senior Partner im Frankfurter Büro von McKinsey und Leiter von McKinsey Digital in Deutschland und Europa.

Anmerkung: Für die Bewertung des ökonomischen Potenzials von GenAI haben die Studienautor:innen neben der Analyse möglicher Anwendungsszenarien auch über 100 Branchenexperten befragt.

Anhand der globalen Wirtschaftsstruktur im Jahr 2022 wurde dann der potenzielle jährliche Wert dieser GenAI-Anwendungsfälle errechnet. Dabei handelt es sich um eine konservative Abschätzung: Unberücksichtigt bleibt das Wertschöpfungspotenzial, sollte GenAI völlig neue Produkt- oder Dienstleistungskategorien hervorbringen.

Um zu ermitteln, welche Berufe, Tätigkeiten und Qualifikationslevel am meisten Potenzial haben, hat die Studie 850 Berufe (Verkäufer, Lehrer, Krankenpfleger) sowie 2.100 konkrete Tätigkeiten innerhalb dieser Berufe (Begrüßung von Kunden, Reinigungstätigkeiten, Zahlungen) analysiert.

GenAI fördert Arbeitsproduktivität in Hochlohnländern wie Österreich

Ein weiteres Studienergebnis ist, dass die aktuelle Entwicklung von GenAI die Veränderungen in der Arbeitswelt beschleunigen werde. Die Technologie habe das Potenzial, Arbeitsschritte zu automatisieren, Menschen von Routinearbeiten zu entlasten und so neue Freiräume für kreative Arbeit und Innovation zu schaffen.

Damit wäre es auch möglich, so die Studie, das insgesamt verlangsamte Produktivitätswachstum der letzten Jahrzehnte auszugleichen. Die Automatisierung von Arbeitstätigkeiten durch KI und weiteren Technologien der globalen Wirtschaft könne zudem von 2023 bis 2040 einen jährlichen Produktivitätsschub von 0,2 bis 3,3 Prozent erreichen.

„GenAI allein könnte zu einem Wachstum von 0,1 bis 0,6 Prozent beitragen. Dies setzt voraus, dass die von der Technologie betroffenen Personen in Arbeitsbereiche wechseln, die zumindest ihrem aktuellen Produktivitätsniveau entsprechen“, heißt es konkret in der Untersuchung.

Hochqualifizierte Arbeitsbereiche im Fokus

Anders als bei bisherigen Technologiesprüngen würden bei GenAI im Kern nicht physische Prozesse im Mittelpunkt stehen, sondern die komplexen, hochqualifizierten und hochbezahlten Arbeitsbereiche. Das größte Automatisierungspotenzial erfahren Arbeitsbereiche, die einen Bachelor- oder Masterabschluss und eine Promotion erfordern.

„Das Bild, dass nur manuelle Tätigkeiten automatisiert werden, dreht sich gerade. GenAI könnte potenziell den Unterschied bei der Einführung und Nutzung von Automatisierungstechnologien zwischen Gruppen mit hohen und niedrigen Löhnen einebnen“, präzisiert Christoph Sporleder, Partner im Frankfurter McKinsey-Büro und einer der Leiter von QuantumBlack in Deutschland, der KI-Beratung von McKinsey & Company.

Ein Blick auf konkrete Berufsfelder zeigt vor allem für Lehrberufe (38 Prozentpunkte) ein signifikantes Automatisierungspotenzial durch GenAI. Mit den verbesserten Fähigkeiten der generativen KI im Bereich der natürlichen Sprache könnte z.B. die Entwicklung von Arbeitsaufgaben von Maschinen übernommen werden.

„Vielleicht zunächst nur zur Erstellung eines ersten Entwurfs, der von den Lehrkräften bearbeitet wird, aber perspektivisch auch mit weitaus weniger menschlichem Bearbeitungsaufwand. Dadurch könnten die Lehrkräfte mehr Zeit für andere Tätigkeiten aufwenden, z. B. für die Leitung von Klassendiskussionen oder die Betreuung von Schülern, die zusätzliche Unterstützung benötigen. Besonders hohes Automatisierungspotenzial besteht zudem bei IT-Berufen (31 Prozentpunkte) gefolgt von Kreativberufen (24 Prozent). Demgegenüber wird für den physisch ausgerichteten Beruf des Bauarbeiters ein Potenzial von lediglich fünf Prozentpunkten ermittelt“, so in der Studie weiter.

Risiken von GenAI

Abschließend weisen die Forscher:innen der Studie auf die Risiken der GenAI hin. Und appellieren, sie von Anfang an mitzudenken und aktiv anzugehen. Folgende Punkte machen sie dabei aus.

Fairness: Modelle können aufgrund von unvollkommenen Trainingsdaten oder Entscheidungen der Ingenieure, die die Modelle entwickeln, zu algorithmischen Verzerrungen führen.

Geistiges Eigentum (IP): Trainingsdaten und Modellergebnisse können erhebliche IP-Risiken mit sich bringen, einschließlich der Verletzung von urheberrechtlich geschützten, markenrechtlich geschützten, patentierten oder anderweitig rechtlich geschützten Materialien. Selbst bei der Verwendung eines generativen KI-Tools eines Anbieters müssen Unternehmen verstehen, welche Daten in das Training eingeflossen sind und wie sie in den Tool-Outputs verwendet werden.

Datenschutz: Datenschutzbedenken könnten aufkommen, wenn Benutzer Informationen eingeben, die später in den Modellergebnissen in einer Form auftauchen, die Personen identifizierbar macht. Generative KI könnte auch dazu verwendet werden, bösartige Inhalte wie Desinformationen, Deepfakes und Hassreden zu erstellen und zu verbreiten.

Sicherheit: Generative KI kann von böswilligen Akteuren eingesetzt werden, um die Raffinesse und Geschwindigkeit von Cyberangriffen zu erhöhen. Sie kann auch manipuliert werden, um bösartige Ergebnisse zu liefern. Mit einer Technik namens Prompt Injection gibt ein Dritter einem Modell neue Anweisungen, die das Modell dazu bringen, eine Ausgabe zu liefern, die vom Hersteller des Modells und dem Endbenutzer nicht beabsichtigt war.

Erklärbarkeit: Die generative KI stützt sich auf neuronale Netze mit Milliarden von Parametern, was unsere Fähigkeit, zu erklären, wie eine bestimmte Antwort zustande kommt, infrage stellt.

Verlässlichkeit: Modelle können auf dieselben Aufforderungen unterschiedliche Antworten geben, was es dem Benutzer erschwert, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu beurteilen.

Organisatorische Auswirkungen: Generative KI kann erhebliche Auswirkungen auf die Belegschaft haben, und die Auswirkungen auf bestimmte Gruppen und lokale Gemeinschaften könnten unverhältnismäßig negativ sein.

Soziale und ökologische Auswirkungen: Die Entwicklung und das Training von Basismodellen kann schädliche soziale und ökologische Folgen haben, einschließlich eines Anstiegs der Kohlendioxidemissionen (beispielsweise kann das Training eines großen Sprachmodells etwa 315 Tonnen Kohlendioxid ausstoßen).

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Im brutkasten-Interview erklärt Branding-Expertin Lirone Glikman, warum unsichtbare Gründer:innen Deals verlieren und wie „Founder-Led Branding“ im KI-Zeitalter zur wichtigsten Währung für Vertrauen und Erfolg wird.

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Martin Pacher

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Vertrauen ist die neue Währung – Warum Gründer:innen heute selbst zur Marke werden müssen und wie das gelingt

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Dieser Text ist zuerst im brutkasten-Printmagazin von Mai 2026 „Die nächste Stufe“ erschienen. Eine Download-Möglichkeit des gesamten Magazins findet sich am Ende dieses Artikels.

In einer Welt, in der KI Inhalte massenhaft produziert und Unternehmen täglich neu entstehen, verschiebt sich der entscheidende Wettbewerbsfaktor: weg vom reinen Produkt, hin zum Vertrauen. „Founder Led Branding“ heißt das Konzept, das Gründer:innen dazu bringt, sich selbst als sichtbare Persönlichkeiten ihrer Unternehmen zu positionieren – authentisch, strategisch und mit klarer Botschaft. Anders als beim klassischen Personal Branding geht es dabei nicht nur um die eigene Person, sondern um die enge Verzahnung von Founder-Identität und Unternehmensmission. Studien und Beobachtungen auf LinkedIn zeigen: Beiträge von Personen erzielen deutlich höhere Reichweiten als jene von Unternehmensseiten. Investoren prüfen Profile, bevor sie ein Meeting zusagen. Kunden googeln Gründer, bevor sie kaufen. Wer als Founder unsichtbar bleibt, verliert Deals – noch bevor sie überhaupt verhandelt werden.

Eine, die dieses Thema international bearbeitet, ist Lirone Glikman. Die israelisch-französische Branding-Expertin begann bereits mit 16 Jahren ihre Karriere, indem sie beim CEO eines israelischen Radiosenders an die Tür klopfte und kurz darauf jüngste Radiomoderatorin des Landes wurde. Heute leitet sie ihre Agentur The Human Factor, die sich auf Founder-Led Branding spezialisiert hat, unterrichtet seit über zwölf Jahren in 28 Ländern und ist Autorin des Buchs „The Super Connector’s Playbook“. Zudem ist sie Executive Director des NGO Committee on Sustainable Development – NY, das mit der UNO affiliiert ist. Im Interview spricht sie über die Trust Economy, häufige Fehler von Gründern und darüber, warum es heute nicht mehr genügt, einfach nur ein gutes Produkt zu haben.

brutkasten: Frau Glikman, beginnen wir mit einer einfachen Frage: Wer sind Ihre Kundinnen und Kunden?

Glikman: Ich pendle zwischen Berlin und Tel Aviv. Meine Klienten sind Startups in frühen oder späteren Phasen, die Sichtbarkeit brauchen; meist dann, wenn sie Kapital aufnehmen, Kunden gewinnen oder in einen neuen Markt eintreten wollen. Dazu kommen Innovationsmanager in Konzernen.

Ein Beispiel ist Celleste Bio, ein israelisches Startup, das als erstes Unternehmen der Welt Milchschokolade mit echter Kakaobutter aus Zellsuspensionskultur-Technologie vorgestellt hat; ein Meilenstein für eine skalierbare, kommerziell tragfähige Kakao-Lieferkette. Jüngst wurde gemeinsam mit Mondelez die erste Tafel produziert, deren Kakaobutter zu 100 Prozent bio-identisch im Labor erzeugt wurde.

Wie nähern Sie sich einem Founder, der mehr Sichtbarkeit braucht?

Zuerst geht es um die Bereitschaft. Viele Gründer wissen, dass sie sichtbar sein müssen – bevor sie einen Raum betreten, ist die Entscheidung beim Investor oft schon teilweise gefallen. Er googelt, schaut auf LinkedIn, gleicht ab, ob das Gesagte zum Gesendeten passt. Unsere Marke arbeitet für uns, bevor wir den Raum betreten – aber zwischen dem Wissen und dem Tun klafft eine Lücke. Viele sind kamerascheu oder arbeiten lieber am Produkt.

Wenn sie zu mir kommen, beginnen wir mit der Strategie. Founder-Persönlichkeit und Unternehmenswerte liegen am Anfang oft sehr nah beieinander. Wir bauen eine Markenidentität auf – authentisch, nicht aufgesetzt. Welche Botschaften, welche Werte, welche Stärken? Ist die Person warm, eher kühl, fürsorglich? Wir nehmen, wer sie sind, und betonen die relevanten Aspekte online.

Was unterscheidet Founder-Led Branding vom klassischen Personal Branding?

Personal Branding ist ein abgenutzter Begriff – wir alle haben eine Marke, ob wir wollen oder nicht. Founder-Led Branding bedeutet, dass man als Gründer bewusst Botschaften platziert, die einem selbst und dem Unternehmen dienen. Heute vertrauen wir Institutionen, großen Namen und Regierungen weniger – wir vertrauen einander.

Wenn Vertrauen zur Währung wird – gerade in einer Welt, in der KI Posts schreibt und Unternehmen über Nacht entstehen lässt – bleibt das Menschliche. Wenn Sie mir vertrauen, vertrauen Sie vielleicht auch meinem Unternehmen.

Auf LinkedIn performt Founder-Content stärker als Unternehmenscontent. Warum?

Der Algorithmus will, dass Sie sich mit einer Person verbinden. Unternehmensbeiträge werden weniger ausgespielt. Es geht um die Verbindung von Mensch zu Mensch.

Was sind die größten Fehler, die Gründer machen?

Erstens: Viele halten Sichtbarkeit für ein „Nice to have“. Damit fehlt die Konsistenz.

Zweitens: Es gibt keinen roten Faden. Wenn man sich Posts der letzten Monate ansieht, sollte ein Muster erkennbar sein. An einem Tag der Urlaub, am nächsten das Unternehmen, dann etwas anderes – das funktioniert nicht. Es braucht Markensäulen.

Drittens: Viele teilen nur Beiträge ihrer Firmenseite oder von Kollegen. LinkedIn mag das nicht. Die Plattform will wissen, was Sie zu sagen haben, was Ihre Kämpfe und Erkenntnisse sind.

Und viertens: Manche gehen zu Medien, die nicht zu ihrer Phase passen. Wenn das Produkt noch nicht reif ist, sollte man etwa in einem Podcast über das Feld sprechen, nicht über die Lösung. Sonst verspricht man zu viel und liefert zu wenig.

Wie viele Posts pro Woche sind realistisch sinnvoll?

Optimal wären zwei pro Woche. Realistisch reicht ein guter, tiefgehender Post pro Woche, der eine eigene Perspektive zeigt. LinkedIn liebt sogenannte „Scar Stories“ – Geschichten von Verletzungen, aus denen man gelernt hat.

Über Fehler zu sprechen ist guter Content?

Ja, weil es verbindet. Es muss nicht der größte Fehler sein. Sie können sagen: Wir haben anfangs in diese Richtung investiert, dann hat sich der Markt verändert, also haben wir gepivotet. Das ist „Building in Public“ – Sie nehmen Ihre Follower mit auf die Reise. Stellen Sie sich vor, Sie haben Ihre eigene Show!

Im DACH-Raum spricht kaum jemand über Misserfolge. Wie ist das in anderen Kulturen?

Es geht nicht darum, sich in schlechtem Licht zu zeigen, sondern Lernerfahrungen zu teilen. Die israelische Kultur ist sehr expressiv und leidenschaftlich. Wir haben Gründer, die ihre tiefen Kämpfe und Frustrationen während des Aufbaus ihres Unternehmens radikal offen teilen. Das gibt anderen Gründern die Erlaubnis, es ihnen gleichzutun – was am Ende sowohl persönlich als auch für das Unternehmen hilfreich ist.

In asiatischen Kulturen, im Baltikum, im DACH-Raum oder in Skandinavien sind Menschen reservierter und risikoaverser. Das ist nicht schlecht – Israelis springen auf jede Idee; manchmal funktioniert es, manchmal nicht. Die Frage ist: Wie viel kann ich teilen, das mir dient, anderen Wert gibt, mir aber nicht schadet?

Wie misst man eigentlich, ob Sichtbarkeit auch Umsatz bringt?

Anders als im Vertrieb, wo Sie 50 Leute ansprechen und zwei Deals abschließen, geht es hier um Signale. Verbinden sich qualitativ relevante Menschen aus Ihrer Zielgruppe mit Ihnen? Merken Sie, dass Investoren Sie schon kennen, bevor Sie den Raum betreten? Sprechen Menschen über Sie? Das nennt man „Dark Social“ – wenn das passiert, funktioniert Ihre Marke.

Ein konkreter Tipp zur Monetarisierung: Vor jedem Meeting werden Sie beobachtet. Posten Sie zwei oder drei Tage vorher etwas, das Fragen oder Einwände beantwortet, die im Gespräch kommen werden. Wenn Investoren an der Skalierbarkeit zweifeln könnten, schreiben Sie über die Skalierbarkeit Ihrer Branche.

Das ist strategische Kommunikation pur…

Genau. Wenn Sie sich auf ein Meeting vorbereiten, gehört ein LinkedIn-Post auf die To-do-Liste. Sichtbarkeit ist kein Privileg, sondern ein Business-Tool, eine Infrastruktur.

Wie viel Zeit sollte ein Gründer investieren?

Mit KI ist das heute leichter. Erstellen Sie ein Projekt in ChatGPT oder Claude, füttern Sie es mit Ihrer Marke, Werten, Botschaften, kopieren Sie E-Mails oder Texte hinein. Dann sagen Sie: Ich möchte über die Skalierbarkeit unseres Geschäfts schreiben, hier sind drei Punkte. So entstehen Posts in Ihrer Stimme. Minimum: ein Post pro Woche. Sie können sich 30 Minuten wöchentlich Zeit nehmen oder einmal im Monat ein, zwei Stunden für alle Posts.

LinkedIn ist mit KI-Content geflutet. Sehen wir eine Gegenbewegung hin zu mehr Authentizität?

Es heißt, etwa 80 Prozent der Posts seien KI-generiert – ich denke, es sind mehr. Was Sie vermeiden sollten: den langen Gedankenstrich, den alle KI-Tools lieben; und typische Strukturen wie „Don’t do X, do Y“ oder kurze Sätze mit Punkt am Ende. Ich habe gestern in einem Post einen Tippfehler gefunden und ihn drin gelassen – weil er menschlicher ist. Verwenden Sie keine Wörter, die Sie sonst nie benutzen. KI können Sie trainieren, aber vertrauen Sie ihr nicht zu 100 Prozent.

Welche Trends sehen Sie auf LinkedIn?

Authentizität mit eigenem Stil und visuellen Wiedererkennungsmerkmalen. Und Spezifität: LinkedIn will Sie mit relevanten Menschen vernetzen – fokussieren Sie sich also auf Ihr Fachgebiet.

In Österreich gibt es Gründer, die sehr laut auftreten. Birgt das Risiken?

Kulturell, ja. Wenn Sie Wertvolles teilen, das anderen hilft, ist Lautstärke okay. Aber im DACH-Raum kann das Türen schließen. In Israel sind die Menschen wie gesagt von Natur aus lauter und leidenschaftlicher. Heute sehen wir auch einen Shift zu Solopreneuren oder Drei-Personen-Unicorns. Als Solopreneur müssen Sie Ihre Marke draußen haben – das Ziel sind Glaubwürdigkeit und Vertrauen.

Gibt es internationale Vorbilder?

Jensen Huang von Nvidia versteht, dass er das Gesicht des Unternehmens ist. Auf seinem LinkedIn-Profil steht Nvidia und davor ein Job als Tellerwäscher in einem Burgerladen.

Oder Sam Altman: Vor drei Jahren, als die Menschen Angst vor OpenAI hatten, machte er mit seinem Mitgründer eine Welttournee, traf Menschen auf Events. Sie nutzten ihre Founder-Marke, um Botschaften zu transportieren und Vertrauen aufzubauen.

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