{"id":899321,"date":"2026-09-16T06:24:30","date_gmt":"2026-09-16T06:24:30","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/?p=899321"},"modified":"2026-09-16T06:24:34","modified_gmt":"2026-09-16T06:24:34","slug":"fuenf-warnsignale-fuer-eine-wachsende-ki-produktivitaetsluecke","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/de-de\/insights\/blog\/fuenf-warnsignale-fuer-eine-wachsende-ki-produktivitaetsluecke\/","title":{"rendered":"F\u00fcnf Warnsignale f\u00fcr eine wachsende KI-Produktivit\u00e4tsl\u00fccke"},"content":{"rendered":"\n

F\u00fcnf Warnsignale f\u00fcr eine wachsende KI-Produktivit\u00e4tsl\u00fccke<\/h1><\/div><\/div><\/div><\/div>
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Dr. Denise Holtschulte<\/h5>
16.09.2026<\/h5><\/div><\/div>
\"capgemini-invent\"\/<\/div><\/div><\/div><\/div><\/header>\n\n\n\n
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KI wird f\u00fcr immer mehr Menschen zug\u00e4nglich. Unternehmenswert entsteht dadurch nicht automatisch. KI \u00fcbernimmt einen wachsenden Teil der Arbeit. Damit stellt sich eine neue Frage: Was macht den eigenen Beitrag dann noch wertvoll? Diese Frage taucht in F\u00fchrungskreisen h\u00e4ufiger auf, als offen zugegeben wird. Sie lenkt jedoch von einem gr\u00f6\u00dferen Thema ab. Der Zugang zu KI w\u00e4chst schnell. Die F\u00e4higkeit, daraus Unternehmenswert zu machen, w\u00e4chst deutlich langsamer. Genau diese L\u00fccke beschreibt die KI-Produktivit\u00e4tsl\u00fccke<\/strong>.<\/h5>\n\n\n\n

F\u00fcnf Warnsignale<\/strong> zeigen, ob eine Organisation eine neue F\u00e4higkeit aufbaut oder nur gesch\u00e4ftiger wird.<\/p>\n\n\n\n

1. Aktivit\u00e4t steigt, der Effekt bleibt unklar<\/h3>\n\n\n\n

Mehr Nutzende, mehr Piloten, mehr Werkzeuge als vor einem Jahr. Das ist nicht dasselbe wie mehr Wert. Die eigentliche F\u00fchrungsfrage lautet nicht, wie viele Menschen eine neue F\u00e4higkeit nutzen. Sie lautet, was sich dadurch messbar verbessert hat. Bleibt dieser Zusammenhang unklar, starten Organisationen oft eine weitere Initiative. Die Frage, warum die letzte Initiative keine Wirkung zeigte, bleibt dabei unbeantwortet.<\/p>\n\n\n\n

Fragen Sie sich: Fordert die Gesch\u00e4ftsf\u00fchrung morgen den Wertbeweis einer KI-Initiative? W\u00fcrde die Antwort die Gesch\u00e4ftsentwicklung beschreiben, oder nur technische Aktivit\u00e4t?<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

2.<\/strong><\/strong><\/strong> Ihre KI kennt das Internet besser als Ihr Unternehmen<\/h3>\n\n\n\n

Eine KI liefert in Sekunden eine fl\u00fcssige Antwort. Sie kennt aber m\u00f6glicherweise nicht die aktuell g\u00fcltige Richtlinie, die bereits genehmigte Ausnahme oder die Priorit\u00e4t einer Zusage. Das unbequeme Paradox: Das Modell kann leistungsf\u00e4hig sein. Die Organisation um das Modell herum kann diese Leistungsf\u00e4higkeit trotzdem noch nicht nutzen.<\/p>\n\n\n\n

Fragen Sie sich: K\u00f6nnte Ihre KI nicht nur eine Empfehlung geben, sondern auch die passenden Unternehmensbelege daf\u00fcr nennen?<\/em><\/p>\n\n\n\n

3. Einzelne Aufgaben werden schneller, der Prozess nicht<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

KI hilft dabei, eine E-Mail schneller zu entwerfen oder ein Meeting schneller zusammenzufassen. Das ist ein echter Gewinn und wird leicht \u00fcbersch\u00e4tzt. Eine schnellere Aufgabe macht noch keinen schnelleren Prozess. Sie verschiebt Arbeit m\u00f6glicherweise nur schneller in die n\u00e4chste Warteschlange. Die gr\u00f6\u00dfere Chance liegt im gesamten Arbeitsfluss, nicht im einzelnen Moment.<\/p>\n\n\n\n

Fragen Sie sich: Verbessern Ihre KI-Initiativen einzelne Momente der Arbeit, oder die Leistung eines gesamten Prozesses?<\/em><\/p>\n\n\n\n

4. Menschen nutzen KI, Verantwortung bleibt unklar<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Wer darf eine Ausnahme genehmigen? Wann muss ein Mensch eingreifen? Wer tr\u00e4gt die Verantwortung, wenn ein Ergebnis technisch richtig, aber wirtschaftlich falsch ist? Diese Fragen lassen sich leicht aufschieben, solange Initiativen klein bleiben. Sobald unterschiedliche Teams eigene Praktiken etabliert haben, werden sie deutlich schwerer zu kl\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n

Fragen Sie sich: Eine KI-gest\u00fctzte Entscheidung hat einen folgenreichen Fehler verursacht. K\u00f6nnten Sie sofort benennen, wer die Befugnis hatte und wer verantwortlich blieb?<\/em><\/p>\n\n\n\n

5. F\u00fchrung spricht \u00fcber KI, nicht \u00fcber die eigene Rolle<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

KI ver\u00e4ndert den relativen Wert unterschiedlicher Arbeit. Recherche wird einfacher, erste Analysen werden schneller, Routinekoordination wird automatisiert. Das ist keine Bedrohung f\u00fcr Expertise. Es verschiebt aber, wo Expertise gebraucht wird. Die entscheidende Frage ist nicht, ob KI den eigenen Beitrag entwertet. Sie lautet, welcher Teil des eigenen Beitrags wertvoller werden sollte, sobald Technologie den Rest \u00fcbernimmt.<\/p>\n\n\n\n

Fragen Sie sich: Hat Ihr F\u00fchrungsteam schon besprochen, wie sich die eigene Arbeit ver\u00e4ndern muss? Nicht nur die Arbeit der Mitarbeitenden.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Kein einzelnes Signal beweist f\u00fcr sich, dass eine Organisation scheitert. Zusammen ergeben sie ein Muster. Aktivit\u00e4t wird mit Leistung verwechselt. Allgemeines Wissen kennt den Unternehmenskontext nicht. Aufgaben verbessern sich schneller als Prozesse. Handlungsspielraum w\u00e4chst schneller als Verantwortung. F\u00fchrung erwartet Anpassung zuerst von allen anderen.<\/p>\n\n\n\n

Capgeminis Capital-Markets-Day-Perspektive beschreibt dies als eine wachsende Value-Realization-L\u00fccke entlang Technologiearchitektur, Datenfundament, Governance und Vertrauen, Betriebsmodellen und dem Human-AI-Interface.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Zusammenfassung<\/strong><\/h4>\n\n\n\n

Die KI-Produktivit\u00e4tsl\u00fccke entsteht nicht durch fehlenden Zugang zu KI. Sie entsteht, wenn Unternehmenskontext, Prozessgestaltung, Verantwortung und Messung nicht mitwachsen. Wer diese f\u00fcnf Warnsignale kennt, erkennt fr\u00fch, wo der eigene Engpass liegt: bei Kontext, Kontrolle, Prozess, Messung oder F\u00fchrung.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n

Unsere Expert*innen<\/h2><\/div><\/div><\/div>
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