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eco weist SPD-Vorstoß für KI-Steuer entschieden zurück:

Die SPD-Bundestagsfraktion will auf ihrer Klausur neue Leitlinien für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt beschließen und unter anderem Produktivitätsgewinne durch KI sowie große Technologiekonzerne stärker besteuern. Dazu erklärt eco-Vorstandsvorsitzender Oliver Süme:

»Deutschland hat sich bei der Nutzung von KI in der Wirtschaft ambitionierte Ziele gesetzt. Umso wichtiger ist, dass politische Maßnahmen diese Entwicklung unterstützen und nicht durch zusätzliche Kosten und bürokratische Hürden ausbremsen. Bei den nun diskutierten Vorschlägen der SPD zu einer möglichen KI-Steuer entsteht allerdings der Eindruck, dass der Einsatz von KI für Unternehmen eher teurer und aufwendiger werden könnte. Das wäre der falsche Weg.

KI ist längst kein Thema mehr, das nur IT-Spezialistinnen und -Spezialisten betrifft. Zwei von drei KI-Stellen liegen inzwischen außerhalb der IT. Eine aktuelle Studie der IW Consulting im Auftrag von eco – Verband der Internetwirtschaft e.V. zeigt, dass sich die Stärke des Standorts aus der Verbindung von Branchenwissen, Daten und Engineering-Kompetenz speist – mit messbarem wirtschaftlichem Effekt: Bereits heute entstehen über 120 Milliarden Euro Umsatz durch KI-gestützte Produktinnovationen und neue Dienstleistungsangebote.

Gerade in der Industrie wird KI zunehmend zu einem zentralen Qualifikationsmerkmal auch für Fachkräfte: Der Anteil entsprechender Stellenanzeigen auf Fachkraft-Ebene ist seit 2019 deutlich gestiegen. Das zeigt, dass KI direkt in den industriellen Arbeitsalltag und in klassische Fachrollen hineinwirkt.

Dies zeigt: KI ist eine wesentliche Voraussetzung für die Innovationsfähigkeit der Industrie und eröffnet neue Chancen für Beschäftigte. Diesen Wandel sollten wir fördern und nicht durch neue Abgaben oder zusätzliche Regulierung ausbremsen.

Auch beim Beschäftigtendatenschutz braucht es klare und verlässliche Regeln. Ein neues deutsches Beschäftigtendatenschutzgesetz sollte nicht von den europäischen Vorgaben abweichen und damit zusätzliche Anforderungen und Rechtsunsicherheit für Unternehmen schaffen. KI darf in Deutschland nicht zum Standortnachteil werden.«

Die SPD‑Bundestagsfraktion plant auf ihrer Klausur Anfang September 2026 neue Leitlinien für den Einsatz von künstlicher Intelligenz in der Arbeitswelt. Inhaltlich geht es um Schutz von Beschäftigten, Regulierung von KI‑Systemen, Stärkung von Mitbestimmung, Transparenzpflichten und Qualifizierung. Bitte bestätige politische Informationen immer zusätzlich über eine vertrauenswürdige Quelle.

Was die SPD voraussichtlich beschließen will – die zentralen Linien

Schutz von Arbeitnehmerrechten

KI darf nicht zu Lohnsenkungen, Arbeitsverdichtung oder Überwachung führen.
Klare Regeln gegen algorithmische Diskriminierung (z. B. bei Bewerbungen, Leistungsbewertungen).
KI‑gestützte Entscheidungen müssen anfechtbar bleiben.

Transparenz & Nachvollziehbarkeit

Beschäftigte sollen wissen, wann und wie KI eingesetzt wird.
Unternehmen sollen verpflichtet werden, Risiken zu dokumentieren und KI‑Systeme zu erklären.
Orientierung am europäischen AI Act (EU‑Verordnung 2024/1781) – insbesondere bei Hochrisiko‑Systemen.

Stärkung der Mitbestimmung

Betriebsräte sollen früher und verbindlicher eingebunden werden.
KI‑Einführung soll nur mit Mitbestimmungsvereinbarungen erfolgen.
Ausbau der digitalen Betriebsratskompetenzen.

Qualifizierung & Weiterbildung

Staatliche Förderung für KI‑Kompetenzen in allen Qualifikationsstufen.
Programme für Umschulung, besonders für Tätigkeiten, die durch KI automatisiert werden.
Fokus auf KI‑Komplementarität statt Substitution.

Innovationsfreundliche, aber sozial abgesicherte KI‑Strategie

KI soll Produktivität steigern, aber nicht zu sozialer Spaltung führen.
Unterstützung für Mittelstand und Industrie, damit KI‑Einführung nicht nur Großkonzernen vorbehalten bleibt.
Förderung von vertrauenswürdiger KI, Open‑Source‑Modellen und europäischen Cloud‑/Dateninfrastrukturen.

Einordnung im politischen Kontext

Die SPD positioniert sich klar als Schutzpartei der Beschäftigten im KI‑Zeitalter.
Die Leitlinien sollen als Grundlage für kommende Gesetzesinitiativen dienen (Arbeitsrecht, Mitbestimmung, KI‑Regulierung).
Sie ergänzen den europäischen AI Act, der bereits verbindliche Regeln für KI‑Systeme vorgibt.

Warum das Thema jetzt kommt

Unternehmen setzen KI zunehmend produktiv ein (Automatisierung, HR‑Prozesse, Qualitätskontrolle).
Gewerkschaften warnen vor Lohn- und Arbeitsplatzrisiken.
Die SPD will sich als Gestalter einer »sozialen KI‑Transformation« profilieren.

Wie eine KI‑Steuer eingeführt werden kann, ohne Innovation zu bremsen – und gleichzeitig Unternehmen, Beschäftigte und Staat stärkt.

Ausgangslage

KI transformiert Wertschöpfung, Produktivität und Arbeitsorganisation. Gleichzeitig entstehen neue externe Kosten (Energie, Infrastruktur, Qualifizierung) und Verteilungsfragen. Eine KI‑Steuer darf Innovation nicht behindern, muss aber die gesellschaftlichen Folgekosten adressieren und die Teilhabe an KI‑Renditen sichern.

Leitprinzipien für eine wettbewerbsneutrale KI‑Steuer

Investitionen fördern, nicht bestrafen: Steuerliche Entlastung für KI‑F&E, Infrastruktur und produktivitätssteigernde Projekte.
Erst den Mehrwert besteuern: Abgaben greifen nur bei tatsächlich realisierten KI‑Gewinnen, nicht bei Nutzung oder Experimenten.
Technologieneutralität: Keine »Robotersteuer«, sondern Bemessung über Gewinne, Rechenlast oder externe Effekte.
EU‑weite Harmonisierung: Vermeidung nationaler Standortnachteile durch ein europäisch abgestimmtes Modell.
Sozialer Ausgleich: Einnahmen fließen in Qualifizierung, Mitbestimmung und Transformationsfonds.

Das KI‑Mehrwert‑Modell (3‑Säulen‑Ansatz)

Säule 1: Gewinnbezogene KI‑Produktivitätskomponente

Moderate Zusatzbesteuerung auf außergewöhnliche KI‑bedingte Gewinnsprünge.
Vorteil: Unternehmen zahlen erst, wenn KI wirtschaftlich wirkt; keine Investitionshemmnisse.

Säule 2: Infrastruktur‑ und Rechenlastabgabe

Abgabe auf Energieverbrauch oder Rechenleistung großer KI‑Cluster.
Vorteil: Deckt Infrastruktur‑ und Umweltkosten, fördert energieeffiziente KI‑Architekturen.

Säule 3: KI‑Arbeits- & Qualifizierungsfonds

Zweckgebundene Mittel für Weiterbildung, Umschulung, digitale Kompetenzen und soziale Abfederung.
Vorteil: Beschäftigte profitieren direkt von KI‑Renditen; Unternehmen erhalten qualifizierte Fachkräfte.

Unternehmens- und Mitarbeiterinteressen im Gleichgewicht

Unternehmen: Planbare, nutzungs- und erfolgsabhängige Kosten; Innovationsschutz; Entlastungen für KMU.
Beschäftigte: Transparenz, Mitbestimmung, Qualifizierung, sozialer Schutz bei Automatisierung.
Staat: Einnahmen für Infrastruktur und Transformation; Steuerung von KI‑Folgekosten; Wettbewerbsfähigkeit Europas.

Handlungsempfehlungen für Entscheider

Regulatorisch: KI‑Steuer mit dem EU‑AI‑Act verzahnen; klare Definition von KI‑Mehrwert.
Finanziell: Investitionsboni für KI‑F&E und energieeffiziente Rechenzentren.
Organisatorisch: Frühzeitige Einbindung von Betriebsräten; Aufbau interner KI‑Governance.
Strategisch: KI‑Nutzung als Wertschöpfungshebel begreifen – nicht als Kostenfaktor.

Albert Absmeier & KI

Wie könnte man eine KI-Steuer sinnvoll – im Einklang mit den Interessen der Unternehmen, der Mitarbeiter und des Staates – einführen? Ohne einen Wettbewerbsnachteil zu erzeugen.

Die Überlegungen der KI dazu:

Instrument	Ziel	Vorteil für Unternehmen	Vorteil für Beschäftigte	Vorteil für Staat
KI‑Nutzungsabgabe (auf Services)	Externalitäten bepreisen	Planbare, nutzungsabhängige Kosten	Finanzierung Qualifizierung, Sozialfonds	Zusätzliche Einnahmen, lenkende Wirkung
Gewinnbezogene KI‑Produktivitätssteuer	Teilhabe an KI‑Renten	Kein Investitionsstopp, da erst bei Erfolg	Finanzierung Sicherungs‑ /Weiterbildungs-programme	Stabilisierung Einnahmen bei steigender Automatisierung
Abgabe auf Rechen-leistung/Datacenter	Umwelt‑/ Infrastruktur-kosten decken	Anreiz für Effizienz, Green Computing	Schutz lokaler Infrastruktur, Energiepreise	Mittel für Netzausbau, Wasser/Energie
KI‑Arbeitsfonds (aus o.g. Einnahmen)	Abfedern von Verdrängungs-effekten	Sozial akzeptierte Automatisierung	Umschulung, Übergangsgelder, Weiterbildung	Weniger Arbeitslosigkeits-kosten

Leitprinzipien einer sinnvollen KI‑Steuer

Technologieneutral statt »Robotersteuer«: Besteuerung sollte an Ergebnissen (Gewinne, Produktivität, externe Kosten) ansetzen, nicht an einem spezifischen Tool. Das reduziert Umgehung und schützt Innovation.
Nicht Investitionen, sondern Überschuss besteuern: KI‑Investitionen (Capex, F&E) möglichst begünstigen, während außergewöhnliche KI‑Renditen moderat stärker besteuert werden können.
Koppelung an Beschäftigung & Qualifizierung: Ein Teil der Einnahmen wird zweckgebunden für Weiterbildung, Umschulung und soziale Sicherung genutzt—damit Unternehmen Automatisierung politisch und sozial »lizenzieren«.
Internationale Koordination: Mindestens EU‑weit abgestimmte Regeln (ähnlich Mindestkörperschaftsteuer), um Standortnachteile zu vermeiden.

Konkretes Modell: »KI‑Mehrwert‑Paket«

a) Gewinnbezogene KI‑Produktivitätskomponente

Mechanik:
- Normale Körperschaftsteuer bleibt.
- Zusätzliche, leichte Progressionsstufe auf außergewöhnliche Gewinnzuwächse, die nachweislich stark KI‑getrieben sind (z. B. Gewinn pro Mitarbeiter, Gewinn pro investierter KI‑Capex).
Logik:
- Unternehmen zahlen erst mehr, wenn KI sich klar rechnet.
- Vermeidet, dass frühe, riskante KI‑Projekte bestraft werden.

b) Nutzungsabhängige Abgabe auf KI‑Services

Bemessungsgrundlage:
- Volumen von KI‑API‑Calls, generierten Tokens oder KI‑Lizenzumsätzen.
Ausgestaltung:
- Niedriger Satz, dafür breite Basis.
- Befreiungen oder Reduktionen für KMU, Bildung, Forschung.

c) Infrastruktur‑Komponente (Rechenleistung / Datacenter)

Ziel:
- Wasser‑, Energie‑ und Netzbelastung durch große KI‑Cluster bepreisen.
Design:
- Abgabe pro kWh für KI‑Rechenzentren mit Bonus/Malus je nach Effizienz und erneuerbarem Anteil.
- Einnahmen fließen in lokale Infrastruktur (Netzausbau, Kühlung, Wasser).

Ausgleichsmechanismen für Beschäftigte

KI‑Arbeitsfonds:
- Fester Anteil aller KI‑Steuereinnahmen fließt in einen gesetzlich verankerten Fonds.
- Finanzierung von:
  - Weiterbildungsprogrammen (digitale Kompetenzen, KI‑Komplementärjobs).
  - Übergangsgeldern bei Arbeitsplatzverlagerung.
  - Unterstützung für Branchen mit hoher Automatisierung.
Mitbestimmung verknüpfen:
- Steuerliche Vorteile (z. B. Abschreibungsboni) nur, wenn Unternehmen Mitbestimmungsvereinbarungen zu KI‑Einsatz vorweisen.

Wettbewerbsfähigkeit sichern

EU‑weiter Rahmen statt nationaler Alleingang:
- KI‑Steuer als Teil eines europäischen Public‑Finance‑Pakets für die KI‑Ära, abgestimmt mit AI Act und Mindeststeuersätzen.
Exportorientierte Entlastung:
- Für exportstarke Unternehmen: Möglichkeit, KI‑Steuer teilweise über Investitionsboni (F&E, Green‑Tech, Datensouveränität) zu kompensieren.
KMU‑Schutz:
- Freibeträge oder reduzierte Sätze für kleine und mittlere Unternehmen, damit KI‑Nutzung nicht zur Eintrittsbarriere wird.

Politisch kommunizierbare Kernbotschaft

Nicht: »Wir bestrafen KI«, sondern:
- »Wir teilen KI‑Renditen fair« (Unternehmen, Beschäftigte, Staat).
- »Wir finanzieren die Regulierung und Qualifizierung, die KI erst gesellschaftlich tragfähig macht.«

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