Produktivität entscheidet über Wohlstand und Zukunft: Die drei wichtigsten Hebel für Unternehmen
Mehr Software ist noch keine Wachstumsstrategie. Drei betriebliche Hebel stehen im Mittelpunkt: Technologien im Alltag anwenden, Menschen und Organisation befähigen und Investitionen an messbarer Wirkung ausrichten. Diese Einordnung passt zur KfW-Analyse, die neue Wachstumschancen an die Stärkung von Arbeit, Kapital und Produktivität knüpft. Für CEO und CIO lautet die Leitfrage deshalb nicht: »Wie viel KI haben wir?«, sondern: »Wo entsteht zusätzliche Wertschöpfung?« [1]
Management Summary
- Wachstum ist möglich, aber an Voraussetzungen gebunden. KfW Research hält ein dauerhaftes Pro-Kopf-Wachstum von einem Prozent jährlich im kommenden Jahrzehnt für erreichbar, wenn Deutschland Arbeit, Kapital und Produktivität gezielt stärkt. Das ist eine bedingte Perspektive, keine sichere Prognose. [1]
- Anwendung vor Anschaffung. Als Priorität gilt: Digitalprojekte an einem konkret beschriebenen Prozessproblem ausrichten und die Wirkung im Regelbetrieb prüfen, statt Erfolg am Umfang des Technologieportfolios zu messen. Ergänzende Investitionen in Software, Daten und Weiterbildung werden auch in der EIB-Studie hervorgehoben. [2]
- Kompetenz gehört zum Technologieeinsatz. Die Europäische Kommission beschreibt KI-Kompetenz als Wissen, Fähigkeiten und Verständnis für einen informierten Einsatz sowie für Chancen und Risiken. Ihre Hinweise zu Artikel 4 betonen Maßnahmen zur Entwicklung dieser Kompetenz und den jeweiligen Anwendungskontext. [3]
- Kapital und Befähigung zusammen betrachten. Ein EIB-Arbeitspapier von Januar 2026 schätzt in seiner Untersuchung einen Produktivitätseffekt der KI-Einführung von vier Prozent. Es hebt ergänzende Investitionen hervor; der Wert ist kein Zielwert für einzelne Unternehmen. [2]
- Wirkung statt Aktivität steuern. Als redaktionelle Empfehlung sollten Ausgangswerte, Qualitätsanforderungen und Gesamtkosten vor dem Pilot feststehen. Die Entscheidung über eine Skalierung sollte sich auf den gemessenen Nettoeffekt und ein dokumentiertes Risikomanagement stützen. [2][4]
Illustration Absmeier foto ki designer
KI-generierte Symbolillustration: Digitale Anwendungen, Wissen und Organisation sowie produktive Investitionen bilden drei miteinander verbundene Motive.
Produktivität wird zur strategischen Ressource
Über Jahrzehnte ließ sich Wirtschaftswachstum aus mehreren Quellen speisen: mehr Beschäftigte, steigender Kapitaleinsatz, expandierende Absatzmärkte und technischer Fortschritt.
Diese Gleichung verändert sich.
Die KfW-Studie »Standort Zukunft: Wie Deutschland zu neuer Stärke und Wachstum findet« beschreibt Arbeit, Kapital und Produktivität als die drei zentralen Wachstumskräfte. Besonders große Chancen sieht sie künftig bei der Produktivität.
Dahinter steckt eine einfache ökonomische Logik: Wenn die verfügbare Arbeitskraft begrenzt ist, gewinnt die Frage an Bedeutung, was Unternehmen aus jeder Arbeitsstunde und jedem eingesetzten Euro Kapital herausholen.
Produktivität bedeutet deshalb nicht schlicht:
»Mit weniger Menschen mehr machen.«
Die strategisch interessantere Frage lautet:
Wie können Menschen mithilfe besserer Prozesse, Maschinen, Daten, Software und Wissen mehr Wert schaffen?
Dieser Unterschied ist für die Unternehmensführung entscheidend.
Reine Kostensenkungsprogramme können kurzfristig die Effizienz verbessern. Nachhaltige Produktivitätsentwicklung verlangt dagegen auch Investitionen, Lernen, organisatorische Veränderungen und Innovation.
Hebel 1: Digitalisierung und KI aus dem Pilotmodus holen
Der erste Hebel ist Technologie. Aber nicht Technologie um ihrer selbst willen.
Eine neue Software erzeugt noch keinen wirtschaftlichen Nutzen, nur weil sie installiert wurde. Gleiches gilt für Cloud-Plattformen, Automatisierung und künstliche Intelligenz.
KfW Research argumentiert ausdrücklich, dass Digitalisierung und KI schneller und breiter in Unternehmen genutzt und neue Technologien insbesondere in Mittelstand und Großindustrie skaliert werden müssen.
Genau hier liegt eine der wichtigsten Managementaufgaben.
Vom Technologieprojekt zum Produktivitätsprojekt
Unternehmen sollten Digitalisierung deshalb weniger über die Anzahl eingeführter Anwendungen und stärker über Veränderungen realer Geschäftsprozesse steuern.
Vor einer Investition sollten beispielsweise Fragen stehen wie:
- Welche Tätigkeit verursacht heute besonders viel Bearbeitungs- oder Wartezeit?
- Wo entstehen Fehler und Nacharbeit?
- An welchen Übergaben zwischen Abteilungen oder IT-Systemen stockt ein Prozess?
- Welche Informationen werden mehrfach manuell erfasst?
- Welche Entscheidungen benötigen regelmäßig ähnliche Informationen?
- Wo könnten Beschäftigte durch bessere Daten oder digitale Assistenz produktiver arbeiten?
Erst anschließend kommt die Technologiefrage.
Das kehrt die Perspektive um:
Nicht: Wo können wir KI einsetzen?
Sondern: Welches Problem wollen wir lösen, und ist KI dafür ein geeignetes Werkzeug?
KI wird interessant, wenn sie Arbeitsabläufe verändert
Besonders relevant kann generative KI dort sein, wo wissensintensive Tätigkeiten einen erheblichen Anteil der Arbeitszeit beanspruchen, beispielsweise Recherche, Informationsaufbereitung, Dokumentation oder die Verarbeitung umfangreicher Textbestände. Ob und in welchem Umfang daraus Produktivitätsgewinne entstehen, muss im konkreten Prozess gemessen werden.
Für CEO und CIO erwächst daraus eine gemeinsame Aufgabe.
Der CIO muss Technologie, Daten, Integration, Sicherheit und Betrieb gewährleisten. Die Fachseite muss dagegen definieren, welcher Prozess verändert werden soll und woran der wirtschaftliche Nutzen erkannt wird.
Produktivitätssteigerung wird damit zu einer gemeinsamen Managementaufgabe von Business und IT.
Vom Pilotprojekt in den Regelbetrieb
Ein sinnvoller Skalierungsprozess kann deshalb vier Phasen unterscheiden:
Engpass → Pilot → Messung → Betriebsentscheidung
- Der Engpass definiert das wirtschaftliche Problem.
- Der Pilot prüft die technische und organisatorische Machbarkeit.
- Die Messung vergleicht den Ausgangszustand mit dem neuen Prozess.
- Die Betriebsentscheidung klärt schließlich, ob Nutzen, Kosten und Risiken eine Skalierung rechtfertigen.
Der entscheidende Perspektivwechsel lautet:
Der erfolgreiche Pilot ist nicht das Ziel. Der produktivere Regelbetrieb ist das Ziel.
Hebel 2: Qualifikation und Organisation gemeinsam verändern
Technologie kann Arbeit unterstützen. Ob daraus wirtschaftlicher Nutzen entsteht, hängt jedoch davon ab, wie sie in einer Organisation eingesetzt wird.
Damit wird der zweite Produktivitätshebel häufig unterschätzt: Qualifikation.
Weiterbildung in digitalen Kompetenzen ergänzt die Einführung neuer Technologien. Digitalisierung und KI müssen demnach in Arbeitsabläufe integriert und durch Weiterbildung, Investitionen und Infrastruktur unterstützt werden.
Das ist mehr als klassische IT-Schulung.
Vom Bedienwissen zur Prozesskompetenz
Beschäftigte benötigen bei neuen digitalen Werkzeugen typischerweise nicht nur Kenntnisse über deren Bedienung. Entscheidend ist auch, wann sie eingesetzt werden sollen, wie Ergebnisse überprüft werden, welche Daten verwendet werden dürfen und wie bei Fehlern oder unklaren Resultaten vorzugehen ist.
Gerade bei KI-Anwendungen verschiebt sich damit ein Teil der Qualifikation:
vom Bedienen eines Werkzeugs zum kompetenten Arbeiten mit einem digitalen Werkzeug innerhalb eines definierten Prozesses.
Für Unternehmen bedeutet dies, dass Weiterbildung möglichst nah an der konkreten Tätigkeit stattfinden sollte. Ein Einkaufsteam benötigt andere Anwendungsszenarien als Marketing, Produktion, Entwicklung oder Kundenservice.
Produktivität entsteht nicht nur durch Technik
Ein zweiter organisatorischer Effekt ist mindestens ebenso bedeutsam.
Neue Anwendungen werden häufig in bestehende Prozesse integriert, ohne diese grundsätzlich zu hinterfragen.
Dadurch kann Digitalisierung bestehende Komplexität lediglich elektronisch reproduzieren. Werden beispielsweise fünf Freigaben unverändert aus einem manuellen Prozess in einen digitalen Workflow übernommen, ist der Ablauf anschließend zwar digital, aber nicht zwangsläufig produktiver.
Deshalb sollte jede relevante Digitalisierungsinitiative zwei Fragen beantworten:
- Welche Arbeit kann Technologie erleichtern oder übernehmen?
- Welche Arbeitsschritte werden anschließend überhaupt noch benötigt?
Damit wird Prozessdesign zur Verbindung zwischen Technologie und Produktivität.
Hebel 3: Investitionen konsequent auf Produktivität ausrichten
Der dritte Hebel ist Kapital.
Maschinen, Anlagen, Software, Infrastruktur, Forschung oder Datenplattformen können die Leistungsfähigkeit eines Unternehmens erhöhen. Doch nicht jede Investition steigert automatisch die Produktivität.
Entscheidend ist die Wirkung im Prozess.
KfW Research betrachtet die Erneuerung des privaten und öffentlichen Kapitalstocks als eines der fünf zentralen Handlungsfelder für Deutschlands Wachstumsagenda. Gleichzeitig müssen Arbeit, Kapital und Produktivität zusammengedacht werden.
Das hat erhebliche Konsequenzen für Investitionsentscheidungen.
Vom Investitionsbudget zum Produktivitätsportfolio
Geschäftsführungen könnten größere Investitionen deshalb systematisch danach unterscheiden, ob sie primär
- bestehende Kapazitäten erhalten,
- Kosten reduzieren,
- einen konkreten Engpass beheben,
- Kapazität erweitern,
- Qualität verbessern,
- neue Produkte oder Geschäftsmodelle ermöglichen,
- oder strategische Fähigkeiten aufbauen.
Damit wird transparenter, warum investiert wird.
Eine Millioneninvestition ist schließlich noch kein Produktivitätsfortschritt.
Erst wenn die Investition tatsächlich Prozesse, Kapazität oder Wertschöpfung verbessert, entsteht ein wirtschaftlicher Effekt.
Vor der Investition kommt die Ausgangsmessung
Gerade Digitalprojekte leiden häufig darunter, dass ihr Ausgangszustand nicht sauber dokumentiert ist.
Wer beispielsweise eine KI-Anwendung zur Angebotserstellung einführt, sollte vorher wissen:
- Wie lange dauert der Prozess heute?
- Wie viel davon ist Bearbeitungszeit?
- Wie viel ist Wartezeit?
- Wie häufig gibt es Rückfragen?
- Wie viele Korrekturen sind notwendig?
- Welcher personelle Aufwand entsteht?
- Wo liegen die eigentlichen Engpässe?
Erst dann kann nach der Einführung gemessen werden, was sich tatsächlich verändert hat.
Dabei ist eine wichtige Unterscheidung notwendig:
Zeitgewinn ist noch keine Kosteneinsparung.
Wenn ein Prozess schneller wird, entsteht zunächst freie Kapazität. Der wirtschaftliche Nutzen hängt anschließend davon ab, wie diese Kapazität eingesetzt wird, beispielsweise für zusätzliche Aufträge, höhere Qualität oder andere wertschöpfende Aufgaben.
Das eigentliche Potenzial liegt im Zusammenspiel
Die drei Hebel funktionieren nicht unabhängig voneinander.
Technologie ohne Qualifikation kann ungenutzt bleiben.
Qualifikation ohne geeignete Werkzeuge stößt an Grenzen.
Investitionen ohne organisatorische Veränderung können bestehende Ineffizienzen lediglich kapitalintensiver machen.
Die produktivitätspolitische Logik lautet deshalb:
Technologie × Kompetenz × Investition × Organisation
Diese Darstellung ist ein redaktionelles Denkmodell, keine ökonomische Formel. Sie verdeutlicht jedoch einen entscheidenden Zusammenhang: Schwächen in einem Bereich können die Wirkung der anderen begrenzen.
Ein Unternehmen kann beispielsweise eine leistungsfähige KI-Plattform beschaffen. Wenn Daten nicht verfügbar sind, Schnittstellen fehlen, Beschäftigte das Werkzeug nicht sinnvoll in ihre Arbeit integrieren können oder niemand Verantwortung für den Geschäftsprozess trägt, bleibt ein Teil des Potenzials ungenutzt.
Damit verändert sich auch die Rolle des CIO.
IT wird nicht nur zum Lieferanten technischer Systeme, sondern zum Partner bei der Gestaltung der Wertschöpfung.
Produktivität braucht andere Kennzahlen
Wenn Unternehmen Produktivität ernsthaft steuern wollen, reicht eine allgemeine Kennzahl wie Umsatz je Beschäftigten häufig nicht aus.
Auf Prozessebene können unter anderem relevant sein:
- Durchlaufzeit,
- Bearbeitungszeit,
- Wartezeit,
- Fehlerquote,
- Nacharbeit,
- Ressourcenverbrauch,
- Zeit bis zur Entscheidung,
- Kapazität je Zeiteinheit,
- Servicequalität.
Welche Kennzahlen sinnvoll sind, hängt vom jeweiligen Prozess ab.
Besonders wichtig ist die Ausgangsmessung.
Ohne belastbaren Ausgangswert lässt sich später kaum feststellen, ob eine Investition tatsächlich eine Verbesserung ausgelöst hat.
Drei Fragen für jede größere Investitionsentscheidung
Aus den drei Hebeln lässt sich eine einfache Managementprüfung ableiten.
- Welcher Engpass soll verschwinden?
Nicht »Wir wollen KI einführen«, sondern beispielsweise: »Wir wollen die Bearbeitungszeit für Standardvorgänge untersuchen und verbessern.«
- Was müssen Menschen und Organisation dafür verändern?
Technik, Prozesse, Kompetenzen, Verantwortlichkeiten und Daten sollten gemeinsam betrachtet werden.
- Woran erkennen wir die Wirkung?
Vor Projektbeginn sollten Ausgangszustand und Zielgrößen festgelegt werden. Erst anschließend lässt sich beurteilen, ob Skalierung wirtschaftlich sinnvoll erscheint.
Produktivität ist mehr als Effizienz
Hier liegt möglicherweise der strategisch wichtigste Punkt.
Produktivitätssteigerung darf nicht auf Rationalisierung reduziert werden.
Ein Unternehmen kann produktiver werden, indem es dieselbe Leistung mit weniger Ressourcen erzeugt. Es kann Produktivität aber auch dadurch erhöhen, dass vorhandene Ressourcen mehr oder höherwertige Leistungen ermöglichen.
Das eröffnet eine andere Perspektive auf KI und Automatisierung.
Nicht nur:
Was können wir automatisieren?
Sondern:
Welche zusätzliche Wertschöpfung können unsere Beschäftigten mit besserer Technologie ermöglichen?
Für eine alternde Volkswirtschaft ist diese zweite Frage besonders relevant. Denn wenn Arbeitskräfte knapper werden, steigt der Wert von Werkzeugen, Prozessen und Qualifikationen, mit denen vorhandene Beschäftigte leistungsfähiger eingesetzt werden können.
Konsequenzen für CEO, CIO und Geschäftsführung
Produktivität sollte damit vom abstrakten volkswirtschaftlichen Begriff zu einer konkreten Führungsaufgabe werden.
Für den CEO
Produktivitätsentwicklung gehört in die Unternehmensstrategie. Nicht jede Digitalisierung ist strategisch, aber diejenigen Prozesse, die Wachstum, Lieferfähigkeit, Qualität oder Skalierbarkeit begrenzen, sollten sichtbar sein.
Für den CIO
Technologieentscheidungen sollten stärker an Prozesskennzahlen und Betriebsfähigkeit gekoppelt werden. Zahlreiche Piloten sind kein Beleg für wirtschaftliche Wirkung.
Für CFO und Controlling
Business Cases könnten stärker zwischen theoretischem Potenzial und tatsächlich realisierter Wirkung unterscheiden. Frei werdende Kapazitäten sollten nachvollziehbar gemacht werden.
Für HR
Qualifizierung wird zum Bestandteil von Technologieinvestitionen. Lernen sollte möglichst mit konkreten Aufgaben und Prozessänderungen verbunden werden.
Für Fachbereichsleiter
Die Verantwortung für Produktivität kann nicht an die IT delegiert werden. Der wirtschaftliche Nutzen entsteht im Fachprozess.
Praxisbeispiel: Produktivität statt »KI-Projekt«
Fiktives Anwendungsszenario: Ein mittelständischer Maschinenbauer möchte KI in der Angebotserstellung einsetzen.
Statt unmittelbar eine Anwendung auszuwählen, untersucht das Unternehmen zunächst seinen Angebotsprozess. Es erfasst Bearbeitungszeit, technische Rückfragen, Wartezeiten, Korrekturen und Übergaben zwischen Vertrieb, Konstruktion und Kalkulation.
Dabei könnte sich beispielsweise herausstellen, dass nicht das Schreiben des Angebots der entscheidende Engpass ist, sondern die Beschaffung technischer Informationen aus unterschiedlichen Systemen.
Die Fragestellung verändert sich dadurch fundamental.
Aus:
»Welche KI kann Angebote schreiben?«
wird:
»Wie bekommen Mitarbeitende schneller die verlässlichen Informationen, die sie für ein Angebot benötigen?«
Erst danach würde entschieden, ob KI-Suche, bessere Stammdaten, Systemintegration, Prozessänderungen oder eine Kombination daraus untersucht wird.
Genau darin liegt der Unterschied zwischen Digitalisierung als Technologieprojekt und Digitalisierung als Produktivitätsstrategie.
Fazit: Wachstum entsteht im Maschinenraum der Unternehmen
KfW Research kommt in seiner Standortanalyse zu einem bemerkenswert optimistischen, aber ausdrücklich bedingten Ergebnis: Ein dauerhaftes Pro-Kopf-Wachstum von einem Prozent jährlich im kommenden Jahrzehnt sei erreichbar, wenn Deutschland Arbeit, Kapital und Produktivität gezielt stärkt. Zentral seien dabei die Fähigkeit, neue Ideen zu entwickeln, umzusetzen und zu skalieren.
Der entscheidende Begriff ist umsetzen.
Produktivität entsteht nicht in Strategiepräsentationen, nicht durch angekündigte Milliardeninvestitionen und auch nicht allein durch den Erwerb neuer Technologien.
Sie entsteht dort, wo konkrete Arbeit anders organisiert wird, wo Beschäftigte bessere Werkzeuge sinnvoll einsetzen können, wo Daten verfügbar werden und wo Investitionen messbare betriebliche Probleme adressieren.
Damit ergeben sich für Unternehmen drei Prioritäten:
- Anwendung statt Pilotitis.
Technologien müssen den Weg in relevante Geschäftsprozesse finden. - Befähigung statt reiner Beschaffung.
Menschen, Prozesse und Organisation müssen sich gemeinsam mit der Technologie entwickeln. - Wirkung statt Investitionsvolumen.
Entscheidend ist nicht, wie viel ein Unternehmen für Digitalisierung ausgibt, sondern was sich im Prozess nachweisbar verändert.
Die nächste Produktivitätswelle entscheidet sich deshalb nicht allein im Forschungslabor oder Rechenzentrum. Sie entscheidet sich im betrieblichen Alltag.
Und genau dort wird aus technologischer Innovation wirtschaftlicher Fortschritt.
Albert Absmeier & KI
Drei Hebel auf einen Blick
Breite Anwendung: Digitalisierung und KI von klar definierten Engpässen ausgehend in wertschöpfende Arbeitsabläufe überführen. KfW Research hebt die breitere Anwendung und Skalierung neuer Technologien ausdrücklich als Wachstumsaufgabe hervor.
Qualifikation: Beschäftigte müssen neue Technologien im jeweiligen Arbeitskontext kompetent einsetzen können; Weiterbildung ist eine Voraussetzung für die Integration digitaler Technologien in Arbeitsabläufe.
Investitionen: Kapital gezielt mit Technologie, Prozessen und Arbeitskraft verbinden. Die KfW-Studie behandelt die Erneuerung des Kapitalstocks und die Wiederbelebung des Produktivitätswachstums als miteinander verbundene Handlungsfelder.
Tipps: Vom Technologieprojekt zur messbaren Wirkung
Ausführliche Tipps mit Praxisbeispielen
Die folgenden Umsetzungsvorschläge sind redaktionelle Empfehlungen, keine nachgewiesene Erfolgsmethode. Sämtliche Praxisbeispiele sind fiktive Szenarien und keine dokumentierten Unternehmensfälle. Sie illustrieren mögliche Vorgehensweisen, ohne bestimmte Ergebnisse zu versprechen.
1. Mit einem Engpass beginnen: Erst den Arbeitsablauf verstehen
Wählen Sie einen Prozess mit eindeutigem Anfang und Ende, etwa vom Eingang einer vollständigen Angebotsanfrage bis zur Freigabe des Angebots. Erfassen Sie aktive Bearbeitung, Liegezeiten, Informationssuche, Rückfragen und Nacharbeit getrennt. Beschreiben Sie auch, welche Sonderfälle auftreten und welche Informationen beim Start fehlen. Als Ergebnis sollte ein nachvollziehbares Prozessbild vorliegen – noch keine Einkaufsliste für Software.
Fiktives Praxisbeispiel: Ein Maschinenbauer untersucht seine Angebotserstellung. Vertrieb und Konstruktion zeichnen für ausgewählte Vorgänge auf, wann Unterlagen eingehen und wo Rückfragen entstehen. Im Szenario liegt das Problem bei unklaren technischen Stammdaten und nicht beim Formulieren des Angebotstextes. Das Unternehmen würde deshalb zunächst Datenverantwortung und Informationszugriff bearbeiten und erst anschließend einen KI-Assistenten prüfen.
Konkretes Arbeitsergebnis: Ein Engpass-Steckbrief mit Prozessgrenzen, Ausgangswerten, Datenquellen, verantwortlicher Funktion und überprüfbarer Problemhypothese. Die Managementfrage lautet: »Welche Beobachtung spricht dafür, dass wir am richtigen Problem arbeiten?«
2. Erfolg vor dem Pilot definieren: Messung und Qualitätsgrenzen vereinbaren
Bestimmen Sie eine primäre Nutzenkennzahl und ergänzende Qualitätskriterien. Bei einer Dokumentenverarbeitung könnte die primäre Kennzahl die gesamte aktive Bearbeitungszeit pro abgeschlossenem Vorgang sein, einschließlich Kontrolle und Korrektur. Dokumentieren Sie Messbeginn und Messende, Falltypen, Ausnahmen und Vergleichszeitraum. Legen Sie vorab fest, unter welchen Bedingungen eine Verbesserung als belastbar genug für die nächste Entscheidung gelten soll.
Fiktives Praxisbeispiel: Ein technischer Kundendienst erprobt Vorschläge für Antwortentwürfe. Er vergleicht geeignete Standardanfragen mit und ohne Assistenz. Nicht nur das Schreiben, sondern auch Recherche, Prüfung und Nacharbeit werden erfasst. Komplexe Sonderfälle werden separat ausgewertet. Der Pilot würde nur dann zur Ausweitung empfohlen, wenn weniger Gesamtaufwand nicht durch zusätzliche sachliche Fehler erkauft wird.
Konkretes Arbeitsergebnis: Ein Messplan mit Kennzahlendefinitionen, Vergleichsgruppe oder nachvollziehbarem Ausgangszeitraum, Qualitätsanforderungen und dokumentierten Störfaktoren. Die Managementfrage lautet: »Welche Veränderungen können wir dem neuen Vorgehen zuordnen – und welche nicht?«
3. Das Gesamtpaket kalkulieren: Den Betrieb mitrechnen
Erstellen Sie eine Gesamtkostensicht für einen festgelegten Betrachtungszeitraum. Trennen Sie einmalige Aufwendungen von laufenden Kosten und erfassen Sie interne Arbeitszeit gesondert. Zu prüfen sind Datenaufbereitung, Integration, Berechtigungen, Schulung, Ergebnisprüfung, Support, laufende Pflege und ein möglicher Anbieterwechsel. Kennzeichnen Sie Angebote, gemessene Aufwände und Schätzungen unterschiedlich. Für unsichere Größen empfiehlt sich eine Bandbreite statt eines scheinbar präzisen Einzelwerts.
Fiktives Praxisbeispiel: Ein Großhändler plant eine interne Wissenssuche. Neben dem Lizenzangebot erstellt das Projektteam eine Aufwandserhebung für die Bereinigung von Produktunterlagen, die Übernahme von Zugriffsrechten und die Pflege veralteter Inhalte. Eine Variante mit weniger Datenquellen wird einer umfassenden Einführung gegenübergestellt. Die Entscheidung würde auf vergleichbaren Gesamtkosten und dem jeweils untersuchten Nutzen beruhen, nicht allein auf dem Lizenzpreis.
Konkretes Arbeitsergebnis: Eine Kostenübersicht mit Annahmen, Verantwortlichkeiten und Sensitivitätsbetrachtung. Kosten für Pflichtaufgaben und ein behaupteter Produktivitätsnutzen sollten getrennt ausgewiesen werden. Die Managementfrage lautet: »Bleibt der erwartete Nutzen auch unter weniger günstigen Annahmen plausibel?«
4. Lernen an realen Aufgaben organisieren: Anwendung und Kontrolle verbinden
Entwickeln Sie Übungen entlang einer konkreten Arbeitssituation statt ausschließlich entlang von Werkzeugfunktionen. Verwenden Sie dafür freigegebene oder synthetische Daten. Eine Übung sollte den geeigneten Einsatz, die Prüfung des Ergebnisses und den Umgang mit einem unklaren Fall umfassen. Halten Sie zulässige Daten, Freigaben und Rückfragewege in einer kurzen Arbeitsanweisung fest. Der Fokus liegt auf der Gestaltung der Aufgabe, nicht auf einer Bewertung einzelner Beschäftigter.
Fiktives Praxisbeispiel: Ein Einkaufsteam erprobt die Zusammenfassung synthetischer Lieferantenunterlagen. Die Übungsunterlagen enthalten gezielt widersprüchliche Angaben zu Lieferfristen. Das Team prüft, welche Aussagen durch Originalstellen gedeckt sind und welche offen bleiben müssen. Nicht verifizierte Angaben werden im Arbeitsablauf markiert und an die zuständige Fachfunktion zurückgegeben; der Entwurf wird nicht ungeprüft übernommen.
Konkretes Arbeitsergebnis: Eine aufgabenspezifische Anleitung mit Beispiel, Prüfliste, Datenregeln und Eskalationsweg. Die Managementfrage lautet: »Ist für diesen Anwendungsfall verständlich beschrieben, wann das Werkzeug eingesetzt werden darf und wann eine fachliche Prüfung erforderlich ist?«
5. Piloten mit einer Betriebsentscheidung abschließen: Zuständigkeiten festlegen
Verknüpfen Sie den Pilotabschluss mit einer ausdrücklichen Entscheidung: begrenzt weiterprüfen, in einem definierten Umfang betreiben oder beenden. Dokumentieren Sie fachliche Verantwortung, technischen Betrieb, Freigabe, Überwachung und Rückfallverfahren. Beschreiben Sie auch, wer bei veränderten Daten, neuen Funktionen oder auffälligen Ergebnissen eine erneute Prüfung veranlasst. Ungeklärte Voraussetzungen sollten als offene Punkte sichtbar bleiben und nicht hinter einer erfolgreichen Demonstration verschwinden.
Fiktives Praxisbeispiel: Ein Logistikdienstleister testet eine Assistenz zur Einordnung eingehender Serviceanfragen. Nach der Erprobung erwägt er einen begrenzten Regelbetrieb ausschließlich für klar definierte Standardfälle. Unklare Vorgänge bleiben im bisherigen Verfahren. Vor dem Start würden Zuständigkeiten für Stichproben, Fehlermeldungen, Änderungen und die Rückkehr zum manuellen Ablauf vereinbart.
Konkretes Arbeitsergebnis: Eine Betriebsfreigabe mit Geltungsbereich, bekannten Grenzen, Prüfintervallen und Verantwortlichkeiten. Die Managementfrage lautet: »Wer entscheidet bei Abweichungen, und wie bleibt der Prozess ohne die neue Anwendung arbeitsfähig?«
6. Zeit und Geld getrennt ausweisen: Kapazität nachvollziehbar nutzen
Führen Sie getrennte Nachweise für Bearbeitungszeit, verfügbare Kapazität, tatsächliche Ausgaben und zusätzliche Leistung. Berücksichtigen Sie Prüfaufwand und Nacharbeit bei der Zeitmessung. Eine rechnerische Bewertung freier Stunden mit einem Kostensatz sollte ausdrücklich als Kapazitätsbewertung bezeichnet werden, nicht als tatsächlich eingesparter Geldbetrag. Dokumentieren Sie anschließend, ob und wofür die Kapazität genutzt wurde.
Fiktives Praxisbeispiel: Ein Servicebereich verkürzt in einer Erprobung den Aufwand für die Suche in freigegebenen Handbüchern. Das Controlling weist die gemessene Zeitdifferenz zunächst separat aus. Im Szenario bleiben die laufenden Personalausgaben unverändert. Ob zusätzliche Anfragen bearbeitet oder Rückstände reduziert wurden, wird gesondert erfasst; ein finanzieller Effekt wird nicht allein aus der Zeitdifferenz abgeleitet.
Konkretes Arbeitsergebnis: Ein Nutzenprotokoll, das Zeitgewinn, Verwendung freier Kapazität und nachgewiesene wirtschaftliche Veränderungen auseinanderhält. Die Managementfrage lautet: »Was hat sich tatsächlich verändert – Arbeitszeit, Leistungsumfang, Qualität oder Ausgaben?«
7. Die Alternativen mitprüfen: Das einfachere Vorgehen zulassen
Vergleichen Sie die Technikidee mit einer Prozessvereinfachung, einer Datenbereinigung und gegebenenfalls klassischer regelbasierter Automatisierung. Verwenden Sie dieselben Prozessgrenzen und Qualitätsmaßstäbe. Berücksichtigen Sie je Variante Aufwand für Einführung, Betrieb und Kontrolle. Eine Variante ohne KI sollte weder von vornherein bevorzugt noch ausgeschlossen werden. Halten Sie fest, welche Annahmen die Entscheidung tragen und welche offenen Fragen eine weitere Erprobung rechtfertigen.
Fiktives Praxisbeispiel: Ein Handelsunternehmen möchte Bestellbestätigungen schneller verarbeiten. Es vergleicht ein standardisiertes Eingabeformular, eine regelbasierte Verarbeitung strukturierter Daten und eine KI-gestützte Auswertung freier Dokumente. Die selbst definierten Standardfälle und die Sonderfälle werden getrennt geprüft. Im Szenario könnte daraus eine Kombination entstehen: strukturierte Verarbeitung für eindeutige Vorgänge und manuelle Prüfung für Ausnahmen. Welcher Weg wirtschaftlich sinnvoll ist, bleibt Ergebnis der eigenen Messung.
Konkretes Arbeitsergebnis: Eine Entscheidungsvorlage mit Alternativen, Messbefunden, Gesamtkosten, Grenzen und begründetem Vorschlag für Fortführung, Änderung oder Abbruch. Die Managementfrage lautet: »Welche Variante bearbeitet unseren konkreten Engpass mit dem nachvollziehbarsten Verhältnis von Nutzen, Aufwand und Risiko?«
FAQ: Zehn Fragen zur Produktivitätsstrategie
1. Was bedeutet Produktivität – und was misst sie nicht?
Produktivität setzt erzeugte Leistung ins Verhältnis zum Ressourceneinsatz. Eurostat berechnet die Arbeitsproduktivität je Arbeitsstunde als reale Wirtschaftsleistung je geleisteter Stunde. Die Kennzahl je Stunde berücksichtigt den Arbeitseinsatz anders als eine Kennzahl je beschäftigter Person. [5]
Für Unternehmen folgt daraus als redaktionelle Empfehlung: Umsatz je Beschäftigten nicht allein verwenden. Preise, Vorleistungen, Arbeitszeit und Prozessqualität sollten bei der Interpretation berücksichtigt werden.
2. Warum ist Produktivität für Deutschlands Wachstum so wichtig?
KfW Research benennt Arbeit, Kapital und Produktivität als zentrale Wachstumskräfte. Die Studie »Standort Zukunft« hält im kommenden Jahrzehnt ein dauerhaftes Pro-Kopf-Wachstum von einem Prozent jährlich für erreichbar, sofern diese Kräfte gezielt gestärkt werden. Ihre Handlungsfelder umfassen den Kapitalstock, das Arbeitsvolumen und die Wiederbelebung des Produktivitätswachstums. [1]
3. Was belegt die Forschung zu KI und Produktivität?
Das EIB-Arbeitspapier »AI adoption, productivity and employment« von Januar 2026 untersucht verknüpfte Unternehmensdaten von mehr als 12.000 nichtfinanziellen Unternehmen in EU und USA. Mit einem instrumentvariablenbasierten Ansatz schätzen die Autoren für die KI-Einführung in europäischen Unternehmen einen Effekt auf die Arbeitsproduktivität von vier Prozent. Die Studie hebt zugleich die Bedeutung ergänzender Investitionen in Software, Daten und Weiterbildung hervor. [2]
Das ist ein Ergebnis dieser Untersuchung, keine allgemeine Zusage für ein bestimmtes Projekt oder Unternehmen.
4. Sind die vier Prozent aus der EIB-Studie ein geeigneter Business-Case-Zielwert?
Nein, nicht ohne eigene Prüfung. Die Übertragung auf ein einzelnes Unternehmen wäre eine zusätzliche Annahme. Als redaktionelle Empfehlung sollte der Business Case stattdessen den konkreten Prozess, die verfügbaren Daten, den erforderlichen Aufwand und die eigene Ausgangsmessung verwenden. Die Studie ist ein Evidenzbaustein für die strategische Einordnung, kein Ersatz für diese Messung. [2]
5. Wie lässt sich die Wirkung eines Digitalprojekts nachvollziehbar messen?
Als redaktionelles Vorgehen empfiehlt sich ein dokumentierter Vorher-nachher-Vergleich mit vergleichbaren Fällen: Output je Stunde, Durchlaufzeit, Nacharbeit und Qualität gemeinsam erfassen. Wenn möglich, einen parallelen Vergleichsprozess nutzen. Zusätzlich festhalten, ob Auftragsmix, Nachfrage oder andere Prozessänderungen das Ergebnis beeinflusst haben. Das NIST-Rahmenwerk unterstützt die strukturierte Messung und Steuerung von KI-Risiken; es ist selbst kein Produktivitätsnachweis. [4]
6. Welche Kosten gehören neben den Lizenzen in die Rechnung?
Die EIB nennt ergänzende Investitionen in Software, Daten und Weiterbildung ausdrücklich als wichtig für die Realisierung des Nutzens. [2]
Für die betriebliche Kalkulation empfiehlt sich darüber hinaus eine Gesamtkostensicht: Schnittstellen, Datenpflege, Prüfaufwand, Betrieb, Sicherheitsmaßnahmen und Anpassungen über die Nutzungsdauer einbeziehen. Welche Positionen tatsächlich anfallen, muss projektspezifisch geprüft werden.
7. Was umfasst KI-Kompetenz im betrieblichen Alltag?
Die Europäische Kommission erläutert KI-Kompetenz als Fähigkeiten, Wissen und Verständnis für einen informierten Einsatz sowie für Chancen, Risiken und mögliche Schäden. Ihre aktuellen Hinweise zu Artikel 4 beschreiben Maßnahmen zur Entwicklung dieser Kompetenz unter Berücksichtigung von Vorwissen und Einsatzkontext. [3][6]
Daraus lässt sich redaktionell ableiten: Training sollte nicht bei der Bedienung stehen bleiben, sondern zulässige Daten, Ergebnisprüfung und Zuständigkeiten am jeweiligen Anwendungsfall behandeln. Diese Einordnung ersetzt keine Prüfung konkreter rechtlicher Pflichten.
8. Woran sollte sich die Entscheidung über eine Skalierung orientieren?
Nicht allein daran, dass eine Demonstration funktioniert. Als redaktionelle Entscheidungskriterien bieten sich belegter Prozessnutzen, tragbare Gesamtkosten, definierte Verantwortlichkeiten, beherrschbare Risiken und ein belastbarer Betrieb an. NIST strukturiert Risikomanagement in die Funktionen Govern, Map, Measure und Manage. Diese Systematik kann die Entscheidung unterstützen, legt aber keinen pauschalen Schwellenwert für Wirtschaftlichkeit fest. [4]
9. Ist eingesparte Arbeitszeit bereits eine finanzielle Einsparung?
Nicht automatisch. Weniger Bearbeitungszeit und geringere Ausgaben sind unterschiedliche Messgrößen. Als redaktionelle Empfehlung sollte ein Unternehmen ausweisen, ob Zeit frei wird, zusätzliche Leistung entsteht oder tatsächlich Kosten sinken. Ohne einen solchen Nachweis wäre die Gleichsetzung von Stunden und finanzieller Einsparung eine unbelegte Annahme.
10. Ist Produktivitätssteigerung durch KI zwangsläufig mit Stellenabbau verbunden?
Die EIB-Studie führt ihren geschätzten Produktivitätseffekt auf eine höhere Kapitalausstattung und nicht auf Arbeitsplatzverluste zurück. Sie findet in ihrer Untersuchung kurzfristig keinen entsprechenden Beschäftigungsrückgang; längerfristige Effekte bezeichnet sie als unsicher. [2]
Für ein einzelnes Unternehmen lässt sich daraus weder Beschäftigungsstabilität noch Stellenabbau vorhersagen. Als redaktionelle Empfehlung sollten Produktivität, Beschäftigung und Nutzung freier Kapazität getrennt betrachtet werden.
Quellen
Die Bezugszeichen [1] bis [6] beziehen sich auf den Vorspann, die Management Summary, die Tipps und die FAQ. Redaktionelle Empfehlungen sind als gekennzeichnet. Recherchestand: 26. Oktober 2026.
[1] KfW Research: »Standort Zukunft: Wie Deutschland zu neuer Stärke und Wachstum findet«, Studienseite mit Informationen zum Pressegespräch vom 8. September 2026. URL: https://www.kfw.de/%C3%9Cber-die-KfW/KfW-Research/Standort-Zukunft.html
[2] Europäische Investitionsbank: »EIB Working Paper 2026/02 – AI adoption, productivity and employment: Evidence from European firms«, 13. Januar 2026. URL: https://www.eib.org/en/publications/20250383-economics-working-paper-2026-02
[3] Europäische Kommission: »AI Literacy – Questions & Answers«. URL: https://digital-strategy.ec.europa.eu/en/faqs/ai-literacy-questions-answers
[4] NIST: »AI Risk Management Framework«. URL: https://www.nist.gov/itl/ai-risk-management-framework
[5] Eurostat: »Labour productivity per person employed and hour worked (EU27_2020=100)«, mit Definition der Kennzahlen. URL: https://ec.europa.eu/eurostat/databrowser/view/tesem160/default/bar?lang=en
[6] Europäische Kommission, AI Act Service Desk: »What is AI literacy as described in Article 4 of the AI Act?«. URL: https://ai-act-service-desk.ec.europa.eu/en/ai-act/faq/what-ai-literacy-described-article-4-ai-act
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KI-generierte Inhalte können fehlerhaft sein
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Ausgabe 7-8-2026 | Business | Business Process Management | Geschäftsprozesse | Logistik | News
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Anwesend, aber nicht voll da: Die unterschätzte Produktivitätslücke 2026
Arbeitsplatz Trendreport 2026: Die Kluft zwischen Potenzial und Performance am Arbeitsplatz Die Arbeitsplatzstrategien mögen stabiler erscheinen als während der hitzigsten Debatten um hybride Arbeitsmodelle, doch die diesjährigen Studienergebnisse des Berichts der Worktech Academy in Zusammenarbeit mit SPS deuten auf ein anderes Bild hin: eine wachsende Diskrepanz zwischen der Produktivitätsdefinition vieler Unternehmen und der tatsächlichen Erfahrung…
Business Process Management | Effizienz | Favoriten der Redaktion | Industrie 4.0 | Künstliche Intelligenz | News | Services | Strategien
Enterprise-KI made in Germany: Neue Maßstäbe für Produktivität und Sicherheit
Startup Aiconiq.io maximiert KI-Wirkung auf Kosten und Erträge durch unternehmensindividuelles KI-Hirn. Mit Aiconiq.io startet ein deutsches KI-Unternehmen, das künstliche Intelligenz konsequent als Produktivitäts- und Kostensenkungsfaktor versteht: Die Enterprise-KI von Aiconiq.io stellt den wirtschaftlichen Nutzen ins Zentrum. Das Herzstück der KI-Innovation von Aiconiq.io ist das patentierte »Corporate Brain« – eine unternehmensindividuelle KI-Wissensbasis. Mit seinem Wissen…
Business | Digitalisierung | Geschäftsprozesse | Kommentar | Künstliche Intelligenz | News
Künstliche Intelligenz in der Finanzabteilung: Vom Hype zur Wertschöpfung
Ein Kommentar von Ralph Weiss, Geo VP Central Europe BlackLine Die Diskussion um den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in der Finanzabteilung ist in vollem Gange. Doch während laut Deloitte 63 Prozent der Finanzverantwortlichen bereits KI-Lösungen nutzen, berichten nur 21 Prozent von klar messbaren Erfolgen [1]. Die Ursache liegt weniger in der Technologie selbst,…
Business | Digitalisierung | Favoriten der Redaktion | Geschäftsprozesse | Künstliche Intelligenz | News | Strategien
Von der KI-Euphorie zur Wertschöpfung: Warum 2026 nicht Technologie entscheidet – sondern Führung
Key Takeaways aus der Leadership-Umfrage 2026 (für Eilige): KI und Digitalisierung sind Produktivitäts- und Wettbewerbshebel, keine Innovationsspielwiese. Der Engpass liegt selten in der Technologie, sondern in Priorisierung, Governance und Umsetzungskraft. Entscheidend ist nicht die Zahl der Initiativen, sondern deren Wirkung entlang der Wertschöpfungskette. Ohne sauberes Datenfundament, klare Verantwortlichkeiten und Enablement bleibt Digitalisierung Stückwerk. Die nächsten…
Effizienz | Industrie 4.0 | Künstliche Intelligenz | News | Trends 2026 | Trends Infrastruktur
2026 wird KI vom Innovations- zum Produktivitätsmotor
Die Fertigungslandschaft hat im vergangenen Jahr stürmische Zeiten erlebt und KI war mittendrin. 2026 wird das Jahr, in dem der KI-Einsatz von der experimentellen Test- in die produktive Wertschöpfungsphase tritt. Schwierige Umgebungsbedingungen, enormes Innovationstempo und strenge regulatorische Anforderungen haben 2025 für Produktionsunternehmen eine komplexe Gemengelage geschaffen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz galt und gilt in…
Business | Business Process Management | Geschäftsprozesse | Künstliche Intelligenz | News | Services | Trends 2026 | Trends Services
Channel-Ausblick 2026: KI eröffnet neue Wertschöpfungsketten
Künstliche Intelligenz revolutioniert den IT-Channel und eröffnet neue Wertschöpfungsketten, indem sie Geschäftsmodelle und Prozesse tiefgreifend transformiert. KI-gestützte Lösungen automatisieren Arbeitswelten, optimieren Sicherheit und ermöglichen digitale Souveränität, wodurch Reseller und Unternehmen innovative Services und nachhaltige Geschäftsmodelle schaffen können. Wer jetzt in KI-Know-how investiert, wird zum Architekten der digitalen Zukunft – Zögern bedeutet, nur Zuschauer zu bleiben.…
Business | Business Process Management | Geschäftsprozesse | Künstliche Intelligenz | News | Tipps
Geschäftsprozessanalyse: Mit datengestützter Prozessoptimierung zu mehr Produktivität und geringeren Kosten
Unternehmen funktionieren über Prozesse. Wenn diese jedoch unstrukturiert oder zu komplex sind, entstehen Ineffizienzen. Diese führen zu höheren Kosten, verpassten Terminen und unzufriedenen Kunden. Genau hier setzt die Geschäftsprozessanalyse an. Sie liefert die Grundlage, um Prozesse zu verstehen, systematisch zu verbessern und gezielt zu automatisieren. Wie KI-basierte Geschäftsprozessanalyse Unternehmen helfen kann Produktivität zu steigern und…
Digitalisierung | E-Commerce | Geschäftsprozesse | Kommunikation | News | Trends 2024 | Trends E-Commerce
Digital Commerce: KI und GenAI in die Wertschöpfung integrieren
Wie wird Digital Commerce in verschiedenen Branchen angenommen und wie ist es um die Zufriedenheit der Menschen mit den digitalen Angeboten bestellt? Unter Digital Commerce versteht man die Möglichkeit, eine Transaktion zwischen einer Person und einem Unternehmen online, also auf digitalem Wege, abzuschließen. Bankkunden können beispielsweise digital ein Konto eröffnen oder einen Service in…
Business | Effizienz | Künstliche Intelligenz | News | Trends 2024 | Trends Wirtschaft
Mit generativer KI den Produktivitätsbooster einschalten
Generative KI (GenAI) hat das Potenzial, einen jährlichen Produktivitätszuwachs von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar zu ermöglichen – Umsatzwachstum durch GenAI für Finanzdienstleistungen, High-Tech, Medien und Biowissenschaften im Branchenvergleich am größten – Steigerung der Arbeitsproduktivität um 0,1 bis 0,6 % pro Jahr möglich. Mit fortschreitender Entwicklung von generativer Künstlicher Intelligenz (GenAI) ergeben sich enorme Potenziale…
News | Services | Trends 2023 | Trends Services
IT Service Management steigert Produktivität, Innovation und IT-Ergebnisse
SolarWinds hat am 24. Oktober 2024 einen Report über die positiven Auswirkungen von IT Service Management (ITSM) auf die Verbesserung von IT-Ergebnissen, Servicebereitstellung und Mitarbeiterzufriedenheit veröffentlicht. Die wachsende Komplexität der modernen verteilten, hybriden Multi-Cloud-IT-Umgebungen ist eine der größten Herausforderungen, vor denen Unternehmen bei der digitalen Transformation stehen. Unternehmen wenden sich zunehmend an ihre IT-Abteilungen,…
Business | News | Produktmeldung | Trends 2021 | Trends Wirtschaft
Produktzentriertes Wertschöpfungsmodell: Mit Agile and DevOps den Kunden in den Fokus stellen und schneller Geschäftserfolge erzielen
Eine neue Studie identifiziert sieben Agile-Treiber, die das Unternehmenswachstum um 63 Prozent steigern können. Infosys stellt neue Enterprise Agile DevOps-Funktionen vor – damit sind Unternehmen in der Lage, ihre Kunden verstärkt in den Fokus zu setzen und Innovationen voranzutreiben. Zu den wichtigsten Funktionen zählen ein produktzentriertes Wertschöpfungsmodell sowie ein datenbasierter Live-Engineering-Ansatz. Damit haben Organisationen die Möglichkeit,…
Ausgabe 5-6-2021 | Business | News | Strategien
Outsourcing oder regionale Wertschöpfung – Regional ist auch bei Softwareentwicklung erste Wahl
Das Auslagern der Softwareentwicklung muss zum Produkt und dem eigenen Geschäftsmodell passen – dann kann es sich lohnen. Verständnis für (Unternehmens-)Kultur, agile Einbindung in Projektteams, höhere Qualitätsstandards, Datenschutz und Code-Quality sprechen für eine regionale Wertschöpfung.
Business Process Management | Effizienz | News
Die Produktivität beim Remote Working durch Digital Experience Monitoring erhöhen
Laut einer kürzlich durchgeführten Studie von NetMotion zieht es ein Viertel der Arbeitnehmer vor, dauerhaft »remote« zu arbeiten. Wie aber würde sich dies auf die Produktivität auswirken? Theoretisch sollten die Mitarbeiter so unterm Strich mehr Zeit haben, ihre Aufgaben zu erledigen. Allerdings bringt die häusliche Umgebung ihre eigenen Ablenkungen mit sich. Es ist schwierig festzustellen,…
Business | News | Trends 2021 | Whitepaper
Gute digitale Führung steigert die Produktivität
Die Arbeit im Home Office verändert den Anspruch an die Führungskompetenzen. Wer virtuell gut führt, hat die Chance eine höhere Produktivität bei den Beschäftigten anzuregen und die Kündigungsabsicht zu reduzieren. Spürt ein Arbeitnehmer, dass sein/e ChefIn große digitale Kompetenz hat, wird er produktiver – auch in unsicheren Zeiten – und kündigt seltener. Das hat die Studie…
News | Trends 2021 | Trends Mobile
Mobiles Arbeiten hat zu erheblichen Produktivitätssteigerungen geführt
Fast 70 Prozent der Unternehmen erwarten auch nach der Corona-Krise nachhaltige Produktivitätssteigerungen durch mobiles Arbeiten Unternehmen profitieren von einer gestiegenen Produktivität, für Mitarbeiter wird es aber zunehmend zu einer Belastung, immer erreichbar zu sein. Das mobile Arbeiten (Remote-Arbeit) hat bei der Mehrheit der Unternehmen im dritten Quartal 2020 zu erheblichen Produktivitätssteigerungen geführt. Das Gefühl immer…
