Die Wirtschaft steht auf dem Sprung in die New AI-Economy. Digital – und angetrieben von Systemen mit generativer Künstlicher Intelligenz. Es entstehen Potenziale in allen ökonomischen Bereichen. Aber der Wandel hat großen Hunger: Im Zusammenspiel mit der E-Mobility sorgt die KI dafür, dass der globale Strombedarf enorm steigt. Worauf es daher ankommt: Bereit für die Änderungen zu sein. Ein Essay von André Boße

Die größten technischen Innovationen betreffen nicht nur spezielle Bereiche. Sie betreffen alle. Die Erfindung der Elektrizität war eine solche. Die Entwicklung des Automobils auch. Und die Einführung des Mobiltelefons offensichtlich ebenfalls. Nun geht’s um die Künstliche Intelligenz. Auch hier spricht man von einer Querschnittstechnologie, sprich: einer Entwicklung, die quer durch die gesamte Gesellschaft und auf alle ihre Systeme und Bereiche Einfluss nimmt. Längst werden die Möglichkeiten der KI in der Breite genutzt. Mit ChatGPT und Co. generierte Bilder überfluten das Internet und die Sozialen Medien. Schüler*innen nutzen die KI zum Lernen, schreiben mit ihrer Hilfe Aufsätze. Übrigens häufig nicht gegen den Willen der Lehrkräfte. Sondern mit deren Unterstützung. Weil Pädagog*innen erkennen: Die Zukunft des Lernens ist ohne Künstliche Intelligenz nicht mehr vorstellbar. Dass auch Verbände vor einer KI-Zukunft stehen, zeigt ein Workshop, den Microsoft Anfang 2025 angeboten hat: „KI als Treiber in Verbänden“. Bezeichnend, dass der Impulsvortrag am Morgen den Titel „KI auf dem Weg zur nächsten Querschnittstechnologie“ trug. Und dass Microsoft diesem Workshop einen Obertitel gegeben hat, der beschreibt, was auf uns zukommt: die New AI-Economy.

KI sorgt für Update der New Economy

Ein Schritt zurück, was war noch gleich die New Economy? Der „Duden Wirtschaft von A bis Z“ definiert sie als „Bezeichnung für Wirtschaftsbereiche, die im Zusammenhang mit der Verbreitung des Internets und der Computer sowie anderer Informations- und Kommunikationstechniken aufkamen und die wirtschaftlichen Abläufe teilweise grundlegend änderten“. In der Geschichte der New Economy gab es eine platzende Dotcom-Blase mit rasanten Kursabstürzen zunächst erfolgreicher Internet-Start-ups sowie die Erkenntnis, dass auch die New Economy die Grundregeln des Kapitalismus nicht außer Kraft setzen kann. Dennoch: Die New Economy steht für eine wirtschaftliche Zeitenwende, die digital getriebene Konzerne wie Google, Meta, Tesla oder Amazon möglich machte. Und die komplett neue Geschäftsmodelle ermöglichte, von E-Commerce und Social-Media-Marketing über Cloud Computing und Streaming bis zu On-Demand- und Sharing- Services.

Vier-Tage-Woche anders betrachtet

Die Debatte um die Vier-Tage-Woche wird häufig schief geführt. Weil bei vielen die Vorstellung zugrunde liegt, es existiere ein festgelegter Berg an Arbeit, der erledigt werden müssen. Mit den Verfechtern der Vier-Tage-Woche als Drückebergern. Doch dieser fixe Arbeitsberg existiert nicht, im angloamerikanischen Raum spricht man vom „lump of labor fallacy“, einem Arbeitsaufwand- Trugschluss. Der Irrtum ist die Annahme, dass es in einer Volkswirtschaft immer die gleiche Menge an Arbeit zu erledigen gibt. Es sind nämlich immer Änderungen möglich. Jeder kennt das aus dem Haushalt: Wer in einen Staubsauger-Roboter investiert, verbringt weniger Zeit mit dem Handsauger. Und kann die gewonnenen Stunden entweder nutzen, um kreativ den Wohnraum umzugestalten. Oder auch die freie Zeit genießen, um Energie zu tanken. Ganz ähnliche Chancen bietet die KI: Sie gibt Freiraum für Kreativität. Aber eben auch für sinnvolle Freizeit. Ohne, dass Arbeit liegen bleibt.

Nun also New AI-Economy. Eine Art KI-Update der „alten“ New Economy. Auf welche Weise die Künstliche Intelligenz die globale Wirtschaft ändern wird, erklärt Anton Korinek, Wirtschaftsprofessor an der Darden School of Business der University Virginia. Er war einer der Expert*innen, die im Auftrag der G7-Staaten einen Report zur Frage geschrieben haben, wie die KI die Ökonomie verändern wird. Ein Interview mit ihm findet sich auf der Homepage des Uni-Nachrichtendienstes UVA Today. Korinek ist der Überzeugung, dass die KI im Begriff sei, „unser Wirtschaftssystem in einer Weise grundlegend zu verändern, die mit der industriellen Revolution vergleichbar ist“. So wie damals das Mittelalter in die moderne industrielle Wirtschaft übergegangen sei, werde auch die KI ein „völlig neues Wirtschaftsparadigma“ einleiten: „Die Technologie hat das Potenzial, sowohl kognitive als auch physische Arbeit in praktisch allen Sektoren zu automatisieren.“ Die Frage sei: Wie schnell wird das gehen? „Einige Experten sagen umwälzende Fortschritte innerhalb der nächsten ein bis zwei Jahre voraus, während andere eher allmähliche Veränderungen in einem Bereich von fünf bis zehn Jahren erwarten“, wird Korinek zitiert.

KI verlangt danach, Arbeit neu zu denken

Als Mitglied des Expert*innen-Teams formulierte Korinek im Report für die Regierungschefs der G7-Staaten den Ratschlag, eine Haltung der „Bereitschaft“ einzunehmen. Es sei wichtig, KI-Fachwissen aufzubauen und Richtlinien festzulegen, zum Beispiel bei Frage von Finanzaktivitäten oder „grenzüberschreitender Zusammenarbeit bei der KI-Governance“. Was bedeutet: Es könnte auch eine KI-Diplomatie geben, deren Formen und Werte erst noch gefunden werden müssen. Mit Blick auf die Wirtschaft glaubt Korinek, die KI biete zwar beispiellose Chancen für Wirtschaftswachstum und Innovation, bringe aber erhebliche Herausforderungen mit sich. Zum Beispiel „potenzielle Störungen des Arbeitsmarktes“.

Was die Jobs betrifft, die im Zuge der New AI-Economy neu entstehen oder wegfallen können, sieht Anton Korinek „eine faszinierende Dynamik im Spiel“: „Wirtschaftswissenschaftler haben Jahrzehnte damit verbracht, zu erklären, warum die technologische Automatisierung nicht zu dauerhafter Arbeitslosigkeit führt.“ Angloamerikanische Ökonomen sprechen in diesem Zusammenhang vom „lump of labor fallacy“ – gemeint ist der Trugschluss, dass es in Volkswirtschaften eine festgelegte Menge an Arbeit gibt, die nicht veränderbar ist. Korinek glaubt, dass die KI dafür sorgen wird, dass dieser Irrtum offensichtlicher denn je wird: „Wenn KI-Systeme in der Lage sind, die menschliche Leistung bei praktisch jeder Aufgabe zu erreichen oder zu übertreffen, wie viele führende KI-Forscher vorhersagen, werden wir unsere grundlegenden wirtschaftlichen Rahmenbedingungen überdenken müssen.“ Und damit auch den Begriff von Arbeit. Verbunden mit der Frage, wie viel Arbeit geleistet werden muss. (siehe Kasten zur Vier-Tage-Woche)

KI ist zentrales Bildungstool

Es kommt also darauf an, Bereitschaft zu zeigen. Das gilt für alle Branchen. Zum Beispiel die Anbieter von Fort- und Weiterbildung. Das Berliner Unternehmen Relias hat sich auf digitale Bildung für das Gesundheits- und Sozialwesen spezialisiert. In einem Blog auf der Unternehmenshomepage skizziert Stephan Butzke, ehemaliger Krankenpfleger und jetzt Fachautor für Digital- und Gesundheitsthemen, wie KI das Lernen im seinem Bereich verändert. Butzke ist davon überzeugt, dass die Künstliche Intelligenz vollkommen neue Möglichkeiten eröffnet: „Statt statischer Schulungen und starrer Lernmodule können personalisierte, adaptive und interaktive Lernformate entstehen“, schreibt er in seinem Blog-Beitrag.

Es kommt also darauf an, Bereitschaft zu zeigen. Das gilt für alle Branchen.

Konkret nennt er „personalisierte Lernpfade“, die basierend auf Daten zu Vorwissen, Lernverhalten und Lernfortschritt analysiert, welche Inhalte besonders relevant sind und welche Bereiche noch vertieft werden sollten. Möglich seien auch „Simulationen und immersive Lernerfahrungen“, in dem die KI realistische Simulationen, KI-gestützte Fallstudien und interaktive Trainings entwickelt. Auch Sprachbarrieren könnten dank KI-Übersetzungstools überwunden werden, Fachwissen aus globalen Datenquellen seien erschließbar. „So wird Weiterbildung niedrigschwelliger und inklusiver“, ist Stephan Butzke überzeugt. Was er nicht glaubt: Dass die KI die Bildung komplett übernimmt. Der Schlüssel liege darin, KI bewusst und reflektiert zu nutzen: „Nicht jede Technologie ist für jedes Lernsetting geeignet, und der Mensch bleibt weiterhin die wichtigste Instanz, wenn es um kritisches Denken, Kreativität und Empathie geht.“

Service nach Maß

Von der Bildung zu Märkten und Dienstleistungen: Tahir Nisar, Wirtschaftsprofessor an der Universität Southampton, publizierte im März 2025 für den Think Tank Economics Observartory einen Beitrag über den Einfluss der Künstlichen Intelligenz auf Geschäftsmodelle in den Bereichen Handel, Logistik und Vertrieb. „KI verändert die Art und Weise, wie Verbraucher einkaufen, sich mit Inhalten beschäftigen und mit Unternehmen interagieren“, schreibt er. Dank des Zugriffs auf riesige Mengen von Verbraucherdaten nutzten Unternehmen zunehmend KI-gestützte Erkenntnisse, „um Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln, die sich relevanter und intuitiver anfühlen“.

Beispielhaft für diese Potenziale stehe laut Nisar der Finanzsektor. Dort definierten „KI-gestützte Beratungstools die persönliche Vermögensverwaltung neu, indem sie passgenaue Anlagestrategien auf der Grundlage von Risikobewertungen in Echtzeit anbieten“. Das gebe Unternehmen die Möglichkeit, sich weg von statischen, einheitlichen Finanzplänen hin zu KI-gesteuerten Modellen zu bewegen, „die sich dynamisch an die Veränderungen im Leben anpassen, zum Beispiel an berufliche Veränderungen oder Familienzuwachs“. Damit könnten Finanzdienstleister laut Tahir Nisar eine neue Ebene erreichen, indem sie „maßgeschneiderte Finanzpläne anstelle starrer, unflexibler Pläne“ liefern.

Für Nihar ist „maßgeschneidert“ ein zentrales Kennwort der New AI-Economy: Automobilhersteller seien dabei, intelligente Fahrzeuge zu entwickeln, die sich an die Komfort- und Leistungswünsche des Fahrers anpassen. Im Kundenservice lernten mit KI-Chatbots aus früheren Interaktionen, um einen intuitiveren und menschenähnlichen Support zu bieten. Unternehmen entwickelten Produkte, die sich stärker an den Marktbedürfnissen orientieren, Innovationen vorantreiben und intelligentere strategische Entscheidungen ermöglichen. Nihar nennt hier zwei konkrete Beispiele: Nike-Schuhe „auf der Grundlage biometrischer Daten“, L’Oréal-Hautpflegeprodukte, „angepasst an den individuellen Hauttyp“.

Die Wirtschaft muss AI-Economy-ready sein. Gemeint sind die Unternehmen und die Politik, aber auch alle, die jetzt in eine zunehmend von der KI getriebenen Ökonomie einsteigen.

Gigantischer Stromhunger

Doch die KI gibt nicht nur, sie benötigt auch etwas. Nämlich Energie. Im Blog des Internationalen Währungsfonds (IMF) schreiben die IMF-Experten Ganchimeg Ganpurev und Andrea Pescatori in einem Beitrag vom Mai 2025, dass die KI als „Quelle für Produktivität und Wirtschaftswachstum“ immer mehr Strom für die Rechenzentren benötige. „Die daraus resultierende Belastung der Stromnetze hat erhebliche Auswirkungen auf die weltweite Stromnachfrage“, schreiben die Autor*innen. Bereits im Jahr 2023 benötigten die Rechenzentren der Welt mit 500 Terawattstunden doppelt so viel Strom, wie es im Jahr 2015 der Fall war. 2030, prognostizieren die Autor*innen auf Basis der Daten einer OPEC-Studie, werde sich diese Menge im Vergleich zu 2023 verdreifachen, auf 1500 Terawattstunden. Damit würden die Rechenzentren pro Jahr die Menge an Strom benötigen, die heute das Land Indien mit seinen knapp 1,4 Milliarden Einwohner*innen verbraucht.

Ganchimeg und Pescatori entwerfen das positive Szenario, dass die Nachfrage nach Strom auch das Angebot ankurbelt. Zum Bespiel mit einem weiteren Boom der Erneuerbaren Energien, die saubere und klimaneutrale Elektrizität erzeugen. Ist die Reaktion jedoch nicht schnell genug, könnte das zu einem „stärkeren Kostenanstieg führen, der Verbrauchern und Unternehmen schadet und möglicherweise das Wachstum der KI-Industrie selbst bremst“, heißt es im IMF-Beitrag.

An dieser Stelle kommt erneut die Bereitschaft ins Spiel: Die Wirtschaft muss AI-Economy-ready sein. Gemeint sind die Unternehmen und die Politik, aber auch alle, die jetzt in einer zunehmend von der KI getriebenen Ökonomie einsteigen. Es geht darum, Chancen zu nutzen, Risiken zu erkennen, Folgen abzuschätzen. Dabei ist es klug, sich nicht kopfüber ins KI-Abenteuer zu stürzen, sondern die Veränderungen vom Ende her zu denken.

Der Gedanken-Code

Rund um die Welt kombinieren Firmen und Forschende künstliche Intelligenz mit Erkenntnissen aus der Hirnforschung. Ihr Ziel: den Code unseres Denkens zu knacken und zu verstehen, was in uns vorgeht. Schon bald werden ihre Technologien in viele Bereiche unseres Lebens vordringen. Das birgt enorme Chancen, aber auch nie dagewesene Risiken. In seiner packenden Reportage, die ihn von Berlin in den Süden Indiens und bis ans Ende der digitalen Welt in Patagonien führt, enthüllt Janosch Delcker, was da gerade hinter verschlossenen Türen entsteht – und liefert eine Anleitung, wie wir mit den smarten Anwendungen sinnvoll umgehen können. Delcker, Janosch: Der Gedanken-Code. Wie künstliche Intelligenz unser Denken entschlüsselt und wir trotzdem die Kontrolle behalten. C.H.Beck 2024. 16,00 Euro.