Das Solow-Paradoxon 2.0
500 Milliarden fließen dieses Jahr in KI. Die Produktivitätskurve zuckt kaum. Irgendwo dazwischen sitzt der Fehler — und er sitzt nicht im Chip.
1987 sagte der Ökonom Robert Solow einen Satz, der bis heute hält: Man sehe das Computerzeitalter überall — nur nicht in der Produktivitätsstatistik.
2026 wiederholt sich dieser Satz. Nur teurer.
Evidenz
Die großen Cloud-Anbieter investieren dieses Jahr nach Schätzungen zwischen rund 500 Milliarden (Goldman Sachs) und deutlich über 600 bis 700 Milliarden Dollar (Futurum, CFA-Analysen) in KI-Infrastruktur. Das ist keine Wette mehr. Das ist ein Umbau der industriellen Grundlage.
Und auf der anderen Seite? Die messbare Produktivität in den Anwenderunternehmen hinkt hinterher. Berichte über Piloten, die es nie in den Regelbetrieb schaffen, häufen sich. Die vielzitierte Zahl, wonach 95 Prozent der KI-Piloten keinen greifbaren Return liefern, ist methodisch umstritten — die Richtung ist es nicht. Sogar der Kapitalmarkt beginnt, die Lücke zwischen KI-Ausgaben und KI-Umsatz zu bepreisen.
Die Lücke ist real. Und sie ist keine Technik-Lücke.
Kapital kauft Rechenleistung. Es kauft Modelle, Lizenzen, GPUs. Es kauft kein neues Operating Model. Genau dort — zwischen der eingekauften Fähigkeit und dem tatsächlich umgebauten Prozess — versickert die Rendite.
Prognose
Meine Prognose, falsifizierbar und mit Datum: Bis 2028 spaltet sich der Markt sichtbar. Eine Minderheit von Unternehmen weist echte, testierbare Produktivitätsgewinne aus KI aus. Die Mehrheit schreibt ab.
Und der Unterschied korreliert nicht mit der Höhe des KI-Budgets. Er korreliert mit der Umbau-Tiefe der Prozesse. Wer nur ein Werkzeug über den alten Ablauf legt, bekommt den alten Ablauf zurück — schneller vielleicht, aber nicht besser.
Handlung
Bevor du das nächste KI-Budget freigibst, miss die richtige Größe. Nicht die Modellgüte. Nicht die Benchmark-Werte. Sondern: Wie viel deines eigenen Prozesses bist du bereit anzufassen?
Null Umbau, null Rendite. Das ist keine Drohung, das ist Arithmetik.
Das teuerste Missverständnis dieser Welle ist der Glaube, man könne die Produktivität einkaufen. Man kann nur die Möglichkeit dazu einkaufen. Den Rest muss man umbauen.
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About the author
Michael Glatz ist Managing Director bei Accenture Österreich und berät CIOs, Vorstände und Aufsichtsräte zur IT-Funktion ihres Unternehmens – Strategie, Rolle, Mandat, Operating Model, Governance, Innovation. Seine These aus 20 Jahren und vier Technologiewellen: Es liegt nie an der Technik. (Fast nie.)
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