LONDON (IT BOLTWISE) – Deutsche Familienunternehmen kommen bei der Produktivität nur langsam voran: Über sechs Jahre liegt das Wachstum bei 0,3 Prozent. Für das Jahr 2025 melden die 100 größten Häuser inflationsbereinigt 2 Prozent weniger Umsatz und -1 Prozent bei der Beschäftigtenzahl. Als Engpass werden vor allem Digitalisierungsrückstände und Bürokratieabbau identifiziert, ergänzt durch hohe Energiekosten. Gleichzeitig fordert die Industrie mehr Tempo bei der Regulierung der KI-Entwicklung.
Die wirtschaftliche Lage deutscher Familienunternehmen wirkt auf den ersten Blick stabil, entpuppt sich bei genauerem Hinsehen aber als Zeitproblem: In den vergangenen sechs Jahren lag das Produktivitätswachstum lediglich bei 0,3 Prozent. Wenn eine Volkswirtschaft im weltweiten Wettbewerb nicht zügig skaliert, verschieben sich Kostenstrukturen, Innovationszyklen und die Fähigkeit, Talente zu halten. Genau dieses Spannungsfeld zeichnet eine Analyse der Stiftung Familienunternehmen auf, die Ende August 2026 veröffentlicht wurde und die Standortbedingungen ausdrücklich kritisch bewertet.
Für das Geschäftsjahr 2025 liefern die Kerndaten das Bild einer verlangsamten Dynamik. Die 100 größten Familienunternehmen verzeichneten einen inflationsbereinigten Umsatzrückgang von 2 Prozent, während die Beschäftigtenzahl um 1 Prozent sank. Im selben Zeitfenster bleibt auch das Fragezeichen hinter der erforderlichen Geschwindigkeit: Experten ordnen dem Produktivitätswachstum 1,6 Prozent als Zielgröße zu, um die Wettbewerbsfähigkeit nachhaltig zu sichern. Das ist eine Zielmarke, die in der Praxis nicht allein durch Sparprogramme erreicht wird, sondern häufig durch Prozessautomatisierung, bessere Datenflüsse und vor allem durch konsequenten Technologieeinsatz.
Technisch wird der Rückstand besonders greifbar, wenn man Digitalisierung und KI-Nutzung vergleicht. Während in Dänemark bereits 42 Prozent der Unternehmen KI einsetzen, liegt der Anteil bei deutschen Familienunternehmen laut Berichten vom August 2026 bei nur 26 Prozent. Damit rangieren sie lediglich im EU-Mittelfeld – und genau dort wird häufig die organisatorische Engstelle sichtbar: KI-Projekte scheitern nicht selten nicht am Modell selbst, sondern an der fehlenden Datenbasis, fragmentierten IT-Landschaften und unklaren Verantwortlichkeiten. Parallel dazu zeigen Auswertungen des McKinsey Global Institute, dass Deutschland bei Zukunftsinvestitionen im internationalen Vergleich zurückfällt; in der Rangliste unter 34 Industrie- und Schwellenländern belegt das Land den letzten Platz.
Auch das Investitionsprofil wirkt wie ein Bremsklotz, weil es die Basis für Produktivitätsfortschritte liefert. Die produktiven Nettoinvestitionen beliefen sich im Jahr 2024 auf lediglich 0,2 Prozent der Wirtschaftsleistung. Zum Vergleich nennt die Analyse 4 Prozent in den USA, 2 Prozent in der EU und 23 Prozent in China. Seit 2008 sind die produktiven Nettoinvestitionen in Deutschland von einem Niveau von 2 Prozent kontinuierlich gesunken – ein Trend, der sich typischerweise über Infrastruktur, Maschinenpark, IT-Modernisierung und Ausbildungsstrukturen in den Ergebnissen niederschlägt. Wenn dann noch die Stromkosten hoch sind, wird die wirtschaftliche Rechnung für KI- und Automatisierungsinitiativen zusätzlich schwieriger.
Hier fällt insbesondere der Energiekostenblock ins Gewicht: Daten des Portals Verivox zufolge weist Deutschland mit 35,6 Cent pro Kilowattstunde die höchsten Strompreise unter den G20-Staaten aus. Mehr als 60 Prozent entfallen dabei auf Steuern, Umlagen, Abgaben und Netzentgelte – also Kostenbestandteile, die Unternehmen nicht kurzfristig durch technische Maßnahmen aushebeln können. In der Unternehmenspraxis verstärkt sich dadurch der Druck, Standorte und Investitionsentscheidungen zu diversifizieren. Markus Miele, Gesellschafter des Hausgerätherstellers Miele, kritisiert Ende August 2026 mangelnde Konsequenz in der Politik sowie Defizite beim Bürokratieabbau und bei der Infrastruktur; vor diesem Hintergrund erwägt das Unternehmen nach Angaben aus der Analyse den Bau eines neuen Werks in den USA. Für das Jahr 2025 nennt die Quelle bei 23.000 Mitarbeitern einen Umsatz von 5,2 Milliarden Euro.
Während also auf der einen Seite Infrastruktur, Energie und Verwaltungsaufwand die Umsetzung ausbremsen, kommt auf der anderen Seite ein regulatorischer Geschwindigkeitskonflikt hinzu. Siemens-Chef Roland Busch ordnet den Gesetzgebungsprozess zum EU AI Act als zu langsam ein: Das zweijährige Verfahren sei angesichts einer sechs- bis achtmal schnelleren Entwicklung der KI-Technologie zu langwierig, wodurch Investitionen in die Warteschleife geraten könnten. Gleichzeitig profitieren große Industriekonzerne laut der Quelle massiv von KI-Rechenzentren, insbesondere in den USA. Für Unternehmen bedeutet das: KI-Entwicklung und -Betrieb müssen künftig nicht nur technologisch, sondern auch governance-seitig geplant werden, weil Anforderungen und Pflichten parallel zur Implementierung mitwachsen.
Die politischen Reformvorhaben gehen ebenfalls in Richtung Entlastung, bleiben aber zahlen- und kreditseitig begrenzt. Laut Darstellung hat die Koalition aus CDU/CSU und SPD bis zum Jahresende 2026 ein Reformpaket angekündigt, das unter anderem eine Flexibilisierung des Arbeitsmarktes und gezielten Bürokratieabbau vorsieht. Zudem sollen Maßnahmen geplant sein, die die heimische Industrie vor unfairer Konkurrenz schützen, etwa über beschleunigte Anti-Dumping-Verfahren gegen chinesische Importe. Fiskalisch bleibt die Lage angespannt: Für 2027 plant der Bund eine Kreditaufnahme von 203 Milliarden Euro inklusive Sondervermögen, die Zinsausgaben werden für 2027 auf 41,9 Milliarden Euro taxiert und könnten bis 2030 auf 80,7 Milliarden Euro steigen; das ifo-Institut merkt an, dass 95 Prozent der Kredite aus Sondervermögen nicht investitionswirksam seien. Genau diese Mischung aus hoher regulatorischer Komplexität, Energie- und Investitionsdruck sowie begrenzter fiskalischer Handlungsfähigkeit erklärt, warum Produktivitätswachstum nicht automatisch „nachzieht“, sondern aktiv erarbeitet werden muss.
Für die Praxis heißt das: Wer KI und Automatisierung produktiv einsetzen will, braucht Prioritäten, die über einzelne Use-Cases hinausgehen. Im Kern geht es um die Verbindung von Prozessdaten, IT-Architektur und Organisationsdesign, damit Investitionen nicht verpuffen. Gleichzeitig sollten Unternehmen die EU-KI-Verordnung frühzeitig technisch und organisatorisch einordnen, weil Risikoklassen, Pflichten und Fristen die Roadmaps beeinflussen können. Auf der Standortseite spricht vieles dafür, Bürokratieabbau und Infrastruktur gezielt als Produktivitätsprojekt zu behandeln, nicht als Nebenthema – denn wenn sich Laufzeiten verlängern, verlieren Firmen nicht nur Zeit, sondern auch Marktfenster.
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