FRANKFURT AM MAIN / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine KfW-Studie sieht für Deutschland im nächsten Jahrzehnt ein Potenzialwachstum von mehr als einem Prozent pro Jahr. Als zentraler Hebel gilt eine Rückkehr zu dynamischerem Produktivitätswachstum, das seit 2015 von knapp zwei Prozent auf leicht über null gesunken ist. Die Autoren verknüpfen das mit einer schnelleren und breiteren KI- und Digital-Nutzung in Industrie und Mittelstand. Gleichzeitig fordert die Studie weniger Bürokratie und eine wirksamere Regulierung sowie mehr Risikokapital über den Deutschlandfonds.
Deutschland steht trotz einer Phase des Aufschwungs vor einem strukturellen Problem: Das Produktivitätswachstum ist laut KfW Research seit 2015 von knapp zwei Prozent auf nur noch leicht über null gefallen. Genau an dieser Stellschraube setzt die neue Studie „Standort Zukunft. Wie Deutschland zu neuer Stärke und Wachstum findet“ an, die in Frankfurt am Main vorgestellt wurde. Die Kernaussage ist dabei nicht nur eine Hoffnungsformel, sondern eine quantifizierte Perspektive: Im kommenden Jahrzehnt sei ein Potenzialwachstum von mehr als einem Prozent pro Jahr erreichbar. Damit würde sich die Entwicklung von einem langen Zeitraum schwacher Dynamik deutlich absetzen und das Land wieder stärker als Technologie- und Innovationsstandort positionieren.
Technisch und wirtschaftlich wird der Mechanismus in der Studie über die drei Wachstumskräfte Arbeit, Kapital und Produktivität erklärt. Der wichtigste Hebel liege jedoch bei einer neuen Dynamik beim Produktivitätswachstum. Aus dieser Logik folgt eine konkrete Erwartung an die Umsetzung: Künstliche Intelligenz (KI) und Digitalisierung sollen in Unternehmen schneller und breiter eingesetzt werden, damit digitale Innovationsprojekte leichter finanzierbar sind und neue Technologien rascher in Mittelstand und Großindustrie skalieren. Das ist mehr als ein Branchen-Slogan, denn Produktivität entsteht in der Praxis häufig dort, wo Daten- und Prozessketten enger gekoppelt werden: Von der Planung über die Fertigung bis hin zum Service wird Produktivitätsgewinn selten durch einzelne Tools erreicht, sondern durch wiederholbare Anwendungen im Tagesgeschäft. Genau darauf zielt die Aussage ab, dass Produktivität vor allem durch Anwendung im Alltag entsteht.
Die Studie und das daraus abgeleitete Zwölf-Punkte-Papier formulieren dafür auch den notwendigen Anpassungsbedarf beim Innovationssystem. Dazu gehört eine Reform, die nicht nur neue Ideen hervorbringen, sondern auch den Weg von der Idee in den Betrieb verkürzen soll. Ebenso wichtig ist eine Digitalisierung in der Breite, weil einzelne Vorreiter-Teams ohne Skalierungseffekt kaum messbare Produktivitätskennzahlen verändern. In diesem Kontext wird auch die Regulierung adressiert: KfW-Chefvolkswirt Dirk Schumacher argumentiert für eine intelligente und wirksame Ausgestaltung der Regeln, inklusive des Abbaus von Bürokratie. Der Kernpunkt lautet, dass jede neue Regel geprüft werden müsse, ob sie den Zweck erreicht, wie hoch die Folgekosten ausfallen und ob sie unternehmerische Initiative unnötig einschränkt. Für IT- und Innovationsvorhaben bedeutet das in der Umsetzung häufig kürzere Wege in der Genehmigungslogik, weniger Dokumentationsballast und damit mehr Zeit für Engineering, Testing und Skalierung.
Parallel dazu setzt die Studie auf mehr Kapitalmobilisierung. Gerade bei Digital- und KI-Vorhaben ist die Finanzierung oft zweigeteilt: Einerseits braucht es Geld für die Entwicklung und den Aufbau von Daten- und Modellinfrastruktur, andererseits fehlt häufig das „Wachstums-Kapital“ für die Phase, in der Lösungen von Pilotprojekten in stabile Abläufe überführt werden. Als Brücke für diese Mobilisierung nennt die KfW den Deutschlandfonds, der Ende 2025 an den Start gehen soll und im Auftrag der Bundesregierung von der KfW umgesetzt wird. Laut den Angaben sollen über öffentliche Mittel und Garantien in Höhe von rund 30 Milliarden Euro in den kommenden Jahren etwa 130 Milliarden Euro Investitionen in die deutsche Wirtschaft fließen. Für den Mittelstand ist das besonders relevant, weil dort das Risiko- und Wachstumskapital typischerweise stärker begrenzt ist und sich Investitionen in neue Produktions- und Serviceprozesse ohne passende Finanzierungspfade verzögern.
Inhaltlich ordnet die Studie die Finanzierung damit nicht losgelöst ein, sondern verbindet sie mit dem Zielbild „KI-Anwendungsland Nummer eins in Industrie und Mittelstand“. Diese Formulierung zielt auf eine Verschiebung der Prioritäten: Deutschland müsse nicht zwingend bei der Entwicklung von Modellen weltweit führend sein, um Wirkung zu erzielen. Entscheidend sei vielmehr die Breitenwirkung bei der Nutzung von KI in konkreten Wertschöpfungsprozessen. Das passt zu dem analytischen Befund, dass Produktivität vor allem dort steigt, wo KI-gestützte Entscheidungen und Automatisierungstechniken in bestehende Abläufe integriert werden – und zwar so, dass sie im Betrieb dauerhaft funktionieren, statt als kurzfristige Demonstration zu enden. Genau diese Integrationsarbeit ist oft der Engpass: Datenqualität, Schnittstellen zu bestehenden Systemen, Rollen- und Prozessdesign sowie der Betrieb über mehrere Produktionszyklen hinweg müssen zusammenpassen.
Auch im Markt- und Wettbewerbsvergleich steckt eine klare Implikation. Wenn Deutschland bis 2035 wieder zu den führenden Technologie- und Innovationsstandorten zählen will, reicht ein zyklischer Konjunkturaufschwung nicht aus. Die Studie argumentiert vielmehr für eine strukturelle Wachstumsdynamik, die private und öffentliche Investitionen besser flankiert, eine wettbewerbsfähige Energieversorgung sicherstellt, Fach- und Arbeitskräfte stärker absichert und zugleich ein innovationsfreundlicheres Umfeld schafft. Daneben spielt die europäische und internationale Einbettung eine Rolle, weil Skalierung bei KI- und Digitalprojekten häufig über Lieferketten, Standards und Absatzmärkte erfolgt. Für Unternehmen heißt das: Digitale Projekte müssen nicht nur intern technisch überzeugen, sondern auch in die wirtschaftlichen Rahmenbedingungen passen, die bestimmen, wie schnell sich Investitionen amortisieren und wie stabil sich Wachstum realisieren lässt.
Für die Praxis lässt sich aus dem Ansatz ein ziemlich konkreter Handlungsrahmen ableiten. Unternehmen, die KI-Projekte betreiben, profitieren zwar von besseren Tools, aber besonders der Übergang in den Regelbetrieb entscheidet über den messbaren Effekt auf Produktivität. In den Bereichen Planung, Instandhaltung, Qualitätsprüfung oder Logistik kann KI etwa helfen, Abweichungen früher zu erkennen, Stillstandszeiten zu reduzieren oder Durchlaufzeiten zu senken – aber nur, wenn die Lösungen mit vorhandenen Datenflüssen verknüpft sind und in den IT- und Betriebsprozess eingebettet bleiben. Gleichzeitig beeinflusst die von der Studie geforderte schlanke Verwaltung den Zeit- und Kostenrahmen solcher Vorhaben. Wenn weniger Folgekosten durch neue Vorgaben entstehen und Genehmigungs- und Dokumentationswege klarer werden, können Teams schneller experimentieren, iterieren und hochskalieren.
Unterm Strich liefert die KfW-Studie eine Mischung aus Zielbild und Umsetzungslogik: Mehr als ein Prozent Potenzialwachstum pro Jahr im kommenden Jahrzehnt ist nicht als vage Erwartung formuliert, sondern an Bedingungen geknüpft. Dazu zählen eine neue Dynamik beim Produktivitätswachstum, eine schnellere und breitere Anwendung von KI und Digitalisierung in Industrie und Mittelstand sowie der Abbau von Bürokratie und die Stärkung der Kapitalmobilisierung. Das Deutschlandfonds-Setup mit rund 30 Milliarden Euro öffentlichen Mitteln und Garantien, die in der Folge Investitionen in Höhe von etwa 130 Milliarden Euro ermöglichen sollen, gibt der Finanzierungskomponente zudem eine greifbare Größenordnung. Ob das Ziel bis 2035 erreicht wird, hängt am Ende davon ab, wie konsequent diese Hebel in Investitionsentscheidungen, in operative Prozessänderungen und in skalierbare KI-Anwendungen übersetzt werden.
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