LONDON (IT BOLTWISE) – Das Ifo-Institut sieht Deutschland strukturell schlecht auf den KI-Boom vorbereitet. In einer Studie für die IHK München und Oberbayern nennt das Institut vor allem Defizite bei IKT-Kompetenzen, Digitalisierung der Verwaltung und einem zu kleinen Hightech-Sektor. Laut Ifo steuert der IKT-Bereich nur 4,6 Prozent zur Bruttowertschöpfung bei; zudem wuchs die Abhängigkeit von internationalen Anbietern. Auch im Bildungssystem erreichen 40 Prozent der Achtklässler nicht die zweite Kompetenzstufe im Umgang mit Computern und Daten.
Wenn Künstliche Intelligenz (KI) in Unternehmen und Verwaltung produktiv genutzt werden soll, reicht inzwischen ein einzelnes Modell-Deployment meist nicht mehr aus. Das Ifo-Institut betont in einer Studie, die im Auftrag der IHK für München und Oberbayern erstellt wurde, dass Deutschland nicht nur bei einzelnen Projekten hakt, sondern bei den Voraussetzungen insgesamt. Entscheidend seien strukturelle Engpässe in Bereichen, die über Erfolg oder Stillstand von KI-Initiativen entscheiden: ein zu kleines Hightech-Umfeld, eine aus Sicht des Instituts zu langsam digitalisierte Verwaltung und ein Bildungssystem, das sich nach eigenen Angaben zu wenig schnell an die KI-getriebene Veränderung der Kompetenzen anpasst.
Besonders scharf fällt die Bewertung beim Standort im Bereich Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT) aus. Laut Ifo steuert der IKT-Sektor lediglich 4,6 Prozent zur heimischen Bruttowertschöpfung bei – damit liege Deutschland dem Institut zufolge im unteren Mittelfeld innerhalb der EU. Parallel sei die Abhängigkeit von internationalen Anbietern gewachsen: Im Jahr 2025 habe Deutschland bei IKT-Dienstleistungen unter dem Strich Leistungen im Wert von 11 Milliarden US-Dollar mehr importiert als exportiert. Für die Umsetzung eigener KI-Strategien bedeutet das in der Praxis, dass Know-how, Integrationsfähigkeit und gegebenenfalls auch Kostenhebel stärker externen Lieferketten folgen als dem heimischen Ökosystem.
Die technologische Lücke zeigt sich aus Ifo-Sicht nicht nur in Unternehmen, sondern auch im öffentlichen Sektor. Obwohl KI-Systeme in Verbindung mit vorhandenen Behördendaten Dienstleistungen für Bürger und Unternehmen beschleunigen könnten, diagnostiziert das Institut Stillstand. Als Beispiele werden „noch im Versuchsstadium“ befindliche, selbst grundlegende Services genannt – etwa vorausgefüllte Formulare. Hier geht es weniger um die Frage, ob ein KI-Modell grundsätzlich möglich ist, sondern darum, ob Datenflüsse, Fachprozesse und Schnittstellen so vorbereitet sind, dass Automatisierung nicht in Pilotprojekten stecken bleibt.
Damit verschiebt sich der Kern der Debatte auf die Umsetzungskompetenz. Ifo verweist explizit darauf, dass ein Mangel an digitalem Know-how die betriebliche Realisierung ausbremst. In den Angaben des Instituts erreichen 40 Prozent der Achtklässler nicht die zweite Kompetenzstufe im Umgang mit Computern und Daten. Auch bei weiterführenden digitalen Fähigkeiten rangiere Deutschland demnach unter dem EU-Mittelwert. Damit wird verständlich, warum sich KI-Anwendungen zwar „rasant“ verbreiten, vielen aber das Wissen fehle, um sie produktiv zu nutzen – und warum Unternehmen häufig nicht nur Modelle einkaufen, sondern zusätzlich Personal für Data Engineering, Modellintegration, Betrieb und Qualitätsprozesse aufbauen müssen.
Oliver Falck, Leiter des Ifo-Zentrums für Innovationsökonomik und digitale Transformation, fasst die Problematik im Kern als Kombination aus struktureller Größe, organisatorischer Digitalisierung und Bildungsanpassung. Auch Christian Pfaffl wird im Zusammenhang mit der IKT-Abhängigkeit mit seiner Einschätzung zitiert. Aus einer KI-Perspektive lässt sich das so einordnen: KI-Entwicklung und KI-Betrieb sind nicht nur „Softwarebau“, sondern ein Zusammenspiel aus Datenqualität, Governance, Infrastruktur und Fachdomänenwissen. Wenn die digitale Basis in Schulen, Behörden und im Marktumfeld schwächer ausfällt, entstehen höhere Einstiegshürden und mehr Reibung in der Wertschöpfungskette.
Für die Marktrelevanz heißt das: Der Wettbewerb um KI-Fachkräfte und um Integrationsfähigkeit wird härter, während gleichzeitig externe Anbieterlastigkeit zunimmt. Wenn Deutschland laut Ifo bei IKT-Dienstleistungen deutlich mehr importiert als exportiert, werden Teile der KI-Wertschöpfung stärker im Ausland gebunden – inklusive Beratung, Implementierung und Betrieb. Zudem drohen Projektportfolios in Unternehmen, in denen KI vor allem als „Machbarkeitsnachweis“ geplant ist, langsamer in Richtung Skalierung zu kommen, weil die interne Kompetenzbasis fehlt, um aus Prototypen verlässliche Produkte oder Services zu machen.
Für Entscheider ergeben sich daraus vor allem pragmatische Leitplanken. Erstens lohnt es sich, KI-Initiativen an messbare Digitalisierungs-Fundamente zu koppeln, etwa an Kompetenzaufbau im Data- und IT-Nachwuchs sowie an die Ablösung von Medienbrüchen in Fachprozessen. Zweitens sollte der öffentliche Sektor die angekündigte Beschleunigungswirkung von KI konkret vorbereiten, statt bei einfachen Services wie vorausgefüllten Formularen im Versuch zu verharren. Und drittens wird die Frage nach der Abhängigkeit von externen IKT-Leistungen zur strategischen Größe: Wer heute Architektur- und Integrationswissen aufbaut, reduziert später die Kosten- und Lieferkettenrisiken. Die Ifo-Zahlen liefern dafür den nüchternen Ausgangspunkt: Ohne diese Basis bleibt der KI-Boom in Deutschland eher ein Versprechen als ein Produktivitätshebel.
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