1. Einleitung: Die Revolution der Generativen KI – Mehr als nur ein Hype

Die technologische Landschaft befindet sich in einem steten Wandel, doch selten zuvor hat eine Entwicklung das Potenzial für derart grundlegende Umwälzungen gezeigt wie die Generative Künstliche Intelligenz (GenAI). Als ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz (KI) zeichnet sich GenAI durch die Fähigkeit aus, auf Basis von erlernten Mustern aus umfangreichen Trainingsdatensätzen neue, originelle Inhalte wie Texte, Bilder, Audio, Videos oder Computercode zu erstellen.1 Es ist wichtig zu verstehen, dass GenAI nicht mit einer allgemeinen künstlichen Intelligenz (AGI) gleichzusetzen ist, welche ein weitaus breiteres Spektrum an Autonomie und kognitiven Fähigkeiten umfassen würde.1 Vielmehr stellt GenAI eine spezifische, aber außerordentlich leistungsfähige Technologie dar, die seit dem sogenannten „KI-Boom“ der 2020er Jahre, maßgeblich angetrieben durch Fortschritte bei Transformer-basierten tiefen neuronalen Netzen und insbesondere Großen Sprachmodellen (LLMs), eine immer stärkere Präsenz in Wirtschaft und Gesellschaft erlangt.1

Diese Entwicklung ist weit mehr als eine technologische Iteration; sie markiert eine fundamentale, „tektonische Verschiebung“ (Query), die das Potenzial birgt, etablierte Industriestrukturen, tradierte Wirtschaftsmodelle und die Arbeitswelt, wie wir sie kennen, von Grund auf neu zu gestalten.3 Die rasante Entwicklung und zunehmende Verbreitung von GenAI-Werkzeugen wie ChatGPT, DALL-E, Stable Diffusion, Midjourney und Sora, vorangetrieben von Technologieführern wie OpenAI, Google, Microsoft und Anthropic, unterstreicht die Dynamik dieses Wandels.1 GenAI ist dabei nicht nur als isoliertes Werkzeug zu betrachten, sondern vielmehr als ein Katalysator, der die Entstehung neuer Wertschöpfungsnetzwerke und Ökosysteme begünstigt. Die Nutzung von GenAI erfordert umfangreiche Datenmengen, erhebliche Rechenkapazitäten und spezialisierte Kompetenzen, was zwangsläufig zu neuen Formen der Zusammenarbeit, zu Partnerschaften und zur Entwicklung spezialisierter Plattformen führt.2 Für Unternehmen wird die strategische Positionierung innerhalb dieses sich formierenden GenAI-Ökosystems somit ebenso erfolgskritisch wie die reine Anwendung der Technologie selbst. Dies hat weitreichende Implikationen für strategische Entscheidungen hinsichtlich Eigenentwicklung versus Zukauf (Make-or-Buy), für die Auswahl von Partnern und für den Aufbau interner Daten- und KI-Kompetenzen.

Dieser Artikel verfolgt die These, dass Generative KI als ein entscheidender Katalysator für tiefgreifende Veränderungen in den Wertschöpfungsketten, Geschäftsmodellen und Arbeitsmärkten der deutschen Schlüsselindustrien bis zum Jahr 2030 fungieren wird. Ziel ist es, eine umfassende Tiefenanalyse dieser Auswirkungen zu liefern und daraus strategische Imperative für Unternehmen sowie für den Wirtschaftsstandort Deutschland abzuleiten. Im Folgenden wird zunächst die Technologie der Generativen KI näher beleuchtet, bevor spezifische Auswirkungen auf zentrale deutsche Industriezweige analysiert werden. Darauf aufbauend werden die Transformation von Geschäftsmodellen und die Veränderungen am Arbeitsmarkt diskutiert. Abschließend werden strategische Weichenstellungen für eine erfolgreiche Gestaltung dieser Ära des Wandels skizziert.

2. Generative KI im Fokus: Was Unternehmen jetzt wissen müssen

Um die Tragweite der durch Generative KI (GenAI) induzierten Veränderungen zu erfassen, ist ein grundlegendes Verständnis ihrer Funktionsweise, ihrer Fähigkeiten, aber auch ihrer Grenzen unerlässlich.

Funktionsweise und Kerntechnologien – Entmystifizierung von GenAI

Generative KI basiert auf den Prinzipien des Maschinellen Lernens (ML) und des Deep Learning. Im Kern dieser Entwicklung stehen häufig Große Sprachmodelle (LLMs), die als Fundament für eine Vielzahl von GenAI-Systemen dienen.2 Diese Modelle lernen aus riesigen Datenmengen, indem sie Muster und zugrundeliegende Strukturen in diesen Daten erkennen und internalisieren. Auf dieser Basis sind sie in der Lage, neue, einzigartige Artefakte zu generieren, die den gelernten Mustern entsprechen, ohne die Originaldaten lediglich zu reproduzieren.2 Im Unterschied zur traditionellen KI, die primär für Aufgaben wie Analyse, Vorhersage und Entscheidungsfindung auf Basis vorhandener Daten eingesetzt wird, liegt der Fokus von GenAI auf der Erzeugung neuartiger Inhalte.2 Wichtige technologische Architekturen, die GenAI ermöglichen, umfassen Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) und die bereits erwähnten Transformer-Modelle, die insbesondere LLMs zugrunde liegen.1

Fähigkeiten und branchenübergreifende Anwendungsfelder

Die Fähigkeiten von GenAI sind vielfältig und eröffnen ein breites Spektrum an Anwendungsmöglichkeiten über nahezu alle Branchen hinweg:

• Content-Erstellung: Eine der prominentesten Fähigkeiten ist die Generierung verschiedenster Inhalte. Dazu zählen Texte für Artikel, Marketingmaterialien, Berichte oder Drehbücher, die Erstellung von Programmcode, die Komposition von Musikstücken, die Generierung von Bildern und fotorealistischen Darstellungen sowie die Produktion von Videos und synthetischer Sprache.1
• Automatisierung und Effizienzsteigerung: GenAI kann repetitive und zeitaufwendige Aufgaben in Bereichen wie Administration, Marketing, Vertrieb und im operativen Geschäftsbetrieb automatisieren, wodurch Zeit und Ressourcen eingespart werden.2 Beispiele hierfür sind die automatische Erstellung von Schichtplänen, Wartungsanweisungen oder Ausschreibungsunterlagen.9
• Personalisierung: Die Technologie ermöglicht ein hohes Maß an Personalisierung, sei es bei der Gestaltung von Kundenerlebnissen, der Ausspielung maßgeschneiderter Produktempfehlungen und Werbeanzeigen oder der Entwicklung individualisierter Finanzlösungen.9
• Forschung und Entwicklung (F&E): In der F&E kann GenAI Entdeckungsprozesse erheblich beschleunigen, beispielsweise bei der Entwicklung neuer Medikamente oder Materialien. Zudem können synthetische Daten für das Training anderer KI-Modelle generiert werden, was besonders in datensensiblen Bereichen von Vorteil ist.1
• Problemlösung und Entscheidungsunterstützung: GenAI-Systeme können komplexe Datensätze analysieren, Muster erkennen, die menschlicher Wahrnehmung möglicherweise entgehen, und auf dieser Basis Lösungsvorschläge generieren oder Managemententscheidungen unterstützen.3

Grenzen, Risiken und Herausforderungen – Ein realistischer Blick

Trotz der beeindruckenden Fähigkeiten sind mit dem Einsatz von GenAI auch signifikante Grenzen, Risiken und Herausforderungen verbunden, die Unternehmen realistisch einschätzen müssen:

• Qualitätskontrolle und „Halluzinationen“: Die von GenAI erzeugten Inhalte können in ihrer Qualität stark variieren und mitunter fehlerhaft, unlogisch oder schlichtweg falsch sein – ein Phänomen, das oft als „Halluzination“ bezeichnet wird. Eine menschliche Überprüfung und Nachbearbeitung der Ergebnisse ist daher häufig unerlässlich.3
• Ethik und Missbrauch: Das Potenzial für missbräuchliche Anwendungen ist erheblich. Dazu zählen die Erstellung von Deepfakes zur Manipulation, die Verbreitung von Desinformation und Fake News sowie der Einsatz in Cyberkriminalität.1 Der Deutsche Ethikrat unterstreicht in diesem Zusammenhang, dass KI den Menschen nicht ersetzen dürfe, da ihr Vernunftbegabung und Verantwortungsfähigkeit fehlen.11
• Datenabhängigkeit und Bias: Die Leistungsfähigkeit von GenAI-Modellen hängt entscheidend von der Qualität, Quantität und Diversität der Trainingsdaten ab. Schlechte, unvollständige oder einseitige (biased) Daten führen unweigerlich zu verzerrten oder ungenauen Ergebnissen.3
• Mangelndes Kontextverständnis: Obwohl GenAI kreative und komplexe Inhalte erzeugen kann, fehlt ihr oft ein tiefergehendes Verständnis für den Kontext, für kulturelle Nuancen oder soziale Implikationen ihrer Erzeugnisse. Dies kann zu unpassenden oder sinnlosen Resultaten führen.8
• Kosten und Ressourcen: Das Training und der Betrieb leistungsfähiger GenAI-Modelle erfordern erhebliche Rechenkapazitäten, was mit hohen Kosten und einem signifikanten Energieverbrauch einhergeht. Zudem werden spezialisierte Fachkräfte benötigt, die rar sind.7
• Regulatorische Unsicherheit: Der rechtliche Rahmen für den Einsatz von GenAI ist noch in der Entwicklung. Während der EU AI Act erste Leitplanken setzt, bleiben viele Detailfragen offen, was zu Unsicherheiten bei Unternehmen führt.3 Der AI Act verfolgt einen risikobasierten Ansatz, der KI-Systeme klassifiziert und insbesondere für Hochrisiko-Systeme sowie für GenAI spezifische Transparenzanforderungen definiert.13
• Datenschutz und Sicherheit: Die Verarbeitung großer, teils sensibler Datenmengen durch GenAI-Systeme erfordert robuste Datenschutzkonzepte und Sicherheitsmaßnahmen, um die Einhaltung von Vorschriften wie der DSGVO zu gewährleisten und Datenlecks oder unbefugten Zugriff zu verhindern.7
• Akzeptanz: Die erfolgreiche Implementierung von GenAI hängt maßgeblich von der Akzeptanz durch Mitarbeitende, die die Systeme anwenden sollen, und durch die Gesellschaft insgesamt ab.7

Ein zentrales Hemmnis für die breite Akzeptanz und das Vertrauen in GenAI-Systeme ist die sogenannte „Black-Box“-Problematik. Viele fortschrittliche Modelle, insbesondere komplexe LLMs, operieren auf eine Weise, die ihre internen Entscheidungsprozesse für den menschlichen Nutzer nicht ohne Weiteres nachvollziehbar macht.3 Diese Intransparenz erschwert nicht nur die Fehleranalyse und die Sicherstellung der Ergebnisqualität, sondern untergräbt auch das grundlegende Vertrauen, das für den Einsatz in kritischen Unternehmensprozessen oder im Umgang mit Kunden unerlässlich ist.10 Regulatorische Rahmenwerke wie der EU AI Act fordern zunehmend Transparenz und Nachvollziehbarkeit, insbesondere bei Anwendungen, die als hochriskant eingestuft werden.13 Die Bewältigung dieser Herausforderung ist somit nicht allein eine technische Aufgabe, sondern erfordert einen soziotechnischen Ansatz. Unternehmen müssen daher über die reine technologische Implementierung hinaus in Strategien für „Explainable AI“ (XAI) investieren. Dazu gehören auch eine klare Kommunikation über die Funktionsweisen und Grenzen der eingesetzten KI-Systeme sowie umfassende Schulungsmaßnahmen für Mitarbeitende. Hier könnte sich für „KI made in Germany“ ein Wettbewerbsvorteil ergeben, wenn der Fokus gezielt auf die Entwicklung vertrauenswürdiger und nachvollziehbarer KI-Lösungen gelegt wird.20

3. Deutsche Schlüsselindustrien im Epizentrum des Wandels: Auswirkungen der Generativen KI bis 2030

Die deutsche Wirtschaft, traditionell geprägt durch eine starke industrielle Basis, steht durch die Disruption der Generativen KI (GenAI) vor einer Phase tiefgreifender Transformation. Während Herausforderungen wie hohe Energie- und Arbeitskosten, bürokratische Hürden und ein spürbarer Fachkräftemangel den Standort belasten 21, eröffnet GenAI gleichzeitig signifikante Chancen zur Steigerung von Produktivität, Innovation und internationaler Wettbewerbsfähigkeit. Schätzungen zufolge hat GenAI das Potenzial, das deutsche Bruttoinlandsprodukt (BIP) bis 2030 erheblich zu steigern. So prognostiziert Strategy& einen möglichen Zuwachs von bis zu 220 Milliarden Euro 23, während McKinsey von einem möglichen Produktivitätsschub von 3% ausgeht.24 Bereits heute ist zu beobachten, dass die Industrie KI-Technologien intensiver nutzt als der Dienstleistungssektor.25 Der Grad der Realisierung dieser Potenziale wird jedoch maßgeblich von der Adaptionsgeschwindigkeit der neuen Technologien und dem spezifischen Branchenmix abhängen.23 Eine Studie von Fraunhofer beziffert das globale Wertschöpfungspotenzial durch GenAI auf 2,6 bis 4,4 Billionen Euro jährlich, wovon allein 230 Milliarden Euro auf die Industrieproduktion entfallen könnten.26

Trotz des enormen Potenzials zeigt sich insbesondere im deutschen Mittelstand, dem Rückgrat der deutschen Wirtschaft, eine gewisse Zurückhaltung, die über experimentelle Pilotprojekte hinauszugehen scheint. Viele Unternehmen, gerade im Maschinenbau, verharren oft in dieser „Pilot-Falle“ und sind noch nicht bereit für eine breite Implementierung oder die Entwicklung gänzlich neuer, KI-basierter Geschäftsmodelle.27 Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) verfügen häufig über begrenztere Ressourcen für umfangreiche Technologieinvestitionen und den Aufbau spezialisierter Fachkräfte als Großunternehmen.25 Eine erfolgreiche und breitenwirksame Implementierung von GenAI erfordert jedoch eine strategische Verankerung im Unternehmen, signifikante Investitionen – auch wenn mehr als die Hälfte der Maschinenbauer für 2025 Investitionen von unter 100.000 Euro plant 27 – und die konsequente Entwicklung neuer Fähigkeiten. Wenn KMU aufgrund von Kosten, wahrgenommener Komplexität, Herausforderungen bei der Datenqualität 27 oder dem Mangel an Fachkräften zögern, den Schritt von der Pilotierung zur skalierten und wertschöpfenden Nutzung von GenAI zu vollziehen, droht das volle Produktivitäts- und Innovationspotenzial in der Breite der deutschen Industrie ungenutzt zu bleiben. Hieraus ergibt sich die Notwendigkeit für gezielte Förderprogramme, effektive Wissens-Transfer-Initiativen, beispielsweise durch Branchenverbände wie den VDMA oder Forschungsinstitute wie Fraunhofer, sowie für leicht zugängliche Plattformlösungen. Gerade die Entwicklung von „KI made in Germany“ mit einem Fokus auf Spezialisierung und Vertrauenswürdigkeit 20 könnte hier eine besondere Chance für den Mittelstand darstellen.

3.A Automobilindustrie

Status Quo & Herausforderungen: Die deutsche Automobilindustrie ist eine tragende Säule der nationalen Wirtschaft, an der laut einer Studie des ifo Instituts rund 9,8% der gesamten deutschen Bruttowertschöpfung und mehr als 7% aller Arbeitsplätze hängen.30 Sie befindet sich bereits inmitten eines massiven Strukturwandels, getrieben durch Elektromobilität, Digitalisierung und die Entwicklung hin zum autonomen Fahren.30 Ihre starke Exportorientierung und globale Vernetzung machen sie zudem anfällig für handelspolitische Spannungen und globale Lieferkettenstörungen.32

Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette:

• Forschung & Entwicklung (F&E): GenAI verspricht eine signifikante Beschleunigung von Design- und Entwicklungsprozessen durch erweiterte Simulationsmöglichkeiten und die Erstellung virtueller Prototypen. Sie kann bei der Entwicklung neuer Materialien und Fahrzeugkomponenten unterstützen und die Optimierung von Software für Fahrerassistenzsysteme (ADAS) sowie für In-Car-Infotainmentsysteme vorantreiben.33 Studien deuten auf ein Potenzial zur Produktivitätssteigerung in der Softwareentwicklung durch KI-gestützte Werkzeuge von bis zu 40% hin.34 Analog zur drastischen Verkürzung von Entwicklungszeiten für neue Medikamentenwirkstoffe durch KI 3, sind ähnliche Potenziale im Materialdesign und bei Komponententests denkbar.
• Produktion & Logistik: In der Fertigung ermöglicht GenAI eine weitergehende intelligente Automatisierung durch KI-gesteuerte Robotik und eine optimierte Produktionsplanung. Predictive Maintenance für Anlagen und Maschinen kann Ausfallzeiten reduzieren.35 Die Qualitätskontrolle profitiert von fortschrittlicher Computer Vision Technologie.33 Auch die komplexen Lieferketten der Automobilindustrie können durch optimierte Routenplanung und präzisere Auslastungsprognosen effizienter gestaltet werden; KI-Lösungen können hier Transportkosten um 5-10% senken und die Lieferzuverlässigkeit um bis zu 20% verbessern.33
• Marketing, Vertrieb & Kundenservice: GenAI eröffnet neue Möglichkeiten für eine hochgradig personalisierte Kundenansprache und individuelle Produktkonfigurationen. KI-gestützte Chatbots und fortschrittliche Sprachassistenten im Fahrzeug verbessern die „In-Vehicle Experience“ und die Interaktion mit dem Kunden.36 Hyperrealistische 3D-Modelle können für innovative Werbeformate genutzt werden 3, während im Kundenservice viele Standardanfragen automatisiert bearbeitet werden können.

Neue/Transformierte Geschäftsmodelle & GenAI-basierte Produkte/Services:

Der Wandel hin zum „Software-Defined Vehicle“ ist ein zentraler Treiber für neue Geschäftsmodelle. Hierbei entstehen neue Erlösströme durch softwarebasierte Funktionen und Dienste, die „on demand“ angeboten werden können.34 Die Bereitschaft der Kunden, für Funktionen, die bisher im Fahrzeugpreis inkludiert waren, zusätzlich oder im Abonnement zu zahlen, stellt jedoch noch eine Unsicherheit dar.34 Ein konkretes Anwendungsfeld sind verbesserte Sprachassistenten durch die Integration von LLMs wie ChatGPT in Infotainmentsysteme, was eine intuitivere Kommunikation und erweiterte Funktionalitäten (z.B. Navigation, Wetterinformationen) ermöglicht.36 Nio hat mit Nomi GPT bereits ein System mit serienmäßiger GPT-Integration vorgestellt.36 Darüber hinaus entstehen personalisierte Mobilitätsdienste auf Basis des vernetzten Fahrzeugs („connected car“) 31 und datenbasierte Services, die Fahrzeug- und Fahrerdaten für neue Angebote, beispielsweise im Bereich Versicherung oder Wartung, nutzen.

Spezifische Prognosen/Potenziale:

Der globale Markt für KI in der Automobilindustrie wird laut Prognosen von 4,85 Milliarden USD im Jahr 2023 auf 24,29 Milliarden USD im Jahr 2032 anwachsen. Für die USA wird ein Anstieg von 1,40 Milliarden USD (2023) auf 7,75 Milliarden USD bis 2030 erwartet.33 Insbesondere die Level-3-Automatisierung (bedingte Automatisierung) soll mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,92% am stärksten zulegen. Software wird dabei mit einer CAGR von 25,88% das am schnellsten wachsende Komponentensegment sein.33

Herausforderungen für GenAI-Adoption:

Die Automobilindustrie sieht sich bei der Adaption von GenAI mit erheblichen Herausforderungen konfrontiert. Dazu zählen hohe Investitionskosten für Technologie und die Umschulung von Arbeitskräften. Datenschutz und -sicherheit sind bei vernetzten Fahrzeugen und personalisierten Diensten von höchster Priorität.37 Der regulatorische Rahmen für autonomes Fahren und den KI-Einsatz im Fahrzeug ist komplex und befindet sich in ständiger Entwicklung. Die Zuverlässigkeit und Sicherheit von KI-Systemen im Fahrzeug muss unter allen Umständen gewährleistet sein. Nicht zuletzt spielen die Akzeptanz neuer Technologien und innovativer Bezahlmodelle durch die Kunden eine entscheidende Rolle. Historisch gesehen zeigt die deutsche Automobilindustrie im Vergleich zu anderen Branchen zudem einen gewissen Rückstand im Bereich der Digitalisierung.30

Die Transformation zum „Software-Defined Vehicle“ ist für die Automobilhersteller nicht ohne Risiko. Während neue digitale Dienste und softwarebasierte Funktionen als vielversprechende Einnahmequellen gelten 34, ist die Zahlungsbereitschaft der Konsumenten für solche Zusatzangebote, die früher oft im Fahrzeugpreis enthalten waren, noch keineswegs gesichert.34 Gleichzeitig erhöht sich der Kostendruck in der traditionellen Fahrzeugproduktion durch die Umstellung auf Elektromobilität und den intensiven globalen Wettbewerb. Sollten die neuen digitalen Erlösmodelle nicht schnell genug skalieren oder nicht die erwartete Marktakzeptanz finden, könnten die erheblichen Investitionen in Softwareentwicklung und digitale Plattformen die sinkenden Erträge aus dem traditionellen Fahrzeugverkauf nicht kompensieren. Dies birgt die Gefahr einer Margenerosion. Automobilhersteller müssen daher nicht nur technologisch überzeugende digitale Produkte entwickeln, sondern auch attraktive und transparente Preismodelle gestalten und den konkreten Mehrwert für die Kunden klar und nachvollziehbar kommunizieren. Eine präzise Analyse der Kundenpräferenzen und der tatsächlichen Zahlungsbereitschaft ist erfolgskritisch, um eine Kannibalisierung bestehender Geschäftsfelder zu vermeiden und nachhaltige neue Geschäftsmodelle zu etablieren. Die nahtlose Integration des Fahrzeugs in das digitale Leben des Nutzers, beispielsweise durch die Vernetzung mit Smart-Home-Systemen oder personalisierten Cloud-Diensten, wird dabei von zentraler Bedeutung sein.34

3.B Maschinenbau (Industrie 4.0)

Status Quo & Herausforderungen: Der deutsche Maschinen- und Anlagenbau gilt als einer der weltweit führenden Exporteure und als wichtiger Innovationstreiber, insbesondere im Kontext von Industrie 4.0.38 Die Branche ist stark mittelständisch geprägt und steht aktuell unter erheblichem Druck durch steigende Kosten, eine stagnierende Produktivität und sinkende Margen.27

Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette:

• F&E und Engineering: GenAI kann Ingenieure bei der Konstruktion und Simulation von Maschinen und Anlagen unterstützen.8 Durch generative Designansätze lässt sich die Entwicklung kundenspezifischer Lösungen beschleunigen. Auch die automatisierte Erstellung von technischen Dokumentationen und Software für Maschinensteuerungen ist ein wichtiges Anwendungsfeld. Studien wie „Future R&D“ des Fraunhofer Instituts identifizieren KI-Einsatz im Produktionsumfeld und das Internet der Dinge (IoT) als Schlüsseltechnologien für zukünftige Entwicklungen.29
• Produktion: Die Optimierung von Produktionsprozessen durch KI-gestützte Analyse und Steuerung ist ein Kernanwendungsfeld.29 Predictive Maintenance auf Basis von Sensordaten und KI-Analysen kann helfen, Ausfallzeiten zu reduzieren und Wartungskosten zu senken.35 Eine verbesserte Qualitätskontrolle wird durch intelligente Sensorik und KI-basierte Bildverarbeitung möglich. Auch additive Fertigungsverfahren (3D-Druck) können durch GenAI im vorgeschalteten Designprozess weiter optimiert werden.39
• Logistik: Im Bereich Logistik kann GenAI zur Optimierung der komplexen Ersatzteillogistik und des gesamten Supply Chain Managements beitragen. Präzisere Nachfrageprognosen für Komponenten und Ersatzteile sind ebenfalls ein Anwendungsfeld.35
• Vertrieb & Marketing, After-Sales & Service: GenAI ermöglicht personalisierte Angebote und eine individuellere Kundenkommunikation.27 KI-gestützte Serviceplattformen und Möglichkeiten zur Fernwartung gewinnen an Bedeutung. Ein großes Potenzial liegt in der Entwicklung neuer datenbasierter Dienstleistungen, wie beispielsweise „Machine-as-a-Service“.40 GenAI kann zudem bei der Erstellung von Angeboten, Marketingmaterialien und Schulungsunterlagen unterstützen.

Neue/Transformierte Geschäftsmodelle & GenAI-basierte Produkte/Services:

Ein zentraler Wandel zeichnet sich im Übergang von reinen Produktverkäufen hin zu serviceorientierten Geschäftsmodellen ab. Betriebsdaten der Maschinen werden genutzt, um datenbasierte Mehrwertdienste anzubieten.40 Das Konzept „Machine-as-a-Service“ (MaaS) ermöglicht Kunden nutzungsbasierte Abrechnungsmodelle anstelle hoher initialer Investitionskosten.40 Digitale Plattformen fördern die engere Zusammenarbeit mit Kunden und Partnern und erlauben die Integration von Feedback in Echtzeit in Entwicklungsprozesse.40 Darüber hinaus können Maschinenbauer KI-gestützte Optimierungs- und Beratungsdienstleistungen anbieten, die auf GenAI-Analysen basieren und Kunden helfen, ihre eigenen Prozesse zu verbessern.

Spezifische Prognosen/Potenziale:

Eine vielbeachtete Studie des VDMA in Zusammenarbeit mit Strategy& zeigt, dass der gezielte Einsatz von GenAI die Gewinnmarge im Maschinen- und Anlagenbau um bis zu 10,7 Prozentpunkte erhöhen kann. Dies entspräche einem zusätzlichen Gewinnpotenzial von rund 28 Milliarden Euro für die Branche in Deutschland.27 Als besonders vielversprechende Anwendungsbereiche identifiziert die Studie Vertrieb und Marketing (von 53% der Befragten genannt) und Forschung & Entwicklung (43%), aber auch Produktion und After-Sales werden als Bereiche mit großem Potenzial gesehen.27 Bereits im Jahr 2020 erwarteten 64% der Maschinenbauer, dass KI-basierte Produkte oder Dienstleistungen einen mittleren bis sehr starken Einfluss auf ihr aktuelles Geschäftsmodell haben werden (Quelle: Maschinenbau in Zahl und Bild, 2020, zitiert in 41).

Herausforderungen für GenAI-Adoption:

Die größten Hürden für eine breite Einführung von GenAI im Maschinenbau sind laut der VDMA/Strategy& Studie mangelnde Datenqualität und -verfügbarkeit (von 25% der Unternehmen als größtes Hindernis genannt). Nahezu gleichauf liegen der Mangel an GenAI-Spezialisten (24%) und technische Herausforderungen, insbesondere im Bereich der IT-Infrastruktur (ebenfalls 24%).27 Ein weiteres Problem ist die Investitionsbereitschaft: Obwohl 91% der Maschinenbauunternehmen angeben, 2025 in GenAI investieren zu wollen, plant mehr als die Hälfte davon, weniger als 100.000 Euro dafür aufzuwenden 27 – die bereits erwähnte „Pilot-Falle“. Hinzu kommen Herausforderungen bei der Standardisierung und Interoperabilität von Systemen sowie die Notwendigkeit klarer Regeln zur Datennutzung und der Implementierung zusätzlicher Sensorik in Maschinen und Anlagen.41 Auch die Integration von GenAI in bestehende, oft heterogene Systemlandschaften und etablierte Prozesse stellt eine komplexe Aufgabe dar.

Die wahre Revolution im Maschinenbau durch GenAI manifestiert sich nicht allein in der Optimierung bestehender Prozesse, sondern vielmehr in der Ermöglichung gänzlich neuer, datengetriebener Service-Geschäftsmodelle. Der Maschinenbau ist traditionell stark produktzentriert.38 GenAI bietet nun Werkzeuge zur Effizienzsteigerung in Kernprozessen wie F&E, Produktion und Vertrieb.27 Gleichzeitig eröffnet GenAI, insbesondere in Verbindung mit IoT-Daten, den Weg zur Entwicklung intelligenter Dienstleistungen wie Predictive Maintenance, Prozessoptimierung für Kunden und „Machine-as-a-Service“.40 Solche Service-Modelle versprechen wiederkehrende Umsätze, eine tiefere Kundenintegration und eine Differenzierung, die über die reine Maschinen-Hardware hinausgeht.40 Während Effizienzgewinne wichtig sind, um Kosten zu senken und die Produktivität zu steigern 27, liegt das langfristig transformative Potenzial von GenAI für den Maschinenbau in der Schaffung dieser neuen Wertangebote. Diese verschieben den Fokus von einmaligen Verkäufen hin zu kontinuierlichen Kundenbeziehungen und datengestützter Wertschöpfung. Maschinenbauer müssen GenAI daher nicht nur als Werkzeug zur internen Optimierung begreifen, sondern als Enabler für strategische Geschäftsmodellinnovationen. Dies erfordert signifikante Investitionen in Datenanalysefähigkeiten, Plattformtechnologien und neue Kompetenzen im Servicebereich. Die von der VDMA/Strategy& Studie empfohlene Kategorisierung von Use Cases in „Gamechanger“ (mit direktem Einfluss auf die GuV), „Must-haves“ (zur nachhaltigen Profitabilitätssteigerung) und „Hyped Use Cases“ (mit begrenztem Einfluss) 27 ist hierbei ein entscheidender strategischer Hebel, um den Fokus auf wirklich transformative Anwendungen zu legen und nicht in der „Pilot-Falle“ stecken zu bleiben.

3.C Chemische und Pharmazeutische Industrie

Status Quo & Herausforderungen: Die deutsche chemische und pharmazeutische Industrie ist traditionell forschungsintensiv und behauptet eine starke Position im globalen Wettbewerb. So ist die FuE-Intensität überdurchschnittlich hoch, und deutsche Chemiekonzerne zählten 2022 zu den weltweit führenden bei den FuE-Ausgaben.45 Dennoch steht die Branche vor erheblichen Herausforderungen: hohe Energiepreise, Unsicherheiten in den Lieferketten, ein hoher bürokratischer Aufwand und ein ausgeprägter Fachkräftemangel belasten die Unternehmen.46 Ein zentrales Zukunftsthema ist die Transformation hin zu mehr Nachhaltigkeit und einer funktionierenden Kreislaufwirtschaft.46

Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette:

• Forschung & Entwicklung (F&E): Dies ist ein Bereich, in dem GenAI transformative Auswirkungen verspricht. Die Technologie kann die Entdeckung und Entwicklung neuer Moleküle, Materialien und pharmazeutischer Formulierungen drastisch beschleunigen.1 Ein prominentes Beispiel ist der Supercomputer „Quriosity“ von BASF, der die Simulation von Materialeigenschaften ermöglicht und so die Testphase hunderttausender Stoffe vor dem eigentlichen Laborexperiment erlaubt.49 Im Pharmabereich steht die Entwicklung personalisierter Medizin und maßgeschneiderter Therapieansätze im Fokus.49 Klinische Studien können durch optimiertes Design, verbesserte Patientenrekrutierung, effizientere Datenanalyse und die automatisierte Erstellung von Studiendokumenten optimiert werden.50 GenAI ermöglicht zudem die „in silico“-Generierung neuer Moleküle, sowohl kleiner synthetischer Moleküle als auch komplexer Biomoleküle wie Designer-Proteine.50
• Produktion & Logistik: In der Produktion kann GenAI zur Optimierung und Automatisierung chemischer Prozesse beitragen, was zu einem effizienteren Einsatz von Energie und Rohstoffen führt.48 Predictive Maintenance für komplexe Produktionsanlagen hilft, Ausfallzeiten zu minimieren.49 Die Überwachung von Produktchargen und die Sicherstellung von Qualitätsparametern sind weitere Anwendungsfelder.49 Im Bereich Logistik unterstützt GenAI die Optimierung der Lieferketten für Rohstoffe und Endprodukte sowie das Management von Lieferkettenrisiken.
• Marketing, Vertrieb & Kundenservice: GenAI kann für eine personalisierte Informationsbereitstellung und Beratung für Fachkreise (Ärzte, Apotheker) und Patienten eingesetzt werden.9 Chatbots können im Kundenservice als erste Anlaufstelle für Anfragen dienen.49 Die Analyse von Marktdaten und Kundenfeedback zur Identifizierung von Trends und Bedürfnissen wird durch KI erleichtert.50 Auch die Erstellung von Marketing- und Schulungsmaterialien kann durch GenAI unterstützt werden.56

Neue/Transformierte Geschäftsmodelle & GenAI-basierte Produkte/Services:

Die Entwicklung personalisierter Medizin und Diagnostik, bei der Medikamente und Therapien auf individuelle Patientenprofile zugeschnitten werden, eröffnet neue Erlösmodelle, beispielsweise durch begleitende Diagnostika und digitale Gesundheitsdienste.49 Im Agrarchemiebereich ermöglichen KI-gestützte Analysen einen präziseren und damit umweltschonenderen Einsatz von Düngemitteln und Pflanzenschutzmitteln.46 GenAI kann auch eine Schlüsselrolle bei der Realisierung der Kreislaufwirtschaft spielen, indem sie das Design für Recycling verbessert, Prozesse für die Kreislaufführung von Stoffen optimiert und das Management von Sekundärrohstoffen unterstützt.46 Die Digitalisierung wird hier explizit als Enabler für zirkuläre Geschäftsmodelle gesehen.48 Denkbar sind auch KI-gestützte Forschungsplattformen und -dienstleistungen, bei denen Unternehmen GenAI-Tools und Expertise für F&E-Projekte anbieten. Zukünftig könnten auch Modelle wie „Drug-as-a-Service“ oder „Therapy-as-a-Service“ entstehen, die über die reine Abgabe eines Medikaments hinausgehen und personalisierte Betreuung und Monitoring umfassen.

Spezifische Prognosen/Potenziale:

In der Pharmaindustrie wird durch GenAI eine erhebliche Zeit- und Kostenersparnis in der Forschung und Entwicklung erwartet.50 Die durchschnittlichen Kosten von der F&E bis zur Markteinführung eines neuen Medikaments belaufen sich auf etwa 2,6 Milliarden USD.50 Für die deutsche Chemieindustrie wird prognostiziert, dass im Szenario „Fortschritt“, getrieben durch eine erfolgreiche digitale und technologische Transformation, bis 2030 bis zu 25.000 zusätzliche Arbeitsplätze entstehen könnten.49 Der globale KI-Markt im Gesundheitswesen wird bis 2030 auf 17,1 bis 25,6 Milliarden Dollar geschätzt 57, wobei spezifische Prognosen für GenAI im Gesundheitswesen von über 10 Milliarden Dollar bis 2030 und 21,74 Milliarden Dollar bis 2032 ausgehen.58

Herausforderungen für GenAI-Adoption:

Zu den größten Herausforderungen zählen der Zugang zu und die Qualität von Daten, insbesondere sensibler Patientendaten, sowie die strikte Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO.16 Regulatorische Hürden bei der Zulassung neuer Medikamente und KI-basierter Medizinprodukte (z.B. durch den EU AI Act oder das FDA-Framework für Software as a Medical Device) sind ebenfalls signifikant.16 Trotz des Beschleunigungspotenzials durch KI bleiben die F&E-Kosten hoch und die Entwicklungszyklen lang.45 Der Fachkräftemangel betrifft auch diese Branche, es werden Experten für KI, Data Science und spezifische Anwendungsdomänen benötigt.45 Ethische Überlegungen spielen eine große Rolle, insbesondere im Kontext personalisierter Medizin und der Nutzung von Patientendaten.16 Die Akzeptanz bei Fachpersonal und Patienten muss ebenso sichergestellt werden wie die Interoperabilität verschiedener Systeme und Datenformate.

Die traditionell langen und oft linearen Forschungs- und Entwicklungszyklen in der Pharma- und Chemieindustrie könnten durch GenAI fundamental verändert werden. Bisher waren diese Prozesse häufig durch hohe Vorabinvestitionen und eine hohe Ausfallrate späterer Produktkandidaten gekennzeichnet.45 GenAI ermöglicht nun die schnelle Generierung und Analyse riesiger Datenmengen, die Simulation von Molekülen und chemischen Reaktionen „in silico“ 49 sowie die Optimierung von Versuchsplänen und klinischen Studien.50 Dies erlaubt eine deutlich schnellere Generierung von Hypothesen, deren Validierung und eine iterative Verfeinerung, oft bevor kostenintensive Laborversuche oder klinische Studien im großen Maßstab durchgeführt werden müssen. Anstelle eines sequenziellen „Trial-and-Error“-Ansatzes ermöglicht GenAI einen stärker parallelisierten, prädiktiveren und adaptiveren F&E-Prozess. Dieser Wandel kann nicht nur die Entwicklungszeit bis zur Marktreife signifikant verkürzen, sondern auch die Erfolgswahrscheinlichkeit von Forschungsprojekten erhöhen und potenziell die Notwendigkeit für eine große Anzahl physischer Experimente reduzieren. Unternehmen in der Chemie- und Pharmaindustrie stehen somit vor der Aufgabe, ihre F&E-Prozesse und -Organisationen an diese neuen, agileren Arbeitsweisen anzupassen. Dies erfordert nicht nur technologische Investitionen in KI-Plattformen und Dateninfrastruktur, sondern auch einen Kulturwandel hin zu mehr interdisziplinärer Zusammenarbeit zwischen Chemikern, Biologen, Datenwissenschaftlern und KI-Experten. Eine stärkere Bereitschaft, datengesteuerte Entscheidungen bereits früh im F&E-Prozess zu treffen, wird erfolgskritisch. Die Entwicklung von „digitalen Zwillingen“ für Experimente und sogar für Behandlungsverläufe 16 ist ein anschauliches Beispiel für diesen Paradigmenwechsel hin zu einer agileren und potenziell weniger kapitalintensiven Forschung.

3.D Elektro- und Digitalindustrie (inkl. Halbleiter, Software, Automatisierung)

Status Quo & Herausforderungen: Die Elektro- und Digitalindustrie ist in einer einzigartigen Position: Sie ist nicht nur Anwenderin von KI-Technologien, sondern auch deren maßgebliche Entwicklerin und Wegbereiterin.59 Sie spielt eine Schlüsselrolle für die Digitalisierung anderer Wirtschaftssektoren. Die Branche steht im harten globalen Wettbewerb, insbesondere mit Unternehmen aus den USA und China, und kämpft mit Fachkräftemangel 21 sowie der Notwendigkeit extrem hoher Innovationsgeschwindigkeiten. Deutschlands Anteil an der globalen Halbleiterproduktion ist mit etwa 8% vergleichsweise gering 59, was die Abhängigkeit in diesem kritischen Bereich unterstreicht.

Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette:

• F&E und Design: Im Bereich Chipdesign kann GenAI zur Optimierung von Architekturen, zur Beschleunigung des Designprozesses und sogar zur Generierung neuartiger Halbleiterdesigns eingesetzt werden.59 In der Softwareentwicklung ermöglichen Werkzeuge wie LLM-basierte Multi-Agenten-Systeme (z.B. Gpt-Pilot, ChatDev) die Automatisierung von Code-Generierung, Tests und Dokumentation, wodurch Teile des Softwareentwicklungszyklus (SDLC) automatisiert werden können.62 GenAI dient hier auch als Werkzeug zur Erstellung neuer, komplexerer KI-Lösungen.
• Produktion (z.B. von Elektronikkomponenten, Automatisierungstechnik): In Smart Factories treibt KI die Automatisierung voran, optimiert Produktionsprozesse und verbessert die Qualitätskontrolle.39 Predictive Maintenance für Produktionsanlagen und die Optimierung des Energie- und Ressourcenverbrauchs in der Fertigung sind weitere wichtige Anwendungsfelder.59
• Logistik: Die Optimierung der oft komplexen und globalen Lieferketten für Elektronikkomponenten sowie ein intelligentes Bestandsmanagement sind Bereiche, in denen GenAI Effizienzgewinne ermöglichen kann.
• Marketing, Vertrieb & Kundenservice: Personalisierte Produktempfehlungen und zielgerichtete Marketingkampagnen lassen sich mit GenAI realisieren. Im technischen Support und Kundenservice können KI-gestützte Systeme Anfragen bearbeiten. Zudem entwickelt die Branche selbst GenAI-basierte Tools und Plattformen für ihre Kunden.6

Neue/Transformierte Geschäftsmodelle & GenAI-basierte Produkte/Services:

Ein bedeutendes neues Geschäftsfeld ist „KI-as-a-Service“ (KIaaS) und das Angebot von GenAI-Plattformen, die andere Unternehmen für ihre KI-Entwicklung und den Betrieb nutzen können.6 Die Entwicklung spezialisierter KI-Chips und -Hardware, die für GenAI-Anwendungen optimiert sind (z.B. GaN-Halbleiter für KI-Server 12), ist ein weiterer Wachstumsbereich. Software-Lösungen, beispielsweise für Industrie 4.0 oder Smart Grids, werden zunehmend mit integrierten GenAI-Funktionen für Analyse, Optimierung oder Content-Erstellung ausgestattet.39 Datenbasierte Dienstleistungen, die auf der Analyse von Daten aus vernetzten Geräten und Systemen beruhen, gewinnen an Bedeutung. Darüber hinaus etablieren sich Beratungs- und Implementierungsdienstleistungen, bei denen Unternehmen andere Industrien bei der Einführung von GenAI unterstützen.62

Spezifische Prognosen/Potenziale:

Der Markt für KI-Software wird ein starkes Wachstum erfahren. Prognosen zufolge könnte der deutsche Markt für Künstliche Intelligenz bis zum Jahr 2030 ein Volumen von 32,16 Milliarden Euro erreichen.57 Parallel dazu steigt der Bedarf an Rechenleistung für KI-Anwendungen, insbesondere für das Training großer Modelle, rasant an.12 In Deutschland wird ein Wachstum der Rechenleistung von 2,7 Gigawatt (2024) auf voraussichtlich 4,9 Gigawatt im Jahr 2030 erwartet.12 Anbieter wie NTT DATA versprechen durch ihre GenAI-Plattformen eine um 40% schnellere Bereitstellung und um 40% reduzierte Kosten, sowie 30% Ersparnis bei skaliertem Einsatz und eine um 50% schnellere Anwendungsmodernisierung.6

Herausforderungen für GenAI-Adoption:

Eine der größten Herausforderungen ist der hohe Energiebedarf von KI-Anwendungen, insbesondere für das Training großer Modelle und den Betrieb von Rechenzentren.7 Der Fachkräftemangel, speziell bei KI-Entwicklern, Datenwissenschaftlern und Spezialisten für Halbleitertechnik, ist akut.60 Die Abhängigkeit von globalen Lieferketten, vor allem im Halbleitersektor, stellt ein strategisches Risiko dar.59 Datenschutz und IT-Sicherheit müssen bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Software und -Plattformen höchste Priorität haben.66 Standardisierung und Interoperabilität sind notwendig, um KI-Lösungen nahtlos in komplexe Systeme wie Industrie 4.0-Umgebungen oder Smart Grids integrieren zu können.64 Nicht zuletzt ist die internationale Konkurrenz, insbesondere aus den USA und China, im Bereich der KI-Entwicklung und bei Plattformangeboten sehr stark.68

Die Elektro- und Digitalindustrie nimmt im Kontext der GenAI-Revolution eine einzigartige Doppelrolle ein. Sie ist nicht nur Anwenderin dieser Technologien zur Optimierung ihrer eigenen Prozesse, sondern vor allem die entscheidende Wegbereiterin und Anbieterin der Basistechnologien – Chips, Software, Plattformen und Automatisierungslösungen – die für die GenAI-Transformation aller anderen Industrien benötigt werden. Dieser „Enabler-Status“ birgt immense wirtschaftliche Chancen, aber auch eine erhebliche Verantwortung für eine ethische und nachhaltige Entwicklung und Implementierung von KI. Die Branche entwickelt die Hardware, wie KI-optimierte Halbleiter 12, und die Software, von KI-Algorithmen über Entwicklungsplattformen bis hin zu spezifischen GenAI-Anwendungen.6 Sie liefert zudem die Automatisierungslösungen für Industrie 4.0, die durch KI zunehmend intelligenter werden.39 Andere Industriezweige sind für ihre eigene digitale Transformation auf diese Technologien und Plattformen angewiesen. Für die deutsche Elektro- und Digitalindustrie ergibt sich daraus die Chance, eine Schlüsselrolle in der globalen GenAI-Wertschöpfungskette einzunehmen. Dies gelingt, indem sie nicht nur ihre eigene Effizienz steigert, sondern vor allem innovative und vertrauenswürdige KI-Bausteine „Made in Germany“ oder „Made in Europe“ anbietet. Dieser Anspruch geht über die reine Technologielieferung hinaus und umfasst auch die Verantwortung für Aspekte wie die Energieeffizienz der KI-Systeme 12, die Gewährleistung von Datensicherheit und die Einhaltung ethischer Standards bei der Entwicklung und Anwendung.67 Für diese Branche ist es daher strategisch entscheidend, in die Entwicklung von differenzierenden KI-Technologien zu investieren, die europäische Werte wie Datenschutz, Transparenz und Nachhaltigkeit berücksichtigen. Der Aufbau von „KI-Ökosystemen“ und die aktive Förderung von Standards 64 sind hierbei ebenso wichtig wie die Entwicklung einzelner Produkte. Die in Deutschland spürbare Sorge vor einer zu großen Abhängigkeit von ausländischen KI-Anbietern 68 unterstreicht die Notwendigkeit, eigene starke und souveräne Kapazitäten aufzubauen.

3.E Finanzdienstleistungen (Banken, Versicherungen)

Status Quo & Herausforderungen: Der Finanzsektor ist traditionell stark reguliert und in hohem Maße datengetrieben. Die Branche erkennt das enorme Potenzial von GenAI zur Effizienzsteigerung, zur Verbesserung der Kundenbetreuung und zur Entwicklung neuer Produkte. Gleichzeitig steht sie vor erheblichen Herausforderungen in Bezug auf Datensicherheit, die Einhaltung komplexer Compliance-Vorschriften und die Integration neuer Technologien in oft veraltete Bestandssysteme (Legacy-Systeme).10

Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette:

• Produktentwicklung & Pricing: GenAI ermöglicht die Entwicklung stärker personalisierter Finanz- und Versicherungsprodukte.10 Eine dynamische Preisgestaltung, basierend auf detaillierten Risikoanalysen und individuellen Kundendaten, wird realisierbar.18 Cloudbasierte Entwicklungsplattformen, die auf GPT-Modellen basieren, werden bereits für die Konzeption von Versicherungsprodukten eingesetzt.18
• Risikomanagement & Compliance: Die Fähigkeiten von GenAI zur Mustererkennung und Analyse großer Datenmengen können die Betrugserkennung und -prävention signifikant verbessern.72 Compliance-Prozesse lassen sich durch automatisierte Überprüfungen und die Überwachung regulatorischer Anforderungen effizienter gestalten.10 KI-Systeme werden zunehmend für die Risikobewertung in der Kreditvergabe und bei Versicherungen herangezogen, wobei solche Systeme unter dem EU AI Act als Hochrisiko-Anwendungen eingestuft werden können.18
• Kundenberatung & -service (Robo-Advisory): KI-gestützte Chatbots und virtuelle Assistenten können einen Großteil der Standardkundenanfragen bearbeiten und Support leisten.1 Im Bereich der Anlageberatung ermöglichen GenAI-gestützte Robo-Advisors eine personalisierte Finanzplanung, die über einfache Risikoprofilierungen hinausgeht.71 Dazu gehören vereinfachte Onboarding-Prozesse, KI-gestützte, natürliche Konversationen und eine zielbasierte Anpassung der Anlagestrategien.71 Auch die Analyse von Kundenstimmungen und -feedback kann durch KI erfolgen.9
• Operations & Administration: Ein erhebliches Effizienzpotenzial liegt in der Automatisierung von Routineaufgaben in der Sachbearbeitung, der Antragsverarbeitung und im Berichtswesen.1 Die Datenanalyse und -verarbeitung kann durch KI-Systeme deutlich effizienter gestaltet werden.18

Neue/Transformierte Geschäftsmodelle & GenAI-basierte Produkte/Services:

Der Trend geht hin zu hyperpersonalisierten Finanzdienstleistungen, bei denen Anlage-, Kredit- und Versicherungsprodukte auf Basis von GenAI-Analysen individuell auf den Kunden zugeschnitten werden.10 Die nächste Generation von Robo-Advisory-Plattformen wird GenAI nutzen, um über einfache Risikoprofile hinauszugehen und eine ganzheitliche Finanzplanung mit proaktiven, datengestützten Empfehlungen anzubieten.71 Im Versicherungsbereich entstehen neue Insurtech-Modelle, die auf einer KI-basierten Risikobewertung, einer automatisierten Schadensabwicklung und einer digitalisierten Kundeninteraktion beruhen. Denkbar ist auch das Angebot von „Compliance-as-a-Service“, bei dem Finanzinstitute GenAI-basierte Lösungen zur Einhaltung regulatorischer Anforderungen für andere Marktteilnehmer bereitstellen. Unter strenger Einhaltung des Datenschutzes könnten auch Datenanalyse-Dienstleistungen entstehen, die anonymisierte und aggregierte Kundendaten durch GenAI-gestützte Insights monetarisieren.

Spezifische Prognosen/Potenziale:

Strategy& sieht im Finanzsektor ein großes Potenzial für GenAI, insbesondere im Wealth Management durch die Möglichkeit einer exzellenten und hochgradig personalisierten Kundenbetreuung.23 Eine PwC-Studie aus dem Jahr 2025 zeigt, dass 73% der befragten Finanzunternehmen planen, ihren KI-Einsatz im darauffolgenden Jahr auszuweiten.70 Die Hauptziele dabei sind Effizienzsteigerung, Kostensenkung, die Entlastung von Mitarbeitenden von Routinearbeiten, eine Steigerung der Produktqualität und der Ausgleich des Fachkräftemangels.70

Herausforderungen für GenAI-Adoption:

Die größten Herausforderungen liegen im Bereich Datenschutz und -sicherheit, bedingt durch die Verarbeitung hochsensibler Kundendaten.7 Die Einhaltung der strengen Regularien, einschließlich des EU AI Act (insbesondere für als Hochrisiko eingestufte Systeme wie die Risikobewertung für Lebens- und Krankenversicherungen) und der Vorgaben der nationalen Banken- und Versicherungsaufsicht (BaFin), ist zwingend erforderlich.13 Die Erklärbarkeit und Transparenz von KI-Entscheidungen sind nicht nur für die Compliance, sondern auch für das Kundenvertrauen unerlässlich.18 Generative KI wird hier aufgrund ihrer Komplexität und der dynamischen Lernprozesse als eine besonders „harte Nuss“ betrachtet.18 Weitere Herausforderungen sind die Integration neuer Systeme in oft veraltete IT-Landschaften (Legacy-Systeme), die Kosten für Implementierung und qualifizierte Fachkräfte sowie ethische Aspekte, insbesondere die Vermeidung von Diskriminierung durch Algorithmen.7 Zudem muss die menschliche Kontrolle und die Möglichkeit zur Intervention bei KI-Entscheidungen stets sichergestellt sein.18

Im Finanzsektor wird die erfolgreiche Implementierung von GenAI maßgeblich davon abhängen, wie es Unternehmen gelingt, das immense Innovationspotenzial der Technologie mit den strengen regulatorischen Anforderungen in Einklang zu bringen. Der EU AI Act klassifiziert bestimmte KI-Systeme im Finanzbereich, wie solche zur Risikobewertung und Preisbildung für Lebens- und Krankenversicherungen, als Hochrisiko-Systeme und unterwirft sie damit besonderen Pflichten.13 Gleichzeitig bietet GenAI enorme Chancen für personalisierte Produkte, eine verbesserte Kundeninteraktion und signifikante Effizienzsteigerungen.10 Herausforderungen wie Datenqualität, die Erklärbarkeit von KI-Entscheidungen, die Vermeidung von Bias und der Schutz sensibler Daten sind im Finanzsektor von besonderer Kritikalität und stehen unter genauer Beobachtung von Aufsichtsbehörden wie der BaFin.18 Die Fähigkeit, innovative GenAI-Lösungen zu entwickeln, die gleichzeitig den strengen Compliance-Anforderungen genügen und ethische Grundsätze wahren, wird somit zu einem entscheidenden Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb. Ein lediglich reaktiver Ansatz zur Regulierung birgt erhebliche Risiken. Demgegenüber kann eine proaktive Implementierung von „Responsible AI“-Prinzipien – Transparenz, Fairness, Sicherheit und menschliche Aufsicht – nicht nur die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben sicherstellen, sondern auch das Vertrauen von Kunden und Regulierungsbehörden nachhaltig stärken. Finanzinstitute müssen daher eine duale Strategie verfolgen: Einerseits die konsequente Exploration und Implementierung vielversprechender GenAI-Anwendungsfälle, andererseits den parallelen Aufbau robuster Governance-Strukturen. Diese müssen Datenschutz, ethische Richtlinien und regulatorische Vorgaben von Beginn an fest in den Entwicklungs- und Implementierungsprozess integrieren. Die von PwC skizzierten Handlungsfelder – Technologische Strategie, Workforce Transformation, Organisationsstruktur und Plattformen sowie Datenschutz und Governance 10 – bieten hierfür einen wertvollen Orientierungsrahmen.

3.F Energiewirtschaft

Status Quo & Herausforderungen: Die Energiewirtschaft befindet sich inmitten einer fundamentalen Transformation – der Energiewende. Diese ist geprägt von der Dekarbonisierung der Energieerzeugung, dem massiven Ausbau erneuerbarer Energien und einer zunehmenden Dezentralisierung der Erzeugungsstrukturen. Zu den größten Herausforderungen zählen die Gewährleistung der Netzstabilität bei einer immer stärker von volatilen Quellen wie Wind und Sonne geprägten Einspeisung, die intelligente Kopplung verschiedener Sektoren (Strom, Wärme, Mobilität), die Notwendigkeit zur Steigerung der Energieeffizienz und die Erfüllung neuer Kundenanforderungen im Kontext von Smart Homes und Elektromobilität.73 Künstliche Intelligenz, und insbesondere GenAI, wird zunehmend als eine Schlüsseltechnologie zur Bewältigung dieser enormen Komplexität angesehen.73

Auswirkungen auf die Wertschöpfungskette:

• Erzeugung (insb. Erneuerbare): GenAI kann den Betrieb von Wind- und Solarparks optimieren, indem beispielsweise die Ausrichtung von Solarmodulen oder der Anstellwinkel von Windturbinenblättern in Echtzeit an aktuelle Wetterbedingungen angepasst wird, um die Energieausbeute zu maximieren.78 Präzisere Vorhersagen für die Einspeisung erneuerbarer Energien sind ebenso möglich wie die vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) von Erzeugungsanlagen.
• Netzbetrieb (Smart Grids): Ein zentrales Anwendungsfeld ist das intelligente Management von Stromnetzen (Smart Grids). GenAI kann hier zur besseren Integration erneuerbarer Energien beitragen und Lastflüsse optimal steuern.78 Durch die Verarbeitung von Daten aus intelligenten Zählern (Smart Metern) und anderen Sensoren können präzise Bedarfsprognosen erstellt und der Energiefluss in Echtzeit überwacht werden.79 Dies ermöglicht eine dynamische Anpassung der Energieverteilung, die automatisierte Fehlererkennung und -behebung im Netz sowie eine Optimierung der Netzauslastung zur Reduktion von Verlusten.
• Handel & Beschaffung: Im Energiehandel kann GenAI zur Entwicklung ausgefeilterer Handelsstrategien und zur Optimierung von Portfolios eingesetzt werden. Verbesserte Prognosen von Energiepreisen und der Energienachfrage unterstützen Einkaufs- und Handelsentscheidungen.78 Zudem können Teile der Handelsprozesse automatisiert werden.
• Vertrieb & Kundenservice: GenAI ermöglicht die Entwicklung personalisierter Energieangebote und flexibler Tarifmodelle. Intelligente Zähler, deren Roll-out in Deutschland bis 2032 abgeschlossen sein soll 81, bilden die Datenbasis für neue, kundenindividuelle Dienstleistungen. KI-gestützte Chatbots und Self-Service-Portale können Kundenanfragen effizient bearbeiten und das Kundenerlebnis insgesamt verbessern.79

Neue/Transformierte Geschäftsmodelle & GenAI-basierte Produkte/Services:

Der Trend geht weg vom reinen Verkauf von Kilowattstunden hin zu umfassenden Energielösungen im Sinne von „Energy-as-a-Service“ (EaaS). Solche Modelle können Effizienzberatung, Lastmanagement-Dienstleistungen oder die Bereitstellung und den Betrieb von Ladeinfrastruktur für Elektromobilität umfassen. Virtuelle Kraftwerke, die dezentrale Erzeuger und Verbraucher intelligent bündeln und als steuerbare Einheiten am Energiemarkt agieren, sind ein weiteres Beispiel für KI-gestützte neue Geschäftsmodelle. Für Endkunden werden Smart-Home-Energiemanagement-Lösungen relevant, die den Energieverbrauch im Haushalt KI-gesteuert optimieren. Auch Plattformen für den direkten Energiehandel zwischen Erzeugern und Verbrauchern (Peer-to-Peer) sind denkbar. Darüber hinaus können Energieversorger GenAI-gestützte Beratungsdienste für Energieeffizienz und Nachhaltigkeit anbieten. Ein wichtiges Werkzeug zur Optimierung und Risikobewertung von Energieanlagen sind Digitale Zwillinge, deren Erstellung und Analyse durch GenAI unterstützt werden kann.79

Spezifische Prognosen/Potenziale:

Accenture schätzt, dass die Investitionen der globalen Energiebranche in Generative KI von etwa 40 Milliarden USD pro Jahr auf über 140 Milliarden USD pro Jahr bis 2030 steigen werden, was mehr als einer Verdreifachung entspricht.78 GenAI hat das Potenzial, die Zeit für Konzeption, Engineering und detaillierte Designarbeiten bei Kapitalprojekten im Energiesektor um bis zu die Hälfte zu verkürzen.78 Berichte von Agora Energiewende für die Jahre 2023 und 2024 verdeutlichen die anhaltenden Herausforderungen bei der Emissionsreduktion in Sektoren wie Industrie, Gebäude und Verkehr, während die Energiewirtschaft zwar Fortschritte bei der Dekarbonisierung macht, der Ausbau erneuerbarer Energien jedoch weiter massiv beschleunigt werden muss.75 GenAI kann hier als unterstützende Technologie einen wichtigen Beitrag leisten.

Herausforderungen für GenAI-Adoption:

Eine grundlegende Voraussetzung für den erfolgreichen Einsatz von GenAI in der Energiewirtschaft ist die Verfügbarkeit robuster und hochwertiger Daten, insbesondere für den Betrieb von Smart Grids und die Entwicklung präziser KI-Anwendungen.80 Die Cybersicherheit kritischer Energieinfrastrukturen muss angesichts zunehmender Vernetzung und Digitalisierung höchste Priorität haben.79 Der regulatorische Rahmen muss an die neuen Technologien und Geschäftsmodelle angepasst werden, wobei auch hier der EU AI Act relevante Vorgaben machen wird.80 Standardisierung und Interoperabilität von Systemen und Daten sind in einem zunehmend dezentralen Energiesystem unerlässlich. Die Akzeptanz bei den Verbrauchern für Technologien wie Smart Meter und KI-gesteuerte Systeme muss gefördert werden. Auch in der Energiewirtschaft besteht ein Fachkräftemangel für KI und digitale Technologien. Nicht zuletzt muss auch die Nachhaltigkeit der KI-Anwendungen selbst kritisch betrachtet werden, insbesondere der Energieverbrauch von LLMs und der für ihren Betrieb notwendigen Rechenzentren.78

Generative KI ist für die Energiewirtschaft nicht nur ein Werkzeug zur Optimierung des bestehenden Systems, sondern ein entscheidender Enabler für die Skalierung und das Management der immensen Komplexität eines zukünftigen, dezentralen und auf erneuerbaren Energien basierenden Energiesystems. Die Energiewende führt unweigerlich zu einer Zunahme dezentraler und volatiler Energiequellen wie Wind und Solar sowie zu einer wachsenden Zahl neuer, oft flexibler Verbraucher wie Elektroautos und Wärmepumpen. Dies erhöht die Komplexität des Netzmanagements und der Systemsteuerung enorm.73 GenAI ist in der Lage, riesige Mengen heterogener Daten aus verschiedensten Quellen (z.B. Wetterdienste, Smart Meter, Sensoren in Anlagen) zu verarbeiten, darin Muster zu erkennen, präzise Vorhersagen – beispielsweise für die Energieerzeugung und -nachfrage – zu treffen und darauf basierend dynamische Anpassungen vorzuschlagen oder sogar automatisiert durchzuführen.78 Anwendungsfälle wie das Management von Smart Grids, die Optimierung der Integration erneuerbarer Energien, ein intelligentes Nachfragemanagement (Demand-Side-Management) und KI-gestützter Energiehandel sind zentral für die Stabilität und Effizienz eines zukünftigen Energiesystems.78 Ohne fortschrittliche KI- und GenAI-Lösungen wäre die effiziente Orchestrierung eines derart komplexen, dynamischen und dezentralen Energiesystems kaum denkbar. GenAI geht hierbei über die Fähigkeiten traditioneller KI hinaus, indem sie beispielsweise komplexe Zukunftsszenarien simulieren, optimierte Steuerungsstrategien für das Gesamtsystem generieren oder sogar Impulse für die Entwicklung neuer Marktmodelle und regulatorischer Ansätze geben könnte. Investitionen in GenAI und die dafür notwendige Dateninfrastruktur (wie Smart Meter, flächendeckende Sensorik und leistungsfähige Datenplattformen) sind für Energieunternehmen daher nicht nur eine Option zur Effizienzsteigerung, sondern eine strategische Notwendigkeit. Nur so können die Herausforderungen der Energiewende gemeistert und gleichzeitig neue, datengetriebene Geschäftsmodelle erschlossen werden. Die Entwicklung von spezifischen Basismodellen für den Energiesektor („grid-specific foundational models“ 80) könnte hier ein wichtiger Schritt sein, um das volle Potenzial von GenAI für die Energiewende zu heben.

Tabelle 1: Potenzielle Anwendungsfälle und Wertschöpfungseffekte von GenAI in deutschen Schlüsselindustrien bis 2030

Schlüsselindustrie	F&E	Produktion	Logistik	Marketing/Vertrieb	Kundenservice	Neue Geschäftsmodelle/Produkte	Geschätzte Wertschöpfungseffekte/Potenziale
Automobilindustrie	Beschleunigtes Design, virtuelle Prototypen, Softwareentwicklung (ADAS, Infotainment), Materialforschung 33	Intelligente Automatisierung, optimierte Produktionsplanung, Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle (Computer Vision) 33	Optimierte Lieferketten, Routenplanung, Auslastungsprognosen 33	Personalisierte Kundenansprache & Produktkonfiguration, hyperrealistische 3D-Modelle für Werbung 3	Verbesserte Sprachassistenten im Fahrzeug, automatisierter Support 36	Software-Defined Vehicles, Functions-on-Demand, personalisierte Mobilitätsdienste, datenbasierte Services 31	Globaler KI-Markt Automotive: 24,3 Mrd. USD (2032F).33 Produktivitätssteigerung Softwaredev.: fast 40%.34
Maschinenbau (Industrie 4.0)	Konstruktionsunterstützung, Simulation, schnellere Entwicklung kundenspez. Lösungen, autom. Dokumentationserstellung 8	Prozessoptimierung, Predictive Maintenance, verbesserte Qualitätskontrolle, Optimierung additiver Fertigung 29	Optimierung Ersatzteillogistik, Supply Chain Management, Nachfrageprognosen 35	Personalisierte Angebote, Erstellung Marketingmaterial, KI-gestützte Serviceplattformen 27	Fernwartung, KI-gestützter Support	Datenbasierte Dienstleistungen, „Machine-as-a-Service“ (MaaS), Plattformökonomie, KI-Optimierungs-Services 40	Gewinnmarge +10,7 Prozentpunkte (28 Mrd. Euro zusätzl. Gewinn).27 64% erwarten starken Einfluss auf Geschäftsmodell.41
Chemische/ Pharmazeutische Industrie	Wirkstoff-/Materialforschung (Beschleunigung von Jahren auf Tage), personalisierte Medizin, Optimierung klinischer Studien, In-silico-Molekülgenerierung 1	Prozessoptimierung/-automatisierung, Energie-/Ressourceneffizienz, Predictive Maintenance, Qualitätskontrolle 48	Optimierung Rohstoff-/Produktlogistik, Management Lieferkettenrisiken	Personalisierte Information (Ärzte, Patienten), Erstellung Marketing-/Schulungsmaterial 9	Chatbots im Kundenservice 49	Personalisierte Medizin/Diagnostik, datenbasierte Services (Landwirtschaft), Circular Economy Lösungen, KI-Forschungsplattformen 46	Erhebliche Zeit-/Kostenersparnis F&E Pharma (Kosten bis Markteinführung ca. 2,6 Mrd. USD).50 Chemie: +25.000 Arbeitsplätze mögl. (Szenario „Fortschritt“).49 GenAI Gesundheitswesen: >10 Mrd. USD (2030F).58
Elektro-/ Digitalindustrie	Chipdesign-Optimierung, autom. Code-Generierung/-Test/-Doku (SDLC-Automatisierung), Entwicklung neuer KI-Modelle 59	Smart Factories, Prozessoptimierung, Qualitätskontrolle, Predictive Maintenance, Energie-/Ressourceneffizienz 39	Optimierung globaler Lieferketten für Elektronikkomponenten, intelligentes Bestandsmanagement	Personalisierte Produktempfehlungen & Marketing	KI-gestützter techn. Support, Entwicklung GenAI-Tools für Kunden 6	KI-as-a-Service (KIaaS), GenAI-Plattformen, spezialisierte KI-Chips/-Hardware, Software mit integrierter GenAI, datenbasierte Dienstleistungen, Consulting 6	Deutscher KI-Markt: 32,16 Mrd. Euro (2030F).57 Rechenleistung Deutschland: 2,7 GW (2024) -> 4,9 GW (2030F).12 GenAI-Plattformen: 40% schnellere Bereitstellung, 40% Kostenreduktion.6
Finanzdienstleistungen	Entwicklung personalisierter Produkte, dynamisches Pricing, cloudbasierte Produktentwicklungsplattformen (Versicherungen) 10	Autom. Antragsverarbeitung, Berichtswesen, Effizienzsteigerung Datenanalyse 1 (Operations als Top-Einsatzbereich)	(Weniger direkte Auswirkungen, eher indirekt über IT-Systeme)	Personalisierte Anlageberatung, Marketing-Automatisierung 9	KI-Chatbots, virtuelle Assistenten, Robo-Advisory 1	Hyperpersonalisierte Finanzdienstleistungen, Next-Gen Robo-Advisory, Insurtech-Modelle mit KI-Kern, Compliance-as-a-Service 10	73% der Finanzunternehmen planen Ausweitung KI-Einsatz.70 Hohes Potenzial im Wealth Management.23
Energiewirtschaft	Optimierung Design erneuerbarer Anlagen, Simulation von Netzverhalten	Optimierung Betrieb Wind-/Solarparks, Predictive Maintenance Erzeugungsanlagen 78	(Optimierung Brennstofflogistik)	Personalisierte Energieangebote/Tarife, Smart Meter basierte Dienste 81	KI-Chatbots, Self-Service-Portale, Optimierung Kundenerlebnis 79	Energy-as-a-Service (EaaS), virtuelle Kraftwerke, Smart-Home-Energiemanagement, P2P-Energiehandel, GenAI-Beratung (Effizienz), Digitale Zwillinge für Anlagen 79	Investitionen Energiebranche in GenAI: 40 Mrd. USD/Jahr -> >140 Mrd. USD/Jahr (2030F).78 Konzept/Engineering/Design Kapitalprojekte: Zeitersparnis bis zu 50%.78

4. Der Arbeitsmarkt im Umbruch: Mensch und Maschine in der Zukunft der Arbeit

Die Einführung und Verbreitung von Generativer KI wird tiefgreifende Auswirkungen auf den deutschen Arbeitsmarkt haben, die weit über einfache Automatisierung hinausgehen. Es zeichnet sich ein Paradigmenwechsel ab, der sowohl die Struktur von Arbeitsplätzen als auch die benötigten Qualifikationen fundamental verändern wird.

Automatisierung vs. Augmentierung – Ein Paradigmenwechsel

Generative KI besitzt unbestreitbar das Potenzial, eine Vielzahl von Arbeitsschritten zu automatisieren und Menschen von repetitiven Routineaufgaben zu entlasten. Dies kann Freiräume für kreativere, strategischere und innovativere Tätigkeiten schaffen.5 Eine Studie des McKinsey Global Institute (MGI) prognostiziert, dass bis zum Jahr 2030 rund 30% der heutigen Arbeitsstunden durch Technologien, einschließlich GenAI, automatisiert werden könnten.24 Es ist jedoch ein Trugschluss, GenAI primär als eine reine Substitutionstechnologie zu betrachten. Vielmehr steht das Konzept der Augmentierung im Vordergrund – die Stärkung und Erweiterung menschlicher Fähigkeiten durch KI.84 Studien zeigen, dass Beschäftigte, die durch GenAI unterstützt werden („GenAI-augmented workers“), neue Fähigkeiten entwickeln und Aufgaben bewältigen können, die über das hinausgehen, was Mensch oder Maschine isoliert leisten könnten.84 Diese Unterscheidung zwischen reiner Automatisierung (Ersatz menschlicher Arbeit) und Augmentierung (Mensch-Maschine-Kollaboration) ist zentral für das Verständnis der zukünftigen Arbeitswelt.84

Prognosen zu Jobveränderungen und neuen Berufsbildern

Die beschriebene Dynamik wird zu erheblichen Verschiebungen auf dem Arbeitsmarkt führen. Für Deutschland werden bis 2030 bis zu drei Millionen Berufswechsel erwartet, was etwa sieben Prozent der Gesamtbeschäftigung entspricht.24 Am stärksten von diesen Veränderungen betroffen dürften administrative Büroarbeiten sein, auf die laut MGI-Studie rund 54% der prognostizierten beruflichen Wechsel entfallen. Dahinter folgen der Kundenservice- und Vertriebssektor (17%) sowie der Produktionsbereich (16%).83 Gleichzeitig wird sich die Nachfrage nach bestimmten Job-Profilen deutlich verändern. So wird in Europa bis 2030 ein Anstieg der Nachfrage nach Fachkräften im MINT-Bereich (Mathematik, Informatik, Naturwissenschaften, Technik) und im Gesundheitswesen um bis zu 25% erwartet.24 Im Gegensatz dazu wird ein signifikanter Rückgang im Bereich „Office Support“ prognostiziert, mit einem potenziellen Verlust von bis zu fünf Millionen Stellen in Europa bis 2030.84

Viele Studien deuten jedoch darauf hin, dass GenAI eher bestehende Arbeitsplätze ergänzen und die Quantität sowie Qualität von Arbeitsaufgaben verändern wird, anstatt eine massenhafte Vernichtung von Jobs zu verursachen.20 Dieser Wandel wird unweigerlich zur Entstehung neuer Berufsbilder führen. Denkbar sind hier beispielsweise Rollen wie KI-Ethiker, KI-Trainer für spezifische Anwendungen, Prompt Engineers, die die Schnittstelle zur KI optimieren, KI-System-Integratoren oder Spezialisten für Mensch-Maschine-Interaktion und Kooperationsdesign.

Die Denkfabrik des Bundesministeriums für Arbeit und Soziales (BMAS) hat in einer Foresight-Studie verschiedene Szenarien für die Entwicklung von GenAI und deren Auswirkungen auf den deutschen Arbeitsmarkt bis 2030 skizziert 20:

• Szenario 1 „Wettbewerbsfähiges KI-Ökosystem – Aufholen in der Entwicklung, um mitzuhalten“: In diesem Szenario wird das Wachstumspotenzial von GenAI erfolgreich genutzt, was zu einer positiven Entwicklung von Einkommen und betrieblichen Sozialleistungen sowie zum Erhalt der Beschäftigungssicherheit führt. Allerdings geht dies mit erheblichem Innovations- und Erfolgsdruck einher, der sich negativ auf Betriebskulturen auswirken kann.
• Szenario 2 „Zaungast der KI-Revolution – Anwenden, ohne selbst zu entwickeln“: Hier entsteht eine starke Abhängigkeit von externen, oft internationalen KI-Anbietern. Das Wachstumspotenzial wird nicht vollumfänglich ausgeschöpft, es kommt zu geringeren Steigerungen bei Einkommen und Sozialleistungen, und Unternehmen laufen Gefahr, durch fehlende Eigenentwicklung an Wertschöpfungstiefe einzubüßen, was ihre internationale Wettbewerbsfähigkeit langfristig gefährdet.
• Szenario 3 „Innovationskraft der Hidden Champions – Marktführerschaft durch Spezialisierung“: Dieses Szenario verspricht im Vergleich das höchste Potenzial für Einkommens- und Beschäftigungswachstum. Deutschland stärkt seine Position als führender Akteur im Bereich hochspezialisierter und vertrauenswürdiger KI-Anwendungen („KI made in Germany“). Öffentliche und private Investitionen werden hier besonders effizient eingesetzt.

Wandel der Qualifikationsanforderungen – Die Skills der Zukunft

Der Einsatz von GenAI führt zu einem tiefgreifenden Wandel der auf dem Arbeitsmarkt nachgefragten Qualifikationen und Kompetenzen:

• Es wird ein Rückgang der Nachfrage nach einfachen kognitiven Fähigkeiten und Routinetätigkeiten erwartet.84
• Im Gegenzug steigt die Nachfrage nach Technologie-Kompetenzen signifikant an. Dazu gehören ein grundlegendes KI-Verständnis, Datenkompetenz, der sichere Umgang mit KI-Werkzeugen, Fähigkeiten im Prompt Engineering und potenziell auch in der Entwicklung oder Anpassung von KI-Modellen.20
• Ebenso nimmt die Bedeutung von sozialen und emotionalen Kompetenzen zu. Fähigkeiten wie kritisches Denken, Kreativität, komplexe Problemlösung, effektive Kommunikation, Kollaborationsfähigkeit, Anpassungsfähigkeit und emotionale Intelligenz werden immer wichtiger, da sie von Maschinen schwerer zu replizieren sind.84
• Darüber hinaus erfordert die Interaktion mit GenAI-Systemen ausgeprägte metakognitive Anforderungen. Dazu zählen die Fähigkeit zur klaren Zielformulierung, die Zerlegung komplexer Aufgaben in handhabbare Schritte, die kritische Bewertung der von KI generierten Ergebnisse und die flexible Anpassung von Plänen und Strategien.84
• Eine Studie des Stifterverbands 88 listet detailliert erforderliche KI-Kompetenzen auf: Neben dem KI-Grundwissen und der Fähigkeit zur kritischen und ethischen Einordnung von KI sind dies praktische generative KI-Kompetenzen (wie Prompting, Content-Erstellung, Automatisierung von Arbeitsprozessen) und praktische analytische KI-Kompetenzen (wie datenbasiertes Handeln und datengetriebenes Entscheiden). Hinzu kommen die Fähigkeit zur effektiven Modell- und Tool-Auswahl sowie potenziell zur KI-Modellentwicklung.

Anpassung von Aus- und Weiterbildungssystemen – Lebenslanges Lernen als Imperativ

Die skizzierten Veränderungen erfordern massive Investitionen in Aus- und Weiterbildung sowie Umschulungsmaßnahmen, um die Arbeitskräfte für die Zukunft der Arbeit zu qualifizieren.4 Unternehmen sind gefordert, KI-Kompetenzen strategisch und systematisch aufzubauen.7 Die größten Hürden hierbei sind oft eine fehlende übergreifende Strategie, mangelnde Investitionsbereitschaft und Unsicherheit oder geringes Interesse bei den Beschäftigten.88 Als „Good Practices“ für den Kompetenzaufbau empfehlen Experten, dass Führungskräfte als Vorbilder agieren, informelle und formale Lernangebote intelligent verknüpft werden (z.B. durch Lern-Communities und „Learning Nuggets“), digitale Lernwelten und „KI-Playgrounds“ zum Experimentieren geschaffen und Kooperationen mit Hochschulen und Forschungseinrichtungen intensiviert werden.88

Das duale Ausbildungssystem und die Hochschulbildung müssen ebenfalls an die neuen Anforderungen angepasst werden [20 (Unterqueries)]. Institutionen wie das Bundesinstitut für Berufsbildung (BIBB) engagieren sich bereits aktiv für die Integration von KI in die Berufsbildung, um innovative Lernmethoden zu fördern und die digitale Kompetenz von Lehrenden und Lernenden zu stärken.90 Die Kultusministerkonferenz (KMK) hat Handlungsempfehlungen zum Umgang mit KI in Schulen herausgegeben.92 Zahlreiche Initiativen von Organisationen wie der Fraunhofer Academy 93, dem KI-Campus 94, dem Stifterverband 88 und dem Institut der deutschen Wirtschaft (IW Köln) 95 zielen auf die Förderung von KI-Weiterbildungen ab. Deloitte betont in diesem Kontext die Notwendigkeit, Arbeitsökosysteme neu zu definieren und Führungskräfte mit einem neuen Skillset für das Zeitalter der GenAI auszustatten.89

Der durch GenAI ausgelöste „Skillshift“ ist mehr als nur eine Verschiebung hin zu rein technischen Fähigkeiten. Er erfordert eine fundamentale Neubewertung dessen, was „menschliche Kernkompetenzen“ im Zeitalter intelligenter Maschinen ausmacht. GenAI automatisiert Routineaufgaben und übernimmt Teile komplexerer, insbesondere kognitiver Tätigkeiten.24 Gleichzeitig steigt die Nachfrage nach schwer automatisierbaren Fähigkeiten wie kritischem Denken, Kreativität, emotionaler Intelligenz und komplexer Problemlösung exponentiell an.84 Die direkte Interaktion mit GenAI-Systemen erfordert zudem neue metakognitive Fähigkeiten – das Setzen klarer Ziele, die Bewertung der Systemausgaben, die flexible Anpassung von Strategien – und die Kompetenz, die KI durch präzises „Prompting“ effektiv zu steuern und ihre Ergebnisse kritisch zu validieren.84 Der Wert menschlicher Arbeit verlagert sich somit von der reinen Informationsverarbeitung und Aufgabenerledigung hin zur strategischen Lenkung, kreativen Gestaltung und ethischen Bewertung von KI-gestützten Prozessen und deren Ergebnissen. Es entsteht eine Symbiose, in der der Mensch die KI führt, ihre Ergebnisse veredelt und die letztendliche Verantwortung trägt. Bildungs- und Weiterbildungsprogramme müssen daher über die Vermittlung reiner KI-Anwendungskompetenz hinausgehen. Sie müssen verstärkt auf die Entwicklung dieser übergeordneten menschlichen Fähigkeiten setzen, die im Zusammenspiel mit intelligenten Maschinen den entscheidenden Mehrwert generieren. Unternehmen sind gefordert, eine Kultur des „Human-AI Teaming“ 96 zu etablieren, in der Mitarbeitende lernen, GenAI als ein mächtiges Werkzeug zur Erweiterung ihrer eigenen Fähigkeiten zu begreifen und einzusetzen, anstatt sie als Bedrohung für ihre Rolle wahrzunehmen.

Tabelle 2: Wandel der Kompetenzanforderungen und neue Berufsbilder durch GenAI am deutschen Arbeitsmarkt bis 2030

Kompetenzbereich	Beschreibung der Kompetenz	Veränderung der Nachfrage	Mögliche neue/transformierte Berufsbilder
Technische KI-Skills & Datenkompetenz	Grundlegendes Verständnis von KI/GenAI, Funktionsweise von LLMs, Datenanalyse, Datenmanagement, Prompt Engineering, ggf. KI-Modell-Anpassung/Entwicklung.	Stark steigend	KI-Spezialist/in, Data Scientist (mit GenAI-Fokus), Prompt Engineer, KI-System-Administrator/in, KI-Trainer/in für Fachanwendungen, GenAI-Softwareentwickler/in.
Kreativität & Innovation	Fähigkeit, neue Ideen zu entwickeln, originelle Lösungen zu finden, GenAI als Werkzeug für kreative Prozesse zu nutzen.	Steigend	GenAI-Content-Creator/Strategist, KI-gestützte/r Produktdesigner/in, Innovationsmanager/in (mit KI-Fokus), Drehbuchautor/in mit KI-Assistenz.
Kritisches Denken & Problemlösung	Fähigkeit, Informationen (auch von KI generierte) kritisch zu bewerten, komplexe Probleme zu analysieren und fundierte Entscheidungen zu treffen.	Stark steigend	KI-Ethik-Beauftragte/r, KI-System-Auditor/in, Fachanalyst/in mit KI-Unterstützung, Qualitätsmanager/in für KI-generierte Inhalte/Prozesse.
Soziale & Emotionale Intelligenz	Empathie, Kommunikationsfähigkeit, Teamfähigkeit, interkulturelle Kompetenz, Fähigkeit zur Zusammenarbeit in Mensch-Maschine-Teams.	Steigend	Mensch-Maschine-Kooperationsdesigner/in, KI-Change-Manager/in, Kundenberater/in mit KI-Unterstützung (Fokus auf komplexe Anliegen).
Metakognitive Fähigkeiten & Adaptivität	Fähigkeit zur Selbstreflexion, Lernbereitschaft, Anpassungsfähigkeit an neue Technologien und veränderte Arbeitsprozesse, strategische Planung und Steuerung von KI-Einsatz.	Stark steigend	KI-Projektmanager/in, KI-Strategieberater/in, Spezialist/in für KI-gestützte Prozessoptimierung, Führungskräfte mit KI-Kompetenz.
Einfache kognitive & repetitive Fähigkeiten	Dateneingabe, standardisierte Informationsverarbeitung, einfache Texterstellung.	Sinkend (durch Automatisierung)	Transformation bestehender Büro- und Sachbearbeitungsrollen hin zu Aufgaben mit höherem Analyse-, Kontroll- und Kommunikationsanteil.

5. Deutschlands Weg in die KI-Zukunft: Strategische Weichenstellungen und Ausblick

Die Gestaltung der GenAI-Ära erfordert von Deutschland eine proaktive und strategisch ausgerichtete Herangehensweise, um die immensen Chancen zu nutzen und gleichzeitig die vielfältigen Herausforderungen zu meistern.

Chancen und Herausforderungen für den Standort Deutschland

Deutschland verfügt über eine starke industrielle Basis, die ein ideales Anwendungsfeld und einen wichtigen Entwicklungspartner für KI-Lösungen darstellt.21 Das Potenzial für Produktivitätssteigerungen und zusätzliches Wirtschaftswachstum durch GenAI ist erheblich.5 Eine besondere Chance liegt in der Möglichkeit, durch Spezialisierung und die Entwicklung von „KI made in Germany“, die einen Fokus auf Vertrauen, Ethik und Sicherheit legt, eine führende Rolle in wichtigen internationalen Nischenmärkten einzunehmen.20 Zudem wird KI als eine Technologie gesehen, die zur Lösung drängender gesellschaftlicher Herausforderungen beitragen kann.25 Die solide Forschungslandschaft mit Institutionen wie dem DFKI, den Fraunhofer-Instituten und der Max-Planck-Gesellschaft sowie die staatliche Unterstützung für KI-Initiativen bilden weitere Stärken.7

Diesen Chancen stehen jedoch signifikante Herausforderungen gegenüber. Dazu zählen die im internationalen Vergleich hohen Energie- und Arbeitskosten sowie eine teils erhebliche Bürokratie.21 Der Fachkräftemangel, insbesondere im IT- und KI-Bereich, ist eine der größten Wachstumsbremsen.7 Es besteht ein erheblicher Investitionsbedarf in digitale Infrastruktur, Forschung und vor allem in die Aus- und Weiterbildung der Bevölkerung.20 Die Geschwindigkeit der Technologieadaption im internationalen Vergleich, insbesondere gegenüber den USA und China, ist ein kritischer Faktor.23 Eine wachsende Abhängigkeit von ausländischen Technologieanbietern, gerade bei Basismodellen und Plattformen, wird mit Sorge betrachtet.68 Auch die Sicherstellung der Datenverfügbarkeit und -qualität für das Training und den Betrieb von KI-Systemen bleibt eine Daueraufgabe.7 Die „Pilot-Falle“ im Mittelstand 27 und die Sorge vor technologischer Abhängigkeit 68 sind Warnsignale, die eine koordinierte nationale Anstrengung erfordern.

Bedeutung von Forschung, Infrastruktur und Daten

Eine Schlüsselrolle für die Zukunftsfähigkeit Deutschlands im KI-Zeitalter spielen Investitionen in Forschung, Infrastruktur und den intelligenten Umgang mit Daten. Die Stärkung der KI-Forschung und insbesondere der schnelle Transfer von Forschungsergebnissen in die wirtschaftliche Anwendung sind essenziell.7 Die Bundesregierung hat hierfür bereits erhebliche Investitionsmittel zugesagt.98 Parallel dazu muss die digitale Infrastruktur – Breitbandnetze, 5G-Mobilfunk und leistungsfähige Rechenzentren – konsequent ausgebaut werden, um den steigenden Anforderungen von KI-Anwendungen gerecht zu werden.17 Von entscheidender Bedeutung ist zudem die Verbesserung der Datenverfügbarkeit und -qualität. Die Schaffung sicherer und souveräner Datenräume, wie beispielsweise Manufacturing-X oder Catena-X, unter strikter Wahrung von Datenschutz und Datensouveränität, ist ein wichtiger Schritt, um die Potenziale datengetriebener KI-Anwendungen heben zu können.44

Regulatorischer Rahmen und ethische Leitplanken

Die rasante Entwicklung von GenAI erfordert einen klaren, aber gleichzeitig innovationsfreundlichen regulatorischen Rahmen. Der EU AI Act, der im Juni 2024 verabschiedet wurde, stellt hier einen ersten umfassenden Versuch dar, KI-Anwendungen risikobasiert zu regulieren.13 Er wird signifikante Auswirkungen auf deutsche Unternehmen haben, insbesondere durch die Klassifizierung bestimmter KI-Systeme als Hochrisiko-Anwendungen (z.B. im Finanz- oder Gesundheitssektor) und durch spezifische Transparenzpflichten für GenAI-Modelle.13 Viele Unternehmen geben an, Unterstützung bei der Auseinandersetzung mit und der Umsetzung des AI Acts zu benötigen.101 Die gestaffelten Fristen des AI Acts (z.B. Verbot inakzeptabler Risiken ab Februar 2025, Transparenzregeln für GenAI 12 Monate nach Inkrafttreten 13) erfordern eine zeitnahe Anpassung in den Unternehmen.

Es bedarf eines Rechtsrahmens, der Innovationen fördert und gleichzeitig europäische Werte wie Datenschutz, Nicht-Diskriminierung und Sicherheit gewährleistet.3 Die deutsche Normungsroadmap KI gilt hier international als wegweisend, indem sie frühzeitig Standards für technische, ethische und soziale Aspekte von KI adressiert.69 Die Implementierung ethischer Richtlinien und robuster Governance-Strukturen in den Unternehmen ist unerlässlich. Dabei stehen Transparenz, Nachvollziehbarkeit der KI-Entscheidungen, Fairness, die Vermeidung von Diskriminierung und die Sicherstellung menschlicher Aufsicht und Kontrolle im Vordergrund.10 Regulatory Sandboxes können als geschützte Testräume dienen, um KI-Innovationen unter realen Bedingungen zu erproben und regulatorische Fragestellungen frühzeitig zu klären.14

Handlungsempfehlungen für Unternehmen

Für deutsche Unternehmen ergeben sich aus der GenAI-Revolution konkrete Handlungsempfehlungen:

• Entwicklung einer klaren KI-Strategie: Diese muss fest in der übergeordneten Unternehmensstrategie verankert sein und relevante Anwendungsfälle entlang der gesamten Wertschöpfungskette identifizieren. Ein strukturierter Ansatz, wie ihn beispielsweise Roland Berger mit KI-Impact-Analyse, Definition der KI-Strategie und Proof-of-Concept-Implementierung vorschlägt, ist hierbei hilfreich.2
• Gezielte Investitionen: Es bedarf Investitionen in die notwendige Technologie und Infrastruktur, aber vor allem auch in die Qualifizierung der Mitarbeitenden.
• Aufbau von KI-Kompetenzen und Förderung einer Lernkultur: Upskilling und Reskilling der Belegschaft sind entscheidend, um das Potenzial von GenAI nutzen zu können und die Mitarbeitenden auf die veränderten Anforderungen vorzubereiten.4
• Datenmanagement und -qualität sicherstellen: Die Qualität und Verfügbarkeit von Daten sind Grundvoraussetzungen für leistungsfähige GenAI-Anwendungen.7
• Ethische Grundsätze implementieren und für verantwortungsvolle KI sorgen: Dies ist nicht nur eine Frage der Compliance, sondern auch ein wichtiger Faktor für das Vertrauen von Kunden und Mitarbeitenden.7
• Kooperationen und Netzwerke nutzen: Die Zusammenarbeit mit Forschungseinrichtungen, Start-ups und anderen Unternehmen kann den Zugang zu Know-how und neuen Technologien erleichtern.41
• Mitarbeitende frühzeitig einbeziehen: Eine offene Kommunikation und die Partizipation der Belegschaft sind entscheidend, um Akzeptanz für den Wandel zu schaffen und Widerstände abzubauen.7

Roadmap für Deutschland bis 2030

Verschiedene nationale Strategien und Roadmaps, wie die „Digital Decade – National strategic roadmap for Germany“ 94 und die bereits erwähnte Normungsroadmap KI 69, setzen wichtige Rahmenbedingungen für die Entwicklung bis 2030. Der Fokus liegt hierbei auf der Stärkung digitaler Fähigkeiten in der Bevölkerung, der Förderung von Initiativen wie dem KI-Campus, dem Ausbau von Datenkompetenz und der gezielten MINT-Förderung.94 Es besteht ein anerkannter Bedarf an gezielten Investitionen in die formale und berufliche Bildung sowie in die Verbesserung der digitalen Ausstattung von Bildungseinrichtungen.94 Die Szenarien der Denkfabrik BMAS 20 verdeutlichen, dass der zukünftige Entwicklungspfad Deutschlands im Bereich GenAI maßgeblich von den heute getroffenen strategischen Entscheidungen in Politik und Wirtschaft abhängen wird.

Die erfolgreiche Transformation Deutschlands im Zeitalter der Generativen KI ist kein Selbstläufer. Sie hängt nicht nur von technologischen Fortschritten und isolierten Unternehmensinvestitionen ab, sondern maßgeblich von der Schaffung eines kohärenten und leistungsfähigen nationalen Ökosystems. Dieses Ökosystem muss Bildung, Forschung, Infrastruktur, Regulierung und die gesellschaftliche Akzeptanz integrieren und fördern. Die vielfältigen Einflussfaktoren auf die GenAI-Adoption – Technologie, Datenverfügbarkeit, Fachkräftepotenzial, Kosten, regulatorische Rahmenbedingungen und die Akzeptanz in der Bevölkerung 7 – erfordern eine ganzheitliche Betrachtung. Deutschland verfügt zwar über unbestreitbare Stärken in seiner industriellen Basis und seiner Forschungslandschaft, kämpft aber gleichzeitig mit Defiziten beim Digitalisierungstempo, einem gravierenden Fachkräftemangel und einer teilweise noch zögerlichen Investitionsbereitschaft in die breite Implementierung neuer Technologien.21 Nationale Strategien 7 und zahlreiche Initiativen von Wirtschaftsverbänden (VDMA, Bitkom, VCI etc.) sind zwar vorhanden, ihre Wirksamkeit hängt jedoch entscheidend von einer koordinierten Umsetzung und der Überwindung von Silo-Denken ab. Eine „tektonische Verschiebung“, wie sie die GenAI darstellt, erfordert eine gesamtgesellschaftliche Anstrengung. Technologische Insellösungen oder alleinige Unternehmensinitiativen werden nicht ausreichen, um im globalen Wettbewerb zu bestehen. Es bedarf einer abgestimmten und ambitionierten Roadmap, die private und öffentliche Investitionen intelligent lenkt, die Bildungssysteme schnell und flexibel an die neuen Anforderungen anpasst, einen klaren, aber innovationsfreundlichen Rechtsrahmen schafft und den gesellschaftlichen Dialog über die Chancen und Risiken von GenAI aktiv und transparent führt. Die bereits sichtbare „Pilot-Falle“ im Mittelstand 27 und die wachsende Sorge vor technologischer Abhängigkeit von außereuropäischen Anbietern 68 sind deutliche Warnsignale, die die Dringlichkeit einer solchen koordinierten nationalen Kraftanstrengung unterstreichen.

6. Fazit: Die Gestalter der GenAI-Ära sein

Die vorliegende Tiefenanalyse verdeutlicht, dass Generative Künstliche Intelligenz weit mehr als ein technologischer Trend ist. Sie ist eine transformative Kraft, die das Potenzial hat, die Wertschöpfungsketten, Geschäftsmodelle und Arbeitsmärkte in den deutschen Schlüsselindustrien bis zum Jahr 2030 und darüber hinaus fundamental neu zu definieren. Die Chancen zur Steigerung von Produktivität, zur Förderung von Innovationen und zur Stärkung der internationalen Wettbewerbsfähigkeit sind immens. Gleichzeitig erfordert diese tiefgreifende Transformation die proaktive Bewältigung signifikanter Herausforderungen – vom Wandel der benötigten Kompetenzen über erhebliche Investitionen in Technologie und Bildung bis hin zur Klärung komplexer ethischer Fragen und der Schaffung eines adäquaten regulatorischen Rahmens.

Für deutsche Unternehmen und politische Entscheidungsträger ergibt sich daraus ein klarer Appell: Die GenAI-Revolution sollte nicht passiv abgewartet, sondern aktiv und strategisch gestaltet werden. Dies erfordert Mut zu Investitionen, einen klaren strategischen Weitblick und die Bereitschaft, etablierte Prozesse und Denkweisen kritisch zu hinterfragen und anzupassen. Ein besonderes Augenmerk sollte auf der Entwicklung und Implementierung von „Trusted AI“ liegen – vertrauenswürdiger, sicherer und ethisch verantwortungsvoller KI-Lösungen, die zu einem Markenzeichen für Deutschland und Europa werden können.

Im Zentrum aller Transformationsbemühungen muss jedoch der Mensch stehen. Die erfolgreiche Gestaltung der GenAI-Ära hängt entscheidend davon ab, wie es gelingt, die Bevölkerung durch umfassende Qualifizierungsmaßnahmen auf die neuen Anforderungen vorzubereiten, den Wandel sozialverträglich zu gestalten und sicherzustellen, dass die Technologie letztendlich dem Wohl des Menschen dient und seine Fähigkeiten erweitert, anstatt ihn zu ersetzen.

Die kommenden Jahre bis 2030 werden entscheidend dafür sein, ob es Deutschland gelingt, die enormen Potenziale der Generativen KI voll auszuschöpfen und seine Position als führende Industrienation und Innovationsstandort in der globalen Wirtschaft nicht nur zu festigen, sondern weiter auszubauen. Die Weichen dafür müssen jetzt gestellt werden – mit Entschlossenheit, strategischer Intelligenz und einer gesamtgesellschaftlichen Vision für die Zukunft der Arbeit und Wirtschaft im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz.

 

Referenzen

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76. Die Energiewende in Deutschland: Stand der Dinge 2023, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.agora-energiewende.de/fileadmin/Projekte/2023/2023-35_DE_JAW23/A-EW_317_JAW23_WEB.pdf
77. Künstliche Intelligenz für die Energiewirtschaft – BDEW, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.bdew.de/energie/digitalisierung/kuenstliche-intelligenz-fuer-die-energiewirtschaft/
78. 3 ways to harness the power of generative AI for the energy transition, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.weforum.org/stories/2024/06/harness-power-generative-ai-energy-transition/
79. Leveraging AI/GenAI in Energy Sector to Enhance Operations, Maintenance, and Sustainability – Dell, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.delltechnologies.com/asset/en-us/products/ready-solutions/industry-market/ai-and-genai-in-energy-industry-enhance-operations-maintenance-and-sustainability.pdf
80. AI and GenAI in smart grids – a guide for action | Enlit World, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.enlit.world/digitalisation/ai-and-genai-in-smart-grids-a-guide-for-action/
81. Energierecht: Gesetze & Vorgaben für Unternehmen – IHK München, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.ihk-muenchen.de/de/Service/Klimaschutz-Energiewende/Energierecht-%C3%9Cbersicht-%C3%BCber-regulatorische-Neuerungen-und-Vorgaben-f%C3%BCr-Unternehmen/
82. Auf dem Weg zu energieeffizienter künstlicher Intelligenz – Welche Energieeinsparpotenziale bieten KI-Anwendungen? – Deutsche Energie-Agentur GmbH (dena), Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.dena.de/infocenter/auf-dem-weg-zu-energieeffizienter-kuenstlicher-intelligenz-welche-energieeinsparpotenziale-bieten-ki-anwendungen/
83. Studie prophezeit: KI-basierte Automatisierung verändert bis 2030 …, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.karriere-now.de/studie-prophezeit-ki-basierte-automatisierung-veraendert-bis-2030-bis-zu-drei-millionen-jobs-in-deutschland/
84. ibb.unisg.ch, Zugriff am Mai 26, 2025, https://ibb.unisg.ch/fileadmin/user_upload/HSG_ROOT/Institut_IBB/Kompetenzzentrum_SCIL/Publikationen_2025-2028/SCIL-AB-34_GenKI-WissensArbeit-PE_Vs2025-04-18.pdf
85. Studien: Digitalisierung in Wirtschaft und Arbeitswelt | bidt – Bayerisches Forschungsinstitut für Digitale Transformation, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.bidt.digital/themenmonitor-wirtschaft-arbeit/
86. Fachkräftemangel: GenAI kann akuten Bedarf bei hochqualifizierten …, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.mckinsey.de/news/presse/wie-genai-die-arbeitswelt-in-deutschland-veraendert
87. Wie die KI-Entwicklung die Zukunft der Arbeit verändert – Workday Blog, Zugriff am Mai 26, 2025, https://blog.workday.com/de-de/wie-die-ki-entwicklung-die-zukunft-der-arbeit-veraendert.html
88. www.stifterverband.org, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.stifterverband.org/sites/default/files/2025-01/ki-kompetenzen_in_deutschen_unternehmen.pdf
89. Generative KI und die Zukunft der Arbeit | Deloitte Deutschland, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.deloitte.com/de/de/services/consulting/perspectives/generative-ki-und-die-zukunft-der-arbeit.html
90. BIBB aktuell 04/2025: Künstliche Intelligenz in der Berufsbildung – Chancen und Herausforderungen, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.bibb.de/dienst/nlt/de/newsletter/newsletter_bibbaktuell_2025_04.php
91. Künstliche Intelligenz – Zukunft gestalten in der beruflichen Bildung, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.bibb.de/de/207534.php
92. Handlungsempfehlung für die Bildungsverwaltung zum Umgang mit Künstlicher Intelligenz (KI) in schulischen Bildungsprozessen – KMK, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.kmk.org/fileadmin/veroeffentlichungen_beschluesse/2024/2024_10_10-Handlungsempfehlung-KI.pdf
93. Wie Generative KI die Arbeit verändert | Weiterbildung – Fraunhofer Academy, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.academy.fraunhofer.de/de/weiterbildung/bigdata-ki/generative-ki-in-der-arbeit.html
94. Germany – National Digital Decade strategic roadmap, Zugriff am Mai 26, 2025, https://digital-skills-jobs.europa.eu/en/actions/national-initiatives/national-strategies/germany-national-digital-decade-strategic-roadmap
95. Generative KI: Schritt halten durch gezielte Kompetenzentwicklung …, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.iwkoeln.de/studien/andrea-hammermann-louisa-marie-kuerten-schritt-halten-durch-gezielte-kompetenzentwicklung.html
96. Weiterbildung: Generative KI verstehen und im Unternehmen integrieren – Fraunhofer FIT, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.fit.fraunhofer.de/de/weiterbildung/weiterbildung-gen-ai.html
97. Germany AI Training Datasets Market Size, Share & Forecast 2032 – Credence Research, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.credenceresearch.com/report/germany-ai-training-datasets-market
98. Künstliche Intelligenz – BMBF, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.bmbf.de/DE/Forschung/Zukunftstechnologien/KuenstlicheIntelligenz/kuenstlicheintelligenz_node.html
99. KI-Nutzung boomt – aber die Angst vor Abhängigkeit vom Ausland ist groß – Bitkom, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.bitkom.org/Presse/Presseinformation/KI-Nutzung-boomt-Angst-vor-Abhaengigkeit-Ausland-gross
100. Smart Innovation | Künstliche Intelligenz im Innovationsmanagement – Fraunhofer-Publica, Zugriff am Mai 26, 2025, https://publica.fraunhofer.de/bitstreams/5f0940a7-62c1-4901-88fc-69b29ecfe6ad/download
101. Künstliche Intelligenz in Deutschland – Bitkom, Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.bitkom.org/sites/main/files/2024-10/241016-bitkom-charts-ki.pdf
102. Hochschulbildung mit Kompetenz Eine Handreichung zum Qualifikationsrahmen für deutsche Hochschulabschlüsse (HQR), Zugriff am Mai 26, 2025, https://www.hrk.de/fileadmin/redaktion/hrk/02-Dokumente/02-03-Studium/02-03-02-Qualifikationsrahmen/HQR_Handreichung_241019_final_ohne_HRK.pdf