140 KI-Statistiken im November 2026

KI-Statistiken 2026 zeigen eine Nutzung, die dem Ertrag davoneilt. 61,8 % der US-Erwachsenen im erwerbsfähigen Alter nutzten im zweiten Quartal 2026 generative KI, nach 54,5 % im dritten Quartal 2025 (Real-Time Population Survey via FRED, Aug. 2026). Dennoch sagen nur 37 % der Unternehmen in McKinseys weltweiter Umfrage, dass KI irgendeinen Beitrag zu ihrem Betriebsergebnis geleistet hat, etwa derselbe Anteil wie ein Jahr zuvor (McKinsey, Aug. 2026).

Die folgenden Zahlen decken die Verbreitung in Unternehmen und bei Beschäftigten, Ausgaben, Modelle und Rechenleistung, Strom, Arbeitsplätze, Vertrauen und Regulierung ab. Jede Zahl verweist auf die Organisation, die die Daten erhoben hat: statistische Ämter, Zentralbanken, Forschungslabore, Unternehmensberichte und Umfrageinstitute. Umfrageinstitute und Anbieter sind namentlich genannt, damit Sie ihre Aussagekraft einschätzen können. Zahlen zu KI-Assistenten, Chatbot-Traffic und KI-Suche finden Sie auf unserer Seite KI-Suchstatistiken, das breitere Bild der Suche auf dem Hub SEO-Statistiken.

Wie viele Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz?

Unternehmensumfragen stimmen in der Richtung überein und weichen im Niveau voneinander ab. Zählt man Unternehmen, kommt man auf etwa jedes fünfte; zählt man die Menschen, die in Unternehmen arbeiten, die KI nutzen, kommt man auf den Großteil der Erwerbstätigen, weil große Arbeitgeber zuerst eingestiegen sind.

Welcher Anteil der US-Unternehmen nutzt KI?

Rund 18 % der US-Unternehmen setzten Ende 2025 KI ein, laut Umfragedaten des Census Bureau, die von der Federal Reserve ausgewertet wurden (Federal Reserve Board, Apr. 2026).

• Bevor das Census Bureau seine Frage Ende 2025 überarbeitete, war die Verbreitung in Unternehmen im Jahr bis September 2025 um 68 % gestiegen (Federal Reserve Board, Apr. 2026).
• Freiberufliche, wissenschaftliche und technische Dienstleistungen lagen mit etwa 33 % der Unternehmen vorn, gefolgt vom Finanzwesen mit etwa 30 % (Federal Reserve Board, Apr. 2026).
• Die Verbreitung lag im Informationssektor im Schnitt bei 37 % und im Immobiliensektor bei 24 %, gegenüber 13 % im Großhandel und 8 % in Beherbergung und Gastronomie (Federal Reserve Board, Apr. 2026).
• Über 20 % der Unternehmen erwarteten, im ersten Halbjahr 2026 KI zu nutzen (Federal Reserve Board, Apr. 2026).
• Nach Beschäftigung gewichtet arbeiten laut Survey of Business Uncertainty etwa 78 % der US-Erwerbstätigen in Unternehmen, die KI nutzen, und etwa 54 % in Unternehmen, die große Sprachmodelle nutzen (Federal Reserve Board, Apr. 2026).

Die Lücke zwischen der Zahl der Unternehmen und dem beschäftigungsgewichteten Wert ist größtenteils Arithmetik. Etwa 57 % der US-Unternehmen haben weniger als fünf Beschäftigte, sodass eine nach Unternehmen gewichtete Umfrage von sehr kleinen Betrieben dominiert wird (Federal Reserve Board, Apr. 2026). Die Verbreitung in kleinen Unternehmen hat einen eigenen Abschnitt auf unserer Seite Statistiken zu lokalem SEO.

Wie schneidet die KI-Verbreitung im Ländervergleich ab?

Etwa jedes fünfte Unternehmen nutzt KI in Europa, in der OECD und in Kanada, mit den nordischen Ländern weit vorn und Osteuropa weit zurück.

• Dänemark (42,0 %), Finnland (37,8 %) und Schweden (35,0 %) hatten 2025 in der EU die höchsten Anteile KI-nutzender Unternehmen, Rumänien (5,2 %), Polen (8,4 %) und Bulgarien (8,5 %) die niedrigsten (Eurostat, Dez. 2025).
• Die Analyse geschriebener Sprache war mit 11,8 % der Unternehmen die häufigste geschäftliche KI-Anwendung in der EU (Eurostat, Dez. 2025).
• In den OECD-Ländern mit verfügbaren Daten nutzten 2025 20,2 % der Unternehmen KI, nach 14,2 % im Jahr 2024 und 8,7 % im Jahr 2023 (OECD, Jan. 2026).
• 52,0 % der großen OECD-Unternehmen nutzen KI, gegenüber 17,4 % der kleinen (OECD, Jan. 2026).
• 57,3 % der IKT-Unternehmen in der OECD nutzten 2025 KI, in Schweden sogar 87,9 % (OECD, Jan. 2026).
• 19,2 % der kanadischen Unternehmen nutzten in den 12 Monaten bis Q2 2026 KI, um Waren herzustellen oder Dienstleistungen zu erbringen, das Dreifache der 6,1 % im Q2 2024 (Statistics Canada, Juni 2026).
• 25,2 % der kanadischen Unternehmen planen, in den nächsten 12 Monaten KI zu nutzen, nach 14,5 % ein Jahr zuvor (Statistics Canada, Okt. 2026).
• 26 % der britischen Unternehmen nutzten im März 2026 mindestens eine Art von KI, 8 Punkte mehr als ein Jahr zuvor, bei Unternehmen mit 250 oder mehr Beschäftigten sogar 45 % (Office for National Statistics, Apr. 2026).

Wie weit sind große Unternehmen mit KI gekommen?

Die meisten großen Unternehmen nutzen KI irgendwo, aber weniger als die Hälfte hat sie im gesamten Unternehmen skaliert. 44 % der McKinsey-Befragten sagen, dass KI in ihrem gesamten Unternehmen skaliert wird, nach 38 % ein Jahr zuvor (McKinsey, Aug. 2026).

• Knapp neun von zehn Befragten berichten von regelmäßiger KI-Nutzung in mindestens einer Unternehmensfunktion (McKinsey, Aug. 2026).
• 54 % der Befragten in Unternehmen mit 1 Milliarden Dollar Umsatz oder mehr berichten, KI im gesamten Unternehmen zu skalieren, gegenüber einem Drittel in kleineren Unternehmen (McKinsey, Aug. 2026).
• Der Anteil großer Unternehmen, die KI-Agenten skalieren, stieg binnen eines Jahres von 27 % auf 40 %, während kleinere Unternehmen bei 22 % blieben (McKinsey, Aug. 2026).
• 32 % der Befragten sagen, ihr Unternehmen habe sich dagegen entschieden, mindestens ein Softwareprodukt zu kaufen, weil es die Funktion mit KI-Coding-Tools selbst bauen konnte (McKinsey, Aug. 2026).
• Etwa 20 % sagen, dass die Betriebskosten von KI, einschließlich der Token-Kosten, den KI-Einsatz ihres Unternehmens begrenzt haben (McKinsey, Aug. 2026).
• KI-Spitzenreiter, die KI mindestens 5 % ihres Betriebsergebnisses zuschreiben, blieben bei etwa 6 % der Befragten (McKinsey, Aug. 2026).

Wie viele Beschäftigte nutzen generative KI bei der Arbeit?

Beschäftigte haben KI schneller eingeführt als ihre Arbeitgeber. Befragungen von Personen ergeben eine viel höhere Nutzung als Befragungen von Unternehmen, was bedeutet, dass ein großer Teil der KI bei der Arbeit ohne ein Unternehmensprogramm im Rücken Einzug hält.

Welcher Anteil der Beschäftigten nutzt KI bei der Arbeit?

Zwischen vier und fünf von zehn US-Beschäftigten nutzen generative KI für die Arbeit, je nach Umfrage und Zeitraum, nach dem gefragt wird. Die Real-Time Population Survey beziffert die Nutzungsquote bei der Arbeit unter erwerbstätigen Erwachsenen auf 45,2 % im Q2 2026, nach 37,4 % im Q3 2025 (Real-Time Population Survey via FRED, Aug. 2026).

• 52 % der US-Beschäftigten sagen, dass sie KI in ihrer Tätigkeit nutzen, 30 % mehrmals pro Woche oder häufiger und 15 % täglich (Gallup, Juli 2026).
• 47 % der US-Beschäftigten sagen, dass ihre Organisation KI-Tools eingeführt hat, nach 41 % ein Quartal zuvor (Gallup, Juli 2026).
• 21 % der US-Beschäftigten sagen, dass zumindest ein Teil ihrer Arbeit mit KI erledigt wird, nach 16 % im Jahr 2024 (Pew Research Center, März 2026).
• Etwa 24 % der Beschäftigten, die KI bei der Arbeit nutzen, setzten sie in der Woche vor der Umfrage jeden Tag ein (U.S. Census Bureau, Aug. 2026).
• 75 % der KI-nutzenden Beschäftigten mit Bachelor-Abschluss nutzten KI in dieser Woche an mindestens einem Tag, gegenüber 59 % derjenigen mit High-School-Abschluss oder weniger (U.S. Census Bureau, Aug. 2026).
• 30 % der männlichen KI-Nutzer setzten sie in dieser Woche jeden Tag ein, gegenüber 17 % der Nutzerinnen (U.S. Census Bureau, Aug. 2026).

Pew fragt, ob KI einen Teil der eigenen Arbeit erledigt, Gallup, ob man sie in der eigenen Tätigkeit nutzt, und das Census Bureau fragt nach 11 konkreten Aufgaben. Engere Fragen führen zu niedrigeren Antworten.

Wie viel Zeit spart KI bei der Arbeit?

Für die meisten Nutzer eine bis zwei Stunden pro Woche, keinen ganzen Tag. 31 % der Beschäftigten, die in der Woche vor der Umfrage KI genutzt hatten, sagten, sie habe ihnen ein bis zwei Stunden gespart, und weitere 25 % weniger als eine Stunde (U.S. Census Bureau, Aug. 2026).

• 15 % sagten, KI habe ihnen drei bis vier Stunden gespart, und weitere 15 % mehr als vier Stunden (U.S. Census Bureau, Aug. 2026).
• 10 % sagten, KI habe ihnen keine Zeit gespart, und 4 %, sie habe ihre Arbeit verlängert (U.S. Census Bureau, Aug. 2026).
• Generative KI unterstützte im Q2 2026 6,3 % aller US-Arbeitsstunden, nach 4,1 %, und sparte 2,2 % der Arbeitsstunden, nach 1,6 % (St. Louis Fed, FRED Blog, Aug. 2026).
• Der Anteil der erwerbstätigen Erwachsenen, die in der Vorwoche generative KI für die Arbeit nutzten, stieg von 28,2 % im Q3 2024 auf 39,2 % im Q2 2026 (St. Louis Fed, FRED Blog, Aug. 2026).
• Die häufigsten Anwendungen bei der Arbeit waren die Informationssuche (37 %), das Verfassen von Mitteilungen oder Dokumentation (32 %) und die Ideenfindung (32 %) (U.S. Census Bureau, Aug. 2026).
• 77 % der Beschäftigten, die KI zum Programmieren oder zur Prozessautomatisierung nutzen, sagen, dass sie ihre Produktivität verbessert hat, die beste Bewertung aller Anwendungen (Gallup, Juli 2026).
• In einer Studie mit 5.179 Kundenservice-Mitarbeitenden steigerte ein KI-Assistent die pro Stunde gelösten Fälle im Schnitt um 14 % und bei unerfahrenen Beschäftigten um 34 % (NBER, Nov. 2023).

Wie verbreitet ist die KI-Nutzung bei Beschäftigten außerhalb der USA?

Die Nutzung in Kanada und Europa ähnelt der in den USA, mit denselben großen Unterschieden nach Alter, Bildung und Branche.

• 41,6 % der kanadischen Beschäftigten nutzten im Jahr bis März 2026 mindestens eine KI- oder Automatisierungstechnologie bei der Arbeit, und 35,9 % nutzten Tools für generative KI (Statistics Canada, Juli 2026).
• Die Nutzung generativer KI bei der Arbeit reichte von 65,6 % der kanadischen Beschäftigten in freiberuflichen, wissenschaftlichen und technischen Dienstleistungen bis zu 16,3 % in Beherbergung und Gastronomie (Statistics Canada, Juli 2026).
• Nur 11,6 % der kanadischen Nutzer generativer KI setzen sie für die meisten oder fast alle ihre Aufgaben ein (Statistics Canada, Juli 2026).
• 33 % der 16- bis 74-Jährigen in der EU nutzten in den drei Monaten vor der Erhebung 2025 Tools für generative KI (Eurostat, März 2026).
• 64 % der 16- bis 24-jährigen Europäer nutzten generative KI, gegenüber 7 % der 65- bis 74-Jährigen (Eurostat, März 2026).
• 41,1 % der Erwerbstätigen in der OECD nutzen Tools für generative KI, gegenüber 12,5 % der Rentner und sonstigen Nichterwerbspersonen (OECD, Jan. 2026).
• 57 % der Beschäftigten in einer Studie mit 47 Ländern sagen, dass sie ihre KI-Nutzung verbergen und KI-generierte Arbeit als ihre eigene ausgeben (KPMG und University of Melbourne, Apr. 2025).

Wie viel Geld fließt in KI?

Die KI-Ausgaben sind inzwischen so groß, dass sie in den volkswirtschaftlichen Gesamtrechnungen sichtbar werden. Der größte Teil fließt in Rechenzentren, und die Unternehmen, die sie bauen, finanzieren die Rechnung überwiegend aus dem eigenen Cashflow.

Wie viel wird die Welt 2026 für KI ausgeben?

Das meiste fließt in die Infrastruktur. Gartner beziffert die Ausgaben für KI-Infrastruktur 2026 auf 1,48 Billionen Dollar, mehr als die Hälfte seiner gesamten KI-Prognose (Gartner, Sept. 2026).

• Gartner erwartet 2026 Ausgaben von 576,5 Milliarden Dollar für KI-Dienstleistungen und 461,6 Milliarden Dollar für KI-Software (Gartner, Sept. 2026).
• Die Ausgaben für Modelle der generativen KI werden 2026 auf 28,3 Milliarden Dollar geschätzt, ein kleiner Teil des Gesamtbetrags (Gartner, Sept. 2026).
• Gartner prognostiziert für 2027 KI-Gesamtausgaben von 3,64 Billionen Dollar (Gartner, Sept. 2026).
• Im Januar lag Gartners Prognose für 2026 bei 2,52 Billionen Dollar, die Schätzung stieg also im Laufe des Jahres (Gartner, Jan. 2026).
• Die weltweiten Unternehmensinvestitionen in KI erreichten 2025 581,7 Milliarden Dollar, ein Plus von 130 % (Stanford HAI, Apr. 2026).
• Die privaten KI-Investitionen in den USA lagen 2025 mit 285,9 Milliarden Dollar beim 23,1-Fachen der chinesischen Investitionen von 12,4 Milliarden Dollar (Stanford HAI, Apr. 2026).
• Epoch AI schätzt, dass sich die gesamten Investitionsausgaben für KI 2026 1 Billion Dollar pro Jahr nähern werden, nahe 1 % der Weltwirtschaftsleistung (Epoch AI, Mai 2026).

Ausgabenprognosen verschiedener Analysehäuser können stark voneinander abweichen, weil sie die Grenze dessen, was als „KI-Ausgaben“ zählt, an unterschiedlichen Stellen ziehen. Vergleichen Sie lieber die Zahlen eines Hauses im Zeitverlauf, statt mehrere Häuser zu mischen.

Wie viel Wagniskapital fließt in KI-Startups?

Mehr als 70 % des weltweiten Startup-Kapitals gingen im Q2 2026 an KI-Unternehmen, nach knapp unter 50 % ein Jahr zuvor (Crunchbase, Juli 2026).

• Die weltweite Wagniskapitalfinanzierung erreichte im ersten Halbjahr 2026 510 Milliarden Dollar, mehr als die 440 Milliarden Dollar, die im gesamten Jahr 2025 investiert wurden (Crunchbase, Juli 2026).
• Anthropic sammelte im Q2 2026 65 Milliarden Dollar ein, knapp ein Drittel aller Wagniskapitalfinanzierungen in diesem Quartal (Crunchbase, Juli 2026).
• 16 Unternehmen sammelten im Q2 2026 Finanzierungsrunden von 1 Milliarden Dollar oder mehr ein, insgesamt 108,6 Milliarden Dollar (Crunchbase, Juli 2026).
• Die privaten KI-Investitionen weltweit erreichten 2025 344,7 Milliarden Dollar, ein Plus von 127,5 % gegenüber 2024 (Stanford HAI, Apr. 2026).
• Die Zahl neu finanzierter KI-Unternehmen stieg 2025 um 71 %, und generative KI zog fast die Hälfte aller privaten KI-Finanzierungen auf sich (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).

Wie viel geben Big-Tech-Konzerne für Rechenzentren aus?

Die Investitionsausgaben der größten Plattformen wachsen schneller als ihre Umsätze. Amazon gab im Q2 2026 54,2 Milliarden Dollar für Sachanlagen aus, nach 32,2 Milliarden Dollar ein Jahr zuvor (Amazon, Juli 2026).

• Amazons Käufe von Sachanlagen erreichten in den 12 Monaten bis Juni 2026 173,0 Milliarden Dollar (Amazon, Juli 2026).
• Alphabets Käufe von Sachanlagen erreichten in den 12 Monaten bis Juni 2026 132,4 Milliarden Dollar (Alphabet, Juli 2026).
• Meta erwartet für 2026 Investitionsausgaben von 130 bis 145 Milliarden Dollar (Meta, Juli 2026).
• Die Investitionsausgaben der größten Technologieunternehmen überstiegen 2025 400 Milliarden Dollar und sollen 2026 um weitere 75 % steigen (IEA, Apr. 2026).
• Auf der Umsatzseite haben Amazons KI-Geschäft und sein Chipgeschäft jeweils einen annualisierten Umsatz von 25 Milliarden Dollar überschritten (Amazon, Juli 2026).
• Der Umsatz von Google Cloud wuchs im Q2 2026 um 82 %, und der Auftragsbestand erreichte 514 Milliarden Dollar (Alphabet, Juli 2026).
• Googles Modell-APIs verarbeiten etwa 22 Milliarden Tokens pro Minute, nach 16 Milliarden ein Quartal zuvor (Alphabet, Juli 2026).
• Der Umsatz von Microsoft Azure überstieg erstmals in einem Geschäftsjahr 100 Milliarden Dollar (Microsoft, Juli 2026).

Wie schnell werden KI-Modelle und die Rechner dahinter besser?

Die Skalierung treibt den Fortschritt weiterhin an. Rechenleistung, Chips und Stromversorgung wachsen alle um ein Vielfaches schneller als fast alles andere in der Wirtschaft, während die führenden Labore immer weniger darüber sagen, wie ihre Modelle gebaut werden.

Wer baut die leistungsfähigsten KI-Modelle?

Unternehmen, meist amerikanische und chinesische. Die Industrie brachte 2025 über 90 % der bemerkenswerten KI-Modelle hervor, und die USA 59 bemerkenswerte Modelle gegenüber 35 aus China (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).

• Im März 2026 lag das beste US-Modell nur 2,7 % vor dem besten chinesischen Modell (Stanford HAI, Apr. 2026).
• Das beste geschlossene Modell lag im März 2026 3,3 % vor dem besten Open-Weight-Modell, nach 0,5 % im August 2024 (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).
• Vier Unternehmen lagen im März 2026 in der Arena-Rangliste innerhalb von 25 Elo-Punkten beieinander (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).
• Der durchschnittliche Wert im Foundation Model Transparency Index fiel von 58 auf 40, und die leistungsfähigsten Modelle legen oft am wenigsten offen (Stanford HAI, Apr. 2026).
• Die Zahl der KI-Forschenden, die in die USA ziehen, ist seit 2017 um 89 % gefallen, allein im letzten Jahr um 80 % (Stanford HAI, Apr. 2026).
• Spitzenmodelle verbesserten sich innerhalb eines Jahres um 30 Prozentpunkte bei Humanity's Last Exam, einem Test, der für KI schwer sein soll (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).

Wie schnell wächst die Rechenleistung für KI?

Der weltweit installierte Bestand an Rechenleistung von KI-Chips wächst um etwa das 3,4-Fache pro Jahr (Epoch AI, Feb. 2026).

• Die weltweite KI-Rechenkapazität erreichte 17,1 Millionen H100-Äquivalente und wächst seit 2022 um das 3,3-Fache pro Jahr, wobei Nvidia über 60 % liefert (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).
• Die Leistung pro Dollar von KI-Chips verbessert sich seit 2023 um 49 % pro Jahr (Epoch AI, Feb. 2026).
• Die Kosten für das Training von Spitzenmodellen steigen um etwa das 3,5-Fache pro Jahr (Epoch AI, Feb. 2026).
• OpenAI beendete 2025 mit 1,9 Gigawatt Rechenzentrumskapazität, nach 0,6 GW 2024 und 0,2 GW 2023 (Epoch AI, Mai 2026).
• OpenAI nutzte Ende 2025 etwa 10 % bis 15 % der weltweit betriebenen KI-Rechenleistung (Epoch AI, Mai 2026).
• Google und Meta besitzen zusammen rund ein Drittel der weltweiten KI-Rechenleistung (Epoch AI, Mai 2026).

Wie viel Strom verbrauchen KI-Rechenzentren?

Noch ein kleiner Teil des weltweiten Stroms, aber schnell wachsend. Rechenzentren verbrauchten 2025 etwa 485 TWh, und die IEA erwartet, dass sich das bis 2030 ungefähr auf 950 TWh verdoppelt, rund 3 % der weltweiten Nachfrage (IEA, Apr. 2026).

• Der Energieverbrauch pro KI-Aufgabe ist in den letzten Jahren pro Jahr um mindestens eine Größenordnung gefallen (IEA, Apr. 2026).
• Die Bestellungen für Gasturbinen sprangen 2025 um 70 % in die Höhe, ein Zeichen für Belastungen in der Energielieferkette (IEA, Apr. 2026).
• Im Basisszenario der IEA wächst der Stromverbrauch beschleunigter Server, der hauptsächlich durch KI getrieben wird, bis 2030 um 30 % pro Jahr (IEA, Apr. 2025).
• US-Rechenzentren verbrauchten 2023 etwa 4,4 % des US-Stroms und könnten bis 2028 6,7 % bis 12 % verbrauchen (Lawrence Berkeley National Laboratory, Jan. 2025).
• Der Stromverbrauch der US-Rechenzentren stieg von 58 TWh im Jahr 2014 auf 176 TWh im Jahr 2023 (Lawrence Berkeley National Laboratory, Jan. 2025).
• Die Stromkapazität von KI-Rechenzentren erreichte 29,6 GW, etwa die Spitzenlast des Bundesstaates New York (Stanford HAI, Apr. 2026).
• Das Training von Grok 4 verursachte geschätzte 72.816 Tonnen CO2-Äquivalent (Stanford HAI, Apr. 2026).

Nimmt KI Arbeitsplätze weg?

Nicht in der gesamten Wirtschaft, zumindest noch nicht. Der bisherige Schaden ist eng begrenzt: weniger Neueinstellungen von Berufseinsteigern in exponierten Berufen und ein wachsender Anteil von Entlassungen, die Arbeitgeber mit KI begründen.

Wie viele Entlassungen werden KI zugeschrieben?

KI war von März bis Juli 2026 fünf Monate in Folge der am häufigsten genannte Grund für angekündigte Stellenstreichungen in den USA (Challenger, Gray & Christmas, Sept. 2026).

• Im August 2026 fiel KI mit 3.462 Streichungen auf den vierten Platz der am häufigsten genannten Gründe, der niedrigste Monatswert seit Dezember 2025 (Challenger, Gray & Christmas, Sept. 2026).
• Im Juli 2026 stand KI hinter 10.970 angekündigten Streichungen, 33 % des Monatstotals (Challenger, Gray & Christmas, Aug. 2026).
• Seit 2023, als Challenger begann, KI als Grund zu erfassen, wurde sie bis Ende Juli 2026 bei 184.538 angekündigten Stellenstreichungen genannt (Challenger, Gray & Christmas, Aug. 2026).
• Die angekündigten Stellenstreichungen in den USA beliefen sich bis August 2026 auf insgesamt 529.914, 41 % weniger als im gleichen Zeitraum 2025 (Challenger, Gray & Christmas, Sept. 2026).
• 5 % der britischen Unternehmen, die KI nutzen, sagten, sie habe ihre Beschäftigtenzahl gesenkt, bei Unternehmen mit 10 oder mehr Beschäftigten waren es 7 % (Office for National Statistics, Apr. 2026).
• 39 % der McKinsey-Befragten erwarten, dass KI die Gesamtbeschäftigtenzahl ihres Unternehmens im kommenden Jahr senkt, nach 32 % (McKinsey, Aug. 2026).

Ankündigungen von Stellenstreichungen zeigen, was Arbeitgeber sagen, nicht, was KI bewirkt hat. Manche Unternehmen nennen KI als Grund für Streichungen, die sie ohnehin vorgenommen hätten.

Verlieren junge Beschäftigte wegen KI ihre Arbeit?

In den am stärksten exponierten Berufen ja. Die Beschäftigung der 22- bis 25-Jährigen in den beiden am stärksten KI-exponierten Berufsgruppen sank zwischen November 2022 und Juni 2026 um etwa 11 %, während sie in derselben Altersgruppe in den am wenigsten exponierten Berufen um etwa 10 % wuchs (Stanford Digital Economy Lab, Aug. 2026).

• Die Lücke entsteht hauptsächlich dadurch, dass Unternehmen weniger junge Beschäftigte einstellen, nicht dadurch, dass sie mehr von ihnen entlassen (Stanford Digital Economy Lab, Aug. 2026).
• Die Beschäftigung von US-Softwareentwicklern im Alter von 22 bis 25 Jahren ist seit 2024 um fast 20 % gesunken, obwohl die Zahl der älteren Entwickler wächst (Stanford HAI, Apr. 2026).
• Yales Budget Lab stellt fest, dass Messgrößen der KI-Nutzung bisher keinen Zusammenhang mit Veränderungen bei Beschäftigung oder Arbeitslosigkeit zeigen (Yale Budget Lab, Sept. 2026).
• In Dänemark verknüpften Ökonomen Umfragen zu KI-Chatbots mit Gehaltsdaten und fanden keinen Effekt auf Einkommen oder Arbeitsstunden, Effekte von mehr als 2 % zwei Jahre nach dem Start von ChatGPT schlossen sie aus (NBER, März 2026).

Wird KI mehr Arbeitsplätze schaffen, als sie vernichtet?

Arbeitgeber erwarten einen Nettozuwachs. Die vom World Economic Forum befragten Unternehmen erwarten bis 2030 170 Millionen neue Stellen und 92 Millionen verdrängte, ein Nettoplus von 78 Millionen (World Economic Forum, Jan. 2025).

• 77 % der Arbeitgeber planen, ihre Beschäftigten als Reaktion auf KI weiterzubilden, und 41 % planen, ihre Belegschaft zu verkleinern, weil KI Aufgaben automatisiert (World Economic Forum, Jan. 2025).
• Etwa 1 von 10 Stellenanzeigen in fortgeschrittenen Volkswirtschaften verlangt mindestens eine neue Fähigkeit, in Schwellenländern ist der Anteil etwa halb so hoch (IMF, Jan. 2026).
• Stellenanzeigen, die neue Fähigkeiten verlangen, bieten in den USA und im Vereinigten Königreich 3 % bis 3,4 % höhere Löhne (IMF, Jan. 2026).
• Nur 33 % der Amerikaner erwarten, dass KI ihre Arbeit besser macht, gegenüber einem weltweiten Durchschnitt von 40 % (Stanford HAI, Apr. 2026).

Können Menschen KI vertrauen, und wer schreibt die Regeln?

Das Vertrauen hält mit der Nutzung nicht Schritt. Die Menschen verlassen sich täglich auf KI und zweifeln zugleich an dem, was sie ihnen sagt, und die Gesetzgeber schließen die Lücke Staat für Staat und Frist für Frist.

Was halten die Menschen von künstlicher Intelligenz?

Mit Vorsicht. Weniger als die Hälfte der Menschen vertraut ihr: 46 % der Menschen in 47 Ländern sagen, dass sie bereit sind, KI-Systemen zu vertrauen (KPMG und University of Melbourne, Apr. 2025).

• Im Median sind 34 % der Erwachsenen in 25 Ländern eher beunruhigt als begeistert von KI im Alltag, und 16 % eher begeistert als beunruhigt (Pew Research Center, Okt. 2025).
• Als Pew 2021 erstmals Amerikaner fragte, sagten 37 %, sie seien eher beunruhigt als begeistert (Pew Research Center, März 2026).
• 59 % der Menschen in einer weltweiten Umfrage sind optimistisch, was die Vorteile von KI angeht, nach 52 %, während 52 % sagen, dass KI sie nervös macht (Stanford HAI, Apr. 2026).
• 66 % der Menschen verlassen sich auf KI-Ergebnisse, ohne deren Richtigkeit zu prüfen, und 56 % sagen, dass ihnen wegen KI bei der Arbeit Fehler unterlaufen sind (KPMG und University of Melbourne, Apr. 2025).

Wie oft liegt KI falsch?

Oft genug, dass jede Antwort überprüft werden muss. Als Journalisten von 22 öffentlich-rechtlichen Sendern mehr als 3.000 Antworten von ChatGPT, Copilot, Gemini und Perplexity prüften, hatten 45 % mindestens ein erhebliches Problem (EBU, Okt. 2025).

• 31 % der Antworten hatten gravierende Probleme mit den Quellen, und 20 % größere Genauigkeitsprobleme wie erfundene Details (EBU, Okt. 2025).
• Gemini hatte bei 76 % seiner Antworten erhebliche Probleme, mehr als doppelt so viele wie die anderen Assistenten (EBU, Okt. 2025).
• Bei einem neuen Benchmark zur Genauigkeit reichten die Halluzinationsraten von 26 führenden Modellen von 22 % bis 94 % (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).
• Das beste Modell las analoge Uhren in 50,6 % der Fälle richtig, gegenüber 90,1 % beim Menschen (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).
• Medienberichte über KI-Vorfälle und -Gefahren stiegen zwischen 2022 und 2025 im Schnitt von 92 auf 324 pro Monat (OECD, Feb. 2026).
• Der Anteil der gemeldeten KI-Vorfälle im Zusammenhang mit Cyberangriffen und Betrug wuchs binnen dreieinhalb Jahren um das 2,7-Fache (OECD, Feb. 2026).

Wenn KI-Assistenten Nachrichten falsch wiedergeben, tun sie das auch bei Marken. Was sie über ein Unternehmen sagen, hängt davon ab, welche Quellen sie finden und welchen sie vertrauen.

Wie wird KI reguliert?

Hauptsächlich von der EU und von US-Bundesstaaten. Die EU-KI-Verordnung wurde am 2. August 2026 anwendbar, wobei die Regeln für Hochrisiko-Anwendungen wie Personaleinstellung, Bildung und Grenzkontrolle auf den 2. Dezember 2027 verschoben wurden (European Commission, Aug. 2026).

• Die Verbote untersagter KI-Praktiken galten ab dem 2. Februar 2025, die Pflichten für KI-Modelle mit allgemeinem Verwendungszweck ab dem 2. August 2025 (European Commission, Aug. 2026).
• Die Hochrisiko-Regeln für KI, die in regulierte Produkte wie Maschinen und Medizinprodukte eingebaut ist, gelten nun ab dem 2. August 2028, nachdem das KI-Omnibus-Paket am 27. Juli 2026 in Kraft getreten ist (European Commission, Aug. 2026).
• Kalifornien erließ 2025 20 KI-bezogene Gesetze, Texas 12 und New York 10 (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).
• Die USA verabschiedeten zwischen 2016 und 2025 25 KI-bezogene Gesetze, die meisten aller G20-Länder, gefolgt von Südkorea mit 17 (Stanford HAI, AI Index 2026, Apr. 2026).
• 70 % der Menschen sagen, dass KI reguliert werden muss, aber nur 43 % halten die geltenden Gesetze für ausreichend (KPMG und University of Melbourne, Apr. 2025).
• 31 % der Amerikaner vertrauen ihrer Regierung bei der Regulierung von KI, der niedrigste Wert unter den befragten Ländern (Stanford HAI, Apr. 2026).

Methodik und Quellen

Wir haben eine Zahl erst aufgenommen, nachdem wir sie bis zu der Organisation zurückverfolgt hatten, die sie erstellt hat, und diese Seite geöffnet hatten, um die Zahl und ihr Datum zu bestätigen. Zahlen aus Übersichtsartikeln, einschließlich Statistikseiten von Wettbewerbern, wurden bis zur Originalstudie zurückverfolgt oder verworfen. Die meisten Zahlen stammen von statistischen Ämtern, Zentralbanken, internationalen Organisationen, Unternehmensberichten und akademischer Forschung; Umfrageinstitute (McKinsey, Gallup, KPMG, Pew) und Datenanbieter (Crunchbase, Gartner, Challenger, Epoch AI) sind in jeder Quellenangabe genannt. Wo zwei Quellen Unterschiedliches messen, etwa die nach Unternehmen gewichtete und die nach Beschäftigung gewichtete Verbreitung, sagen wir das, statt sie zu vermischen. Diese Seite wird jeden Monat geprüft und aktualisiert.

Quellen

• Alphabet, Second Quarter 2026 Results (Form 8-K Exhibit 99.1)
• Alphabet, Q2 2026 earnings call remarks
• Amazon, Amazon.com Announces Second Quarter Results
• Challenger, Gray & Christmas, August 2026 Challenger Report
• Challenger, Gray & Christmas, July 2026 Challenger Report
• Crunchbase, Global Startup Investment Hit Record $510B In H1 2026
• EBU and BBC, News Integrity in AI Assistants
• Epoch AI, Trends in AI
• Epoch AI, Frontier labs don't use most AI compute (yet)
• European Commission, AI Act
• Eurostat, 20% of EU enterprises use AI technologies
• Eurostat, Use of artificial intelligence by individuals
• Federal Reserve Board, Monitoring AI Adoption in the US Economy
• Gallup, Organizational AI Adoption Jumps Six Points
• Gartner, Worldwide AI Spending to Grow 49.5% in 2026
• Gartner, Worldwide AI Spending Will Total $2.5 Trillion in 2026
• IEA, Key Questions on Energy and AI
• IEA, Energy and AI: Energy demand from AI
• IMF, Bridging Skill Gaps for the Future: New Jobs Creation in the AI Age (SDN/2026/001)
• KPMG and University of Melbourne, Trust, attitudes and use of AI: a global study 2025
• Lawrence Berkeley National Laboratory, 2024 United States Data Center Energy Usage Report
• McKinsey, The state of AI in 2026
• Meta, Second Quarter 2026 Results
• Microsoft, Fiscal Year 2026 Fourth Quarter Results
• NBER, Generative AI at Work (Brynjolfsson, Li and Raymond)
• NBER, Large Language Models, Small Labor Market Effects (Humlum and Vestergaard)
• OECD, AI use by individuals surges across the OECD
• OECD, Trends in AI incidents and hazards reported by the media
• Office for National Statistics, Business insights and impact on the UK economy, 2 April 2026
• Pew Research Center, Concern and excitement about AI around the world
• Pew Research Center, Key findings about how Americans view artificial intelligence
• Real-Time Population Survey (Bick, Blandin and Deming), Generative AI adoption rate overall, via FRED
• Real-Time Population Survey (Bick, Blandin and Deming), Generative AI adoption rate for work, via FRED
• St. Louis Fed, FRED Blog: Does generative AI save time at work?
• Stanford Digital Economy Lab, Canaries in the Coal Mine? (revised August 2026)
• Stanford Digital Economy Lab, Canaries in the Coal Mine? full paper, August 2026
• Stanford HAI, AI Index Report 2026
• Stanford HAI, Inside the AI Index: 12 Takeaways from the 2026 Report
• Statistics Canada, AI use by businesses in Canada, second quarter of 2026
• Statistics Canada, Planned use of AI by businesses, third quarter of 2026
• Statistics Canada, Use of generative AI tools among workers
• U.S. Census Bureau, AI use at work (Household Trends and Outlook Pulse Survey)
• World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025
• Yale Budget Lab, Tracking the Impact of AI on the Labor Market

Glossar

• Generative KI: KI, die auf eine Eingabe hin Text, Bilder, Code oder Audio erzeugt.
• LLM: großes Sprachmodell, die Art von Modell hinter den meisten Tools für generative KI.
• KI-Agent: ein KI-System, das mehrstufige Aufgaben eigenständig erledigt, etwa Code ausführen oder Formulare ausfüllen.
• BTOS: die Business Trends and Outlook Survey des Census Bureau unter US-Unternehmen mit Beschäftigten.
• RPS: die Real-Time Population Survey, eine Umfrage unter US-Erwachsenen, durchgeführt von den Ökonomen Alexander Bick, Adam Blandin und David Deming.
• Unternehmensgewichtet und beschäftigungsgewichtet: jedes Unternehmen einmal zählen oder Unternehmen nach der Zahl ihrer Beschäftigten gewichten.
• EBIT: Gewinn vor Zinsen und Steuern, eine Kennzahl für das Betriebsergebnis.
• Capex: Investitionsausgaben, Ausgaben für langlebige Vermögenswerte wie Rechenzentren und Chips.
• H100-Äquivalent (H100e): eine Einheit, die Rechenleistung als Anzahl von Nvidia-H100-Chips ausdrückt.
• Trainings-Rechenleistung: die gesamte Rechenarbeit, die für das Training eines Modells aufgewendet wird, gemessen in Gleitkommaoperationen (FLOP).
• TWh / GW: Terawattstunden messen den über die Zeit verbrauchten Strom; Gigawatt messen die Leistungskapazität in einem Augenblick.
• Halluzination: eine KI-Antwort, die etwas Falsches als Tatsache darstellt.
• KI mit allgemeinem Verwendungszweck (GPAI): in der EU-KI-Verordnung Modelle, die ein breites Spektrum an Aufgaben erfüllen können, etwa große Sprachmodelle.
• OECD: die Organisation für wirtschaftliche Zusammenarbeit und Entwicklung, eine Gruppe von 38 überwiegend einkommensstarken Ländern.