Die magische KI-Formel für die Produktivität in den USA

Während die Produktivität der amerikanischen Arbeitskräfte in den letzten zehn Jahren eine tendenzielle Steigerung von 1,9% pro Jahr verzeichnete, lassen neuere Daten eine Beschleunigung des Phänomens auf 2,7% erkennen.

Diese Entwicklung ist wichtig, denn Produktivität ist ein wesentlicher Faktor zur Bestimmung des Wachstumspotenzials einer Volkswirtschaft. Eine höhere Produktivität begrenzt die Risiken, dass ein Ungleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage mittelfristig inflatorische Spannungen nährt.

Daraus ergibt sich die Bedeutung der Produktivität, um eine harmonische Entwicklung des Konjunkturzyklus zu fördern – am konkreten Fall in den USA – und um das Entstehen inflatorischer Druckfaktoren zu verhindern bzw. infolgedessen eine restriktive Maßnahme der Zentralbank zu vermeiden.

Die Revolution der KI, die die Strukturen der Weltwirtschaft beeinflusst, wird allgemein als ein Faktor für eine spürbare Produktivitätssteigerung angesehen, und manche sehen darin gar eine Art „Wundermittel“ für die Wirtschaft des Onkels Sam. Zu dieser Frage sind die Meinungen nicht einheitlich, und einige Ökonomen weisen zu Recht darauf hin, dass es oft schwierig ist, die Beziehung zwischen einem Phänomen (z. B. KI) und der Zunahme der Effizienz der Produktionsfaktoren schnell und eindeutig zu identifizieren. Bis heute divergieren die Ansichten weiterhin über das Produktivitätswunder, das A. Greenspan seinerzeit Ende der 1990er Jahre hervorgehoben hatte.

Der zukünftige Präsident der Federal Reserve möchte seine Führung der monetären Behörde in einem anderen Kontext sehen als die Vorgänger.

Aus Gründen der Vereinfachung nehmen wir an, dass KI dauerhaft einen positiven Effekt auf die Arbeitsproduktivität haben wird, was eine plausible Annahme zu sein scheint. Es bleibt dann die Frage, mit welcher Geschwindigkeit diese Revolution die Daten zur Produktivität beeinflussen wird.

Seien wir ehrlich: Hier reden wir nicht von einer subjektiven Impression wie „Ich denke, die KI beschleunigt die Produktivität“, sondern von einer objektiven Feststellung „die verfügbaren Daten zeigen…“. Wenn man die Schwierigkeit kennt, Produktivitätsdaten zu berechnen, versteht man leicht, dass viele Beteiligte auf die oben erwähnte subjektive Version zurückgreifen müssen.

In dieser Hinsicht gibt es einen wichtigen Akteur, der sich nicht gescheut hat, seine volle und eindeutige Zustimmung zu der Idee eines positiven Produktivitätsschocks für die Wirtschaft des Onkels Sam auszudrücken: Kevin Warsh.

Der zukünftige Präsident der Federal Reserve möchte seine Führung der Zentralbank in einem anderen Kontext sehen als die seiner Vorgänger. Er hat nicht nur offensichtliche Zweifel an der Nutzung der Bilanzsumme der Fed als Waffe der Liquiditätssteuerung geäußert, sondern auch eine gewisse Zurückhaltung geäußert, Entscheidungsträger der Geldpolitik ihre Handlungen auf „vergangene Daten“ – so aktuell sie auch sein mögen – stützen zu lassen.

Die Überzeugung von Herrn Warsh über die in Aussicht stehenden Produktivitätsgewinne dürfte den zukünftigen Boss der Fed dazu verleiten, die von Powell eingeleitete Zinssenkung fortzusetzen; tatsächlich zeichnet sich hier das Argument eines nichtinflationären Wachstums ab. In diesem Zusammenhang scheint die jüngste Studie von Erik Brynjolfsson (15. Februar) der Ansicht von K. Warsh Nahrung zu geben. Im Gegensatz dazu zeigte Mary Daly, Leiterin der Federal Reserve Bank von San Francisco, sich kürzlich zurückhaltender hinsichtlich unserer Fähigkeit, die Auswirkungen der KI auf die Effizienz der Produktionsfaktoren zu bewerten. Auch dort eine Überzeugung…

KI und Produktivität – dieses Thema gewinnt in den letzten Monaten an Bedeutung, und wir haben noch lange nicht abgeschlossen, uns mit der Frage auseinanderzusetzen. Kurzfristig drohen die Debatten innerhalb der Federal Reserve lebhafter zu werden, sobald K. Warsh im Amt ist. Die oben genannten divergierenden Überzeugungen lassen die Vorstellung, dass KI zu Produktivitätsgewinnen führt, unberührt; jedoch wirft sie die Frage auf, inwieweit diese Revolution ein schneller Determinant der US-Geldpolitik sein kann – beispielsweise ab dem zweiten Halbjahr 2026?