Arbeitszeit, Produktivität, KI – wie Deutschland sein Arbeitskräfteangebot stabilisieren kann –

Längere Arbeitszeiten können einen wichtigen Beitrag zur Stabilisierung des Arbeitskräfteangebots leisten, während Investitionen in technologischen und organisatorischen Fortschritt notwendig sind, um die Arbeitsproduktivität zu steigern. Vor diesem Hintergrund geht der Beitrag der Frage nach, wie sich das Arbeitskräfteangebot in Deutschland trotz des demografischen Wandels stabilisieren und der Wohlstand langfristig sichern lässt. Empirische Befunde legen nahe, dass KI und Humankapital in der Regel komplementär wirken und KI-Anwendungen menschliche Arbeit eher ergänzen als ersetzen. Entscheidend für den Erhalt des Wohlstands ist somit, beide Hebel – Arbeitszeit und Produktivität – gemeinsam zu nutzen.

Im Jahr 2024 belief sich das Arbeitsvolumen aller Erwerbstätigen in Deutschland laut Angaben der Arbeitszeitrechnung des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB, 2025) auf 61,36 Mrd. Stunden. Im Vergleich zum Jahr 1991 ist das Arbeitsvolumen damit um 1,6 % angestiegen (Abbildung 1). Heute stehen in Deutschland insgesamt mehr Arbeitsstunden zur Verfügung als zu Beginn der 1990er Jahre. Dies ist vor allem auf den deutlichen Anstieg der Erwerbstätigenzahlen in den letzten 20 Jahren zurückzuführen. Dazu beigetragen hat zum einen die gestiegene Erwerbsbeteiligung insbesondere von Frauen und Älteren (Statistisches Bundesamt, 2026b; 2026c) und zum anderen die Netto-Zuwanderung nach Deutschland (Statistisches Bundesamt, 2025). Im gleichen Zeitraum ist die durchschnittliche Arbeitszeit pro Kopf deutlich – um rund 14 % – gesunken, da Frauen und Ältere häufig in Teilzeit arbeiten. Ab dem zweiten Quartal 2025 lag die Teilzeitquote erstmalig über 40 % und hat sich damit seit Beginn der 1990er Jahre mehr als verdoppelt. Die Anzahl an Überstunden ist insgesamt rückläufig (IAB, 2025). Zur Beantwortung der Frage, ob heute mehr oder weniger gearbeitet wird als früher, braucht es also einen differenzierten Blick auf die Arbeitszeitstatistik.

Die Anzahl der Erwerbstätigen mit Arbeitsort in Deutschland (Inlandskonzept) ist im Jahrdurchschnitt 2025 nach Schätzungen des Statistischen Bundesamtes (2026d) nun erstmalig seit 20 Jahren – mit Ausnahme des ersten Pandemiejahres 2020 – im Vergleich zum Vorjahr wieder leicht gesunken. Ferner kamen auf 100 Personen im Alter von 20 bis 65 Jahren im Jahr 2024 bereits ca. 39 Personen, die 65 Jahre und älter waren (Statistisches Bundesamt, 2026a). Das Verhältnis, welches als Altenquotient bezeichnet wird, hat sich seit 1991 fast durchgängig erhöht – allein zwischen 1998 und 2006 stieg der Altenquotient von 25 auf 33. Damit stehen Personen im Erwerbsalter heute immer mehr potenzielle Rentner gegenüber – mit steigenden Herausforderungen für den Arbeitsmarkt und die Sozialsysteme.

Aufgrund des demografischen Wandels wird für die nächsten Jahre der Rückgang des Erwerbspersonenpotenzials auf dem Arbeitsmarkt deutlich spürbar werden. Dadurch dürften sich die bereits existierenden Arbeitskräfteengpässe weiter verschärfen. Da die Erwerbsbeteiligung in Deutschland sich bereits im Vergleich der EU-Länder auf einem hohen Niveau befindet und die Fachkräftezuwanderung auch durch die ähnlich verlaufende demografische Entwicklung in vielen anderen Industrieländern, aus denen Fachkräfte nach Deutschland zuwandern, beschränkt ist, rückt die Arbeitszeit als zusätzliches Potenzial in den Fokus der öffentlichen Debatte. Die niedrige Jahresarbeitszeit in Deutschland im internationalen Vergleich bezogen auf die Bevölkerung zwischen 15 und 64 Jahren zeigt, dass hier Potenziale zur Stabilisierung des Arbeitskräfteangebotes liegen könnten (Schäfer et al., 2025, S. 6).

Gegenläufige Entwicklung individueller Arbeitszeitpräferenzen

Die gesellschaftspolitische Debatte über eine bessere Ausschöpfung des Arbeitszeitpotenzials als eine Stellschraube für wirtschaftliches Wachstum und eine positive Einkommensentwicklung trifft auf eine gegenläufige Entwicklung sinkender individueller Arbeitszeitpräferenzen, und zwar in allen Altersgruppen (Hammermann & ­Schäfer, 2024). Die Gründe, in Teilzeit zu arbeiten, sind vielfältig (Statistisches Bundesamt, 2026e). Für Frauen spielt die Betreuung von Kindern und pflegebedürftigen Angehörigen eine deutlich größere Rolle als für Männer. Für rund 29 % der teilzeittätigen Frauen, aber nur 7 % der teilzeittätigen Männer liegt hier das Hauptmotiv für verkürzte Arbeitszeiten (Abbildung 2). Gleichzeitig zeigt die Statistik jedoch auch, dass 29 % der Frauen und 25 % der Männer in Teilzeit arbeiten, weil sie keine Vollzeitstelle wünschen. Zudem geben 65 % der Teilzeitkräfte mit Betreuungspflichten an, diese auch selbst wahrnehmen zu wollen. Ein unzureichendes Betreuungsangebot und zu hohe Kosten spielen eine deutlich geringere Rolle. Insofern ist eine gute Betreuungs- und Pflegeinfrastruktur zwar ein wichtiger Faktor, vor allem für das Arbeitskräfteangebot von Frauen, die den größeren Anteil an unentgeltlicher Sorgearbeit übernehmen. Das Arbeitszeitpotenzial, welches sich durch eine bessere Betreuungs- und Pflegeinfrastruktur heben ließe, ist jedoch begrenzt (Juncke et al., 2025) und setzt zudem voraus, dass offene Stellen in Erziehung und Pflegeberufen trotz sinkendem Arbeitskräftepotenzial besetzt werden könnten.

Nichtsdestotrotz zeigt die IW-Beschäftigtenbefragung 2025, dass ein Großteil der Beschäftigten – insgesamt 77 % – unter gewissen Bedingungen bereit wäre, ihre Arbeitszeiten auszudehnen. Neben einer geringeren Abgabenlast auf das Einkommen ist die Gestaltung der Arbeitsorganisation relevant – insbesondere die Lage der Arbeitszeit und Homeofficemöglichkeiten (Schäfer & Stettes, 2025). Somit ist einerseits der Staat gefragt, die finanziellen Anreize für die Ausweitung von Arbeitszeiten zu prüfen, andererseits können die Arbeitgeber über die Gestaltung der jeweiligen Arbeitsbedingungen das Arbeitskräfteangebot beeinflussen.

Einerseits wünschen sich Beschäftigte flexible Gestaltungsmöglichkeiten, andererseits verlässlich planbare Arbeitszeiten. Insbesondere in Berufsgruppen mit Schichtdiensten bzw. festen Servicezeiten, die nur geringe Spielräume bei der Arbeitszeitgestaltung zulassen, braucht es eine vorausschauende und zuverlässige Planung der Arbeitszeiten im Team. Kurzfristige Einsätze, um beispielsweise Ausfälle von Kollegen zu kompensieren, erschweren die Koordination von Beruf und Privatleben. Knapp die Hälfte aller Beschäftigten musste im Jahr 2025 zusätzliche Aufgaben übernehmen bzw. Überstunden machen (Abbildung 3). Hohe Krankenstände und freiwillige Personalabgänge sind hierfür die Hauptursachen.

Beitrag einer steigenden Arbeitsproduktivität für einen stabilen Wachstumspfad

Unter der Vorbedingung der knapper werdenden Ressource menschlicher Arbeitskraft müssen Arbeit möglichst effizient organisiert und die Potenziale technologischer und organisatorischer Entwicklungen für das Produktivitätswachstum eruiert werden. Wenn es nicht gelingt, das Arbeitskräfteangebot hinreichend zu stabilisieren, bräuchte es einen starken Anstieg der Arbeitsproduktivität, um das moderate Wirtschaftswachstum der jüngsten Vergangenheit zu halten und damit das reale Pro-Kopf Einkommen zu stabilisieren. Der Zusammenhang zwischen dem Arbeitskräfteangebot und der Produktivität in Bezug auf die Produktionsleistung lässt sich anhand der einfachen Gleichung (1) beschreiben. Um die gesamtwirtschaftliche Produktionsleistung und damit das Einkommen je Einwohner (Y/B) zu halten, bräuchte es bei einem sinkenden Anteil der Erwerbstätigen an der Bevölkerung (L/B) eine entsprechend höhere Produktionsleistung je Erwerbstätigen (Y/L).

Bardt und Grömling (2025) berechnen in ihrer Wachstums­projektion für den Zeitraum 2025 bis 2035, dass es mit Blick auf das durchschnittliche jährliche Produktivitätswachstum der letzten drei Jahrzehnte von 1,2 % einen kräftigen Schub auf gut 1,8 % bräuchte. Dabei war zuletzt im Grunde kein Zuwachs mehr zu verzeichnen (Abbildung 4). Bereits vor der Covid-19-Pandemie war die Arbeitsproduktivität spürbar langsamer gewachsen als noch zu Beginn der 1990er Jahre. Bei einem ähnlichen Beitrag der Kapitalintensivierung zum Produktivitätswachstum wie in dem betrachteten Zeitraum seit 1991 müsste der Wachstumsimpuls durch den technisch-organisatorischen Fortschritt laut Bardt und Grömling (2025) rund doppelt so hoch ausfallen wie in dem genannten Referenzzeitraum. Hoffnungen liegen hier vor allem auf dem technologischen Fortschritt, der mit einer stärkeren Verbreitung von Künstlicher Intelligenz (KI) verbunden wird. Doch worin liegen die Potenziale der KI-Intensivierung und welche Wachstumserwartungen sind realistisch?

Einfluss von KI auf die Produktivität

Die makroökonomischen Potenziale, die in KI gesehen werden, variieren in der Literatur stark von über 2,5 % Wachstum pro Jahr bis zu 0,6 % über 10 Jahre (vgl. zum Überblick OECD, 2024, S. 8). Für Deutschland berechnen Zika et al. (2025) mittels Szenariotechnik, dass das Wirtschaftswachstum durch die verstärkte Entwicklung und den Einsatz von Künstlicher Intelligenz jährlich um durchschnittlich 0,8 Prozentpunkte höher ausfallen könnte. Kumuliert über 15 Jahre entspräche dies einer zusätzlichen Wertschöpfung von 4,5 Bio. €. Eine IW-Projektion der Produktivitätsentwicklung, die die potenziellen Effekte von KI mitberücksichtigt, zeigt ein jahresdurchschnittliches Produktivitätswachstum in Deutschland von 0,9 % für die Jahre 2025 bis 2030 und von 1,2 % für die Jahre 2030 bis 2040 (Demary et al., 2025, S. 32–33). Damit wird voraussichtlich lediglich das schwache Wachstum der 2000er Jahre erreicht.

Eine notwendige Voraussetzung dafür, dass KI das Produktivitätswachstum beschleunigt, ist eine zunehmende Nutzung und Integration von KI in den Unternehmen. Die Adaptionsgeschwindigkeit ist zwar enorm. Im Jahr 2024 gaben 27 % der Unternehmen in Deutschland an, KI einzusetzen, doppelt so viele wie ein Jahr zuvor (Kerkhoff et al., 2024, S. 40). Dennoch zögern viele Unternehmen derzeit noch, weil sie z. B. noch auf der Suche nach geeigneten Anwendungsfeldern sind bzw. die Kosten den Nutzen übersteigen (Scheufen et al., 2025). Mit lediglich vier von zehn der Unternehmen, die KI einsetzen, fällt auch der Anteil der KI-Anwender überraschend klein aus, der über positive Produktivitätseffekte berichtet (Hammermann et al., 2024, S. 79). Ein Grund ist, dass KI-Anwendungen häufig nur erprobt und noch nicht im Unternehmen ganz ausgerollt wurden. Für einen wertschöpfenden Einsatz sind zudem in der Regel ergänzende Investitionen in die technische Infrastruktur oder das Humankapital der Belegschaft erforderlich bzw. braucht es angepasste Prozesse und Strukturen. Die Implementierung neuer Technologien braucht Zeit und in der Implementierungsphase kann es sogar zu Produktivitätseinbußen kommen, da die Fehleranfälligkeit zu Beginn besonders hoch ist und sich neue Routinen erst etablieren müssen (Hammermann et al., 2024, S. 86).

Zentral für die mittel- bis längerfristigen Produktivitätspotenziale von KI ist die Frage nach der Automatisierung oder Komplementarität menschlicher Arbeit. Also die Frage, inwieweit sich mithilfe von KI-Anwendungen Arbeitsprozesse automatisieren und damit die Kosten der Produkt- bzw. Dienstleistungserstellung reduzieren lassen oder ob sich die Leistungsfähigkeit der Arbeit steigern lässt, beispielsweise indem Arbeitsabläufe beschleunigt werden und eine stärkere Spezialisierung auf Tätigkeiten mit höherer Wertschöpfung stattfindet. Bisherige Untersuchungen weisen tendenziell stärker auf eine Komplementarität der KI-Nutzung hin, durch die menschliche Arbeit ergänzt, nicht aber ersetzt wird (Demary et al., 2025, S. 36; Seele & Stettes, 2025; Hammermann et al., 2023).

Schlussfolgerung

Dies lässt vorläufig den Schluss zu, dass KI nur dann produktivitätswirksam eingesetzt werden kann, wenn die entsprechenden Kompetenzen im Umgang mit den jeweiligen Anwendungen im Arbeitskontext ausgebildet werden. Sorgen und Ängste können die Adaptionsgeschwindigkeit in Unternehmen hingegen hemmen. So äußern Beschäftigte, die bereits mit KI-Anwendungen zu tun haben, häufig die Sorge, dass ihr berufliches Können und Wissen aufgrund des technischen Fortschritts in den nächsten beiden Jahren an Wert verliert (Hammermann & Kürten, 2025). Damit Unternehmen und ihre Belegschaften mit dem technologischen Fortschritt Schritt halten und im internationalen Wettbewerb bestehen, müssen sie mit KI experimentieren können, um nützliche Einsatzfelder zu identifizieren und sich mit den Anwendungen vertraut zu machen. Weiterbildungen können den effektiven und effizienten Umgang mit KI unterstützen. Die Komplementarität von Humankapital und KI ist zentral für die unternehmerische Wertschöpfung. Und es bedarf klarer betrieblicher Regelungen zum Umgang mit dem Datenschutz und Urheberrechten.

Stärkere Anreize für eine Ausweitung von Arbeitszeiten könnten zusätzlich zu Erwerbsanreizen und Zuwanderung helfen, das Arbeitskräfteangebot zu stabilisieren. Gleichzeitig braucht es Investitionen in den technisch-organisatorischen Fortschritt, um die Arbeitsproduktivität zu steigern. Die Antwort auf die Frage nach dem Erhalt des Wohlstands in Deutschland ist also ein „Sowohl als auch“ und kein „Entweder oder“. Gerade die jüngsten technologischen Entwicklungen im Bereich der Künstlichen Intelligenz nähren jedoch bei vielen den alten Traum von mehr Freizeit und weniger Arbeit durch Automatisierung. Ob dieser in Erfüllung geht, steht in den Sternen. Ob dieser auch wünschenswert ist, steht ohnehin auf einem anderen Blatt. Individuelle Wünsche nach Verkürzung der Arbeitszeit und Teilzeit sind zu respektieren. Gesamtwirtschaftlich stellen sie allerdings eine Herausforderung dar, nicht nur mit Blick auf die Folgen des demografischen Wandels für das Bruttoinlandsprodukt (BIP) pro Kopf, sondern auch für Unternehmen, die hierzulande in neueste Technologien investieren wollen und hierfür Personal mit den erforderlichen Kompetenzen benötigen.

Literatur

Bardt, H. & Grömling, M. (2025). Hemmnisse und Herausforderungen bei der Bewältigung der demografischen Produktivitätslücke in Deutschland. IW-Trends, Nr. 2, 25–45.

Demary, V., Grömling, M., Kestermann, C., Scheufen, M., Seele, S., Stettes, O. & Trenz, M. (2025). Wie wird KI die Produktivität in Deutschland verändern. Gutachten im Auftrag des Gemeinschaftsausschusses der Deutschen Gewerblichen Wirtschaft.

Hammermann, A. & Kürten, L. (2025). Generative KI: Schritt halten durch gezielte Kompetenzentwicklung. IW-Kurzbericht, Nr. 24.

Hammermann, A. & Schäfer, H. (2024). Arbeitszeitwünsche von jungen Beschäftigten. IW-Kurzbericht, Nr. 24.

Hammermann, A. Monsef, R. & Stettes, O. (2023). KI und der Arbeitsmarkt: Eine Analyse der Beschäftigungseffekte. IW-Report, Nr. 55.

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