Automatisierte Produktionsabläufe mit Künstlicher Intelligenz, schnellere Fertigung durch 3D-Druck oder humanoide Roboter, die gefährliche Schweißarbeiten übernehmen - Deutschlands Fabriken werden digitaler. Die deutsche Industrie bewertet den Einsatz digitaler Technologien in der Produktion weit überwiegend positiv: 81 Prozent der deutschen Industrieunternehmen sehen Industrie 4.0 als Chance, nur 16 Prozent sehen darin ein Risiko. Gleichzeitig ist Industrie 4.0 ein Wettbewerbsfaktor. Für fast alle deutschen Industrieunternehmen (94 Prozent) ist Industrie 4.0 sehr wichtig oder gar unverzichtbar, um im internationalen Wettbewerb zu bestehen (unverzichtbar: 30 Prozent; sehr wichtig: 64 Prozent). Nur knapp 4 Prozent halten Industrie 4.0 hingegen für unwichtig. Das sind Ergebnisse einer repräsentativen Befragung im Auftrag des Digitalverbands Bitkom, die anlässlich der Hannover Messe unter 555 Industrieunternehmen des verarbeitenden Gewerbes ab 100 Beschäftigten in Deutschland durchgeführt wurde.

Unsicherheit ist für viele Menschen in Deutschland zum ständigen Begleiter geworden, allerdings mit sehr unterschiedlichen Schwerpunkten zwischen den älteren und jüngeren Generationen. Eine aktuelle Umfrage von BearingPoint zeigt, wie stark diese Unterschiede Entscheidungen, Karrieren und Erwartungen an Führung prägen und wie sich dies auf die Gesamtwirtschaft auswirkt.

Generative KI verspricht erhebliche Produktivitätsgewinne in der Wissensarbeit: Texte, Analysen, Konzepte oder Codes können in kürzester Zeit erstellt werden. In vielen Organisationen wird KI daher primär als Effizienzwerkzeug eingeführt - mit messbaren kurzfristigen Erfolgen. Eine aktuelle PwC-Studie beziffert das Produktivitätswachstum im Zeitraum 2018 - 2024 in den Branchen, die am stärksten von KI betroffen sind, mit 27 Prozent und sagt bis 2040 eine Steigerung der Arbeitsproduktivität in Deutschland durch KI um 30 Prozent voraus. Doch was, wenn der Preis dieser Produktivitätsgewinne nicht monetär, sondern kognitiv ist? Die langfristige Nebenwirkung der Nutzung von generativer KI im Sinne einer schleichenden Erosion individueller und organisationaler Lern- und Urteilskompetenz erhält bislang weniger Aufmerksamkeit. Möglicherweise könnte sich der Verlust von Lernfähigkeit - und nicht der Verlust von Arbeitsplätzen - als das größere Risiko der KI-Nutzung erweisen.

KI-gestützte Systeme, Automatisierung und Cloud-Infrastrukturen optimieren Prozesse und verändern Kompetenzprofile in einem rasanten Tempo. Das belegt auch der Skills Economy Report 2026 von Cornerstone, der auf mehr als 28 Terabyte Echtzeit-Arbeitsmarktdaten aus über 200 Ländern basiert. Der Report zeigt deutlich, dass KI, Code-Automation sowie smarte Entwicklungstools nicht nur für Produktivitätsgewinne sorgen, sondern auch ein Kompetenz- bzw. Skill-Defizit verschärfen.

Die Migration in die Cloud sollte eigentlich eine Einbahnstraße sein. Für die meisten Unternehmen ist sie das offenbar nicht. Eine aktuelle Studie zeigt, dass viele von ihnen der Cloud zwar nicht den Rücken kehren, aber angesichts von höheren Kosten und zunehmenden Anforderungen an die Datensouveränität ihre Workload-Aufteilung neu ausrichten.​

Ob Künstliche Intelligenz, intelligente Netze oder sogar der digitale Zwilling des Energienetzes: die meisten deutschen Großstädte setzen bei der Energie- und Wärmeplanung auf digitale Technologien. Drei Viertel (76 Prozent) haben solche Lösungen bereits im Einsatz, bei 12 Prozent befinden sie sich gerade in der Einführung und bei 1 Prozent in einer Testphase. Weitere 7 Prozent planen die Nutzung digitaler Technologien rund um Energie und Wärme, nur bei 4 Prozent ist das kein Thema. Das ist nur ein Ergebnis des Studienberichts zum Smart City Index 2025 mit Digital-Rankings der 83 deutschen Städte ab 100.000 Einwohnerinnen und Einwohnern des Digitalverbands Bitkom.

Der Einsatz KI-gestützter Chatbots nimmt in Organisationen kontinuierlich zu. Trotz technologischer Fortschritte bleibt die tatsächliche Nutzung jedoch häufig hinter den Erwartungen zurück. Ein wesentlicher Grund dafür liegt in fehlendem Vertrauen in die Verlässlichkeit der Systeme und enttäuschten Nutzungserwartungen. Entscheidend für ihre Akzeptanz sind daher neben wahrgenommener Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit insbesondere transparente Systemgrenzen, eine verlässliche Wissensbasis sowie geeignete Mechanismen zur Vermeidung von Fehlinformationen. Diese Erkenntnisse ergeben sich aus der Entwicklung des Studienberatungs-Chatbots "Helia" an der Hochschule Burgenland. Das Projekt zeigt, welche technischen und organisatorischen Maßnahmen dazu beitragen können, Vertrauen in KI-gestützte Chatbots aufzubauen und ihre nachhaltige Nutzung zu fördern.