Wie man die Technologieadoption spanischer Unternehmen misst: Was investiertes Kapital verrät

Zu sagen, ein Unternehmen habe eine Technologie „adoptiert“, kann sehr unterschiedliche Situationen beschreiben: eine Lizenz kaufen, ein Tool testen, es regelmäßig nutzen oder es in Prozesse integrieren, die die Produktion verändern. Der Kauf allein beweist keine Integration und erlaubt keine Aussage darüber, ob die Technologie einen spürbaren Effekt auf das Geschäft hat.

Diese Unterscheidung ist wichtig für die Interpretation von Indikatoren. Eine Zahl zum technologischen Kapital beschreibt Ressourcen, die bestimmten Aktivenkategorien zugeordnet sind, während eine Messung der Unternehmensnutzung präzisieren müsste, welche Organisationen als Nutzer gelten und unter welcher Definition. Es sind keine austauschbaren Maße: Investition und regelmäßige Nutzung beantworten unterschiedliche Fragen.

Die von CaixaBank Research am 13. Februar 2020 veröffentlichte Analyse untersucht die wirtschaftliche Relevanz des Kapitals, das neuen Technologien in Spanien und anderen fortgeschrittenen Ländern zugeordnet ist. Sie liefert keine direkte Zahl zu spanischen Unternehmen, die künstliche Intelligenz nutzen. Ihr Nutzen liegt darin, zu zeigen, wie man die technologische Intensität annähert, wenn die Statistiken diese konkrete Technologie nicht direkt quantifizieren.

Um die Präsenz aufstrebender Technologien zu approximieren, verwendet die Studie vier Kapitalkategorien aus der EU KLEMS-Datenbank: Software und Datenbanken, Forschung und Entwicklung, Computer und Telekommunikationsgeräte. Diese werden kombiniert und mit den Arbeitsstunden in Beziehung gesetzt. Das Ergebnis wird ausgedrückt als technologisches Kapital in konstanten Euro von 2010 pro Arbeitsstunde.

Diese Wahl vermeidet es, eine KI-Nutzungszahl zu präsentieren, die die verwendeten Daten nicht liefern. In der Argumentation des Artikels ist KI zu neu, um eine direkte, vergleichbare wirtschaftliche Messgröße zu haben; daher repräsentiert das ausgewählte Kapital einen breiteren Bestand an Aktiven, die zur Entwicklung oder Nutzung digitaler Technologien beitragen können. Es ist ein indirekter Indikator, keine Messung installierter Algorithmen, laufender Projekte oder unternehmerischer Ergebnisse.

Der Nenner ändert ebenfalls die Lesart: Kapital pro Arbeitsstunde ist nicht gleich der Gesamtausgabe eines Landes oder Sektors. Es erlaubt den Vergleich der relativen technologischen Kapitalintensität im Verhältnis zur Arbeit, informiert aber nicht allein über die Anzahl der investierenden Firmen, die Größe jeder Investition oder deren Rentabilität. Es bestimmt auch nicht allein den Grad der Nutzung der erfassten Aktiven.

Mit den analysierten historischen Daten ordnet CaixaBank Research Spanien in Bezug auf technologisches Kapital pro Arbeitsstunde unter die USA, Frankreich und Deutschland ein, hebt jedoch hervor, dass diese Kennzahl in Spanien während der zwei untersuchten Jahrzehnte schnell wuchs. Der Vergleich beschreibt eine vergangene Entwicklung, keine Garantie für Konvergenz: Der Artikel stellte fest, dass sich Spanien Frankreich oder Deutschland in etwa zehn Jahren nähern könnte, wenn die beobachteten Trends anhielten.

Der sektorspezifische Vergleich für Spanien umfasst 31 Industrie- und Dienstleistungsbranchen; die Studie schließt Landwirtschaft und Bergbau aus dieser Aufschlüsselung aus. Die Autoren identifizieren Unterschiede zwischen Sektoren mit hohen und mittleren bis niedrigen technologischen Kapitalniveaus und verbinden die ersten mit Aktivitäten, die von Eurostat als Hochtechnologie- oder wissensintensive Tätigkeiten klassifiziert werden. Der nationale Durchschnitt verschleiert diese Heterogenität: Der Indikator impliziert nicht, dass alle Tätigkeiten Technologien im gleichen Tempo adoptieren.

Der Text warnt auch, dass die Klassifizierung von Maschinen technologische Komponenten verbergen kann. Als Beispiel nennt er, dass einige industrielle Roboter in allgemeinen Maschinenkategorien erfasst werden, nicht unbedingt in den Posten, die für die Konstruktion ihres Indikators verwendet werden. Daher kann ein Vergleich auf der Grundlage von Buchführungskategorien physische Technologien unvollständig darstellen, deren digitale Funktion nicht separat identifiziert wird.

Die CaixaBank Research-Analyse beobachtet akkumuliertes technologisches Kapital und setzt es in Relation zu Arbeitsstunden; sie misst nicht direkt, wie viele Unternehmen eine Technologie in ihre Operationen integriert haben. Daher dürfen ihre Ergebnisse nicht als Unternehmensadoptionssatz dargestellt werden. Die Art der Daten begrenzt den Schluss: Der Indikator erlaubt Aussagen zur Kapitalintensität, nicht zur deklarierten Nutzung durch die Firmen.

Die Studie ist auch keine Marktprognose. Ihr Vergleich basiert auf Kapitalkategorien und historischen Daten, während eine Prognose zu einer konkreten Technologie sich auf ein zukünftiges Szenario beziehen kann. Um zwei Zahlen in den Kontext zu setzen, müsste man prüfen, ob sie Zeitraum, Bevölkerung, technologische Definition und Maßeinheit teilen; der Artikel von 2020 allein erlaubt es nicht, eine kommerzielle Prognose zu validieren.

Beim Lesen einer Aussage zur Adoption sollte man identifizieren, was gezählt wird: Organisationen, Mitarbeiter, Lizenzen, Projekte, Ausgaben oder akkumuliertes Kapital. Auch das Referenzjahr, die eingeschlossenen Sektoren und ob der Datenpunkt zwischen einem einmaligen Test und der regelmäßigen Nutzung unterscheidet, sind wichtig. Ohne diese Präzision kann eine Zahl ein anderes Phänomen beschreiben als das, das sie zu messen scheint.

Der Kapitalindikator erlaubt es nicht abzuleiten, welche Technologie ein konkretes KMU kaufen sollte. Er hilft jedoch, eine strukturelle Frage zu verstehen: Die technologische Kapazität einer Wirtschaft hängt von Investitionen in komplementäre Aktiven ab, wie Software, Daten, Geräte und F&E, und diese Kapazität ist nicht gleichmäßig zwischen den Sektoren verteilt. Die unternehmerische Entscheidung muss vom zu verbessernden Prozess ausgehen, nicht von einer Trendliste.

Eine 2025 von der Universitat de València durchgeführte Untersuchung basiert auf 30 Interviews mit Unternehmen in der Valencianischen Gemeinschaft, die KI nutzen, und untersucht, wie sie von der Absicht zur Praxis kommen und welche organisatorischen Reibungen auftreten. Aufgrund ihrer Methode und ihres Umfangs liefert sie qualitative Erfahrungen, keine Schätzung des Anteils spanischer Unternehmen, die KI adoptieren. Organisatorische Integration und Kapitalpräsenz sind unterschiedliche Fragen.

Um zu entscheiden, ob eine Lösung getestet werden soll, kann sich ein KMU konkrete Fragen stellen: Welche Aufgabe ändert sich? Welche Daten werden benötigt? Mit welchem bestehenden System muss sie sich verbinden? Wer ist für ihre Nutzung und Wartung verantwortlich? Ein begrenzter Test kann praktische Informationen über Kompatibilität und Kosten liefern. Er beweist nicht allein, dass die Lösung in größerem Maßstab integriert wird oder dass ihre Ergebnisse sich in anderen Unternehmen wiederholen.

Die Arbeit von CaixaBank Research verwendet EU KLEMS und vergleicht Kapitalkategorien mit historischen Daten. Ihre Ergebnisse beschreiben Unterschiede in der Kapitalintensität und Trends der untersuchten Periode, aber sie messen die KI-Adoption nicht direkt. Um den Impact einer Investition auf die Produktivität zu bewerten, müsste man beide Variablen mit einer geeigneten Methode in Beziehung setzen, was etwas anderes ist als die Entwicklung des Kapitals pro Arbeitsstunde zu beobachten.

Es gibt auch Abdeckungsgrenzen: Die zitierte sektorspezifische Aufschlüsselung umfasst Industrie und Dienstleistungen, nicht Landwirtschaft oder Bergbau, und die Buchführungsklassifizierung identifiziert technologische Aktiven nicht immer präzise. Der aggregierte Indikator kann sich durch die sektorspezifische Zusammensetzung und die Art der Kapitalerfassung ändern. Außerdem ist der Datenpunkt pro Arbeitsstunde keine direkte Messung der unternehmerischen Nutzung einer Technologie.

Der nützliche Schluss ist begrenzt: Die Analyse dokumentiert, dass das mit digitalen Technologien verbundene Kapital in der beobachteten Periode an Relevanz in Spanien gewann und dass sein Gewicht zwischen Ländern und Sektoren variiert. Um über die aktuelle Unternehmensadoption zu sprechen, sind Nutzungsdaten mit einem klaren Referenzdatum erforderlich. Kapital, regelmäßige Nutzung und Ergebnisse sind unterschiedliche Ebenen; sie zu unterscheiden verhindert, dass Investition oder Erwartung zu einer Aussage über eine allgemeine Verbreitung werden.