DAS MODELL HINKT. DIE MASCHINE LÄUFT
Sie sitzen in ihren Seminarräumen, die Modelle sind poliert, die Gleichungen stehen seit Jahrzehnten. Und dann kommt eine Welle, schneller als jede Theorie, die sie halten können. Was tun die Ökonomen? Sie messen. Aber messen sie noch — oder verwalten sie nur noch das Vertrauen in die eigene Berufsehre?
Drei Veröffentlichungen aus dem Frühjahr 2026, die sich wie ein einziger Hilferuf lesen.
Im Mai schreibt das Fortune-Magazin, die Produktivität der Arbeiter steige unter KI-Einsatz — nur die volkswirtschaftlichen Zahlen bleiben verdächtig ruhig. Der Verweis auf die neunziger Jahre fällt nicht zufällig: Damals, beim Siegeszug des Internet, standen dieselben Ökonomen vor demselben Rätsel. Sie kamen zu spät — und schrieben den Aufsatz nachträglich.
Im Februar hält der Economist fest, die KI-getriebene Produktivitätswelle sei „noch nicht hier". Das klingt nach Geduld. Es klingt auch nach dem Eingeständnis, dass das eigene Werkzeug drei Größen prüfen müsse — Verbreitung, Intensität, Beitrag — und bei keiner bisher zu einem klaren Urteil kommt. Ein Messer, das nicht schneidet, was es verspricht.
Im April dann Tjai Yu Hui von der National University of Singapore in der Stanford Economic Review. Die „schöpferische Zerstörung" werde zeigen, was zu lernen sei. Schöpferische Zerstörung — das alte Schumpeter-Wort, das immer dann fällt, wenn Branchen weichen müssen. Eine elegante Vokabel für einen rauen Vorgang. Eine Beruhigungspille für Investoren, die ihre Position erklärt sehen wollen.
Ich sitze an meinem Schreibtisch, der Lötkolben kühlt aus, und denke nach. Drei Quellen, ein Muster: Akademisches Denken, das die Welle von hinten seziert. Nicht weil die Welle zu langsam wäre — sondern weil das Skalpell zu kurze Klingen hat.
Die Frage ist nicht, ob Ökonomen nützlich sind. Die Frage ist, wessen Legitimation sie gerade verwalten. Wenn Milliarden in KI fließen — und die Quellen deuten darauf hin, dass die Investition als Wachstumstreiber der US- und Weltwirtschaft gilt —, dann muss irgendjemand im Nachhinein erklären, warum das Geld richtig angelegt war. Wer springt in diese Bresche? Die Ökonomen. Sie springen mit alten Absätzen.
Unklar bleibt, welche konkreten Produktivitätszahlen in den Datensätzen der drei Beiträge tatsächlich stehen — sie sprechen von Rätseln und Paradoxien, nicht von belastbaren Befunden. Unklar bleibt auch, welche Stimmen außer Tjai Yu Hui gerade laut genug sind, um Gehör zu finden. Was bleibt, ist der Korpus selbst — ein Korpus, der sich an einem Phänomen abarbeitet, das schneller ist als sein Messverfahren.
Die alte Solow-Paradox kehrt zurück, aufgeladen mit größerem Kapital. Damals brauchte es Jahre, bis die Zahlen nachzogen. Diesmal, so steht zu fürchten, werden sie es ebenfalls tun. Nur wird das Kapital, das in der Zwischenzeit verbrannt wird, in keiner Bilanz auftauchen — und die Erklärungen, die nachträglich kommen, werden so klingen, als hätten die Modelle das Geschehen die ganze Zeit begleitet.
Mein Beruf ist nicht, Modelle zu prüfen. Mein Beruf ist, die Frequenz zu hören, in der jemand das Offensichtliche verschweigt. Hier verschweigt jemand die eigene Methode. Nicht durch Fälschung — durch Hinnahme. Durch das stille Einverständnis mit einer Messgenauigkeit, die erst nach dem Ereignis existieren wird.
Die Modelle werden nachkommen. Irgendwann. Bis dahin haben die Ökonomen eine Wahl: Sie können weiter im Kielwasser der Maschine messen und ihre Berufsehre aus nachträglicher Treffsicherheit ziehen. Oder sie können eingestehen, dass die Geschwindigkeit der technologischen Durchbrüche eine Ökonomie verlangt, die noch nicht gebaut ist — und dass jede Berufung auf die alten Werkzeuge in diesem Tempo eher Überlebensmechanismus ist als Analyse.
Wer baut sie, diese neue Ökonomie? Wem gehört sie? Wer zahlt die Wartezeit — in entgangenen Erträgen, verbranntem Vertrauen, in jenen Produktivitätsgewinnen, die in den Statistiken fehlen, aber in den Bilanzen der Konzerne längst verbucht sind? Das sind die Fragen, die in keinem der drei Beiträge offen stehen. Vielleicht, weil Antworten gefährlicher sind als Rätsel. Vielleicht, weil das Geständnis, zu langsam zu sein, in diesem Geschäft das Ende einer Laufbahn bedeuten kann.
Eine Frequenz, die andere nicht hören wollen: Die Ökonomie spricht noch in der Sprache der Dampfmaschine, während der Raum, den sie vermessen will, längst von etwas anderem bewohnt wird.
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