Ökonomen widersprechen den KI-Befürchtungen zum Arbeitsplatzverlust aus Silicon Valley

Das Silicon Valley war eifrig damit beschäftigt, Arbeitnehmer vor den Risiken von Entlassungen im Zuge des KI-Booms zu warnen. Empirische Beweise, die von der Stanford University, dem US Census Bureau, der Dallas Fed und der London School of Economics (LSE) gesammelt wurden, zeigen jedoch, dass die Auswirkungen der KI nicht so drastisch waren wie erwartet.

Die Financial Times hat diese Spaltung treffend herausgestellt. Während Tech-Führer vor den Risiken einer großflächigen Verdrängung warnen, sehen Ökonomen, die Lohn- und Beschäftigungsdaten analysieren, den Prozess auf gezieltere Weise ablaufen, wobei jüngere Arbeitnehmer am stärksten unter Druck stehen.

Die Zahlen im Silicon Valley steigen weiter an

Nach Angaben von Anthropic-CEO Dario Amodei besteht ein hohes Risiko, dass bis 2030 fast die Hälfte der Einstiegspositionen in der Bürokratie durch KI gefährdet sind. Bill Gates hat ebenfalls betont, dass KI bei fehlenden geeigneten politischen Maßnahmen bereits in zehn Jahren zu noch weniger Arbeitsplätzen führen könnte.

Diese Prognosen gehen weit über das hinaus, was Forscher heute messen können. Sie werden auch in der Branche nicht einheitlich geteilt. OpenAI-CEO Sam Altman sagte im Mai, er habe sich „ziemlich geirrt“ bezüglich des erwarteten sozialen und wirtschaftlichen Nachteils und sei „erfreut“, dass das befürchtete Job-Apokalypse nicht eingetreten ist, wie Cryptopolitan berichtete.

Die Lohnabrechnungsdaten erzählen eine ruhigere Geschichte

Den stärksten Beleg liefert das Digital Economy Lab der Stanford University. In ihrer Studie stützten sich Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar und Ruyu Chen auf ADP-Lohnzahlungsdaten aus einem balancierten Panel, das monatlich bis Juni 2026 etwa 3,5 bis 5 Millionen Mitarbeiter abdeckte. ADP verwaltet die Lohnabrechnungen für Arbeitgeber mit mehr als 25 Millionen Mitarbeitern in den USA.

Die Stanford-Studie deutet nicht darauf hin, dass der Arbeitsplatzabbau in der Wirtschaft weit verbreitet ist. Vielmehr legt sie nahe, dass die Auswirkungen konzentriert sind. Die Beschäftigung unter 22- bis 25-Jährigen, die in AI-intensiven Jobs tätig waren, lag etwa 19 % niedriger als es bei einem ähnlichen Trend wie bei nicht von KI betroffenen Jobs der Fall gewesen wäre. Der Rückgang scheint weniger auf Entlassungen durch mehr Unternehmen zurückzuführen zu sein, sondern darauf, dass weniger Unternehmen neue Mitarbeiter einstellen.

Der Stanford AI Index 2026 zeigt im Bereich der Softwareentwicklung einen fast identischen Trend. Die Beschäftigung von Entwicklern zwischen 22 und 25 Jahren ging ab 2024 um fast 20 % zurück.

Die Betroffenen sind gerade erst am Anfang ihrer Karriere

Eine Studie des Census Bureau ergab, dass Absolventen der AI-am stärksten betroffenen Dekile der Studienfächer mit einer um fünf Prozentpunkte geringeren Wahrscheinlichkeit eine erste Anstellung fanden. Auch ihre frühen Einkünfte lagen 13 % niedriger.

Ein Teil dieses Verlusts resultierte daraus, dass Absolventen in besser bezahlte Berufe wechselten, darunter Gastronomie und Einzelhandel.

Die Dallas Fed kam zu ähnlichen Ergebnissen. Informatik, Computertechnik und Sprachen gehörten zu den am stärksten betroffenen Studiengängen. Pflege, Bildung und Psychologie zählten zu den am wenigsten betroffenen.

Absolventen aus Bereichen, in denen die Wahrscheinlichkeit höher ist, dass sich KI auf die Beschäftigungsmöglichkeiten auswirkt, fanden im ersten Jahr nach dem Abschluss 1,7 % seltener eine Stelle. Zudem verdienten diejenigen, die doch eine Arbeit fanden, rund 5 % weniger.

Ein Papier, das weitere Informationen zu dieser Forschung liefert, wurde vom LSE veröffentlicht; seine Autoren haben 138 Quellen analysiert, darunter 74 Forschungsarbeiten. Es kommt zu dem Schluss, dass die Ergebnisse weitaus weniger sensationell sind als erwartet. Insgesamt scheinen sich die Auswirkungen auf Beschäftigung und Löhne auf bestimmte Gruppen zu beschränken und bleiben schwer eindeutig messbar.

Die Ausgaben können boom en, selbst wenn keine Jobs verschwinden

Diese Unterscheidung ist wichtig. KI muss nicht zu Massenentlassungen führen, um den Arbeitsmarkt zu verändern. Sie kann zunächst den Einstiegsbereich schwächen.

Gleichzeitig steigen die Ausgaben weiter. Gartner erwartet, dass die weltweiten KI-Ausgaben im Jahr 2026 2,7 Billionen US-Dollar erreichen werden – ein Anstieg von 49,5 %, wobei die KI-Infrastruktur weiterhin die größte Kategorie bleibt.

Der größere Risiko besteht derzeit vielleicht nicht darin, dass ganze Jobs verschwinden. Es könnte sein, dass es für junge Arbeitnehmer weniger Möglichkeiten gibt, ihren ersten Job zu bekommen.

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