KI greift Hochverdiener an - US-Ratingagentur mit drastischer Warnung

Die US-Ratingagentur Egan Jones schlägt beim Thema KI einen ungewöhnlich drastischen Ton an. In ihrem aktuellen „Risk Commentary No. 220“ von heute steht über der Analyse schlicht: „It’s Over“. Die Kernthese, KI sei inzwischen so weit fortgeschritten, dass eine umfassende Disruption der Wirtschaft nahezu unvermeidbar geworden sei. Besonders früh treffen könnte es ausgerechnet jene Branchen, die bisher als Hochburgen gut bezahlter Wissensarbeit galten.

Im Zentrum stehen Unternehmen, die menschliche Expertise nach Arbeitszeit verkaufen. Beratung, Wirtschaftsprüfung, Steuerberatung, Rechtsdienstleistungen, Recruiting, Outsourcing, Übersetzungen und andere Professional Services leben traditionell davon, dass qualifizierte Mitarbeiter Stunden produzieren, die anschließend mit hohen Stundensätzen weiterverkauft werden. Genau dieses Geschäftsmodell sieht Egan Jones unter Druck. Bemerkenswert ist dabei ein Zusatz im aktuellen Kommentar „senior talent included“. Die Agentur spricht also ausdrücklich nicht nur über Junior Analysten oder repetitive Sachbearbeitung, sondern auch über hochqualifizierte und hochbezahlte Experten.

Wenn eine KI in Sekunden Arbeit erledigt, für die vorher ein hochbezahlter Mitarbeiter Stunden oder Tage benötigte, sinkt der wirtschaftliche Wert dieser Arbeitszeit. Ein Unternehmen kann zwar zunächst versuchen, seine Mitarbeiter mithilfe von KI produktiver zu machen. Irgendwann stellt sich aber eine viel unangenehmere Frage: Warum überhaupt noch dieselbe Anzahl an Mitarbeitern beschäftigen?

An der Stelle unterscheidet sich die Egan Jones These von der üblichen Erzählung, KI sei hauptsächlich ein Produktivitätswerkzeug. Die Ratingagentur geht einen Schritt weiter, KI könnte die Preisbildung für Wissensarbeit selbst verändern.

Diese Position hat sich bereits Wochen vor dem aktuellen Kommentar abgezeichnet. Mitte August veröffentlichte Egan Jones eine Analyse über die Folgen der rapide fallenden Kosten maschinellen Denkens. Als Beispiel verwies das Unternehmen darauf, dass eine Abfrage auf dem Leistungsniveau führender Modelle von Ende 2022 innerhalb von weniger als 2 Jahren von rund 20 USD auf nur noch 0,07 USD je Million Tokens gefallen sei. Egan Jones spricht deshalb von einem regelrechten Preisverfall bei „machine reasoning“. Besonders gefährdet seien Geschäftsmodelle mit Seat Based Pricing, Volume Based Pricing oder Abrechnung nach Stunden. Bei Staffing, Outsourcing und Übersetzungen könnten bestehende Preisstrukturen laut Egan Jones zusammenbrechen, sobald Software einen erheblichen Teil des bisherigen Arbeitsvolumens produziert.

Damit entsteht eine gefährliche Dynamik für Professional Services. Die Zahl der Mitarbeiter muss zunächst gar nicht dramatisch sinken. Es reicht, wenn Kunden erkennen, dass eine Leistung mit KI wesentlich günstiger produziert werden kann. Dann geraten die Preise unter Druck, anschließend die Umsätze pro Mitarbeiter und schließlich die Margen. Die Disruption kann also zuerst in der Gewinn- und Verlustrechnung auftauchen und erst später in den Beschäftigungszahlen. Genau darauf weist Egan Jones ausdrücklich hin.

Für die Kapitalmärkte ergeben sich daraus mehrere Konsequenzen.

Die erste betrifft klassische Beratungs- und Dienstleistungsunternehmen. Wenn ein wesentlicher Teil ihres Wettbewerbsvorteils aus einem großen Pool hochqualifizierter Mitarbeiter besteht, könnte dieser Vorteil kleiner werden. Humankapital bleibt wertvoll, aber Routineanalyse, Dokumentenerstellung, Recherche, Programmierung, Übersetzung, Datenaufbereitung und Teile der Entscheidungsunterstützung werden massiv billiger.

Die zweite Konsequenz betrifft Venture Capital und Unternehmensbewertungen. Im aktuellen Kommentar erwartet Egan Jones niedrigere Renditen im Venture Capital Bereich. Wenn KI die Eintrittsbarrieren für zahlreiche digitale Geschäftsmodelle senkt, können neue Wettbewerber mit sehr wenigen Mitarbeitern entstehen. Gleichzeitig kann der technologische Vorsprung einzelner Softwareunternehmen schneller erodieren. Kapital fließt dann möglicherweise in deutlich mehr Konkurrenten, während dauerhaft hohe Margen schwieriger zu verteidigen werden.

Die dritte Konsequenz. Egan Jones erwartet zumindest kurzfristig Druck auf Wohnimmobilienpreise, wenn gut bezahlte Bildschirmarbeitsplätze wegfallen oder Einkommen unter Druck geraten. Besonders relevant wäre dieser Effekt in Regionen, deren Immobilienpreise stark von hochbezahlten Wissensarbeitern getragen werden. Weniger Arbeitsplatzsicherheit plus geringere Gehaltsdynamik plus weniger Neueinstellungen bedeutet weniger Kaufkraft für hochpreisige Immobilien.

Auch Banken könnten betroffen sein, allerdings anders. Wenn Kreditprüfung und Analyse durch KI erheblich billiger werden, verlieren analytische Kapazitäten als Wettbewerbsvorteil an Bedeutung. Egan Jones erwartet deshalb, dass sich Wettbewerbsvorteile im Banking wieder stärker auf klassische Faktoren wie Einlagenbasis und Distribution verlagern.

Auf der Gewinnerseite sieht die Analyse dagegen jene Bereiche, die auch in einer Welt nahezu kostenloser Intelligenz knapp bleiben. Dazu gehören insbesondere Rechenleistung, Energie, Netzinfrastruktur und tatsächlich verfügbare Stromkapazitäten. Während Software beliebig skalierbar wird, können Kraftwerke, Netze und Netzanschlüsse nicht in gleichem Tempo gebaut werden. Für Utilities sieht Egan Jones deshalb eine völlig andere Dynamik. Die Nachfrage nach Strom steigt schneller, als Genehmigungen und Netzanschlüsse geschaffen werden können. Physische Infrastruktur wird damit zum Engpass.

In der bisherigen Digitalwirtschaft war menschliche Intelligenz knapp und Computerleistung vergleichsweise billig. KI verschiebt dieses Verhältnis. Intelligenz selbst könnte extrem billig werden. Knapp bleiben dagegen Energie, Kapital, Distribution, physische Infrastruktur, Datenzugang, Kundenbeziehungen und Vertrauen.

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