KI vernichtet Millionen Jobs? Goldman Sachs liefert eine überraschende Antwort

Aktuelles Goldman Sachs Research beschäftigt sich mit der wichtigsten Fragen der nächsten Jahre: Wird KI Millionen Menschen arbeitslos machen oder entstehen am Ende sogar mehr Jobs als verloren gehen? Das Ergebnis fällt deutlich differenzierter aus als viele Schlagzeilen vermuten lassen. Vorweg: Die geben keine Entwarnung, sehen aber defintiv keine bevorstehende Katastrophe. Stattdessen erwarten sie einen tiefgreifenden, aber über Jahre verteilten Wandel des Arbeitsmarkts.

Zwar gibt es erste Veränderungen in einzelnen Branchen, von einem flächendeckenden Zusammenbruch des Arbeitsmarktes kann bisher aber keine Rede sein. Der Nobelpreisträger Daron Acemoglu vom MIT erwartet in den nächsten 5 Jahren lediglich einen kleinen negativen Nettoeffekt auf die Beschäftigung. Nach seiner Schätzung könnten etwa 2 bis 4% der Arbeitsplätze betroffen sein. Er sieht das Hauptproblem darin, dass Unternehmen derzeit vor allem versuchen, Menschen durch KI zu ersetzen, statt KI als Werkzeug zur Unterstützung der Mitarbeiter einzusetzen. Langfristig könnte sich die Lage allerdings deutlich verschlechtern, wenn sich dieser Trend fortsetzt und zusätzlich autonome KI-Agenten sowie Robotik immer leistungsfähiger werden. Besonders gefährdet wären klassische Büroberufe mit standardisierten, wiederkehrenden Denkaufgaben wie Kundenservice, Sachbearbeitung oder Back Office Tätigkeiten. Neil Thompson, ebenfalls vom MIT, ist optimistischer. Er betont, dass technische Fähigkeiten allein nicht ausreichen, um Arbeitsplätze zu ersetzen. Eine KI muss zuverlässig funktionieren, Zugriff auf die notwendigen Daten besitzen und wirtschaftlich günstiger sein als ein Mensch. Genau daran scheitern viele Anwendungen heute noch. Zudem bestehen die meisten Berufe aus vielen unterschiedlichen Aufgaben. Selbst wenn KI einzelne Tätigkeiten übernimmt, bleiben zahlreiche andere Aufgaben beim Menschen. Deshalb erwartet Thompson eher einen langsamen, ungleichmäßigen Wandel als einen plötzlichen Kahlschlag. Er beschreibt KI nicht als zerstörerische Flutwelle, sondern als langsam steigende Flut, auf die sich Unternehmen und Beschäftigte vorbereiten können.

Goldman Sachs Chefökonom Joseph Briggs liegt zwischen beiden Positionen. Er rechnet durchaus mit erheblichen Verwerfungen. Nach seiner Analyse könnten im Verlauf der etwa zehnjährigen KI-Einführung mehr als 9% aller Arbeitnehmer zeitweise ihren Arbeitsplatz verlieren. Das entspräche rund 15 Mio. Menschen allein in den USA. Gleichzeitig erwartet er aber, dass durch Produktivitätssteigerungen, neue Branchen und neue Berufsbilder langfristig mindestens genauso viele oder sogar mehr Arbeitsplätze entstehen. Die Arbeitslosigkeit würde deshalb nur vorübergehend steigen und später wieder sinken.

Zentrales Thema: Ersetzen vs. Unterstützen. Wenn KI den Menschen ersetzt, sinkt der Personalbedarf. Unterstützt sie den Menschen dagegen, steigt dessen Produktivität und häufig auch sein Wert für das Unternehmen. Goldman Sachs kommt zu dem Ergebnis, dass KI heute überwiegend substituiert statt ergänzt. Genau deshalb sehen die Autoren derzeit eher Gegenwind für den Arbeitsmarkt als einen sofortigen Produktivitätsschub.

Entgegen vieler Schlagzeilen haben Hochschulabsolventen bislang noch keine deutlich schlechteren Chancen am Arbeitsmarkt. Allerdings arbeiten sie überdurchschnittlich häufig in Berufen mit hoher KI-Nutzung, sodass sie künftig stärker betroffen sein könnten. Gleichzeitig zeigen historische Erfahrungen, dass Akademiker sich meist schneller an technologische Veränderungen anpassen als andere Arbeitnehmer.

Besonders gefährdet sind laut Acemoglu Beschäftigte mit routinemäßigen kognitiven Tätigkeiten. Dazu gehören Kundenservice, Büroverwaltung, Datenerfassung oder standardisierte Verwaltungsarbeiten. Kreative Tätigkeiten, komplexe Problemlösung, soziale Interaktion, Führung oder Berufe mit hoher Unvorhersehbarkeit gelten dagegen als deutlich robuster. Sollte KI allerdings künftig auch soziale Fähigkeiten und Robotik massiv verbessern, könnte sich das Gefährdungsspektrum erheblich ausweiten.

Tatsächlich sind in Branchen mit etablierter KI-Nutzung erste Bremsspuren sichtbar. Das Beschäftigungswachstum liegt dort unter dem langfristigen Trend, die Zahl der KI begründeten Entlassungen steigt und einige besonders exponierte Branchen verlieren im Durchschnitt bereits rund 11.000 Arbeitsplätze pro Monat. Gleichzeitig zeigen statistische Auswertungen bislang keinen klaren Zusammenhang zwischen KI-Nutzung und einer deutlich steigenden Arbeitslosenquote über die gesamte Wirtschaft hinweg. Die Auswirkungen sind also real, bislang aber noch begrenzt.

Goldman Sachs hält es für verfrüht, Unternehmen allein wegen möglicher Personaleinsparungen höher zu bewerten. Bislang profitieren vor allem die Anbieter der KI-Infrastruktur, also Hersteller von Chips, Rechenzentren und Cloud Infrastruktur. Erst wenn sich messbare Produktivitätssteigerungen und dauerhaft höhere Unternehmensgewinne durch KI nachweisen lassen, dürfte sich die Börsenrally auf andere Branchen ausweiten.

Auch volkswirtschaftlich bleibt Goldman Sachs optimistisch. Das Basisszenario unterstellt, dass KI die Produktivität und das Bruttoinlandsprodukt langfristig um rund 15% steigern kann. Während der Übergangsphase könnte dies zwar zu Millionen Arbeitsplatzwechseln führen, am Ende soll die Wirtschaft jedoch größer, produktiver und wohlhabender sein. Entscheidend wird sein, wie schnell Unternehmen KI einführen, welche Berufe neu entstehen und ob Arbeitnehmer ausreichend umgeschult werden können.

Die wichtigsten Aussagen lassen sich auf 5 Kernaussagen verdichten:

• Eine unmittelbare KI Job Apokalypse halten die Autoren für unwahrscheinlich.
• Kurzfristig werden vor allem routinemäßige Büro und Verwaltungsjobs unter Druck geraten.
• Langfristig entscheidet sich der Ausgang daran, ob KI Menschen ersetzt oder ihre Arbeit produktiver macht.
• Während des Übergangs dürften Millionen Arbeitnehmer ihren Arbeitsplatz wechseln müssen, neue Berufe werden aber ebenfalls entstehen.
• Für Investoren bleibt zunächst die KI-Infrastruktur der größte Gewinner. Erst später könnten Unternehmen profitieren, die ihre Produktivität mithilfe von KI nachhaltig steigern.

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Die Analysten von Bernstein haben die Entwicklungskurve von KI-Agenten auf Basis von Benchmarks wie OSWorld berechnet. Demnach verbessern sich Leading-Edge Modelle aktuell um 37 Prozentpunkte pro Jahr. Wenn man diese Entwicklung weiterprojiziert, erreichen KI-Agenten bereits im Mai (ja, im Mai dieses Jahres!) "Human Level Performance". Gemeint ist nicht Bewusstsein oder generelle Intelligenz, sondern operative Gleichwertigkeit. Die KI kann komplexe Aufgaben am Computer (Software bedienen, Recherchieren, Workflows steuern) genauso gut und zuverlässig erledigen wie ein Mensch.

Vom Chatbot zum Autopiloten. Ein Chatbot wartet auf deinen Input. Ein Agentic Model bekommt ein Ziel ("Plane und buche mir eine Geschäftsreise inklusive Meetings") und fängt eigenständig an zu arbeiten. Es nutzt Tools, durchsucht das Web, trifft Entscheidungen und korrigiert sich selbst, wenn es auf Fehler stößt.

Bernstein betont, dass dies die Rolle des Menschen massiv verändert. Wir werden von "Machern" zu "Supervisoren". Ein Entwickler schreibt 2026 keinen Code mehr Zeile für Zeile. Er orchestriert Teams von KI-Agenten, die das Backend, Frontend und die Datenbank gleichzeitig bauen. Der Mensch liefert nur noch die Architektur und die strategische Richtung.

Das ist die professionelle "Hardcore"-Message für den Markt: Bernstein glaubt, dass KI die Kosten für Fachwissen massiv senken wird. Das könnte die Gewinnmargen von Unternehmen explodieren lassen, birgt aber laut Report auch das Risiko einer massiven Disruption am Arbeitsmarkt und einer potenziellen "KI-Blase", falls die Produktivitätsgewinne nicht schnell genug in echten Cashflow umgemünzt werden.

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KI und Automatisierung drohen in den USA bis zu 100 Millionen Jobs auszulöschen. Eine vom US-Senat veröffentlichte Analyse unter Leitung von Bernie Sanders zeigt drastische Umwälzungen für Arbeitsmärkte in den nächsten 10 Jahren auf. Die Prognose basiert auf einem Modell, das ChatGPT nutzt, um 20 Sektoren zu bewerten. Vor allem Jobs im Fast-Food-Bereich könnten zu 89% verschwinden, Buchhalter zu 64 und Lkw-Fahrer zu 47%. Die "künstliche Arbeit", also automatisierte Software- und Roboterlösungen, könnte die Wirtschaft radikal verändern und innerhalb eines Jahrzehnts etablierte Berufsbilder auslöschen.

Diese Entwicklung betrifft nicht nur einfache manuelle Tätigkeiten. Während klassische Blaumannjobs durch physische Automatisierung betroffen sind, greift KI mit generativen Modellen massiv in "White Collar"-Berufsgruppen ein. Büro- und Fachkräfte, etwa in Buchhaltung, Design oder Programmierung, verlieren ebenfalls Arbeitsplätze. Die größte Bedrohung liegt darin, dass „"ersetzter Mensch" nicht einfach auf andere Tätigkeiten ausweichen kann, wenn auch dort KI-Lösungen den Markt übernehmen.

Die sozioökonomischen Folgen sind tiefgreifend: Riesige Vermögensansammlungen bei Technologiekonzernen durch niedrigere Personalkosten und höhere Profite könnten ungebremst wachsen, während der Arbeitsmarkt unter Druck gerät. Forderungen nach Regulierungen wie einer Robotersteuer oder arbeitsrechtlichen Schutzmaßnahmen gewinnen an Bedeutung. Und Ihr wisst: Mit einem gewissen Timelag kommen größere Trends aus den USA auch zu uns. ALLERDINGS: Lasst Euch davon keine Angst machen. Wo sich Türen schließen, öffnen sich an anderer Stelle neue. Es wird neue Berufsfelder geben. Außerdem gibt es genügend Berufsfelder, in denen Mitarbeiter händeringend gesucht werden.

KI-Papst warnt: KI kann 50% der Bürojobs ersetzen - 19:08 Uhr, 09.09.2025

Dario Amodei ist Mitbegründer und Geschäftsführer (CEO) des KI-Unternehmens Anthropic, also eine ganz große Nummer im Geschäft. Seine erneute Warnung deutet auf eine tiefgreifende Veränderung im Arbeitsmarkt hin, die besonders den Bereich der Einstiegspositionen betrifft. Seine Einschätzung, dass in den nächsten 5 Jahren bis zu 50 % der Einsteigerjobs im White-Collar-Sektor von Künstlicher Intelligenz ersetzt werden könnten, hat weitreichende Konsequenzen, nicht nur ökonomisch, sondern auch gesellschaftlich. Der Begriff "White-Collar-Sektor" bezeichnet Berufsgruppen, die überwiegend geistige Arbeit in Büroumgebungen verrichten. Im Gegensatz zu "Blue-Collar"-Arbeitern, die vorwiegend körperliche oder handwerkliche Tätigkeiten ausüben, sind White-Collar-Arbeitnehmer meist in Verwaltungs-, Management- oder spezialisierten Fachberufen tätig. Typische Beispiele sind Buchhalter, Anwälte, IT-Spezialisten, Manager oder Führungskräfte. Diese Beschäftigten zeichnen sich oft durch ein höheres Bildungsniveau und spezielles Fachwissen aus, das sie durch akademische Ausbildung und berufliche Weiterbildung erworben haben.

Die klassischen Einstiegsmöglichkeiten in Berufe wie Jura, Consulting, Verwaltung oder Finanzwesen erfüllen bislang eine wichtige Funktion: Sie dienen jungen Berufstätigen zum Erwerb erster praktischer Erfahrungen, zum Aufbau von Netzwerken und zur Entwicklung von Fachkompetenzen. Wenn diese Einstiegspositionen durch KI ersetzt werden, droht ein "Karrierestau". Hochschulabsolventen könnten vermehrt Schwierigkeiten haben, überhaupt in ihr Berufsfeld einzutreten, da ihnen die praktischen Erfahrungswege versperrt bleiben. In der Folge könnten soziale Ungleichheiten zunehmen, da nur jene mit besonderen Netzwerken, Zusatzqualifikationen oder finanzieller Rückendeckung attraktive Positionen erreichen.

Amodei betonte, dass KI besonders dort effizient sei, wo es um "repetitive, aber variierende" Aufgaben geht: KI kann tausende Seiten in kürzester Zeit sichten, analysieren und Fehler oder Inkonsistenzen identifizieren. Research, Marktanalysen oder Benchmarking lassen sich automatisieren. KI kann komplette Datenpools durchforsten und strukturierte Empfehlungen ableiten. Routineabläufe wie Terminplanung, Berichtserstellung oder Formularbearbeitung sind bereits weitgehend automatisierbar. Tätigkeiten von Junior-Analysten, etwa das Sichten von Finanzdaten, Standardberichten oder Kundenprofilen, können durch KI effizient und fehlerarm übernommen werden.

Diese Fähigkeiten sind nicht nur schneller und kostengünstiger als menschliche Arbeitskraft, sondern auch in standardisierten Aufgaben zuverlässiger.

Gesellschaftliche und politische Konsequenzen: Wenn der Einstieg in hochqualifizierte Sektoren versperrt bleibt, besteht die Gefahr einer "verlorenen Generation" junger Berufseinsteiger. Bildungseinrichtungen müssten darauf reagieren, indem sie Studierende stärker auf Fähigkeiten vorbereiten, die KI (noch) nicht ersetzen kann: strategisches Denken, interdisziplinäre Problemlösung, Kreativität und zwischenmenschliche Kommunikation. Auf politischer Ebene stellt sich die Frage, wie Gesellschaften mit einer potenziell massiven Beschäftigungsverlagerung umgehen sollen.

Nächste Automatisierungswelle trifft nicht Fabriken sondern Büros - 20:19 Uhr, 02.09.2025

Die neue Rangliste der "Top 40 Berufe mit höchster KI-Anfälligkeit" von Microsoft liest sich wie ein Arbeitsmarktbeben auf Raten.

Die Tabelle listet die 40 Berufe mit der höchsten KI-Anfälligkeit. Gemessen wird, wie groß der Anteil von Tätigkeiten ist, die eine KI übernehmen kann (Coverage), wie vollständig diese übernommen werden können (Completeness), wie breit das Einsatzfeld ist (Scope) und schließlich ein kombinierter Score-Wert, der das Automatisierungspotenzial abbildet.

Ganz oben: Übersetzer und Dolmetscher mit einer Coverage von 0,98, Completeness von 0,88 und einem Score von 0,49 – sprich: KI deckt fast alles ab, 51.560 Stellen stehen auf dem Spiel. Direkt dahinter die Historiker: Coverage 0,91, Score 0,48, aber nur 3.040 Beschäftigte – kleine Zahl, aber hohes Substitutionsrisiko.

Dann folgen Passenger Attendants (z. B. Flugbegleiter am Boden, Ticket-Schalter): Coverage 0,80, Completeness 0,88, Score 0,47, betroffen ca. 20.190 Menschen. Auf Rang 4 die riesige Gruppe der Sales Representatives of Services: Coverage 0,84, Scope 0,57, Score 0,46 – und mit 1.142.020 Jobs ein echter Massensektor. Direkt danach Autoren und Schriftsteller: Coverage 0,85, Score 0,45, ca. 49.450 Beschäftigte.

Die nächste Großgruppe: Customer Service Representatives, Coverage 0,72, Completeness 0,90, Score 0,44. Sie sind mit 2.858.710 Menschen mit Abstand die größte gefährdete Berufsgruppe in dieser Liste. Ein ähnliches Muster zeigt sich bei CNC-Tool-Programmierern (Coverage 0,90, Score 0,44, knapp 28.030 Stellen), Telefon-Operatoren (4.600 Jobs, Score 0,42) sowie Ticket Agents und Travel Clerks (119.270 Jobs, Score 0,41). Auch Broadcast Announcers und Radio DJs tauchen hier mit Score 0,41 und 25.070 Beschäftigten auf.

Im Mittelfeld liegen Büro- und Servicekräfte wie Brokerage Clerks (48.060 Jobs, Score 0,41), Telemarketers (81.580 Jobs, 0.40), Concierges (41.020 Jobs, 0.40), oder auch Farm & Home Management Educators (8.110 Jobs, 0.41). Journalisten, Reporter und News Analysts sind mit 45.020 Jobs und einem Score von 0,39 erfasst – ein direkter Hinweis auf KI-generierte Texte. Auch Editors (95.700 Jobs, Score 0,37), Technical Writers (47.970 Jobs, 0,38) und Proofreaders (5.490 Jobs, Score 0,38) werden stark belastet.

Erneut große Beschäftigungsmassen: Hosts und Hostesses (425.020 Jobs, Score 0,37), Public-Relations-Spezialisten (275.550 Jobs, 0,36), Demonstrators & Product Promoters (50.790 Jobs, 0,36), Advertising Agents (108.100 Jobs, 0,36) sowie New Accounts Clerks (41.180 Jobs, 0,36). Auch die scheinbar "modernen" Rollen sind nicht sicher: Data Scientists (192.710 Jobs, Score 0,35) sind durch automatisierte Analyse-Tools ähnlich stark gefährdet wie Financial Advisors (272.190 Jobs, 0,35).

Noch tiefer in der Liste: Archivare (7.150 Jobs, 0,35), Ökonomie-Professoren (12.210 Jobs, 0,35), Web Developers (85.350 Jobs, 0,35), Management-Analysten (838.140 Jobs, 0,35), und Market Research Analysts (846.370 Jobs, 0,35). Viele davon hatten bislang Status als "sicher".

Insgesamt haben die Top-40-Listenberufe eine gemeinsame Charakteristik: Sie sind kognitiv, administrativ oder vermittelnd, alles, was sich elegant durch Sprachmodelle, Wissens-Datenbanken oder regelbasierte Automatisierung erledigen lässt. Das Beschäftigungsgewicht reicht von winzigen Nischen (3.090 Models, Score 0,35) bis zu Bereichen wie Customer Service Representatives mit fast 3 Millionen Jobs.

Frühwarnsystem für eine tektonische Verschiebung am Arbeitsmarkt. KI trifft nicht in erster Linie Chirurgen oder Ingenieure, sondern genau jene Schicht, die einst das Rückgrat der modernen Wissensökonomie bildete. Was früher Fließbandarbeit in der Fabrik war, ist heute Routinearbeit im Büro und genau diese Jobs fallen jetzt der Automatisierungswelle zum Opfer.

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