Das Thema, dass KI Arbeitsplätze wegnimmt, wird seit Jahren diskutiert, aber die Zahlen waren immer nur Schätzungen, und die Unterschiede zwischen den Prognosen verschiedener Institutionen waren so groß, dass manche vermuteten, es würde einfach erfunden.
Goldman Sachs hat kürzlich etwas Wertvolles getan: Die tatsächliche Anzahl der Arbeitsplätze, die KI monatlich vernichtet, wurde in eine konkrete Zahl gefasst.
Nettoverlust von 16.000 pro Monat.
Wie die Zahl zustande kommt
Die Goldman-Ökonomin Elsie Peng kombinierte US-Arbeitsmarktdaten mit einem KI-Expositionsindex und analysierte zwei Effekte: KI-Substitution und KI-Ergänzung.
| Effekt | Monatliche Auswirkung |
|---|---|
| Substitution (Arbeitsplätze verschwinden) | Rückgang um 25.000 pro Monat |
| Ergänzung (neue Arbeitsplätze entstehen) | Zunahme um 9.000 pro Monat |
| Nettoveränderung | Nettoverlust von 16.000 pro Monat |
Die Methodik kombiniert einen standardisierten KI-Expositionsscore mit einem vom IWF entwickelten Komplementaritätsindex, der zwei Arten von Arbeitsplätzen unterscheidet:
- Substitutionstyp: KI kann die meisten Kernaufgaben übernehmen (Versicherungsabwicklung, Rechnungsbearbeitung, Dateneingabe)
- Ergänzungstyp: Erfordert menschliches Urteilsvermögen, physische Präsenz oder Fachwissen (Recht, Ingenieurmanagement, Medizin)
Die Zahlen basieren auf tatsächlichen Daten des vergangenen Jahres, nicht auf Prognosen.
Welche Arbeitsplätze verschwinden
Am stärksten betroffen sind repetitive Angestelltenjobs:
- Dateneingabe
- Kundensupport
- Unterstützungsarbeit auf Anwaltsgehilfenniveau
- Rechnungs- und Schadensbearbeitung
- Verwaltungsaufgaben
Das gemeinsame Merkmal dieser Arbeitsplätze: Feste Aufgaben, die kein Fachurteil erfordern und klar in Text oder Tabellen beschrieben werden können. Die KI-Ersetzbarkeitsrate ist kein theoretischer Wert, sondern eine bereits stattfindende Verdrängung.
Ein kontraintuitives Ergebnis: Körperliche Arbeitsplätze sind derzeit sicherer. Für Arbeiten wie Bauleitung, medizinische Versorgung oder Vor-Ort-Dienste, die physische Anwesenheit erfordern, hat KI noch keinen effektiven Ersatzpfad. Angestellte sind früher betroffen als Arbeiter, was der Intuition vieler widerspricht.
Warum die Generation Z am stärksten belastet wird
Die Analyse von Goldman enthält eine konkrete Zahl: Mit jedem Anstieg des KI-Expositionsindex um eine Standardabweichung vergrößert sich die Lohnlücke für junge Arbeitnehmer um 3,3 Prozentpunkte.
Die Logikkette ist klar:
- Junge Menschen beginnen in der Regel in Einstiegspositionen – Dateneingabe, Kundenservice, einfache Analyse
- Diese Positionen haben die höchste KI-Ersetzungsrate
- Junge Menschen haben keine angesammelte Fachkenntnis als Puffer, die Erfahrung reicht nicht aus, um schnell in Positionen zu wechseln, die menschliche Fachkenntnisse erfordern
- Der Wettbewerb um Arbeitsplätze ist härter, die Verhandlungsmacht schwächer
Dies bildet eine logische Kette mit dem Stanford-Bericht von 2026, der einen Rückgang der Programmiererstellen für 22-Jährige um 20 % zeigt: Nicht die älteren Mitarbeiter werden zuerst entlassen, sondern die Einstiegshürde für Neueinsteiger wird direkt blockiert. Ältere Mitarbeiter haben einen Erfahrungsschutz, Berufseinsteiger nicht.
Wird die Zahl unterschätzt?
Goldman selbst räumt die Grenzen der Studie ein: Dieser Datensatz berücksichtigt nicht vollständig die neuen Arbeitsplätze, die durch den Aufbau der KI-Infrastruktur entstehen, wie Rechenzentren, Stromnetzerweiterung und Hardwarefertigung.
Wenn diese einbezogen würden, wäre die Nettoverlustzahl kleiner.
Es gibt jedoch ein entscheidendes Problem: Rechenzentren schaffen Ingenieursstellen, während KI Kundendienststellen vernichtet. Die Qualifikationsanforderungen, Gehaltsniveaus und betroffenen Personengruppen überschneiden sich kaum. Ein Gleichgewicht in den Beschäftigungsdaten bedeutet nicht, dass es den 16.000 monatlich Betroffenen hilft; sie werden nicht wieder einen Job finden, nur weil in Dallas ein weiterer Serverfarm gebaut wird.
Wie Unternehmen reagieren
Die Vorgehensweise einiger Unternehmen ist beachtenswert:
BetterUp (KI-Ergänzungsbeispiel): Mitarbeiter, deren Terminplanungsaufgaben von KI übernommen wurden, wurden für vertiefte Kandidatenfeedbacks und Stellenrecherche umverteilt – die Arbeitsplätze blieben erhalten, die Menschen wurden in Bereiche verschoben, die KI nicht ersetzen kann.
Snap, Atlassian, Block: Nutzen KI-Fortschritte als Deckmantel für Entlassungen. In HR-Kreisen gibt es bereits Kritik – KI als Entlassungsgrund zu verwenden, ohne begleitende Umsetzungspläne, schadet sowohl Mitarbeitern als auch der Organisation.
Ein Fortune-500-CHRO, der von Fortune zitiert wurde, sagte direkt: Wir haben bei unseren Entlassungen nicht genug strategisch gedacht.
Das Fazit ist direkt
Netto 16.000 pro Monat, fast 200.000 Arbeitsplätze pro Jahr. Keine besonders große absolute Zahl, aber sie bewegt sich stetig in eine Richtung und zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung.
Bemerkenswerter als die Gesamtzahl ist die Verteilung: Verschwindende Angestellten-Einstiegsjobs versus neue Ingenieurs- und Fachjobs. Die beiden Personengruppen überschneiden sich kaum. Diese strukturelle Verschiebung auf dem Arbeitsmarkt ist nicht einfach durch Umschulung zu lösen.
Quellenangabe: CocoLoop, AI is cutting 16,000 U.S. jobs a month — and Gen Z is taking the brunt, Goldman Sachs says (Fortune); Top HR leaders warn against using AI as cover for mass layoffs (Fortune)