Ökonomen sagten, KI würde keine Jobs übernehmen – einige geben jetzt zu, dass sie sich geirrt haben

Kurzfassung

• Eine große multiiniversitäre Studie zeigt: Schnellere KI bedeutet weniger Menschen, die arbeiten.
• Ökonomen sehen mittlerweile reale Arbeitsplatzverluste neben starkem Wirtschaftswachstum.
• Die Debatte hat sich verlagert auf die Frage, ob KI den Bedarf an neuen Jobs ganz ersetzen wird.

Seit Jahren waren Ökonomen die Fachleute, die am ehesten dazu rieten, sich wegen jeder technologiebezogenen Angst zu beruhigen. Geldautomaten haben Kassierer nicht ersetzt, Excel hat Buchhalter nicht ersetzt und Robotersauger haben keine Reinigungskräfte ersetzt. „Erweitern, nicht ersetzen“ war der Konsens. Nun bricht dieser Konsens auf. Ein neues Paper von Forschern der Federal Reserve Bank of Chicago, des Forecasting Research Institute, von Yale, Stanford und der University of Pennsylvania befragte 69 Ökonomen, 52 KI-Spezialisten und 38 Superforecaster dazu, wie KI die US-Wirtschaft umgestalten wird.

Alle drei Gruppen sind sich in einer Sache einig: Der schnellere Fortschritt bei KI senkt die Erwerbsbeteiligung. Das höfliche Wort dafür lautet: „Weniger Menschen arbeiten.“ Die Zahlen sind erschütternd. In dem, was die Forscher das „rapid“-Szenario nennen—in dem KI bis 2030 bei den meisten kognitiven und physischen Aufgaben die menschliche Leistung übertrifft—prognostizieren Ökonomen, dass die Erwerbsbeteiligungsquote in den USA von derzeit 62% auf 54% bis 2050 fällt.

Etwa die Hälfte dieses Rückgangs, grob 10 Millionen verlorene Jobs, wäre direkt auf KI zurückzuführen und nicht auf Demografie oder andere Trends.

Das Rapid-Szenario ist keine Science-Fiction. Es ist die Welt, in der KI Buchverträge verhandeln kann, in jeder Fabrik oder im Haushalt hilft und alle freiberuflichen Software-Ingenieure, Paralegals und Kundendienstmitarbeiter ersetzt. Anthropic-CEO Dario Amodei hat bereits gewarnt, dass die Störung schneller voranschreitet, als die meisten erwarten—und das Rapid-Szenario der Studie bestätigt diese Einordnung im Kern. Das BIP erzählt die andere Hälfte der Geschichte. Unter demselben Rapid-Szenario prognostizieren Ökonomen, dass das jährliche BIP-Wachstum bis 2045-2049 auf 3,5% ansteigen wird—nahe an die Boom-Niveaus der Zeit nach dem Zweiten Weltkrieg heranreichend. KI-Experten sind sogar noch optimistischer und rechnen mit 5,3% Wachstum. Ein enormes kumulatives Vermögenswachstum, konzentriert an der Spitze, mit einer dünneren Belegschaft, die es teilt. Die Forscher weisen darauf hin, dass unter schneller KI die vermögendsten 10% der Haushalte bis 2050 80% des gesamten Vermögens halten könnten—mehr als die Ungleichheit vor dem Zweiten Weltkrieg.  Aber es gibt eine Nuance, die in der Debatte um KI-Jobs oft verloren geht. Die Studie zeigt, dass die Uneinigkeit unter Experten nicht hauptsächlich darum geht, ob leistungsfähige KI eintreffen wird, sondern darum, was mit der Wirtschaft passiert, sobald sie da ist. Das ist eine bedeutsame Verschiebung. Die früheren pro-tech-Argumente gingen davon aus, dass selbst transformative Automatisierung irgendwann neue Kategorien von Arbeit schaffen würde. Die neue Frage, mit der sich Ökonomen gerade beschäftigen, ist, ob KI—anders als Geldautomaten—die Aufgabe automatisiert, neue Aufgaben zu erfinden. Für den Moment sehen die aggregierten Beschäftigungsdaten noch überwiegend stabil aus. Eine Yale- und Brookings-Studie aus Ende 2025 fand rund drei Jahre nach dem Start von ChatGPT kein Signal massenhafter Arbeitslosigkeit. Aber eine Forschung, die in dem neuen Paper zitiert wird, dokumentiert einen 13%igen relativen Beschäftigungsrückgang bei Beschäftigten im Alter von 22-25 in den am stärksten von KI betroffenen Berufen. Das Makrobild ist stabil. Die vordere Kante ist es nicht. In der Politik gehen Ökonomen und die breite Öffentlichkeit scharf auseinander. Ökonomen bevorzugen gezielte Umschulungsprogramme (71.8% support) und lehnen Jobgarantien (13.7%) sowie ein allgemeines Grundeinkommen (37.4%) weitgehend ab. Die breite Öffentlichkeit ist deutlich offener für strukturelle Eingriffe. Die Autoren des Papers bemerken, dass die optimale Politik stark davon abhängt, welches Szenario eintritt—und im Moment weiß niemand, welches das sein wird. Daher ist die „erweitern, nicht ersetzen“-Parabel nicht tot, aber sie läuft auf Lebensunterstützung, und die Ökonomen, die die Zahlen durchrechnen, haben genug Daten, um sich Sorgen zu machen.