KI ersetzt doch keine Jobs? Neue Studie mit wichtigen Erkenntnissen

Eine neue Studie beschäftigt sich damit, wie Unternehmen die Produktivitätsgewinne künstlicher Intelligenz derzeit verteilen. Für Anleger könnte das wichtiger sein als die Frage, wann die große Entlassungswelle kommt.

Wie viele Arbeitsplätze wird KI ersetzen? Diese Frage stellen sich viele Menschen, die derzeit den Boom um die Künstliche Intelligenz verfolgen. Eine neue Studie legt aber nahe, dass die unmittelbar sichtbare Entwicklung zunächst anders aussieht. Demnach führt KI bislang nicht zu einem messbaren Rückgang der Beschäftigung in besonders exponierten Berufen – wohl aber zu einem spürbar langsameren Lohnwachstum.

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Statt Stellenabbau: KI drückt laut Studie Löhne

Das ist eine Erkenntnis aus dem Paper „The Impact of AI on the U.S. Labor Market: Early Evidence from Observed Adoption“ (deutsch: „Die Auswirkungen von KI auf den US-Arbeitsmarkt: Erste Erkenntnisse aus der beobachteten Einführung”) von Sania Edlich und Torsten Slok. Die Studie wurde vor kurzem von dem US-Vermögensverwalter Apollo Global Management veröffentlicht, Slok ist dort Chefökonom.

Das Besondere an der Studie: Die Autoren messen die KI-Exponierung nicht nur anhand theoretischer Einschätzungen, welche Tätigkeiten technisch automatisierbar wären. Stattdessen greifen sie auf tatsächlich beobachtete Nutzungsdaten aus dem Anthropic Economic Index zurück, der auf Interaktionen mit dem KI-Modell Claude basiert.

Untersucht wurden 321 miteinander vergleichbare US-Berufe über den Zeitraum von 2015 bis 2025. Dabei vergleichen die Autoren die Entwicklung stark KI-exponierter Berufe mit jener weniger exponierter Tätigkeiten. Als Wendepunkt gilt das Jahr 2023 – das erste volle Jahr nach der öffentlichen Einführung von ChatGPT.

Das zentrale Ergebnis: In Berufen mit hoher KI-Exponierung wuchs der reale Lohn nach 2023 um rund 6,7 Prozentpunkte langsamer als in weniger exponierten Berufen. Einen statistisch signifikanten Effekt auf die Beschäftigung finden die Autoren dagegen nicht. Die Unternehmen scheinen die Produktivitätsgewinne der KI demnach zunächst eher über eine Begrenzung des Lohnwachstums abzuschöpfen als über Entlassungen.

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Besonders schlecht bezahlte Menschen sind betroffen

Betroffen sind vor allem eh schon schlechter bezahlte Menschen: Im untersten Lohnquartil verlangsamte sich laut Studie das reale Lohnwachstum um rund 10,7 Prozent. Für Serviceberufe weist die Studie sogar einen Rückgang von etwa 24,3 Prozent aus. Beim obersten Lohnquartil ist dagegen kein statistisch signifikanter Lohneffekt erkennbar. Management- und akademische Berufe waren moderater betroffen; für klassische Blue-Collar-Berufe fand sich kein signifikanter Effekt.

Die Studie hat aber auch Schwachstellen - so erfasst sie ausschließlich die Claude-Nutzung und deckt nur 321 von rund 800 US-Berufen ab. Die Autoren selbst werten ihre Schätzung daher als konservative Untergrenze. Zudem ist der starke Effekt bei Serviceberufen wegen der relativ kleinen Stichprobe mit Vorsicht zu interpretieren. Auch lässt sich nicht vollständig ausschließen, dass die Zeit nach 2023 zugleich von anderen postpandemischen Veränderungen am Arbeitsmarkt geprägt war.

Nach der Definition der Studie arbeiten derzeit rund 5,8 Millionen Menschen oder etwa 3,7 Prozent der US-Erwerbsbevölkerung in hoch KI-exponierten Berufen. Daraus leiten die Autoren einen jährlichen aggregierten Einkommensverlust von etwa 28 Milliarden US-Dollar ab. Diese Zahl ist eine Schätzung für die heute bereits betroffene Gruppe. Allerdings dürfte mit zunehmender Verbreitung von KI die Zahl der exponierten Beschäftigten steigen.

KI verändert die Arbeitswelt: Was bedeutet das für Anleger?

Für Investoren verschiebt die Studie den Blickwinkel. Der entscheidende kurzfristige Effekt von KI könnte weniger in massenhaften Entlassungen liegen, sondern in einer steigenden Differenz zwischen Produktivitätszuwächsen und Lohnkosten. Davon profitieren tendenziell Unternehmen, die KI in großem Umfang einsetzen und dadurch ihre Kosten pro Leistungseinheit senken können. Besonders interessant sind Geschäftsmodelle mit hohem Anteil standardisierbarer, wissensbasierter oder administrativer Tätigkeiten – etwa in Software, Finanzdienstleistungen, Kundenservice, Backoffice-Prozessen und Unternehmensdienstleistungen.

Das bedeutet allerdings nicht automatisch, dass jede KI-Aktie ein Gewinner ist. Für die Bewertung kommt es darauf an, wer die Produktivitätsgewinne vereinnahmt: die Anbieter von KI-Modellen und Infrastruktur, die Unternehmen als Anwender oder die Kunden in Form niedrigerer Preise. Anleger sollten daher nicht nur auf Umsatzwachstum bei KI-Anbietern schauen, sondern auch auf Bruttomargen, Personalkosten je Umsatz, Investitionsausgaben für Rechenzentren und den tatsächlichen Return on Investment der KI-Einführung.

Die Studie liefert zudem einen Hinweis auf eine mögliche zweiteilige Entwicklung am Arbeitsmarkt. Hochqualifizierte Beschäftigte könnten KI als Ergänzung ihrer Arbeit nutzen und ihre Produktivität steigern, während standardisierbare Tätigkeiten stärker unter Lohndruck geraten. Für Anleger spricht das für einen genaueren Blick auf Unternehmen mit hoher Lohnkostenintensität und hohem Anteil routinisierter Büro- oder Servicetätigkeiten. Solche Firmen könnten langfristig Kosten senken – kurzfristig müssen sie die Einsparungen aber zunächst in Technologie, Schulung und Prozessumbau investieren.

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Häufige Fragen

Ersetzt künstliche Intelligenz derzeit tatsächlich viele Arbeitsplätze?

Nach der Studie von Sania Edlich und Torsten Slok für Apollo Global Management lässt sich bislang kein statistisch signifikanter Rückgang der Beschäftigung in stark KI-exponierten US-Berufen feststellen. Der bislang messbare Effekt zeigt sich vielmehr beim Lohnwachstum: In diesen Berufen stiegen die realen Löhne nach 2023 rund 6,7 Prozentpunkte langsamer als in weniger KI-exponierten Berufen. Die Ergebnisse sind allerdings eine frühe Momentaufnahme und keine abschließende Prognose für den langfristigen Arbeitsmarkt.

Welche Beschäftigten sind vom KI-bedingten Lohndruck besonders betroffen?

Besonders stark betroffen sind laut der Studie Beschäftigte mit niedrigen Einkommen und Arbeitnehmer in Serviceberufen. Im untersten Lohnquartil verlangsamte sich das reale Lohnwachstum um rund 10,7 Prozent. Für Serviceberufe ermittelten die Autoren einen Rückgang von etwa 24,3 Prozent. Für das oberste Lohnquartil fanden sie dagegen keinen statistisch signifikanten Lohneffekt. Der starke Wert bei Serviceberufen sollte wegen der relativ kleinen Stichprobe vorsichtig interpretiert werden.

Was bedeutet der KI-bedingte Lohndruck für Anleger?

Für Anleger bedeutet die Studie, dass sich der wirtschaftliche Nutzen von KI zunächst möglicherweise stärker in sinkenden Personalkosten und höheren Margen als in massenhaften Entlassungen zeigt. Potenziell profitieren Unternehmen mit vielen standardisierbaren, wissensbasierten oder administrativen Tätigkeiten. Entscheidend ist jedoch, wer die Produktivitätsgewinne vereinnahmt: KI-Anbieter, die Anwenderunternehmen oder die Kunden über niedrigere Preise. Anleger sollten deshalb neben dem KI-Umsatz besonders auf Margen, Personalkosten je Umsatz, Investitionen in Rechenzentren und den messbaren Return on Investment der KI-Einführung achten.