Gastkommentar: Die Angst vor massiven Jobverlusten durch KI ist übertrieben
Da immer mehr Unternehmen beginnen, mit KI zu experimentieren, haben sich die Debatten über die Auswirkungen auf die Beschäftigten verschärft. Kaum eine Woche vergeht ohne neue Schlagzeilen über Unternehmen, die KI für die Ausführung von Büro- und Verwaltungsaufgaben einsetzen, insbesondere für solche, die typischerweise von Hochschulabsolventen und Mitarbeitenden in den unteren Hierarchieebenen ausgeübt werden.
Laut einem Anfang dieses Monats veröffentlichten Bericht des US-Senatsausschusses für Gesundheit, Bildung, Arbeit und Renten könnten KI und Automatisierung in den kommenden zehn Jahren in den USA fast 100 Millionen Arbeitsplätze vernichten.
Wer diese Bedenken äußert, kann sogar auf renommierte Wirtschaftsfachleute verweisen, die argumentieren, dass die KI-Revolution zwar nur moderate Auswirkungen auf das Produktivitätswachstum haben wird, aber aufgrund der Automatisierung vieler Aufgaben und Tätigkeiten eindeutig negative Auswirkungen auf die Beschäftigung haben wird.
Die pessimistischen Szenarien sind übertrieben
Wir sind in beiden Punkten anderer Meinung. Unsere eigenen aktuellen Arbeiten zeigen, dass sich die Situation weitaus komplizierter und nicht annähernd so düster präsentiert, wie diese pessimistischen Darstellungen vermuten lassen.
Hinsichtlich des Produktivitätswachstums kann KI über zwei unterschiedliche Kanäle wirken: durch die Automatisierung von Aufgaben in der Produktion von Gütern und Dienstleistungen und über die Automatisierung von Aufgaben bei der Entwicklung neuer Ideen.
Als Erik Brynjolfsson und Kollegen kürzlich die Auswirkungen der generativen KI auf Kundendienstmitarbeiter eines US-amerikanischen Softwareunternehmens untersuchten, stellten sie fest, dass die Produktivität der Mitarbeitenden, die Zugang zu einem KI-Assistenten hatten, im ersten Monat der Nutzung um fast 14 Prozent anstieg und sich dann nach drei Monaten auf einem etwa 25 Prozent höher liegenden Niveau stabilisierte.
KI steigert die Produktivität deutlich
Begeben wir uns von der Mikro- auf die Makroebene: In einer im Jahr 2024 erschienenen Arbeit haben wir (Aghion und Bunel) zwei Alternativen zur Abschätzung der Auswirkungen von KI auf das potenzielle Wachstum in den nächsten zehn Jahren untersucht.
Der erste Ansatz zieht eine Parallele zwischen der KI-Revolution und technologischen Umwälzungen der Vergangenheit, während der zweite Ansatz Daron Acemoglus einem tätigkeitsbasierten Rahmen folgt.
» Lesen Sie auch: Deutschland sollte sich auf KI-Grundlagenforschung konzentrieren
Beim ersten Ansatz gelangen wir zu der Schätzung, dass sich das aggregierte Produktivitätswachstum aufgrund der KI-Revolution in den nächsten zehn Jahren um 0,8 bis 1,3 Prozentpunkte pro Jahr erhöhen sollte.
In ähnlicher Weise schätzen wir unter Verwendung von Acemoglus tätigkeitsbasierter Formel, jedoch auf der Grundlage unserer eigenen Interpretation der aktuellen empirischen Literatur, dass KI das aggregierte Produktivitätswachstum um 0,07 bis 1,24 Prozentpunkte pro Jahr steigern sollte, wobei der Median bei 0,68 liegt. Acemoglu prognostiziert einen Anstieg von lediglich 0,07 Prozentpunkten.
KI erhöht die Gesamtbeschäftigung in Firmen
Wie sieht es nun mit den Auswirkungen der KI auf die Gesamtbeschäftigung aus? In einer neuen Studie, für die zwischen 2018 und 2020 in Frankreich Daten auf Unternehmensebene erhoben wurden, zeigen wir, dass die Einführung von KI positiv mit einem Anstieg der Gesamtbeschäftigung und des Umsatzes auf Unternehmensebene verbunden ist.
Dieses Ergebnis steht im Einklang mit den jüngsten Untersuchungen über die Auswirkungen der Automatisierung auf Unternehmensebene bei der Nachfrage nach Arbeitskräften. Es stützt überdies die Ansicht, dass die Anwendung von KI zu Produktivitätssteigerungen führt, da sie Unternehmen bei der Erweiterung des Umfangs ihrer Geschäftstätigkeit unterstützt.
Dieser Produktivitätseffekt scheint stärker zu sein als die potenziellen Verdrängungseffekte der KI (wenn sie Tätigkeiten übernimmt, die mit bestimmten Jobs und Beschäftigten verbunden sind, und so die Nachfrage nach Arbeitskräften verringert).
Wir stellen fest, dass die Auswirkungen der KI auf die Arbeitskräftenachfrage selbst im Fall jener Berufe positiv sind, die oft als anfällig gegenüber der Automatisierung eingestuft werden, wie Buchhaltung, Telemarketing und Sekretariatsarbeit.
Freilich führen bestimmte KI-Anwendungen (etwa im Bereich der digitalen Sicherheit) zu einem positiven Beschäftigungswachstum, während andere Anwendungen (Verwaltungsprozesse) jedoch tendenziell geringe negative Auswirkungen haben. Diese Unterschiede scheinen jedoch eher auf unterschiedliche KI-Anwendungen als auf inhärente Merkmale der betroffenen Berufe zurückzuführen zu sein.
Die Politik sollte kleineren Firmen helfen
Unsere Interpretation der Daten zeigt zwar, dass KI sowohl das Wachstum als auch die Beschäftigung fördern könnte. Doch um dieses Potenzial zu nutzen, sind entsprechende politische Reformen erforderlich.
So muss die Wettbewerbspolitik etwa dafür sorgen, dass die Superstar-Unternehmen, die die oberen Segmente der Wertschöpfungskette dominieren, den Markteintritt neuer Innovatoren nicht behindern.
Um eine zunehmende Marktkonzentration und eine Verfestigung der Marktmacht zu vermeiden, gilt es, die Einführung von KI in kleineren Unternehmen zu fördern. Erreicht werden kann das durch eine Kombination aus Wettbewerbspolitik und einer adäquaten Industriepolitik, in deren Rahmen der Zugang zu Daten und Rechenleistung verbessert wird.
Um das Beschäftigungspotenzial der KI zu steigern und die negativen Auswirkungen auf die Arbeitnehmer zu minimieren, ist ein breiter Zugang zu qualitativ hochwertiger Bildung in Verbindung mit Schulungsprogrammen und einer aktiven Arbeitsmarktpolitik von entscheidender Bedeutung.
Die nächste technologische Revolution ist bereits im Gange. Die Zukunft ganzer Länder und Volkswirtschaften wird von deren Bereitschaft und Fähigkeit abhängen, sich daran anzupassen.
Die Autoren:
Philippe Aghion hat 2025 den Wirtschafts-Nobelpreis erhalten. Er lehrt am Collège de France und an der London School of Economics.
Simon Bunel ist Ökonom bei der Banque de France.
Xavier Jaravel ist Professor für Wirtschaftswissenschaften an der London School of Economics.