Zusammenfassung:
Laut CNBC beginnen Ökonomen, sich auf eine weitere Auswirkung der KI auf den Arbeitsmarkt zu konzentrieren, da sich das Lohnwachstum für amerikanische Arbeitnehmer verlangsamt. Im Vergleich zum direkten Ersatz von Arbeitsplätzen kann KI das Lohnwachstum und die Verhandlungsmacht einiger Arbeitnehmer früher schwächen.
Die neuesten US-Beschäftigungsdaten außerhalb der Landwirtschaft waren besser als erwartet, aber das Lohnwachstum blieb hinter der Inflation zurück. Der vom US Bureau of Labor Statistics veröffentlichte Beschäftigungskostenindex zeigt, dass die Reallöhne und -gehälter in den Vereinigten Staaten im Juni dieses Jahres im Jahresvergleich um 0,4 % gesunken sind.
Auch der Anteil der Arbeitnehmer an der Wirtschaftsleistung sinkt. Im zweiten Quartal 2026 sank das Arbeitseinkommen des US-amerikanischen nichtlandwirtschaftlichen Unternehmenssektors auf 52,8 % der Produktion, den niedrigsten Stand seit Beginn der Statistik im Jahr 1947. Einige Forscher glauben, dass jahrzehntelange Automatisierung diesen Wandel vorangetrieben hat und dass KI den Prozess weiter beschleunigen könnte.
Die vorhandenen Daten reichen nicht aus, um zu beweisen, dass KI zu einer Verlangsamung des Lohnwachstums in den USA geführt hat. Der Arbeitsmarkt war während der Epidemie äußerst angespannt und die Löhne stiegen rasch. Die aktuelle Wachstumsrate liegt näher am Niveau vor der Epidemie. Gleichzeitig entlassen Hochlohnbranchen wie Technologie und professionelle Dienstleistungen Arbeitskräfte, während Niedriglohnbranchen wie Hotels, Restaurants und das medizinische Gesundheitswesen zur tragenden Säule neuer Arbeitsplätze geworden sind. Diese Veränderung der Beschäftigungsstruktur wird auch zu einem Rückgang der Durchschnittslöhne führen.
Allerdings versuchen immer mehr Studien, die Auswirkungen von KI auf Löhne anhand tatsächlicher Daten zu ermitteln.
Eine aktuelle Studie des Chefökonomen von Apollo Global Management, Thorsten Slok, und der Forscherin Sania Edlich zeigt, dass das Reallohnwachstum von Berufen mit hoher KI-Exposition nach 2023 um 6,7 Prozentpunkte langsamer ausfallen wird als das von Berufen mit geringerer KI-Exposition. Die Studie ergab keinen statistisch signifikanten Einfluss von KI auf die Beschäftigungszahlen.
Zwei Forscher schlugen auf dieser Grundlage vor, dass einige Unternehmen die durch KI erzielten Produktivitätssteigerungen durch die Unterdrückung des Lohnwachstums erzielen könnten und noch keinen groß angelegten Personalabbau umgesetzt haben.
Diese Studie hatte eine kleine Stichprobengröße. Von den rund 800 Berufen, die das U.S. Bureau of Labor Statistics gezählt hat, konnte die Studie nur Daten von 321 Berufen nutzen, und nur 11 Berufe erfüllten die hohen Standards für die KI-Exposition. Die Forscher nannten die Schlussfolgerung auch „frühe Beweise“.
Ben Zippeler, leitender Ökonom am Economic Policy Institute, glaubt, dass KI tatsächlich die Nachfrage der Unternehmen nach einigen Arbeitsplätzen verringern und Druck auf die Löhne ausüben könnte, aber die Apollo-Stichprobengröße reicht nicht aus, um überzeugende Schlussfolgerungen zu ziehen.
Als Beispiel nannte er die Softwareentwicklungsbranche. Wenn KI die Kosten für die Entwicklung von Software senkt, kann das eingesparte Geld von Unternehmen auch in andere Abteilungen fließen und so die Nachfrage nach anderen Arbeitskräften erhöhen. In diesem Fall erscheint die Gehaltsentwicklung von Positionen mit hoher KI-Exposition schlechter, und ein Teil des Unterschieds ist auf höhere Einkünfte in anderen Positionen zurückzuführen.
Die Anpassungen, die durch die bisherige Überrekrutierung in der Technologiebranche verursacht wurden, können nicht ignoriert werden. Nach der Epidemie ist die Nachfrage nach Rekrutierungen für Programmierer und verwandte Positionen deutlich zurückgegangen, was gleichzeitig das Beschäftigungs- und Lohnwachstum beeinträchtigen kann und sich nur schwer vollständig von den Auswirkungen der KI unterscheiden lässt.
Auch Daron Acemoglu, Wirtschaftsprofessor am MIT, ist der Ansicht, dass es derzeit keine überzeugenden Beweise dafür gibt, dass KI einen signifikanten Einfluss auf die Löhne in einer bestimmten Branche oder einer bestimmten Gruppe hatte. In vielen Berufen sind spezielle KI-Tools noch nicht weit verbreitet, und einige Schätzungen zur Arbeitsplatzverlagerung könnten übertrieben sein.
Er glaubt jedoch, dass es immer mehr Hinweise darauf gibt, dass KI Berufseinsteiger beeinträchtigt. Der US-Arbeitsmarkt verfügt über eine hohe Liquidität und das Sozialversicherungssystem ist relativ schwach, so dass sich die Auswirkungen der KI auf die Arbeitnehmer letztendlich eher in niedrigeren Löhnen als in der Zahl der Arbeitsplätze widerspiegeln könnten.
David Otto, Vorsitzender der Wirtschaftsabteilung des MIT, erinnerte daran, dass die bloße Beurteilung, ob ein Beruf „KI ausgesetzt“ ist, nicht vorhersagen kann, wie sich seine Löhne und Beschäftigung ändern werden. Ob Technologie berufliche Aspekte der Arbeit übernimmt oder die Hemmschwelle für eine Beschäftigung senkt, kann zu völlig unterschiedlichen Ergebnissen führen.
Otto und der MIT-Forscher Neil Thompson verglichen Buchhaltungskaufleute mit Lagerkaufleuten. In den letzten 40 Jahren ist die Beschäftigung von Buchhaltern um 32 % zurückgegangen, die Löhne sind jedoch um 39 % gestiegen. Im gleichen Zeitraum stieg die Beschäftigung von Lagerfachkräften um 175 %, während die Löhne um 13 % sanken.
Beide Berufe sind von der Computertechnologie betroffen, aber die Berufe von Buchhaltungskaufleuten sind spezialisierter geworden, und diejenigen, die bleiben, verdienen mehr. Lagerverwaltungspositionen stehen mehr Arbeitnehmern offen, die Beschäftigungsmöglichkeiten sind gestiegen und die Löhne sind gesunken.
Eine im Februar von der Federal Reserve Bank of Dallas veröffentlichte Analyse ergab ebenfalls keinen direkten Zusammenhang zwischen den Gesamtlöhnen und der Exposition gegenüber KI. Die Studie zeigte jedoch, dass Berufe mit geringeren Anforderungen an die Berufserfahrung möglicherweise bereits einem stärkeren Lohndruck ausgesetzt sind.
Diese Art von Position ist weniger auf implizite Erfahrung und professionelles Urteilsvermögen angewiesen und es ist für KI einfacher, sowohl Neulinge als auch leitende Mitarbeiter zu ersetzen. Auch das traditionelle Ausbildungsmodell für Angestellte kann hiervon betroffen sein. In der Vergangenheit ließen Unternehmen frischgebackene Absolventen mit einfachen Jobs beginnen, die standardisiert werden konnten und nach und nach Berufserfahrung sammeln konnten. Sobald KI diese Aufgaben übernimmt, entscheiden Unternehmen möglicherweise, dass die Kosten für die Schulung neuer Mitarbeiter nicht mehr rentabel sind.
Langfristig werden Unternehmen weiterhin neue Führungskräfte benötigen. Wenn Neueinsteiger nicht auf die Karriereleiter gelangen, wird es in Zukunft nicht genügend Fachkräfte geben. Daher könnte die Popularität von KI Unternehmen dazu zwingen, Einstiegspositionen neu zu gestalten, um jungen Mitarbeitern die Möglichkeit zu geben, Erfahrungen in neuen Arbeitsweisen zu sammeln.
Acimoglu glaubt, dass KI Arbeitnehmern auch dabei helfen kann, sich neue Fähigkeiten anzueignen und neue Aufgaben zu übernehmen, doch die derzeitige Hauptinvestitionsrichtung in der Technologiebranche geht immer noch in Richtung Automatisierung und Ersatz von Arbeitskräften. Wenn diese Richtung anhält, wird der Einfluss der KI auf Löhne und Beschäftigung mit zunehmendem Anwendungsbereich zunehmen.
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