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Künstliche Intelligenz transformiert Branchen und automatisiert Aufgaben, die einst menschliche Arbeit erforderten. Der Future of Jobs Report 2025 des Weltwirtschaftsforums prognostiziert, dass KI bis 2030 170 Millionen neue Jobs schaffen wird, während gleichzeitig 92 Millionen verdrängt werden, was zu einem Nettogewinn von 78 Millionen Arbeitsplätzen führt.
Auf den ersten Blick wirken diese Zahlen beruhigend. Doch das eigentliche Problem ist nicht die Gesamtzahl der Arbeitsplätze, sondern die Zeitabstimmung. KI droht, Jobs viel schneller zu eliminieren, als neue Stellen entstehen, und dieser Zeitunterschied könnte zu Wellen von Arbeitslosigkeit führen, bevor sich der Arbeitsmarkt stabilisiert.
Der Grund liegt darin, wie Arbeit strukturiert ist. Heutzutage automatisiert KI in vielen Branchen menschliche Aufgaben innerhalb des aktuellen Arbeitssystems. Neue Jobs entstehen nur, wenn Unternehmen die Arbeit selbst neu überdenken und neu organisieren – ein Prozess, der aufgrund struktureller Reibung, organisatorischer Trägheit und Qualifikationsmangel in der Regel verzögert ist. Als Ergebnis könnten Millionen von Arbeitnehmern mit langen Phasen der Arbeitslosigkeit konfrontiert werden, während Organisationen sich anpassen.
Wie lange dieser Übergang dauert, hängt von zwei entscheidenden Faktoren ab: wie schnell Organisationen die Arbeit für eine KI-getriebene Wirtschaft umstrukturieren und ob die Arbeitnehmer die Fähigkeiten haben, in die letztendlich entstehenden Rollen zu schlüpfen. Derzeit geschieht beides nicht schnell genug. Dies sollte ein Weckruf sein, um massive Qualifikationslücken und die daraus resultierende Arbeitslosigkeit zu verhindern.
Die schnelle Veränderungsgeschwindigkeit von KI, die Aufgaben ersetzt
Die Automatisierung von Jobs ist nichts Neues. Die Mechanisierung der Landwirtschaft, der Aufstieg von Fließbändern und die Einführung von Computern haben alle in der Geschichte große Arbeitskräfte verdrängt. Vergangene technologische Umbrüche erlaubten jedoch oft eine schrittweise Anpassung, und das Arbeitssystem änderte sich parallel. Die industrielle Revolution erstreckte sich über Jahrzehnte; die digitale Revolution gab den Arbeitnehmern Zeit, neue Fähigkeiten zu erwerben. KI hingegen entwickelt sich mit einer beispiellosen Geschwindigkeit.
Die Automatisierung kognitiver Aufgaben durch KI ist besonders disruptiv. Im Gegensatz zu früheren Wellen der Mechanisierung, die hauptsächlich manuelle Arbeit betrafen, ersetzt KI nun auch Büroangestellte – Kundendienstmitarbeiter, juristische Forscher, Finanzanalysten und sogar Einsteigerprogrammierer. Goldman Sachs schätzt, dass KI weltweit in den kommenden Jahren das Äquivalent von 300 Millionen Vollzeitjobs der Automatisierung aussetzen könnte. Einige Berufe werden möglicherweise nicht vollständig verschwinden, aber KI wird den Bedarf an menschlichem Input reduzieren und die Verfügbarkeit von Arbeitsplätzen verringern.
Entscheidend ist, dass KI Branchen nicht auf vorhersehbare, lineare Weise stört. Einige Sektoren – wie Kundenservice und Dateneingabe – sehen eine sofortige und großflächige Verdrängung. Andere, wie Recht und Gesundheitswesen, könnten eine langsamere, stufenweise Automatisierung erleben. Aber wenn KI in jedem Bereich effizient wird, können Arbeitsplatzverluste schnell eintreten.
Nehmen wir die Rechtsbranche als Beispiel. KI-gestützte Vertragsprüfungssoftware kann Tausende von Dokumenten in Sekunden verarbeiten und reduziert dadurch den Bedarf an Nachwuchsjuristen. Im Kundenservice handhaben KI-Chatbots täglich Millionen von Interaktionen und eliminieren die Notwendigkeit menschlicher Agenten in Callcentern. Der Einzelhandelssektor hat bereits Massenentlassungen aufgrund von Selbstbedienungskassen und Lagerautomatisierung erlebt. Und mit generativen KI-Tools wie ChatGPT, die sich auf die Erstellung von Inhalten, Übersetzungen und sogar Marketing auswirken, sind nur wenige wissensbasierte Berufe immun.
Die langsame Veränderungsgeschwindigkeit von Arbeitssystemen und den Fähigkeiten der Arbeitnehmer
Die Integration neuer Technologien in alte Arbeitssysteme bedeutet im Allgemeinen, dass neue Technologien anfangs weniger Arbeitsplätze schaffen als die, die sie ersetzen. Wenn KI in ein altes Arbeitssystem eingeführt wird, automatisiert sie einfach bestehende Aufgaben – wie ein Callcenter, das menschliche Agenten durch Chatbots ersetzt -, während die Struktur der Arbeit unverändert bleibt. Aber echte Disruption tritt auf, wenn KI das System vollständig neu gestaltet und den Bedarf an traditionellen Arbeitsabläufen beseitigt. Anstatt darauf zu warten, dass Kunden anrufen, können KI-gestützte prädiktive Analysen Probleme erkennen und lösen, bevor sie auftreten, indem sie den Service direkt in Produkte integrieren und die Notwendigkeit eines Callcenters vollständig beseitigen.
Obwohl neue Jobs letztendlich entstehen werden, wie zum Beispiel KI-Trainer und User Experience Designer, geschieht diese Transformation viel langsamer als die Arbeitsplatzverdrängung, was eine schmerzhafte Verzögerung schafft, in der Arbeitnehmer ohne sofortige Alternativen zurückgelassen werden. Viele der Rollen, die KI schaffen wird, erfordern fortgeschrittene technische Fähigkeiten wie Datenannotation, KI-Modellüberwachung, Management der Zusammenarbeit von Mensch und KI und industriespezifische digitale Kompetenz, die spezialisierte Schulungen und praktische Erfahrung erfordern.
Selbst in techniklastigen Branchen gibt es Grenzen für das von KI getriebene Jobwachstum. Während KI neue Formen von Beschäftigung schaffen kann, wie zum Beispiel KI-Prüfer und KI-Ethikberater, erfordern diese Rollen spezielles Know-how und sind in viel geringerer Anzahl vorhanden als die Jobs, die beseitigt werden. Sogar Arbeitnehmer mit topaktuellen technischen Kenntnissen können sich keinen Stillstand leisten. Sowohl IBM als auch die Boston Consulting Group schätzen, dass einige technische IT-Fähigkeiten eine Halbwertszeit von weniger als drei Jahren haben, was bedeutet, dass das heute gefragte Know-how veraltet sein könnte, bevor die Zertifizierung abgeschlossen ist. In dieser Umgebung ist lebenslanges Lernen nicht mehr ein erstrebenswertes Ideal; es ist eine Überlebensstrategie für die Karriere.
Die Konsequenzen des Transitionsverzugs
Die Lücke zwischen Arbeitsplatzverdrängung und Arbeitsplatzschaffung ist das eigentliche Problem. Regierungen und Unternehmen gehen oft davon aus, dass bei Bedarf neue Jobs entstehen können, wenn neue Jobs schließlich entstehen. Die Geschichte zeigt jedoch etwas anderes. Die Entwicklung des Automobils beispielsweise brachte Schmiede und Kutschenbauer um ihre Geschäfte, aber die Automobilindustrie schuf schließlich Millionen von Arbeitsplätzen. Das Internet verdrängte Tausende von Arbeitsplätzen im Printbereich, führte jedoch zu einem Boom im digitalen Marketing, E-Commerce und der Softwareentwicklung. Diese Übergänge, obwohl positiv für das Jobwachstum, dauerten dennoch Jahrzehnte.
Wir prognostizieren, dass die lang andauernde Diskrepanz zwischen Arbeitsplatzverdrängung und Arbeitsplatzschaffung wahrscheinlich zu kurzfristigen Spitzen in der Arbeitslosigkeit führen wird, da viele Arbeitnehmer Schwierigkeiten haben werden, schnell umzuschwenken. Wir werden wahrscheinlich auch ein zunehmendes Einkommensgefälle sehen, da hochbezahlte KI-bezogene Jobs unter den hochqualifizierten Arbeitnehmern konzentriert sein werden, während gering qualifizierte Arbeitnehmer mit sinkenden Löhnen konfrontiert sind.
Phasen wirtschaftlicher Übergänge waren immer von sozialen und wirtschaftlichen Unruhen geprägt. Der Rückgang des Kohlebergbaus in den Vereinigten Staaten, die Auslagerung von Fertigungsbetrieben und die Automatisierung von Fließbändern führten zu Wellen von Arbeitslosigkeit, regionalen wirtschaftlichen Zusammenbrüchen und einem Anstieg populistischer Politik. KI könnte ähnliche Störungen auslösen, jedoch auf globaler Ebene und in einem schnelleren Tempo. Wir brauchen einen Weckruf und Maßnahmen, wenn wir die potenziellen Folgen dieses Übergangs verhindern wollen.
Die in Kommentarartikeln auf Fortune.com geäußerten Meinungen spiegeln ausschließlich die Ansichten ihrer Autoren wider und spiegeln nicht unbedingt die Meinungen und Überzeugungen von Fortune wider.
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Diese Geschichte wurde ursprünglich auf Fortune.com veröffentlicht
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