Technik: Stiller Umbruch

Ausgabe 05/2026

KI vernichtet in Deutschland bislang kaum Arbeitsplätze. Doch die unauffälligen Zahlen verdecken, dass sich die Chancen am Arbeitsmarkt verschieben. Von Maren Knödl

Es ist eine der schnellsten Technikeinführungen der deutschen Wirtschafts­geschichte, und sie kam fast ohne Projektpläne aus: Im Jahr 2023 nutzten fünf Prozent der Betriebe generative Künstliche Intelligenz (KI), zwei Jahre später knapp 25, bei den Betrieben ab 200 Beschäftigten sogar 48 Prozent. Das zeigt eine Auswertung des Betriebspanels des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB). Bemerkenswerter ist eine andere Zahl: Rund 90 Prozent der nutzenden Betriebe greifen auf frei zugängliche Anwendungen zurück, Weiterbildung gab es nur in gut jedem vierten Unternehmen. Die meiste KI kommt also nicht über Investitionsentscheidungen und Betriebsvereinbarungen ins Unternehmen, sondern über den Browser.

Wer nach Verwerfungen am Arbeitsmarkt sucht, findet sie in den Daten bisher nicht. Toralf Pusch, Muhamed Kudic und Akua Franziska Agyepong haben für das Wirtschafts- und Sozialwissenschaftliche Institut (WSI) der Hans-Böckler-Stiftung zwei Wellen der Betriebsrätebefragung ausgewertet, jeweils rund 3700 mitbestimmte Betriebe. Ihr Befund: keine systematische Arbeitsverdichtung, kaum Beschäftigungsabbau. Die Skepsis der Gremien ist sogar zurückgegangen. Auch die Langfristprognose bleibt unaufgeregt. Ein gemeinsames Szenario des IAB, des Bundesinstituts für Berufsbildung (BIBB) und der Gesellschaft für Wirtschaftliche Strukturforschung (GWS) stellt einer Zukunft mit starkem KI-Einsatz den bisherigen Entwicklungspfad gegenüber: Die Wirtschaft wüchse mit KI jährlich um 0,8 Prozentpunkte stärker, die Gesamtzahl der Arbeitsplätze bliebe über 15 Jahre aber nahezu unverändert. Unter der ruhigen Oberfläche gäbe es allerdings einiges an Bewegung. Immerhin 1,6 Millionen alte Stellen fielen weg und entstünden neu, nur eben in anderen Branchen und Berufen.

Sabine Pfeiffer hält von solchen Rechnungen wenig. Die Professorin für Technik, Arbeit und Gesellschaft an der Universität Erlangen-Nürnberg und Vertrauensdozentin der Hans-BöcklerStiftung hat schon die Industrie-4.0-Prognosen begleitet und gesehen, wie wenig eintraf. Ihr Einwand: Oft stammten sie von techniknahen Wissenschaftlern, die schätzen sollen, welche Berufe verschwinden, ohne je in einer realen Produktion gewesen zu sein. So wies eine Studie der Ökonomen und KI-Experten Carl Benedikt Frey und Michael Osborne aus dem Jahr 2013 für die USA fast jeden zweiten Job als automatisierbar aus. Ganz oben stand der Lkw-Fahrer. „Der fährt aber nicht nur“, sagt Pfeiffer. „Er lädt aus und ein, muss mit Zollpapieren umgehen, macht teilweise­ auf der Fahrt die Disposition für die nächsten Aufträge.“ Hinzu kämen Unternehmensberatungen, die Manager befragen, nachdem man ihnen erklärt hat, die neue Technik werde alles verändern. Kaum jemand traue sich dann, zu sagen, im eigenen Betrieb sei das anders.

Wo es doch zwickt

Trotzdem gibt es einen Befund, der sich mit der Entwarnung nicht verträgt. Er stammt von dort, wo eine Betriebsrätebefragung kaum hinsieht: Wenn KI wirkt, dann bislang nicht über Kündigungen, sondern über ausbleibende Einstellungen. Am deutlichsten wird das bei den Löhnen. Für die ifo-Konjunkturumfrage vom Juni 2026 wurden über 3000 deutsche Unternehmen befragt, die KI bereits nutzen. Von ihnen erwarten 48,3 Prozent sinkende Löhne für Beschäftigte mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung und ohne Hochschulabschluss, steigende Löhne erwarten 5,9 Prozent. Für Beschäftigte mit Hochschulabschluss und mindestens fünf Jahren Erfahrung halten dagegen 26 Prozent einen positiven Lohneffekt für möglich.

„Am ehesten rechnen die Betriebe bei weniger erfahrenen Arbeitskräften mit sinkenden Löhnen“, fasst ifo-Forscherin Anna Ruffert zusammen. Sabine Pfeiffer widerspricht hier, jedenfalls für Deutschland. Sinkende Löhne durch KI sehe sie nicht, „schon gar nicht da, wo wir tarifgebundene Strukturen haben“. Auch die Debatte über den erschwerten Berufseinstieg hält sie für einen Diskurs, der aus den USA herüberschwappt: Was man hierzulande an Schwierigkeiten sehe, habe nichts mit KI zu tun, sondern mit den grundsätzlichen Problemen der Wirtschaft. Der Einwand hat Gewicht. Die ifo-Zahlen beschreiben Erwartungen, keine gemessenen Lohnverluste, und wie viel davon auf KI entfällt und wie viel auf die schwache Konjunktur, lässt sich daraus nicht ablesen.

Zudem verändert die KI die Arbeitsabläufe, macht sie unter Umständen schneller, produktiver und verändert Routinen der Aneignung von Wissen, der Bewertung – und vielleicht auch die Erwartungen von Vorgesetzten, was in einer bestimmten Zeit zu schaffen ist. Sie stellt Produktionsmittel bereit, die geistige Arbeit ersetzen können. Nie war es so einfach wie heute, fehlerfreie Schriftsätze und Illustrationen zu erzeugen. Damit stellt KI viele Berufe infrage. Sie verspricht gewaltige Produktivitätsgewinne oder gar eine Produktivitätsrevolution. Aber ob das so kommt? In einer internationalen Befragung des National Bureau of Economic Research (NBER), einer US-amerikanischen Nonprofit-Organisation, von über 6000 Führungskräften berichteten rund 80 Prozent von gar keinem Effekt der KI-Tools auf Produktivität oder Personalstand.

Die Arbeit, die KI macht

Was in all diesen Rechnungen fehlt, ist die Arbeit, die KI selbst erzeugt. Entlastung falle nicht vom Himmel, argumentiert Pfeiffer. Sie setzt Datenqualität voraus, Schnittstellen, IT-Sicherheit, rechtliche Klärung, Qualifizierung. Daraus entstehen neue Aufgaben wie Training, Prompting, Validierung, Monitoring, Audits. Vor allem aber entsteht Prüfarbeit. Denn KI bleibt ein statistisches System, das Fehler macht, die, anders als bei früherer Technik, nicht sofort sichtbar sind. „Wir haben jetzt eine Technik, die so wirkt, als ob sie hervorragend funktioniert, schlauer ist als ich, und mir das dümmste Ergebnis in sehr plausiblen Sätzen nahelegt“, sagt Pfeiffer.

Erkennen könne solche Fehler nur, wer sich gut auskennt und die Zeit hat, hinzuschauen. Paradoxerweise verschärfe sich das, je besser die Systeme werden: Seltene Fehler laden zu mehr Vertrauen ein. Genau hier, sagt sie, müsse Mitbestimmung ansetzen. Externe Überprüfung hält Pfeiffer für begrenzt tauglich. Ob ein System in einer bestimmten Abteilung taugt, könnten nur die Beschäftigten beurteilen, die dort arbeiten, „das können nur die Beschäftigten mit Erfahrung in ihrem spezifischen Kontext, ganz sicher nicht das Management zwei Ebenen weiter oben“. Ihre Schlussfolgerung: „Eigentlich wird der Beschäftigte wichtiger.“

Wichtiger ja, aber was das genau heitßt, ist damit nicht entschieden. Thomas Lühr und Tobias Kämpf vom Institut für Sozialwissenschaftliche Forschung in München haben für ihre Böckler-geförderte Studie „Bots im Büro“ 21 Fallstudien und 82 Interviews ausgewertet. Ihr Befund: Aus Sachbearbeiterinnen können Datenanalystinnen werden, die die Systeme trainieren. Es kann aber auch dabei bleiben, dass Menschen nur noch Softwareroboter kontrollieren.

Hinzu kommt eine Entwicklung, die Kalkulationen umwerfen könnte: Anbieter stellen die Abrechnung um, weg von der Nutzerlizenz, hin zum Verbrauch. Pfeiffer berichtet von einem Unternehmen, das seine Beschäftigten erst zum Vielverbrauch anspornte und nun Tagesbudgets zuteilt. Bislang, sagt sie, sei KI aus Unternehmenssicht vor allem deshalb attraktiv, weil sie so wenig kostet: „Wann konnte man jemals historisch so wenig Geld in die Hand nehmen, um vermeintlich so viele Beschäftigte einzusparen?“

Was bleibt

Ein abrupter Wandel der Arbeitswelt ist aktuell eher nicht in Sicht. Dennoch beeinflusst KI schon heute,, wer welche Chancen hat: am Berufseinstieg, bei den Lohnerwartungen, bei der Frage, wessen Stelle nach der Rente noch einmal besetzt wird. Und die beruhigenden Daten stammen aus mitbestimmten Betrieben. Rund die Hälfte der Beschäftigten arbeitet ohne Betriebsrat. Dort, wo KI über frei zugängliche Tools ohne Schulung und ohne Regeln in den Arbeitsalltag sickert, fordert niemand die Zeit fürs Prüfen ein. Am Ende, schreibt Pfeiffer in einem WSI-Kommentar, entscheiden nicht Algorithmen über die Zukunft der Arbeit, sondern die Fähigkeit, Arbeit gut zu gestalten: „Gesellschaft lässt sich nicht mit Code reparieren.“