Künstliche Intelligenz schafft und vernichtet im Jahr 2026 gleichermaßen Arbeitsplätze, doch die verfügbaren Daten deuten auf einen Arbeitsmarkt hin, der sich in Gewinner- und Verlierergruppen spaltet, statt sich einheitlich zu verkleinern.

Dieser Überblick vereint Zahlen des World Economic Forum (WEF), von PwC, Challenger, Gray & Christmas, Stanford, der Federal Reserve Bank of Dallas, Indeed und weiteren Organisationen. Die Zahlen beschreiben unterschiedliche Messgrößen, und jede sollte entweder als Prognose oder als beobachtetes Ergebnis gelesen werden. Diese Kategorien sind nicht austauschbar.

Das WEF erwartet bis 2030 weltweit 170 Millionen neu geschaffene und 92 Millionen verdrängte Arbeitsplätze – ein Nettozuwachs von 78 Millionen. Für einige Arbeitnehmer bringt derselbe Zeitraum einen schwierigen Übergang. Die WEF-Zahlen umfassen alle in seinem Bericht verfolgten Trends, einschließlich demografischer Veränderungen und der grünen Transformation; die KI allein macht davon einen deutlich kleineren Anteil aus.

Ein Working Paper der Harvard Business School, das nahezu alle US-Stellenausschreibungen von 2019 bis März 2025 untersuchte, ergab, dass sich die offenen Stellen für routineartige, automatisierungsanfällige Rollen nach dem ChatGPT-Start im November 2022 um 13 % verringerten. Die Nachfrage nach analytischen, technischen und kreativen Rollen stieg um 20 %. Diese Zahlen sollten nicht zu den WEF-Gesamtwerten addiert oder direkt mit ihnen verglichen werden, da sie unterschiedliche Aspekte des Arbeitsmarkts messen.

KI-bedingte Stellenstreichungen nehmen zu

Challenger, Gray & Christmas, ein Outplacement- und Forschungsunternehmen, erfasst die Gründe, die US-Arbeitgeber für angekündigte Entlassungen angeben. Von Januar bis August 2026 nannten Arbeitgeber die KI im Zusammenhang mit 116.175 angekündigten Streichungen. Das entsprach etwa 22 % der insgesamt 529.914 angekündigten Streichungen und war der häufigste genannte Grund des Jahres.

Die Zahl ist deutlich gestiegen. Arbeitgeber nannten die KI bei 12.742 Streichungen im Jahr 2024 und 54.836 im Jahr 2025. Der Wert 2026 bis August lag bereits mehr als doppelt so hoch wie der Gesamtw des gesamten Jahres 2025.

Technologieunternehmen kündigten bis Juli 149.023 Streichungen an, ein Anstieg von 67 % gegenüber dem Vorjahr. Diese Streichungen machten 31 % aller angekündigten Streichungen in 2026 aus.

Die Zahlen haben wichtige Einschränkungen. Es handelt sich um Arbeitgeberankündigungen mit von Arbeitgebern genannten Gründen, nicht um verifizierte Personalabgänge. Zudem fiel die KI im August auf den vierthäufigsten genannten Grund zurück und beendete damit eine fünfmonatige Phase an der Spitze.

Umfragedaten liefern zusätzlichen Kontext. McKinsey stellte fest, dass 14 % der Befragten in Organisationen, die KI einsetzen, angaben, die Technologie habe im vergangenen Jahr zu einer kleineren Belegschaft beigetragen. Die New York Fed fand heraus, dass 1 % der KI-nutzenden Serviceunternehmen aufgrund von KI Mitarbeitende entließen, während 12 % angaben, weniger Leute eingestellt zu haben.

Weniger Einstellungen sind schwerer zu messen als Entlassungen; Stellenstreichungs-Tracker erfassen daher möglicherweise nur einen Teil der beschäftigungswirksamen KI-Auswirkung.

Prognosen unterscheiden sich, weil sie Verschiedenes messen

Schätzungen zur Wirkung der KI auf die Beschäftigung variieren, weil sie unterschiedliche Fragen beantworten. Manche zählen die KI-exponierten Arbeitsplätze, andere schätzen, wie viele Arbeitnehmer verdrängt werden könnten.

Goldman Sachs Research schätzt, dass bei breiter KI-Adoption 6 % bis 7 % der US-Erwerbsbevölkerung verdrängt werden könnten. Die geschätzte Spanne liegt bei 3 % bis 14 %, und Goldman beschreibt die Wirkung als vorübergehend.

Eine häufig wiederholte Behauptung lautet, Goldman Sachs habe vorhergesagt, die KI werde 300 Millionen Arbeitsplätze vernichten. Der Bericht von 2023 sagte stattdessen, KI könne das Äquivalent von 300 Millionen Vollzeitstellen der Automatisierung aussetzen. Ausgesetzt heißt nicht ersetzt.

Der Internationale Währungsfonds gibt an, dass fast 40 % der weltweiten Beschäftigung der KI ausgesetzt ist. Der Anteil steigt in fortgeschrittenen Volkswirtschaften auf etwa 60 % und sinkt in Ländern mit niedrigem Einkommen auf 26 %. McKinsey bezeichnet seinen Wert von 57 % als technisches Potenzial, nicht als Prognose von Jobverlusten.

Für KI- und Informationsverarbeitungstechnologie allein erwartet das WEF bis 2030 elf Millionen neu geschaffene und neun Millionen verdrängte Arbeitsplätze. Die Federal Reserve Bank of St. Louis fand eine Korrelation von 0,47 zwischen der KI-Exposition eines Berufs und seinem Anstieg der Arbeitslosigkeit von 2022 bis 2025. Die Forscher bezeichnen dieses Ergebnis als Korrelation, nicht als Kausalitätsnachweis.

Die bisher gemessenen Effekte fallen in der Regel geringer aus als manche Prognosen. Eine Studie mit dänischen Verwaltungsdaten schloss zwei Jahre nach dem ChatGPT-Start Effekte größer als 2 % auf Einkommen und Arbeitszeit aus. Das Yale Budget Lab und Brookings fanden in den 33 Monaten nach der Veröffentlichung keine erkennbare Störung des breiteren US-Arbeitsmarkts.

KI-Kompetenzen gehen mit höherer Bezahlung einher

PwC berichtet, dass Arbeitnehmer mit KI-Kompetenzen einen Lohnaufschlag von 62 % gegenüber Kollegen in denselben Rollen erzielen. Der Aufschlag lag ein Jahr zuvor bei 57 % und davor bei 25 %, wobei ein früherer PwC-Bericht für das Vorjahr 56 % angab.
Der Vergleich umfasst ausgeschriebene Löhne für ähnliche Jobs mit und ohne KI-Kompetenzen in 27 Ländern. Er kontrolliert weder Bildung, Erfahrung noch Standort und stellt keine Schätzung eines durchschnittlichen KI-Gehalts dar.

Auch die Nachfrage steigt. Stellenausschreibungen mit KI-Kompetenzanforderung wuchsen um 69 %, verglichen mit 9 % auf dem Gesamtstellenmarkt. Der Aufschlag variiert je nach Sektor: Er erreicht 118 % in Konsumgütermärkten und sinkt in Regierung und öffentlichem Sektor auf 16 %.

Forschung von Fabian Stephany vom Oxford Internet Institute zeigt, dass KI-Kompetenzen andere Nachteile beim Hiring ausgleichen können. Ältere Bewerber und Kandidaten ohne fortgeschrittene Abschlüsse erhielten bessere Rückmeldequoten, wenn KI-Kompetenzen auf ihrem Lebenslauf standen.

Junge Arbeitnehmer und Berufseinsteiger stehen unter dem größten Druck

Der deutlichste Beleg für Beschäftigungsschäden zeigt sich am Karrierebeginn. Eine Stanford-Lohnstudie mit ADP-Daten ergab einen relativen Beschäftigungsrückgang von 13 % bei Arbeitnehmern im Alter von 22 bis 25 Jahren in den am stärksten KI-exponierten Berufen.

Ein Update des Stanford Digital Economy Lab, mit Daten bis Juni 2026, beziffert die Lücke auf 19 %. Bei erfahrenen Arbeitnehmern fand sich keine vergleichbare Lücke. Die Autoren bezeichnen den Befund als Frühindikator, nicht als Kausalschätzung.

Der Stanford AI Index 2026 meldet einen Rückgang von 16 % für dieselbe Altersgruppe. Berufseinsteiger in der Softwareentwicklung verzeichneten einen größeren Rückgang von etwa 20 %.

Die Dallas Fed fand, dass der Anteil der 20- bis 24-jährigen Arbeitnehmer in KI-exponierten Jobs zwischen November 2022 und September 2025 von 16,4 % auf 15,5 % der Beschäftigung sank. Der Wandel ging nicht primär auf Entlassungen zurück; Arbeitgeber stellten weniger junge Menschen in diese Rollen ein.

Die Jobfindungsquote junger Arbeitnehmer in stark exponierten Berufen fiel von ihrem Höchststand im November 2023 um mehr als drei Prozentpunkte.

Ravio-Daten zu europäischen Technologieunternehmen zeigten 2025 einen Rückgang der Einstellungen auf Einstiegsniveau um 73,4 % und im Administrativbereich um 35,5 %. Die Hälfte der befragten Vergütungsverantwortlichen nannte KI-Automatisierung als Grund für das Zurückstufen administrativer Positionen.

PwC fand heraus, dass KI-exponierte Juniorrollen siebenmal häufiger traditionell Führungsqualitäten erfordernde Senior-Skills verlangen. Diese Einstiegsrollen wuchsen seit 2019 um 35 %, während die gesamten Karrierestarter-Ausschreibungen in stark exponierten Sektoren flach blieben. Zusammengenommen beschreiben die Zahlen einen sich verengenden Einstiegsweg: Arbeitgeber stellen weniger junge Arbeitnehmer in KI-exponierte Berufe ein, und die verbleibenden Juniorstellen verlangen zunehmend Fähigkeiten auf Senior-Level.

Anthropic berichtete keinen systematischen Anstieg der Arbeitslosigkeit bei Arbeitnehmern in den am stärksten exponierten Berufen seit Ende 2022, wobei die Einstellungen jüngerer Arbeitnehmer Anzeichen einer Verlangsamung zeigten. Anthropic verkauft KI-Modelle, sodass diese Quelle im Kontext zu bewerten ist. Die OECD hat ebenfalls erklärt, dass junge Menschen bei ihrem Arbeitsmarkteinstieg schwierige Bedingungen vorfinden, und die Stanford-Forscher behaupten nicht, dass die KI die einzige Ursache der beobachteten Veränderungen sei.

Softwareentwicklung hat sich erholt, aber ungleichmäßig

Die Softwareentwicklung liefert einen vielbeachteten Testfall. Das Indeed Hiring Lab berichtet, dass die US-Softwareausschreibungen seit Ende Februar 2025 um fast 15 % stiegen, während die Ausschreibungen insgesamt um etwa 7 % sanken.

nach der Erholung lagen die Softwareausschreibungen noch etwa 27,5 % unter ihrem Niveau vor der Pandemie. Der frühere Rückgang war nicht allein eine KI-Geschichte; Technologieunternehmen fuhren nach dem Einstellungsboom der Pandemiezeit ebenfalls zurück.

Die Erholung ist ungleichmäßig. Seniorrollen machten 71 % des Anstiegs zwischen Mai 2025 und Mai 2026 aus, während Jobs mit KI im Titel 37 % des Zuwachses stellten.

GitHub, die Microsoft-eigene Code-Hosting-Plattform, berichtete, dass inzwischen jeder dritte Pull Request einen KI-Agenten einbezieht, verglichen mit weniger als einem von zehn ein Jahr zuvor.

Eric Kutcher von McKinsey sagte: „We’re seeing much more growth in the places we thought we were gonna see the biggest displacement.“ Sneha Puri, Ökonomin beim Indeed Hiring Lab, sagte, Arbeitgeber bräuchten weiterhin Entwickler, um KI-Arbeit zu überwachen und Kunden bei der Umsetzung zu unterstützen.

Das US Bureau of Labor Statistics (BLS) projiziert von 2025 bis 2035 ein Wachstum der Beschäftigung von Softwareentwicklern um 10 %. Das würde die Beschäftigung von etwa 1,72 Millionen auf 1,89 Millionen erhöhen.

KI-exponierte Unternehmen wachsen

PwC fand heraus, dass das Produktivitätswachstum bei den am stärksten KI-exponierten Unternehmen 40 % höher war als bei den am wenigsten exponierten. Die Sektorproduktivität wuchs von 2018 bis 2025 in der am stärksten exponierten Gruppe um 34 %, verglichen mit 24 % in der am wenigsten exponierten.

Auch die Beschäftigung stieg bei den am stärksten exponierten Unternehmen schneller. Ihre Kopfzahl wuchs seit 2018 um 52 %, verglichen mit 36 % bei den am wenigsten exponierten Unternehmen. Die Löhne stiegen um 24 % gegenüber 17 %.

Das oberste Fünftel der am stärksten KI-exponierten Unternehmen erreichte durchschnittlich ein Produktivitätswachstum von 163 %, ein Ergebnis, das PwC als „Super-Star-Effekt“ bezeichnet.

PwC beschreibt einen zweigleisigen Arbeitsmarkt. In sogenannten professionalisierten Jobs übernimmt die KI die Grundarbeit, während Menschen Expertenaufgaben ausführen. In demokratisierten Jobs macht KI komplexe Arbeit für Nichtexperten zugänglicher.

Dies sind Assoziationen, kein Kausalitätsnachweis. Starke Unternehmen übernehmen die KI möglicherweise zuerst, sodass die KI nicht jeden berichteten Gewinn erklärt.

Es besteht auch eine Lücke zwischen KI-Nutzung und organisatorischer Reife. McKinsey fand heraus, dass fast 90 % der Organisationen KI in ihren Abläufen einsetzen, während Gartner meldet, dass nur 9 % echte KI-Reife erreicht haben.

Arbeitgeber erwarten schnelle Kompetenzveränderungen und mehr Weiterbildung

Das WEF erwartet bis 2030 eine Veränderung von 39 % der Kernkompetenzen der Arbeitnehmer, nach 44 % in seiner Ausgabe 2023. Es benennt die Kompetenzlücke als größtes Hindernis für die geschäftliche Transformation, genannt von 63 % der Arbeitgeber.

PwC fand heraus, dass sich Kompetenzen in den am stärksten KI-exponierten Jobs mehr als doppelt so schnell verändern wie in den am wenigsten exponierten. Neue Aufgaben in diesen Rollen sind 2,5-mal häufiger auf Fähigkeiten wie Empathie, Urteilsvermögen und Kreativität angewiesen.

Arbeitgeber erklären, Weiterbildung sei ihre wichtigste Antwort, wobei einige auch Personalabbau planen. In der WEF-Umfrage gaben 41 % an, ihre Belegschaft dort verkleinern zu wollen, wo KI Aufgaben automatisiert.

Das WEF schätzt, dass 59 von 100 Arbeitnehmern bis 2030 Reskilling oder Upskilling benötigen werden, und dass 11 davon es wahrscheinlich nicht erhalten werden. Analytisches Denken ist die führende Kernkompetenz, von 70 % der Arbeitgeber. Resilienz, Flexibilität und Agilität folgen mit 67 %.

Neue Beschäftigung entsteht auch außerhalb des Technologiesektors. Goldman Sachs berichtet, dass die Arbeitsplätze im Rechenzentrumsbau seit 2022 um 216.000 zugenommen haben – ein Wachstum im Bau- und Baunebengewerbe statt in Technologie-Rollen.

Die öffentliche Besorgnis nimmt zu

Das Pew Research Center fand heraus, dass 71 % der US-Erwachsenen glauben, die KI werde in den nächsten 20 Jahren zu weniger Jobs führen, nach 64 % im Jahr 2024. Nur 5 % erwarten mehr Jobs.

Erwachsene unter 30 sind besorgter: 73 % erwarten weniger Jobs, gegenüber 61 % zwei Jahre zuvor. In 34 von 37 befragten Ländern erwarteten mehr Befragte, dass KI die Beschäftigung verringern wird, als dass sie sie erhöhen wird. Diese Ergebnisse erfassen Erwartungen statt gemessener Beschäftigungsveränderungen, was sie von den zuvor beschriebenen Lohn-, Ausschreibungs- und Entlassungszahlen unterscheidet.

Gallup fand, dass 18 % der US-Beschäftigten es für sehr oder ziemlich wahrscheinlich halten, dass ihr eigener Job binnen fünf Jahren wegen KI oder Automatisierung entfällt. Dieser Wert lag 2025 bei 15 %. McKinsey fand, dass 39 % der Befragten erwarteten, dass die KI die Kopfzahl ihrer Organisation im Folgejahr verringern wird, nach 32 %.

Auch Politik und Bildungssysteme beeinflussen, wer profitiert. Irland, Finnland und Dänemark führen den IMF Skill Readiness Index an, der 23 Länder umfasst – dank hoher Anteile an Tech-Absolventen und starker Erwachsenen-Weiterbildungssysteme.

Das BLS projiziert einen Rückgang der Beschäftigung von Sekretären und Verwaltungsassistenten von 2025 bis 2035 um 2 % – ein Verlust von 75.300 Jobs. Es führt den Rückgang auf Technologie einschließlich KI zurück.

Goldman Sachs hat die KI als die große Arbeitsmarktgeschichte 2026 bezeichnet. Ihre Auswirkungen konzentrieren sich weiterhin auf Technologie-, Kreativ- und Wissensarbeit, die einen relativ kleinen Anteil an der Gesamtwirtschaft ausmachen. Das BLS weist darauf hin, dass technologische Verdrängung sich in der Regel langsamer vollzieht als von Prognostikern vorhergesagt.

Die verfügbaren Daten zeigen weder einen Kollaps der Jobs noch einen reibungslosen Übergang. Stattdessen verlagern sich Löhne und Einstellungen hin zu Arbeitnehmern mit KI-Kompetenzen und -Erfahrung, während Berufseinsteiger in exponierten Feldern schwierigere Einstiegsbedingungen vorfinden. Prognosen werden sich weiter ändern, weshalb gemessene Entlassungszahlen, Stellendaten und Lohnstudien wichtige Indikatoren sind, während das Jahr 2026 fortschreitet.

Quellen

• World Economic Forum, Future of Jobs Report 2025
• PwC, 2026 Global AI Jobs Barometer
• Challenger, Gray & Christmas, Job-Cuts-Berichte
• Stanford Digital Economy Lab, KI und Beschäftigung am Karrierebeginn
• Stanford AI Index
• Federal Reserve Bank of Dallas, Forschung zu KI und jungen Arbeitnehmern
• Harvard Business School Working Knowledge, KI und Stellenausschreibungen
• Goldman Sachs Research, KI und der Arbeitsmarkt
• International Monetary Fund, Analyse zu KI und Jobs
• International Organization, generative KI und Jobs
• Indeed Hiring Lab, Softwareentwicklungs-Ausschreibungen
• CNBC, „AI is automating coding, so why are software developer job postings on the rise?“
• US Bureau of Labor Statistics, Employment Projections 2025 bis 2035
• Pew Research Center, öffentliche Ansichten zu KI und Jobs
• McKinsey, The State of AI Global Survey
• Ravio, europäische Vergütungs- und Einstellungsdaten aus der Tech-Branche
• CoinCentral, Originalartikel