Philip Lane, Mitglied des Direktoriums der Europäischen Zentralbank (EZB), warnte am 13. Oktober, dass künstliche Intelligenz die Verhandlungsmacht der Arbeitnehmer untergraben könnte – selbst ohne massive Jobverluste. Nach Lanes Einschätzung geraten Lohnwachstum und die Lohnquote wahrscheinlich unter Druck, bevor die Beschäftigungsstatistiken einen solchen Wandel offenlegen. Seine Äußerungen fallen in eine Phase, in der sich die KI-Adoption in den Arbeitsstätten des Euroraums rasch ausbreitet. Die Lohnentwicklung zählt zu den Indikatoren, die die EZB im Rahmen ihrer Inflationsanalyse überwacht, was der Warnung eine Bedeutung weit über einzelne Lohnverhandlungen hinaus verleiht.

Schwächere Lohnmacht vor schwächeren Beschäftigungszahlen

Lane argumentierte, dass die Möglichkeit, Arbeitskräfte durch KI zu ersetzen, Lohnverhandlungen weiter zugunsten der Arbeitgeber verschieben und es Unternehmen ermöglichen könnte, die Löhne zu bremsen, selbst während die Gesamtbeschäftigung unangetastet bleibt. Gleichzeitig verzeichnet die EZB derzeit weder größere Veränderungen der Beschäftigungstrends noch eindeutige Produktivitätssteigerungen in der Gesamtwirtschaft.

EZB-Forschung zeigt, dass die KI-Nutzung bei Beschäftigten im Euroraum von 26 % im Jahr 2024 auf 52 % im Jahr 2026 stieg und dass ein typischer KI-Nutzer bis zu drei Stunden pro Woche einsparen kann. Diese Zeitersparnis führt jedoch nicht zwangsläufig zu Produktivitätssteigerungen. Die von Lane beschriebene Reihenfolge macht Lohnverhandlungsergebnisse zu der Datenreihe, in der ein solcher Effekt zuerst sichtbar würde.

Wer erntet die Produktivitätsgewinne

Wer die KI-bedingten Produktivitätsgewinne tatsächlich erhält, eine offene Frage. Eine PwC-Umfrage unter fast 50.000 Befragten ergab, dass fast doppelt so viele Teilnehmer angaben, ihre Verhandlungsposition habe sich geschwächt statt verbessert. Der „Maschinenraum“ des Unternehmens – die 56 % der befragten Fachkräfte mit begrenztem Zugang sowohl zu KI-Tools als auch zu Karrierechancen – meldete einen Rückgang des Vertrauens in das Management um 7 %.

Die Lohndaten begünstigen weiterhin KI-Kenntnisse. Laut PwC-Jobsbarometer erzielen Jobs mit KI-Kenntnissen eine durchschnittliche Lohnprämie von 62 %, wobei die Studie keine Kausalität nachweist. Als „professionalisiert“ eingestufte Berufe haben sich zahlenmäßig doppelt so schnell entwickelt wie „demokratisierte“ Jobs, und ihre Löhne sind seit 2021 um 42 % gestiegen.

Insgesamt zeichnen die Umfrage- und Lohndaten das Bild eines gespaltenen Arbeitsmarkts: KI-Kenntnisse bringen Prämienlöhne, während viele Beschäftigte eine schwächere Verhandlungsposition melden. Forschungsergebnisse, in der European Economic Review veröffentlicht, zeigen ebenfalls, dass eine zunehmende KI-Nutzung den Einkommensanteil der Arbeitnehmer verringert – im Einklang mit Lanes Warnung.

Bislang kaum Anzeichen massiver Jobverluste

Belege für flächendeckende Entlassungen sind begrenzt. Eine Stanford-Studie ergab, dass die Arbeitslosenquote in den USA seit 2022 bei den am stärksten KI-exponierten Arbeitnehmern um 0,77 Prozentpunkte stieg, gegenüber 0,85 Prozentpunkten bei den am wenigsten exponierten im selben Zeitraum – was auf eine breitere Schwäche des Arbeitsmarktes hindeutet und nicht auf einen eigenständigen, KI-bedingten Schock.

Berufseinnehmer stehen vor schwierigeren Bedingungen als die Gesamtbelegschaft. Ihre Arbeitslosenquote erreichte Anfang 2026 5,6 %, ein Anstieg um 1,6 Prozentpunkte über drei Jahre. Stanford rief zudem zur Vorsicht bei Prognosen bevorstehender KI-bedingter Massenentlassungen auf, einschließlich der Vorhersage von Anthropic-CEO Dario Amodei, dass KI die Hälfte aller Angestelltenpositionen verdrängen und die Arbeitslosenquote auf 20 % treiben werde.

Europas Finanzierungslücke und das KI-Bewertungsrisiko

Lane wies auch auf Finanzierungshürden für Europa hin. Dieitionen in den USA wuchsen in den letzten zwei Jahren fast doppelt so schnell wie die im Euroraum, so Lane, und eine EZB-Analyse zeigt, dass Unternehmen, die auf KI angewiesen sind, sich zunehmend über Marktfinanzierung finanzieren. Diese Verschiebung wiegt im Euroraum besonders schwer, wo die Unternehmensfinanzierung traditionell stärker auf Bankkrediten beruht als in den kapitalmarktorientierteren USA. Erhöhte Kreditkosten, getrieben von den Bankzinsen, erhöhen den Druck auf Unternehmen, die auf Bankkredite angewiesen sind.

Derweil warnt der IMF Global Financial Stability Report vom Oktober, dass enttäuschende Renditen auf KI-Investitionen eine Marktkorrektur auslösen könnten, verstärkt durch finanziellen Hebel und konzentrierte Wetten. Die Warnung rückt die Renditen von KI-Investitionen effektiv als Variable der Finanzstabilität und nicht als rein unternehmerisches Thema. „Resilienz ist nicht Sicherheit“, sagte der IWF-Ökonom Athanasios Vamvakidis.

Warum der Kroger-Vergleich kein Beweis ist

Cryptopolitan berichtete, dass Kroger plant, rund 3.000 von 8.200 Unternehmensjobs – etwa 37 % – über drei Jahre abzubauen. Geschäftsführer Greg Foran kündigte die Kürzungen am 12. Oktober an, wenige Wochen nachdem der Händler seine KI-Strategie vorgestellt hatte, und verwies auf Straffung und Investitionen ins Filialpersonal – nicht auf KI.

Der Zeitpunkt der Ankündigung wirft Fragen auf, beweist jedoch nicht, dass KI die Kürzungen verursacht hat, und ebenso wenig, dass eine breitere Entlassungswelle begonnen hat.