Goldman Sachs schätzt: KI könnte vorübergehend 9% der US-Arbeitskräfte verdrängen
Wichtige Erkenntnisse
- •Goldman Sachs hat seine Schätzung der vorübergehenden KI-bedingten Jobverdrängung in den USA auf rund 9% der Erwerbsbevölkerung – bis zu 15 Millionen Arbeitnehmer über etwa ein Jahrzehnt – angehoben, zuvor waren 6% bis 7% prognostiziert worden.
- •Die von dem Ökonomen Joseph Briggs geleitete Studie geht von einem Produktivitätsschub durch KI von 15% aus und stellt fest, dass jeder Produktivitätsgewinn von 1% durch Technologie die Jobvernichtungsraten über zwei Jahre um etwa 0,5 bis 0,6 Prozentpunkte erhöht.
- •KI verringert das US-Lohnwachstum bereits um schätzungsweise 10.000 bis 15.000 Jobs pro Monat in exponierten Sektoren wie Technologie und Managementberatung.
- •White-collar- und Einstiegspositionen in Technologie, Beratung, Grafikdesign und Administrationsunterstützung sind am stärksten betroffen, was die Karrierepipeline für künftige Führungskräfte potentially verschmälern könnte.
- •Goldman erwartet, dass die KI-Adoption die US-Arbeitslosenquote um bis zu 0,6 Prozentpunkte erhöht, wobei der Anstieg sich innerhalb weniger Jahre absächen wird; rund 85% des US-Beschäftigungswachstums der vergangenen 80 Jahre stammten aus neu geschaffenen Berufen.
Die Goldman Sachs Research schätzt, dass künstliche Intelligenz vorübergehend rund 9% der US-Erwerbsbevölkerung verdrängen könnte. Die Prognose geht von einem Produktivitätsschub durch KI von 15% aus und bedeutet, in Kopfzahlen ausgedrückt, bis zu 15 Millionen betroffene Arbeitnehmer über einen Zeitraum von rund einem Jahrzehnt. Die aktualisierte Zahl stellt zudem eine Erhöhung gegenüber der früheren Schätzung der Bank dar, die eine mögliche Verdrängung von 6% bis 7% der Erwerbsbevölkerung vorgesehen hatte.
Die Prognose und ihre Methodik
Die Forschung wird von dem Goldman-Sachs-Ökonomen Joseph Briggs geleitet. Ihre zentrale Prämisse ist einfach: Wenn Maschinen die Arbeit beschleunigen, verschwinden einige bestehende Jobs, bevor neue an ihre Stelle treten – es entsteht eine Lücke, selbst während sich die Wirtschaft anpasst.
Das Team stützte seine Schätzung nicht ausschließlich auf Netto-Arbeitslosenzahlen, sondern auf historische Muster technologiebedingter Arbeitsmarktverwerfungen. Laut der Studie werden in den Vereinigten Staaten jedes Jahr rund 30 Millionen Arbeitsplätze geschaffen und vernichtet – ein Umfang an Fluktuation, der sich weitgehend unter der Oberfläche der öffentlich wahrgenommenen Arbeitslosendaten abspielt und der daran erinnert, dass ein großer Jobumschwung eine gewohnheitsmäßige Eigenschaft des US-Arbeitsmarktes ist und keine Anomalie.
Goldmans historische Analyse identifizierte eine Verbindung zwischen Produktivitätsgewinnen und dieser Fluktuation: Jede Produktivitätssteigerung – ein Maß für den Output pro Arbeitsstunde – um 1% durch Technologie erhöht die Jobvernichtungsraten über zwei Jahre um etwa 0,5 bis 0,6 Prozentpunkte. Wendet man einen Produktivitätsschub von 15% auf diesen Rahmen an, ergibt sich das Szenario einer Verdrängung von rund 9%.
Welche Rollen am stärksten betroffen sind
Anders als bei früheren Automatisierungswellen, die die Fabrikhallen trafen dürfte sich die Wirkung der KI vor allem auf white-collar- und Einstiegspositionen konzentrieren. Goldman nennt Technologie, Beratung, Grafikdesign und Administrationsunterstützung als besonders exponierte Bereiche.
Briggs sagte, der Effekt zeige sich bereits in den Daten und bleibe nicht nur eine Zukunftsprognose. Er verwies darauf, dass KI das Lohnwachstum in anfälligen Sektoren wie Technologie und Managementberatung monatlich um etwa 10.000 bis 15.000 Jobs schmälert.
Die Bank sieht auch breitere makroökonomische Effekte. Goldman prognostiziert, dass die KI-Adoption die US-Arbeitslosenquote um bis zu 0,6 Prozentpunkte in die Höhe treiben könnte, wobei die Forscher erwarten, dass sich dieser Anstieg innerhalb weniger Jahre abschwächt, wenn sich der Arbeitsmarkt anpasst.
Warum Goldman es als vorübergehend bezeichnet
Der Optimismus der Bank beruht auf der Geschichte. Rund 85% des US-Beschäftigungswachstums der vergangenen 80 Jahre stammten aus Berufsfeldern, die zuvor nicht existierten und durch neue Technologien entstanden sind.
Goldman erwartet bei der generativen KI ein ähnliches Muster. Die Bank projiziert, dass die Technologie die jährliche US-Arbeitsproduktivität nach vollständiger Adoption um etwa 1,5 Prozentpunkte steigern könnte, wobei die Auswirkungen je nach Berufsgruppe stark variieren würden.
Was das für Arbeitnehmer bedeutet
Für Arbeitnehmer ist möglicherweise die Form der Verwerfung der wichtigste Faktor. Einstiegspositionen im Büro waren traditionell die erste Sprosse der Karriereleiter, und Goldmans Forschung deutet darauf hin, dass diese Sprosse weniger stabil wird. Setzen Unternehmen KI für Junioraufgaben ein, könnte die Pipeline, die künftige Führungskräfte ausbildet, dünn werden.
Die wichtigsten Indikatoren sind der von Briggs hervorgehobene monatliche Lohndruck und ob neue KI-bezogene Berufe schnell genug entstehen, um verdrängte Arbeitnehmer aufzunehmen. Wächst die monatliche Zahl von 10.000 bis 15.000, könnte der Übergang unruhiger verlaufen als in Goldmans Basisszenario.
Goldmans Anhebung der Schätzung von 6% bis 7% auf etwa 9% ist selbst ein Signal. Die Forscher der Bank sehen nun eine größere Welle der Verwerfung als zuvor, auch wenn sie weiterhin argumentieren, dass sich das Blut am Ende wenden wird.
