Seit Beginn der Erfassung im Jahr 2023 wurde KI bis zum Jahr 2026 bei rund 175.796 Stellenstreichungen in den USA direkt als Grund genannt. Und diese Zahl umfasst nur die Fälle, in denen Arbeitgeber dies offen zugegeben haben. Die tatsächliche Zahl, bei der auch stillschweigende Einstellungsstopps, Personalabbau und Umstrukturierungen berücksichtigt werden, die nie Schlagzeilen machen, liegt weit höher.
Dies ist kein Thema mehr, über das nur in der Zukunftsform gesprochen wird. Der durch KI bedingte Arbeitsplatzverlust ist bereits Realität, schreitet immer schneller voran und macht sich branchen-, Bildungs- und Karrierestufenübergreifend in einer Weise bemerkbar, die angesichts der aktuellen Daten kaum noch zu bestreiten ist. Im Folgenden finden Sie die aktuellsten Statistiken dazu, wie viele Arbeitsplätze bereits durch KI ersetzt wurden, welche Branchen am stärksten betroffen sind und wie die Entwicklung bis 2030 und darüber hinaus aussehen wird.
Autor
Mitautor
Seit Beginn der Erfassung im Jahr 2023 wurde KI bis zum Jahr 2026 bei rund 175.796 Stellenstreichungen in den USA direkt als Grund genannt. Und diese Zahl umfasst nur die Fälle, in denen Arbeitgeber dies offen zugegeben haben. Die tatsächliche Zahl, bei der auch stillschweigende Einstellungsstopps, Personalabbau und Umstrukturierungen berücksichtigt werden, die nie Schlagzeilen machen, liegt weit höher.
Dies ist kein Thema mehr, über das nur in der Zukunftsform gesprochen wird. Der durch KI bedingte Arbeitsplatzverlust ist bereits Realität, schreitet immer schneller voran und macht sich branchen-, Bildungs- und Karrierestufenübergreifend in einer Weise bemerkbar, die angesichts der aktuellen Daten kaum noch zu bestreiten ist. Im Folgenden finden Sie die aktuellsten Statistiken dazu, wie viele Arbeitsplätze bereits durch KI ersetzt wurden, welche Branchen am stärksten betroffen sind und wie die Entwicklung bis 2030 und darüber hinaus aussehen wird.
Autor
Mitautor
Nehmen Sie Kontakt mit uns auf
Leah Maglalang
Geschäftskoordinator Vereinigte Arabische Emirate
Die Zahlen liegen vor, und sie lassen sich kaum ignorieren. Durch KI bedingte Stellenstreichungen sind von einer Fußnote zur Schlagzeile geworden, und die Daten zeigen genau, wie schnell sich dieser Wandel beschleunigt.
Vor 2023 hat niemand offiziell Statistiken dazu geführt. Challenger, Gray & Christmas hat erst 2023 damit begonnen, KI als Grund für Entlassungen zu erfassen, sodass es für den Zeitraum vor 2023 schlichtweg keine verlässlichen Zahlen gibt.
So sehen die Daten ab 2023 aus:
Zeitraum | KI-bedingte Stellenstreichungen in den USA |
2023–2024 | ~71.825 (kumuliert) |
2025 (Gesamtjahr) | 54,836 |
Jan–Apr 2026 | 49,135 |
Allein im April 2026 wurden 21.490 Stellen abgebaut. Damit übertraf ein einziger Monat die Zahlen ganzer Quartale von vor gerade einmal zwei Jahren.
Die Beschleunigung dieser Entwicklung ist das eigentliche Thema. In den ersten sieben Monaten des Jahres 2025 wurde KI bei rund 10.375 Entlassungen in den USA als Grund genannt. Bis zum Jahresende stieg diese Zahl auf 54.836.
Das entspricht einem etwa fünffachen Anstieg innerhalb eines einzigen Jahres.
Um dies in einen breiteren Kontext zu stellen: Die Gesamtzahl der Entlassungen in den USA stieg im Jahr 2025 um 58 % und erreichte 1,206 Millionen. Der Anteil der KI an dieser Zahl stieg von Monat zu Monat weiter an. Dies war keine schleichende Entwicklung, sondern eine abrupte Wende.
Einige konkrete Produkteinführungen haben die Verdrängungskurve in Gang gesetzt. ChatGPT wurde im November 2022 eingeführt und gewann innerhalb von fünf Tagen eine Million Nutzer. Eine solche Akzeptanz deutete darauf hin, dass sich etwas Neues abzeichnete.
Eine MIT-Studie aus dem Jahr 2024 ergab, dass KI mittlerweile Aufgaben übernehmen kann, die 11,7 % der gesamten Lohnsumme in den USA ausmachen – das entspricht einem Arbeitsvolumen von rund 1,2 Billionen US-Dollar. Diese Zahl spricht nicht nur für die Geschwindigkeit, sondern auch für die Reichweite der Technologie.
Multimodale Modelle, KI-Agenten und RPA-Tools rundeten das Automatisierungspaket ab. Aufgaben wie das Verfassen von Inhalten, das Schreiben von Code und die Datenverarbeitung wurden schneller von Menschen auf Maschinen verlagert, als die meisten Analysten vorhergesagt hatten.
Die KI hat nicht alle Branchen auf einmal erfasst. Einige Sektoren haben die Auswirkungen früh zu spüren bekommen, andere holen schnell auf. Hier sehen Sie, wie sich die Verdrängung auf die Branchen verteilt, für die die meisten Daten vorliegen.
Dies ist einer der frühesten und beständigsten Bereiche, in denen Automatisierung zum Einsatz kommt. Sekretärinnen, Dateneingabefachkräfte und einfache Bürotätigkeiten bildeten die erste Welle.
Früher gab es in den USA über fünf Millionen Bankangestellte und Kassierer. Bis 2033 wird diese Gruppe voraussichtlich um Hunderttausende schrumpfen, da digitale Tools und KI Routinetransaktionen übernehmen. Keine einzelne Zahl fasst den gesamten Stellenabbau im Bürobereich zusammen, doch die Tendenz ist klar und zieht sich durch alle Berichte.
KI-Chatbots und automatisierte Helpdesks übernehmen mittlerweile einen Großteil der Aufgaben, die früher von menschlichen Mitarbeitern erledigt wurden. Genaue Zahlen zum Stellenabbau in dieser Kategorie werden nicht gesondert erfasst, doch die Nachfrage nach Callcenter-Mitarbeitern ist spürbar zurückgegangen.
Routineanfragen, die Weiterleitung von Support-Tickets und einfache Fehlerbehebung erfordern nicht mehr unbedingt einen Mitarbeiter am anderen Ende der Leitung. Unternehmen bauen hier still und leise Personal ab, ohne große Entlassungsankündigungen, weshalb diese Daten nicht immer in den großen Challenger-Berichten auftauchen.
Die Fertigungsindustrie war am frühesten und am stärksten betroffen. Seit dem Jahr 2000 sind aufgrund von Robotern und KI-gestützter Fabrikautomatisierung rund 1,7 Millionen Arbeitsplätze in der Fertigungsindustrie verloren gegangen.
Dieser Sektor war der erste, in dem Veränderungen einsetzten, da die Aufgaben repetitiv, körperlich anstrengend und leicht zu systematisieren waren. Industrieroboter brauchten keinen Boom der generativen KI, um hier Arbeitskräfte zu verdrängen. Die Automatisierung war bereits seit Jahrzehnten im Gange, bevor ChatGPT ins Gespräch kam.
Im Einzelhandel kam es im Jahr 2025 zu einem starken Anstieg. US-Einzelhändler kündigten in diesem Jahr rund 92.989 Entlassungen an, was einem Anstieg von 123 % gegenüber 2024 entspricht. KI-gesteuerte Bestandsverwaltungssysteme, automatisierte Kassen und Tools zur Nachfrageprognose spielten dabei eine Rolle. Die Einzelhändler nannten KI zwar nicht immer direkt, doch Technologie und Automatisierung tauchten in ihren Ankündigungen durchweg als mitwirkende Faktoren auf.
US-Medienunternehmen bauten im Jahr 2025 rund 17.163 Stellen ab, was einem Anstieg von 15 % gegenüber 2024 entspricht. KI-generierte Inhalte, automatisierte Redaktionsabläufe und Veränderungen im digitalen Vertrieb haben die Personalpolitik der Medienunternehmen grundlegend verändert.
Manche Berufsbezeichnungen bergen ein höheres Automatisierungsrisiko als andere. Dies sind die Bereiche, in denen KI bereits Einzug gehalten hat oder eindeutig auf dem Vormarsch ist.
Diese Tätigkeiten standen an erster Stelle. Büroassistenten, Transkriptionsfachkräfte und Datenverarbeiter übernehmen repetitive, regelbasierte Aufgaben. Genau das ist die Stärke der Automatisierung.
Keine komplexen Urteilsfähigkeiten. Keine differenzierte Kommunikation. Nur Umfang und Genauigkeit – und beides erledigen Maschinen mittlerweile schneller und kostengünstiger. Diese Kategorie hat nicht auf GPT-4 gewartet. Einfache Automatisierungstools hatten ihr bereits Jahre zuvor Marktanteile abgenommen.
KI-Chatbots haben einen großen Teil der Aufgaben übernommen, die früher von Telemarketern und Backoffice-Mitarbeitern im Vertrieb erledigt wurden. Routinemäßige Anfragen, die Qualifizierung von Leads und Nachfassaktionen laufen nun automatisiert ab.
Schon vor dem Aufkommen der KI hatten menschliche Telemarketer es schwer. Kommt nun noch die dialogorientierte KI hinzu, lässt sich die Wirtschaftlichkeit großer Telefonteams kaum noch rechtfertigen.
Einstiegsaufgaben im Rechnungswesen sind größtenteils algorithmischer Natur. Die Rechnungsbearbeitung, Kontenabstimmungen und die grundlegende Buchhaltung folgen vorhersehbaren Regeln, und der Großteil dieser Aufgaben wird mittlerweile von KI-gestützter Software übernommen.
Das bedeutet nicht das Ende des Berufsstands der Wirtschaftsprüfer. In Führungspositionen, bei Wirtschaftsprüfungen und im strategischen Finanzwesen ist nach wie vor menschliches Urteilsvermögen gefragt. Doch die unteren Stufen der Karriereleiter schrumpfen rapide.
Sprachaufgaben lassen sich in hohem Maße automatisieren, was auch durch die Daten belegt wird. Studien zeigen, dass Dolmetscher und Übersetzer zu über 98 % von Automatisierung bedroht sind – eine der höchsten Quoten aller Berufe.
KI-Übersetzungstools übernehmen bereits den Großteil der einfachen Spracharbeit. Was für menschliche Übersetzer übrig bleibt, sind vor allem Inhalte von hoher Bedeutung, nuancierte oder kulturell sensible Texte, bei denen maschinelle Übersetzungen noch zu wünschen übrig lassen.
Bei den Einstiegspositionen im Bürobereich war ein leiser, aber spürbarer Druck zu spüren. Die Zahl der Stellenanzeigen für Einsteiger in den USA ging innerhalb eines Jahres um rund 15 % zurück, da die Arbeitgeber begannen, ihre Einstellungsstrategien anzupassen, um den Aufgabenbereich zu berücksichtigen, den KI mittlerweile abdecken kann.
Unternehmensassistenten, Nachwuchsanalysten und Generalisten am Anfang ihrer Karriere betreten einen Arbeitsmarkt, auf dem die erste Karrierestufe anders aussieht als noch vor fünf Jahren. Die Unternehmen streichen diese Stellen zwar nicht vollständig, stellen aber weniger Mitarbeiter ein, um sie zu besetzen.
KI-bedingte Stellenstreichungen sehen nicht in jedem Unternehmen gleich aus. Das Ausmaß der Entlassungen variiert je nachdem, ob es sich um ein Fortune-500-Unternehmen oder einen lokalen Laden handelt.
Große Konzerne machten den Anfang und gingen dabei rigoros vor. Amazon baute rund 14.000 Stellen in der Unternehmenszentrale ab, um resources KI-Projekte umzuschichten. Microsoft folgte mit rund 15.000 Stellenstreichungen, die ebenfalls im Zusammenhang mit einer KI-getriebenen Umstrukturierung standen. Salesforce baute aus ähnlichen Gründen etwa 4.000 Stellen ab.
Das waren keine stillen Sparmaßnahmen. Es handelte sich um öffentliche, groß angelegte Signale dafür, dass Unternehmen ihre Personalstärke neu überdachten – unter Berücksichtigung dessen, was KI mittlerweile übernehmen konnte.
Im mittleren Marktsegment sieht die Lage anders aus, vor allem weil die Datenlage hier lückenhaft ist. Mittelständische Unternehmen setzen KI-Tools ein, um ihre Effizienz zu steigern, doch Ankündigungen von groß angelegten Entlassungen, die direkt mit KI in Verbindung stehen, sind in diesem Segment selten.
Das heißt nicht, dass gar nichts passiert. Es bedeutet vielmehr, dass die Veränderungen langsamer voranschreiten und weniger dokumentiert werden. Eine schrittweise Einführung neuer Tools, weniger Neueinstellungen und interne Umstrukturierungen treten zunehmend an die Stelle von Kürzungen, die für Schlagzeilen sorgen.
Die meisten kleinen Unternehmen befinden sich noch in der Anfangsphase. Umfragen zeigen, dass viele kleine und mittlere Unternehmen KI für produktivitätssteigernde Aufgaben nutzen, beispielsweise zum Verfassen von E-Mails, zur Terminverwaltung oder zur Bearbeitung einfacher Kundenanfragen. Massenentlassungen, die direkt mit dem Einsatz von KI in kleinen Unternehmen in Verbindung stehen, tauchen jedoch bislang in keinem größeren Datensatz auf.
Derzeit nutzen kleine Unternehmen KI vor allem dazu, mit demselben Team mehr zu erreichen, und nicht, um dieses Team zu verkleinern.
Die Forschungsdaten enthalten keine konkreten Zahlen zu Start-ups. Aus den allgemeinen Trends geht jedoch klar hervor, dass KI-native Start-ups von Anfang an schlanker aufgebaut werden und dabei häufig Positionen überspringen, die in älteren Unternehmen noch besetzt sind. Die Verdrängung zeigt sich hier weniger in Entlassungen als vielmehr darin, dass bestimmte Stellen gar nicht erst geschaffen werden.
Nicht jede Position ist gleichermaßen von Automatisierung bedroht. Das Automatisierungsrisiko konzentriert sich auf bestimmte Merkmale von Tätigkeiten, und einige Berufsbezeichnungen tauchen in jeder Studie auf, die sich mit diesem Thema befasst.
Dieses Muster zieht sich durch alle Untersuchungen. Tätigkeiten, die auf routinemäßigen, regelbasierten Aufgaben beruhen, führen jede Liste der besonders gefährdeten Berufe an. Dateneingabefachkräfte, Telemarketer, Lohnbuchhalter und einfache Support-Mitarbeiter weisen das höchste Automatisierungspotenzial auf.
Der gemeinsame Nenner ist nicht die Branche. Es ist die Aufgabenstruktur. Vorhersehbare Eingaben, vorhersehbare Ergebnisse, keine komplexen Ermessensentscheidungen erforderlich.
Arbeitsplätze am Fließband und in der Serienfertigung haben bereits den Kürzeren gezogen. Millionen von Stellen in diesem Bereich sind in den letzten zwei Jahrzehnten verschwunden – lange bevor generative KI ins Spiel kam.
Die gleiche Logik gilt nun auch für entsprechende Tätigkeiten im Bürobereich. Medizinische Transkription, einfache juristische Recherchen und einfache Programmieraufgaben folgen allesamt strengen Regeln und klaren Arbeitsabläufen. Das ist genau das Aufgabenprofil, mit dem KI gut zurechtkommt.
Das Büro ist nicht mehr die sichere Zone, als die es einst galt. Verwaltungsassistenten, Nachwuchsanalysten und Einstiegspositionen in Unternehmen verlieren an Boden. Viele der Aufgaben, für deren Erledigung diese Mitarbeiter eingestellt wurden – beispielsweise das Formatieren von Berichten, die Datenverarbeitung und das Verfassen von Routinedokumenten –, fallen mittlerweile standardmäßig in den Aufgabenbereich von KI-Tools.
Arbeitgeber streichen diese Stellen nicht immer komplett. Viele stellen lediglich weniger Mitarbeiter ein, um sie zu besetzen.
Die Zahlen hier sind beachtenswert. Rund 50 Millionen Einstiegsjobs in den USA sind von einer Umgestaltung oder Ersetzung bedroht. Allein die Zahl der Kassierer in den USA wird bis 2033 voraussichtlich um rund 353.000 Stellen zurückgehen, da sich digitale Kassen immer weiter verbreiten. Für alle, die am Anfang ihrer Karriere stehen, ist das keine abstrakte Angelegenheit. Es bestimmt, welche Stellen tatsächlich verfügbar sind und wie diese im Vergleich zu vor fünf Jahren aussehen.
Trotz aller Umbrüche weisen viele Berufe ein geringes Automatisierungsrisiko auf. Das Muster ist hier ebenso deutlich wie auf der Seite der risikoreichen Berufe.
Ärzte, Pflegekräfte, Altenpfleger und ähnliche Berufsgruppen sind auf menschliches Urteilsvermögen, Empathie und die Fähigkeit zur Anpassung in Echtzeit angewiesen. Das sind Eigenschaften, die KI zwar annähernd nachahmen, aber in klinischer oder pflegerischer Hinsicht nicht sinnvoll ersetzen kann.
Das Gesundheitswesen wird in der Forschung allgemein als Kategorie mit geringem Risiko eingestuft. Die zwischenmenschliche Ebene der Arbeit ist zu komplex und zu folgenreich, um sie der Automatisierung zu überlassen.
Elektriker, Klempner und Tischler arbeiten in Umgebungen, die sich von Auftrag zu Auftrag ändern. Fingerfertigkeit, spontane Problemlösung und räumliches Vorstellungsvermögen lassen sich nicht auf einen Arbeitsablauf reduzieren, dem eine KI folgen kann.
Auch diese Berufe sind gefragt. Da die Automatisierung in anderen Branchen zunimmt, wird für den Handwerkbereich ein Wachstum statt eines Rückgangs prognostiziert.
Die Unternehmensleitung ist auf Kontextverständnis, Verantwortungsbewusstsein und strategisches Denken unter sich ständig ändernden Bedingungen angewiesen. KI kann diese Entscheidungen mit Daten und Analysen unterstützen. Sie kann jedoch weder die Entscheidung treffen noch die Verantwortung dafür übernehmen.
Führungspositionen sind mit zu vielen Variablen und zu vielen organisatorischen Feinheiten verbunden, als dass sie in naher Zukunft in praktischer Hinsicht automatisiert werden könnten.
Lehrer und Ausbilder bringen Anpassungsfähigkeit, Mentoring und zwischenmenschliche Beziehungen in ihre Arbeit ein. Die Bildungstechnologie wird zwar immer besser, doch sie unterstützt Pädagogen, anstatt sie zu ersetzen.
Der zwischenmenschliche Kern des Unterrichts ist es, der ihn nachhaltig macht. Die Schüler brauchen nicht nur Informationen. Sie brauchen jemanden, der die Stimmung in der Klasse einschätzen, sich in Echtzeit darauf einstellen und Vertrauen aufbauen kann.
Originelle kreative Arbeit, anspruchsvolle zwischenmenschliche Aufgaben und Tätigkeiten, die auf neuartigem Denken basieren, weisen ein geringes Automatisierungsrisiko auf. Künstler, Designer und bestimmte Tätigkeiten im Bereich Forschung und Entwicklung erfordern Ergebnisse, die KI zwar nachahmen, aber nicht im eigentlichen Sinne selbst erschaffen kann.
Untersuchungen der National University deuten darauf hin, dass die Bereiche Gesundheitswesen, Technologie und Handwerk voraussichtlich wachsen werden, auch wenn die Automatisierung in anderen Wirtschaftszweigen zunimmt.
Der Verlust von Arbeitsplätzen ist nur eine Seite der Medaille. KI schafft auch Nachfrage nach Tätigkeiten, die es vor einem Jahrzehnt noch nicht gab, und die Bilanz ist entscheidend dafür, wie man diesen Wandel einordnet.
Das Weltwirtschaftsforum prognostiziert bis 2030 weltweit 170 Millionen neue Arbeitsplätze im Bereich der künstlichen Intelligenz. Dazu gehören KI-Spezialisten, Datenwissenschaftler sowie technische Berufe, die sich mit der Verwaltung und Wartung von KI-Systemen befassen.
Goldman Sachs verweist auf historische Präzedenzfälle. Frühere Wellen der technologiegetriebenen Automatisierung führten zur Entstehung völlig neuer Berufsfelder – IT-Support, Webentwicklung, digitales Marketing –, die letztendlich das langfristige Beschäftigungswachstum ankurbelten. Es wird erwartet, dass sich die KI nach einem ähnlichen Muster entwickelt.
Nach den Zahlen des WEF beläuft sich der Nettoeffekt bis 2030 auf +78 Millionen Arbeitsplätze, wobei 170 Millionen neue Arbeitsplätze geschaffen und 92 Millionen ersetzt werden. McKinsey und ähnliche Prognostiker kommen zu einem moderaten Netto-Plus, sobald neue Stellen berücksichtigt werden.
Kurzfristig ist die Nachfrage nach Stellen mit Schwerpunkt auf KI sehr hoch. Die Einstellungsdaten von LinkedIn für das Jahr 2025 zeigen, dass „AI Engineer“, „Machine Learning Architect“ und „Prompt Engineer“ zu den am schnellsten wachsenden Berufskategorien im Technologiebereich gehören. Dabei handelt es sich nicht mehr um Nischenberufe. Sie tauchen in den Bereichen Software, Finanzen und Gesundheitswesen auf, da Unternehmen ihre KI-Kompetenzen ausbauen.
Software, Finanzwesen und Gesundheitswesen führen die Liste an. In diesen Branchen werden derzeit aktiv neue Stellen geschaffen, um KI-Systeme zu entwickeln, zu integrieren und zu verwalten. Diese Stellen sind zudem nicht nur für Ingenieure gedacht. Im Zusammenhang mit der KI-Governance und dem KI-Einsatz entstehen auch neue Stellen in den Bereichen Recht, Compliance, Ethik und Kommunikation.
Sowohl Arbeitnehmer als auch Arbeitgeber passen sich an, manche schneller als andere. Die Anpassungslücke ist real, und die Daten vermitteln Ihnen ein klares Bild davon, wie die Lage derzeit ist.
Zwischen 20 % und 40 % der Arbeitnehmer in den USA nutzen bereits KI bei der Arbeit. Eine Analyse der Federal Reserve, die sich auf mehrere Umfragen stützte, bestätigte diesen Bereich bis Anfang 2024. In technologieintensiven Branchen liegt die Nutzungsrate höher, und jüngere Arbeitnehmer geben durchweg eine noch stärkere Nutzung an.
Etwa 59 % der Arbeitnehmer in den USA werden bis 2030 aufgrund der Auswirkungen von KI und Automatisierung eine Weiterqualifizierung oder Umschulung benötigen. Das ist kein kleiner Teil der Erwerbsbevölkerung. Es ist die Mehrheit.
Der Druck, neue Tools zu erlernen, technische Fähigkeiten zu erwerben oder in andere Rollen zu wechseln, wirkt sich bereits auf die Erwartungen bei der Personalauswahl aus. Arbeitgeber berücksichtigen zunehmend KI-Kompetenzen bei der Auswahl von Bewerbern, selbst bei nicht-technischen Stellen.
Große Unternehmen investieren in diesen Bereich. Microsoft, Amazon und IBM haben alle interne KI-Schulungsprogramme ins Leben gerufen. Auch staatlich geförderte öffentlich-private Schulungsinitiativen wurden in den Jahren 2024 und 2025 verstärkt.
Die genauen Ausgabenangaben variieren je nach Quelle, doch der allgemeine Trend ist einheitlich. Unternehmen, die stark auf KI-Tools setzen, investieren auch darin, ihre bestehenden Mitarbeiter im Umgang mit diesen Tools zu schulen.
Ersten Erkenntnissen zufolge liegt der Produktivitätsanstieg durch den Einsatz von KI laut Schätzungen von Accenture und McKinsey zwischen 10 % und 25 %. Unternehmen, die KI-Tools in den Bereichen Datenanalyse, Programmierung und Kundenservice einsetzen, vermeldeten messbare Effizienzsteigerungen.
Die Vorteile ergeben sich nicht von selbst. Sie hängen davon ab, wie gut KI in bestehende Arbeitsabläufe integriert wird. Für Teams, die dies richtig umsetzen, ist der Unterschied in der Leistung jedoch erheblich.
Das Risiko der Automatisierung verteilt sich nicht gleichmäßig auf die gesamte Belegschaft. Ihr Bildungsniveau beeinflusst Ihr Risiko in einer Weise, die Sie vielleicht überraschen wird.
Nach gängiger Annahme sind gering qualifizierte Arbeitnehmer dem höchsten KI-Risiko ausgesetzt. Die Daten zeichnen jedoch ein komplexeres Bild. Nur etwa 12 % der US-Arbeitnehmer mit einem High-School-Abschluss sind in Berufen tätig, die im obersten Quartil der KI-Exposition liegen. Das ist sogar weniger als der Anteil der Hochschulabsolventen.
Aktuelle KI-Technologien konzentrieren sich auf kognitive und analytische Aufgaben und nicht auf die manuellen und körperlichen Tätigkeiten, die in Berufsgruppen mit geringerem Bildungsniveau vorherrschen. Die Automatisierung in der Fertigung hat diese Gruppe über Jahrzehnte hinweg hart getroffen, doch die heutige KI-Welle trifft andere Bereiche.
Absolventen mit einem vierjährigen Hochschulabschluss befinden sich in der Zone mit der höchsten KI-Exposition. Laut Pew Research üben 27 % der US-amerikanischen Arbeitnehmer mit Hochschulabschluss Berufe aus, die in hohem Maße von KI betroffen sind, verglichen mit 12 % bei denjenigen ohne Hochschulabschluss. Das Brookings-Institut schätzt, dass der Unterschied sogar noch größer ist: Bachelor-Absolventen seien etwa fünfmal so stark von KI betroffen wie Arbeitnehmer mit lediglich einem High-School-Abschluss. Gerade in den Berufsfeldern, die durch einen Hochschulabschluss erschlossen werden – Analytik, Finanzen, Content und Technik –, schreitet die KI am schnellsten voran.
Absolventen mit Hochschul- oder Fachhochschulabschluss sind besonders stark von dieser Entwicklung betroffen. Laut Brookings sind Arbeitnehmer mit Master- oder Doktorgrad fast viermal so stark von KI betroffen wie Arbeitnehmer, die lediglich einen Schulabschluss haben.
Eine Analyse ergab, dass etwa 17,4 % der Beschäftigten in den am stärksten betroffenen Berufsgruppen über einen Hochschulabschluss verfügen, verglichen mit nur 4,5 % in der am wenigsten betroffenen Gruppe. Je spezialisierter und kognitiver die Tätigkeit ist, desto stärker kann KI sie verdrängen.
Wer ist derzeit eigentlich am stärksten betroffen? Die Aufschlüsselung nach Alter und Geschlecht zeigt Muster, die weit über die Frage hinausgehen, in welchen Branchen Stellen abgebaut werden.
Jüngere Arbeitnehmer sind am stärksten betroffen. Eine Studie von Stanford und ADP ergab, dass die Beschäftigung von US-Arbeitnehmern im Alter von 22 bis 25 Jahren in Berufen mit hohem KI-Risiko zwischen 2022 und 2025 um rund 13 % zurückging.
Bei älteren Arbeitnehmern in denselben Bereichen war kaum oder gar kein Rückgang zu verzeichnen. Tatsächlich stieg die Beschäftigung von Arbeitnehmern ab 30 Jahren in denselben, von KI betroffenen Berufen, in denen jüngere Arbeitnehmer an Boden verloren, um 6 bis 9 %.
Was die Geschlechterverteilung angeht, ist das Bild differenzierter. Laut Pew Research üben 21 % der weiblichen Beschäftigten Tätigkeiten aus, bei denen sie in hohem Maße mit KI in Berührung kommen, gegenüber 17 % der männlichen Beschäftigten. Bei der Gesamtbelastung durch KI haben Frauen einen leichten zahlenmäßigen Vorsprung.
Die Berufe mit dem höchsten Risiko – Programmierung, Ingenieurwesen und Finanzwesen – sind jedoch männlich dominiert. Brookings stellt fest, dass die Konzentration von Männern in analytischen und technischen Funktionen dazu führt, dass sie im Durchschnitt höhere Werte hinsichtlich der KI-Exposition aufweisen. Die stärkere Präsenz von Frauen in der zwischenmenschlichen Pflege und im Bildungswesen bietet am anderen Ende des Spektrums einen gewissen Schutz.
Keine der beiden Gruppen ist davon ausgenommen. Die Gefährdung stellt sich lediglich unterschiedlich dar, je nachdem, welche Datenebene man betrachtet.
Der Fachkräftemangel im Einstiegsbereich ist gut dokumentiert. Von Ende 2022 bis Mitte 2025 ging die Zahl der Einstiegsstellen in den Bereichen Softwareentwicklung und Kundenservice um etwa 20 % zurück, während die Beschäftigung älterer Arbeitnehmer in denselben Bereichen zunahm.
Der Grund dafür ist ganz einfach: KI-Tools übernehmen mittlerweile die routinemäßigen, weniger komplexen Aufgaben, die traditionell von Berufseinsteigern erledigt wurden. Arbeitgeber erhalten die Ergebnisse, ohne dafür Personal einstellen zu müssen. Junge Arbeitnehmer werden umgeleitet, noch bevor sie die Stelle überhaupt bekommen.
Erfahrene Mitarbeiter haben sich behauptet. Das implizite Wissen, die Kommunikationsfähigkeit und der institutionelle Kontext, die erfahrene Fachkräfte in ihre Arbeit einbringen, lassen sich von KI nicht ohne Weiteres nachbilden.
Für jeden Prozentpunkt Rückgang bei der Beschäftigung jüngerer Arbeitnehmer in von KI betroffenen Branchen stieg die Beschäftigung älterer Arbeitnehmer in denselben Branchen um 6 bis 9 %. Dieses Muster zeigt sich durchgängig. Erfahrung wirkt derzeit als Puffer, doch es gibt keine Garantie dafür, dass dies auch weiterhin so bleibt, wenn die Fähigkeiten der KI zunehmen.
Die heute verfügbaren Daten weisen in eine bestimmte Richtung. Wie weit diese Entwicklung gehen wird, hängt davon ab, wie schnell sich die KI weiterentwickelt und welche politischen und marktwirtschaftlichen Kräfte den Wandel prägen.
Der Bericht „The Future of Jobs 2025“ des Weltwirtschaftsforums prognostiziert, dass bis 2030 rund 22 % der Arbeitsplätze weltweit durch Technologien, darunter auch KI, verdrängt werden. Konkret schätzt das WEF, dass 170 Millionen neue Arbeitsplätze entstehen werden, während 92 Millionen wegfallen – was weltweit einen Nettozuwachs von 78 Millionen Arbeitsplätzen bedeutet.
In den Bereichen Gesundheitswesen, Bildung und grüne Energie wird ein Wachstum erwartet. Bei Tätigkeiten an der Kasse sowie in der Verwaltung und im Büro wird ein Rückgang prognostiziert. Das US-amerikanische Bureau of Labor Statistics bestätigt einen ähnlichen Trend bis zum Jahr 2034: Das Gesundheitswesen und die Sozialdienste wachsen, während viele Bereiche im Bürobereich schrumpfen.
Langfristige Prognosen sind zwar mit größerer Unsicherheit behaftet, deuten jedoch auf eine anhaltende Beschleunigung hin. Eine Studie von PwC legt nahe, dass bis Mitte der 2030er Jahre bis zu 30 % der Arbeitsplätze automatisierbar sein könnten. Einige Analysten gehen davon aus, dass bis etwa 2045 bis zur Hälfte aller Arbeitsaufgaben in den Zuständigkeitsbereich der KI fallen könnten, sofern sich die aktuellen Trends fortsetzen.
Diese Zahlen gehen von einem breiten Einsatz fortschrittlicher KI in vielen Berufsfeldern aus. Die tatsächlichen Ergebnisse hängen stark von der Akzeptanz, der Regulierung und davon ab, wie schnell neue Arbeitsplätze entstehen, um die von der KI verdrängten Arbeitskräfte aufzufangen.
Die Bereiche Technologie, Finanzen und Wissensarbeit weisen auf der Grundlage der derzeitigen Abdeckung von KI-Aufgaben das höchste Risiko auf. Computerprogrammierer, Kundendienstmitarbeiter und Dateneingabefachkräfte zählen laut dem Risikoindex von Anthropic zu den zehn am stärksten gefährdeten Berufen.
Brookings fügt hinzu, dass in besser bezahlten Berufsfeldern wie IT, Wirtschaft, Finanzen und Recht eine hohe Konzentration an Berufen mit hohem Risiko besteht. Im Dienstleistungssektor werden für den Einzelhandel und Verwaltungsberufe starke Rückgänge prognostiziert, wobei das WEF Kassierer und Verwaltungsassistenten als die bis 2030 am stärksten betroffenen Berufsgruppen nennt.
Am anderen Ende des Spektrums befinden sich die Kernwachstumsbranchen: Gesundheitswesen, Bildungswesen und grüne Technologien – allesamt Bereiche, die von menschlichen Fähigkeiten abhängen, die KI bislang noch nicht in großem Maßstab nachbilden kann.
Die vom Markt gefragten Qualifikationen verändern sich rasant. Im technischen Bereich nennt das WEF KI- und Big-Data-Kompetenzen, Cybersicherheit und Softwareentwicklung als die Bereiche, in denen bis 2030 das schnellste Wachstum zu erwarten ist. Es wird davon ausgegangen, dass sich fast 40 % der zentralen beruflichen Kompetenzen noch in diesem Jahrzehnt verändern werden.
Gleichzeitig gewinnen menschenzentrierte Fähigkeiten zunehmend an Bedeutung. Analytisches Denken, Kreativität, Belastbarkeit, Führungsqualitäten und Teamfähigkeit stehen ganz oben auf der Liste des WEF mit den entscheidenden Kompetenzen für das KI-Zeitalter. Das „AI Jobs Barometer“ von PwC kommt zu dem Ergebnis, dass in KI-bezogenen Berufen Empathie, Urteilsvermögen und Kreativität zunehmend wichtiger sind als rein technische Leistungen.
Fähigkeitstyp | Beispiele |
Technisch | KI/Daten, Cybersicherheit, Software |
Menschenorientiert | Urteilsvermögen, Kreativität, Führungsqualitäten |
Eine bemerkenswerte Veränderung: In von KI geprägten Bereichen werden in Einstiegspositionen mittlerweile oft Fähigkeiten verlangt, die früher eher der Führungsebene vorbehalten waren – beispielsweise strategisches Denken und eigenverantwortliche Entscheidungsfindung –, und zwar bereits in einer viel früheren Phase der beruflichen Laufbahn.
Die Daten machen eines deutlich: Die Verdrängung durch KI ist real und schreitet immer schneller voran, aber das ist nicht die ganze Geschichte. Es entstehen neue Aufgabenbereiche, die Produktivität steigt, und die Nettobeschäftigungslage bis 2030 sieht auf dem Papier moderat positiv aus.
Was derzeit am wichtigsten ist, ist die Frage, wer die Auswirkungen dieser Umbrüche auffängt und wie schnell die Umschulung damit Schritt hält. Die seit 2023 genannten 175.796 Stellenstreichungen in den USA sind nur eine vorläufige Zahl. Die Entwicklung in den nächsten Jahren wird ein viel umfassenderes Bild zeichnen.