TÜBINGEN / LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Wirtschaftshistoriker ordnet die KI-Debatte über „mehr Wohlstand oder mehr Spaltung“ in längere Transformationszyklen ein. Er argumentiert, dass neue Technologien in der Anfangsphase oft selektiv wirken: Hersteller profitieren, während Beschäftigte und Einstiegsjobs unter Druck geraten. Als historische Analogie nennt er u. a. den Buchdruck, bei dem mehr Bildung nicht automatisch zu weniger Ungleichheit führte. Entscheidend wird demnach, wie schnell Gesellschaft und Politik die Übergänge sozial abfedern.
Die Frage, ob Künstliche Intelligenz die Arbeitswelt gerechter macht, wird häufig als Entscheidung zwischen zwei Zukunftsbildern verhandelt: „KI macht alle reicher“ versus „KI macht vor allem die Hersteller reicher“. Doch Jörg Baten, Wirtschaftshistoriker an der Universität Tübingen, setzt bewusst auf einen dritten Blick: Wer in der Geschichte nach den ersten Phasen großer Innovationen schaut, erkennt wiederkehrende Muster. In kurzen Zeitfenstern profitieren meist diejenigen, die die neue Technologie entwickeln, besitzen oder kontrollieren. Ob sich das in der Breite wirtschaftlich ausgleicht, hängt dann stark davon ab, ob die Gesellschaft parallel Mechanismen findet, um Übergänge abzufedern.
Besonders aufschlussreich findet Baten den Buchdruck als frühen „Bildungstechnologie“-Vergleich. Zwar nahm im späten 15. bis ins 18. Jahrhundert die Ungleichheit in den Regionen, die vom gedruckten Wissen profitierten und in denen Bildung stärker zunahm, dennoch deutlich zu. Das Paradox löst er über demografische und arbeitsmarktnahe Faktoren: Wo mehr Menschen Lesen und Schreiben lernten, wuchs nicht automatisch „nur“ das Humankapital. Gleichzeitig konnten diese Regionen mehr überlebende Kinder ernähren, die Bevölkerung wuchs also besonders stark. Ergebnis: Es gab viel Angebot an Arbeitskräften bei gleichzeitig knappen Landressourcen. Genau diese Kombination führt nach seiner historischen Argumentation „fast immer“ zu Ungleichheit, selbst wenn Bildung grundsätzlich als egalisierender Hebel gilt.
Damit verschiebt sich die Debatte über KI weg von der reinen Leistungsfähigkeit der Modelle hin zu ihrer sozialen Verteilung. Für Baten ist kurzfristig zumindest plausibel, dass Berufseinsteiger für bestimmte Tätigkeiten schlechter entlohnt werden und seltener eingestellt werden könnten, weil KI-Workflows bestehende Rollen verändern oder reduzieren. Gleichzeitig eröffnet KI theoretisch auch Bildungszugang: Wenn Lernen weniger von formalen Hürden abhängt und Wissen leichter verfügbar wird, könnten sich Möglichkeiten demokratisieren. Entscheidend ist aber, wer tatsächlich bezahlen muss, wie leicht man Zugang zu KI erhält und welche Regeln der Staat dafür setzt. Für ihn bleibt deshalb ein Kernproblem: Ohne belastbare Informationen zur zukünftigen Kostenstruktur und Regulierung lässt sich weder für das mittlere noch für das lange Ende seriös prognostizieren, ob Bildungseffekte wirklich dominieren.
Die Richtung der Debatte wird noch schärfer, wenn Baten die Industriegeschichte der Frühphase weiterer Mechanisierungen heranzieht. Webstuhl und Dampfmaschine sind in diesem Kontext klassische Beispiele, weil sie in frühen Nutzungsphasen viele Arbeitsplätze kosteten, die Produzenten aber zunächst deutlich reicher machten. Bei der Dampftechnologie beschreibt er eine Übergangsphase, in der gut ausgebildete Textilhandwerker nicht mithalten konnten, während vermehrt ungelernte Arbeitskräfte eingestellt wurden – mit sehr niedrigen Löhnen, darunter häufig Frauen und Kinder. In der Folge stieg die Ungleichheit in Europa auf ein Niveau, das vorher so nicht erreicht worden war. Dass der wirtschaftliche Wandel sich zudem schneller vollziehen kann als frühere Industrieumbrüche, nehmen Ökonomen als Warnsignal ernst; im Gespräch wird dieses Tempo als gesellschaftlicher Stressfaktor eingeordnet, weil sich politische und soziale Anpassungen nicht im gleichen Schritt beschleunigen müssen.
Damit ist das nächste Thema berührt: Ungleichheit ist nicht nur eine Verteilungsfrage, sondern kann auch Konfliktrisiken erhöhen. Baten verweist auf ein Prognosemodell, das er zusammen mit seinem Team für nahezu 200 Länder über den Zeitraum der letzten 200 Jahre aufgebaut hat. In diesem Modell steigt das Risiko gewaltsamer Konflikte innerhalb von Ländern erheblich mit höherer Ungleichheit, selbst wenn andere Faktoren berücksichtigt werden. Als Hoffnung, dass sich ein solcher Mechanismus nicht wiederholt, nennt er ausdrücklich den Befund, dass die Wahrscheinlichkeit von Bürgerkriegen auch in den USA angestiegen ist – ein Signal, dass es nicht nur um regionale Ausnahmen geht. Für die KI-Debatte bedeutet das: Selbst wenn die langfristige Produktivität steigen sollte, kann eine unzureichend abgefederte Übergangsphase politische Stabilität belasten.
Doch Baten bleibt nicht bei der Diagnose. Er fragt, welche Gegenkräfte historische Ungleichheitsanstiege abgefedert haben – und welche Lehren sich daraus für KI-Übergänge ableiten lassen. Für die Phase nach dem späten 19. Jahrhundert nennt er soziale Innovationen: Sozialversicherung und allgemeine Schulpflicht wirkten seiner Darstellung nach spürbar ungleichheitsmindernd. Später kamen Ausbildung, gestärkte Gewerkschaften sowie sozialdemokratische Politik hinzu. Ergänzend erwähnt er technische Innovationen mit indirektem Egalisierungseffekt, etwa Kunstdünger: Dadurch konnten mehr Menschen günstigere Lebensmittel kaufen, was Verteilungseffekte über Konsum und Lebenshaltungskosten verstärkte. Insgesamt sei die Ungleichheit von einem sehr hohen Niveau bis in die 1970er-Jahre wieder gesunken – ein Hinweis, dass sich technologische Dynamik nicht nur „durch die Technik“, sondern durch politische und soziale Architektur steuern lässt.
Besonders relevant wird schließlich die Frage nach der internationalen Dimension, weil sich KI-Nutzung nicht gleichmäßig verteilt. Baten greift zwar vor allem historische Ungleichheit innerhalb von Ländern auf, verweist aber darauf, dass es auch Konzentrationen zwischen Ländern gab, die in der Wirtschaftsgeschichte dramatisch verliefen. Als Beispiel nennt er das 19. Jahrhundert, in dem Großbritannien andere Länder dominierte – vor allem in der Textilindustrie, insbesondere bei Baumwolltextilien. Gleichzeitig fragt er, ob Länder sich durch Abschottung vor solchen Dynamiken schützen können. Seine Antwort fällt skeptisch aus: Versuche mit Handelsbarrieren hätten oft nicht funktioniert. Als „krassesten Fall“ beschreibt er die napoleonische Kontinentalsperre, mit der europäische Produzenten englische Waren vom Kontinent ausschlossen. Kurzfristig konnten sie damit absetzen, doch mit dem Ende der napoleonischen Herrschaft brach das System zusammen – und die Anpassung traf die europäischen Produzenten besonders hart.
Für Unternehmen und Politik folgt daraus weniger ein Automatismus als eine Handlungslogik. Künstliche Intelligenz könnte die Produktivität erhöhen und neue Tätigkeiten schaffen, aber die Verteilungsfrage entsteht typischerweise früher als das gesamtwirtschaftliche Gleichgewicht: zuerst ändern sich Einstiegs-, Lohn- und Einstellmuster, während soziale Sicherungs- und Qualifizierungsmechanismen hinterherlaufen können. Gleichzeitig zeigt die Geschichte, dass es Gegenmaßnahmen gibt, die nicht gegen Innovation wirken, sondern Übergänge strukturieren. Wer KI strategisch einführt, sollte deshalb nicht nur auf technische Integration und Prozesskosten blicken, sondern auch auf Auswirkungen auf Qualifikationspfade, Tariflandschaft und soziale Schutzsysteme. Denn wenn sich die Dynamik „schneller als Anpassung“ entfaltet, wird Ungleichheit nicht automatisch durch nachgelagerte Produktivität kompensiert.
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