LONDON (IT BOLTWISE) – In einer Umfrage unter mehr als 3.000 deutschen Unternehmen, die KI bereits nutzen, erwarten deutlich mehr Betriebe in den kommenden fünf Jahren sinkende als steigende Löhne. Besonders betroffen sehen sie Beschäftigte mit wenig Berufserfahrung und ohne Hochschulabschluss. Selbst bei höherer Erfahrung überwiegt die negative Erwartung noch, wenn auch mit kleineren Ausschlägen. Nach Branchenlage sind Dienstleister am pessimistischsten, während der Bau vergleichsweise weniger Lohnrückgänge erwartet.
Die Lohnfrage im Kontext der KI wird in Deutschland gerade nicht als abstraktes Zukunftsthema diskutiert, sondern als ziemlich konkrete betriebliche Erwartung: Laut einer Befragung, an der mehr als 3.000 Unternehmen teilnahmen und die bereits KI einsetzen, gehen deutlich mehr Firmen in den nächsten fünf Jahren von sinkenden Löhnen aus als von steigenden. Das ist deshalb bemerkenswert, weil die Debatte um Automatisierung häufig mit einem pauschalen „Entweder Beschäftigung steigt oder sie fällt“ argumentiert. Die vorliegenden Antworten drehen den Fokus jedoch auf die Verteilung innerhalb der Belegschaft: Nicht alle Tätigkeiten sollen aus Sicht der Unternehmen gleich stark vom KI-Einsatz beeinflusst werden.
Das ifo-Institut fasst die Ergebnisse in einer Kernaussage zusammen: Insgesamt sehen mehr Unternehmen negative als positive Effekte. Für Beschäftigte mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung erwartet rund die Hälfte der Betriebe eine solche Entwicklung im genannten Zeithorizont; nur eine deutlich kleinere Gruppe nennt einen Anstieg. Für erfahrene Arbeitnehmer verschiebt sich die Lage zwar nicht ins Positive, aber immerhin in Richtung „weniger negativ“: Auch hier überwiegen Firmen, die sinkende Löhne erwarten, gegenüber jenen, die von steigenden Löhnen ausgehen. Genau diese Spannweite zwischen geringer und hoher Erfahrung legt nahe, dass KI offenbar vor allem dort Wirkung entfalten soll, wo Routinen und Einstiegsprofile schneller substituierbar oder stärker standardisierbar erscheinen.
Die Umfrage macht die Unterschiede anschließend entlang von Qualifikation und Berufserfahrung sehr konkret. Bei Arbeitnehmern mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung und ohne Hochschul- oder Fachhochschulabschluss rechnen 48,3 Prozent der Betriebe mit sinkenden Löhnen; lediglich 5,9 Prozent erwarten steigende Löhne. Mit Hochschulabschluss und geringer Erfahrung erhöht sich der Anteil der Unternehmen, die sinkende Löhne prognostizieren, auf 50,8 Prozent. Gleichzeitig steigt aber auch der Anteil der Betriebe, die steigende Löhne erwarten, auf 16,3 Prozent. Damit wird ein Muster sichtbar: KI wird nicht als „eine Gehaltskurve für alle“ eingeordnet, sondern als Einflussfaktor, der je nach Profil unterschiedlich stark bewertet wird. Bei Beschäftigten mit mindestens fünf Jahren Berufserfahrung sind die Erwartungen ebenfalls überwiegend negativ, allerdings mit größeren Ausschlägen nach oben.
Noch stärker differenziert sich die Bewertung bei Berufserfahrung und Hochschulbildung. Ohne Hochschulabschluss erwarten 40,4 Prozent der Unternehmen sinkende Löhne, während nur 9,7 Prozent steigende Löhne sehen. Mit Hochschulabschluss verbessert sich die Chancenwahrnehmung: Zwar gehen noch 37,5 Prozent von sinkenden Löhnen aus, aber 26 Prozent erwarten steigende. Die Logik dahinter lässt sich aus den Zahlen ableiten, ohne die Mechanik zu überdehnen: Wenn Unternehmen akademische Profile häufiger als „weiterqualifizierbar“ oder näher an Steuerungs-, Analyse- und Koordinationsaufgaben verorten, dann sinkt die Wahrscheinlichkeit, dass KI in diesen Segmenten unmittelbar als Kostenhebel interpretiert wird. Umgekehrt werden bei Einsteigerprofilen ohne Studium offenbar mehr Prozesse als ersetzbar oder zumindest stärker verdichtbar angesehen, was in der Lohnprognose als Risikokanal durchschlägt.
Spannend ist außerdem die Branchenperspektive, denn sie liefert Hinweise darauf, wo KI aus Sicht der Firmen besonders rasch in Arbeitsinhalte einzugreifen scheint. Am häufigsten rechnen Unternehmen aus dem Dienstleistungsbereich mit sinkenden Löhnen. Für Beschäftigte mit kurzer Berufserfahrung und ohne Hochschulabschluss nennen hier 53,3 Prozent sinkende Löhne; bei langer Erfahrung sind es immer noch 44,2 Prozent. Im Handel liegen die Werte bei 47,9 Prozent (kurze Erfahrung ohne Hochschulabschluss) und 41,3 Prozent (lange Erfahrung). Im verarbeitenden Gewerbe werden 46,5 Prozent beziehungsweise 38,9 Prozent genannt. Demgegenüber erwartet der Bau vergleichsweise weniger Lohnrückgänge: Hier rechnen 39 Prozent mit sinkenden Löhnen für Mitarbeiter mit niedriger Berufserfahrung und 31,3 Prozent für höhere Erfahrung. Auch wenn diese Zahlen keine Ursachenbelege liefern, deuten sie darauf hin, dass Tätigkeiten mit starkem Präsenz- und Projektbezug weniger schnell „vollständig“ durch KI-gestützte Systeme ersetzt werden können.
Für die Praxis bedeutet das: KI-Projekte werden in deutschen Unternehmen nicht nur als Technologieeinsatz, sondern als Veränderung im HR- und Vergütungsgefüge gelesen. Wenn die erwarteten Effekte für einen großen Teil der Belegschaft negativ ausfallen, entsteht ein doppelter Druck. Einerseits müssen Firmen erklären, wie KI die Leistungserwartung verändert, ohne Spielräume für Lohn- und Qualifikationspfade zu zerstören. Andererseits verschiebt sich die strategische Bedeutung von Weiterbildung, weil ein Teil der Chancenwahrnehmung gerade bei höherer Qualifikation sichtbar wird. Genau deshalb ist das Ergebnis für Entscheidungsträger relevant: Die Frage ist nicht nur, ob KI die Effizienz steigert, sondern ob sie in konkrete Rollenübersetzungen mündet, die Löhne und Karrierewege in eine Richtung lenken, die mit dem Personalbedarf der nächsten Jahre vereinbar bleibt.
Aus Marktsicht ist die Umfrage zudem ein Stimmungsindikator für den Wettbewerb um Produktivität. Unternehmen, die KI bereits nutzen, signalisieren damit eine Erwartung an ihre Kostenstruktur in der mittleren Frist. Das kann dazu führen, dass sich Personal- und Technologiebudgets stärker koppeln: KI-Trainings, Integrationen in bestehende Systeme und die Automatisierung von Aufgaben können dann nicht mehr isoliert geplant werden, sondern müssen an Qualifizierungs- und Einstellungsstrategien gekoppelt werden. Während manche Firmen den positiven Effekt primär bei bestimmten Profilen sehen, bleibt der Kernbefund stabil: Die Lohnwirkung wird aus Unternehmersicht differenziert erwartet und fällt im Aggregat eher negativ aus. Wie schnell sich diese Erwartung später in tatsächlichen Gehaltsentwicklungen überführt, hängt stark davon ab, wie konsequent Unternehmen KI in Prozesse, Rollen und Verantwortlichkeiten übersetzen.
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