LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Umfrage des Ifo unter mehr als 3.000 KI-nutzenden Betrieben in Deutschland deutet auf eine deutlich pessimistischere Lohnperspektive hin: Mehr Unternehmen erwarten sinkende als steigende Löhne in den kommenden fünf Jahren. Besonders betroffen sehen die Firmen Beschäftigte mit wenig Berufserfahrung. Je nach Qualifikation und Branche verschieben sich die Effekte spürbar, vom Dienstleistungsbereich bis zum Bau. Parallel weist die ILO darauf hin, dass vor allem der Einstieg ins Berufsleben durch Automatisierung und generative KI schwieriger werden könnte.
Die Debatte um Künstliche Intelligenz (KI) verschiebt sich in Deutschland spürbar von der rein technologischen Frage hin zur Lohn- und Beschäftigungsrealität. Im Kern steht eine Umfrage des Ifo-Instituts, für die mehr als 3.000 Unternehmen befragt wurden, die KI bereits einsetzen. Auf die kommenden fünf Jahre bezogen, erwarten die Firmen laut Ifo insgesamt deutlich häufiger negative Lohnwirkungen als positive. Damit steht nicht nur die Frage im Raum, ob KI Arbeitsplätze ersetzt, sondern auch, wie sich sie das bestehende Lohngefüge durch Umschichtung von Aufgaben und Produktivitätserwartungen verändert.
Besonders auffällig ist die Rollentrennung nach Erfahrung. Für Arbeitnehmer mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung gehen rund die Hälfte der befragten Unternehmen davon aus, dass KI die Löhne senken wird. Nur ein deutlich kleinerer Teil rechnet im Gegenzug mit steigenden Löhnen. Auch bei erfahreneren Beschäftigten überwiegt nach Angaben des Ifo die Gruppe der Unternehmen, die sinkende Löhne erwarten, gegenüber jenen, die mit Anstiegen rechnen. Das passt zu dem Muster, dass KI zwar auch anspruchsvolle Tätigkeiten unterstützen kann, aber zunächst häufig dort eingesetzt wird, wo Prozesse standardisierbar sind und Qualifikationsunterschiede in der bisherigen Arbeitsteilung bereits stark ausgeprägt sind.
Noch konkreter werden die Unterschiede, wenn das Ifo-Design Qualifikation und Bildungshintergrund zusammenführt. Bei Beschäftigten mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung ohne Hochschul- oder Fachhochschulabschluss erwarten 48,3 Prozent der Betriebe sinkende Löhne, während nur 5,9 Prozent steigende Löhne sehen. Mit Hochschulabschluss und geringer Erfahrung liegt der Anteil der Firmen mit sinkenden Erwartungen zwar ebenfalls bei 50,8 Prozent, gleichzeitig nennen 16,3 Prozent steigende Lohnentwicklungen. Die Botschaft dahinter: Je stärker der formale Bildungs- und Erfahrungshintergrund, desto eher sehen Unternehmen auch die Chance, dass KI mehr Wertschöpfung in komplexeren Rollen erzeugt – allerdings auf einem Niveau, das insgesamt weiterhin von der Erwartung negativer Effekte dominiert wird.
Die Lohnperspektive wird zudem über die Branche sichtbar. Am häufigsten rechnen Unternehmen aus dem Dienstleistungsbereich mit sinkenden Löhnen: Für Beschäftigte mit kurzer Berufserfahrung und ohne Hochschulabschluss nennen 53,3 Prozent sinkende Erwartungen, für Beschäftigte mit längerer Erfahrung immerhin 44,2 Prozent. Im Handel liegen die Werte laut Ifo bei 47,9 Prozent (kurze Erfahrung ohne Hochschulabschluss) und 41,3 Prozent (längere Erfahrung), im verarbeitenden Gewerbe bei 46,5 Prozent und 38,9 Prozent. Am vergleichsweise schwächsten werden die Effekte am Bau eingeschätzt: Hier erwarten 39 Prozent sinkende Löhne für Mitarbeiter mit niedriger Berufserfahrung und 31,3 Prozent für höhere Erfahrung. Gerade diese Bandbreite zeigt, dass KI nicht gleichmäßig in alle Wertschöpfungsketten hineinwirkt, sondern sehr stark davon abhängt, wie digitalisierte Prozesse, Automatisierungsgrade und Tätigkeitsprofile in den jeweiligen Sektoren heute bereits entwickelt sind.
Damit hängt auch die zweite, von der ILO betonte Dimension zusammen: KI wirkt nicht nur auf das Gehalt, sondern verändert den Weg in den Job. Die ILO beschreibt, dass der Berufseinstieg schwieriger werden könnte, weil Automatisierung und generative KI gerade solche Tätigkeiten schneller umformen, die bisher häufig als Einstieg genutzt wurden. Genannt werden kaufmännische und administrative Aufgaben, Tätigkeiten im Verkauf und im Dienstleistungsbereich sowie Stellen in der Produktion und in einzelnen technischen Berufen. Gleichzeitig sollen manche Jobs zwar bestehen bleiben, aber mit neuen Anforderungen: Digitale Kenntnisse, die Fähigkeit, KI-Ergebnisse zu überprüfen, und das Verständnis dafür, wann menschliches Urteil erforderlich bleibt, sollen stärker gefragt sein.
Für Unternehmen und Weiterbildungssysteme ergibt sich daraus ein klarer Handlungsrahmen: Die Lohnwirkungen dürften dort am stärksten ausfallen, wo KI Aufgaben mit geringerem Erfahrungsprofil übernimmt und die verbleibenden Tätigkeiten höhere Prüf- und Steuerkompetenz verlangen. Gleichzeitig nennt die ILO auch eine positive Gegenbewegung, indem die Nachfrage nach wissensintensiven technischen Berufen weiter wachsen soll – etwa in Naturwissenschaften, im Ingenieurwesen, im Gesundheitswesen sowie in Informations- und Kommunikationstechnologien. Für die Praxis heißt das, dass Recruiting und Qualifizierung neu ausgerichtet werden müssen: nicht nur auf die Frage, welche Aufgaben automatisiert werden, sondern auch darauf, wie schnell sich Belegschaft und Ausbildungssysteme an neue Rollenprofile anpassen. Unterm Strich deutet die Kombination aus Ifo-Umfrage und ILO-Einschätzung darauf hin, dass sich der Arbeitsmarkt weniger durch einen flächendeckenden Ersatz verändert, sondern eher durch eine Neuverteilung von Wertschöpfung entlang von Erfahrung, Qualifikation und Branchenprozessen.
Politisch und strategisch verstärkt sich damit die Relevanz von Investitionen in Bildung, berufliche Ausbildung und lebenslanges Lernen. Die ILO fordert ausdrücklich mehr Investitionen in gute Bildung, berufliche Ausbildung, lebenslanges Lernen und zusätzliche Ausbildungsplätze. Für Betriebe bedeutet das zugleich eine Erwartungslücke: Wenn Unternehmen sinkende Löhne vor allem bei wenig Erfahrung sehen, wird Weiterbildung nicht als „Zusatzelement“ funktionieren, sondern als Hebel, um Beschäftigte vom reinen Ausführungs- hin zum kontrollierenden und interpretierenden Teil der Arbeit zu führen. Genau dort entscheidet sich, ob KI langfristig Beschäftigung in besseren Einkommensbändern stützen kann – oder ob sie die Einstiegsbarrieren weiter erhöht und so die Lohnentwicklung zusätzlich entkoppelt.
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