LONDON (IT BOLTWISE) – Die US-Ratingagentur Egan Jones warnt in ihrem „Risk Commentary No. 220“ mit „It’s Over“ vor einer umfassenden KI-bedingten Disruption der Wirtschaft. Besonders früh geraten Wissensarbeitsbranchen unter Druck, in denen Expertise stunden- oder volumenbasiert verkauft wird. Im Fokus stehen Bereiche wie Beratung, Wirtschaftsprüfung, Rechts- und Steuerberatung, Recruiting, Outsourcing und Übersetzungen. Die Analyse verbindet sinkende Kosten für maschinelles Denken mit möglichen Folgen für Margen, Renditen und sogar Immobilienpreise.
Die eigentliche Brisanz der aktuellen Warnung von Egan Jones liegt weniger in der Schlagzeile als in der Argumentationslinie: KI wird nicht nur als Produktivitätshebel beschrieben, sondern als Faktor, der die Preisbildung für Wissensarbeit selbst unterminieren kann. In dem „Risk Commentary No. 220“ nutzt die Agentur den drastischen Satz „It’s Over“ und leitet daraus ab, dass eine umfassende Disruption der Wirtschaft nahezu unvermeidbar sei. Auffällig ist dabei die Zielrichtung: Nicht primär die klassische Fließbandarbeit oder eng definierte Routine, sondern gerade jene Branchen, die bisher für gut bezahlte Wissensarbeit stehen.
Technisch betrachtet geht es um den Wert von Zeit und um die Frage, wie lange ein Unternehmen für eine Aufgabe „menschliche Expertise“ einkalkuliert. Der Ausgangspunkt der Egan-Jones-Logik ist simpel: Wenn ein System in Sekunden Arbeit erledigt, für die früher ein hochbezahlter Mitarbeiter Stunden oder Tage brauchte, fällt der wirtschaftliche Wert dieser Arbeitszeit. Die Agentur argumentiert damit gegen die verbreitete Annahme, KI ändere zunächst nur den Prozess. Sie lenkt den Blick stattdessen auf eine unangenehme Business-Frage: Warum sollte ein Unternehmen noch dieselbe Anzahl an Mitarbeitern beschäftigen, wenn sich die Ergebnisse mit KI deutlich günstiger produzieren lassen? In diesem Kontext betont die Analyse explizit, dass „senior talent included“ ist – also nicht nur der Junior-Analyst oder die repetitive Sachbearbeitung, sondern auch hochqualifizierte und hochbezahlte Experten.
Für die konkrete Marktmechanik wird es dann besonders interessant, weil die Warnung an eine Preisentwicklung gekoppelt wird. Wochen vor dem aktuellen Kommentar hatte Egan Jones bereits auf einen Preisverfall bei „machine reasoning“ verwiesen. Als Beispiel nennt die Agentur die Kosten für eine Abfrage auf dem Leistungsniveau führender Modelle von Ende 2022: von rund 20 USD auf nur noch 0,07 USD je Million Tokens innerhalb von weniger als zwei Jahren. Zusätzlich grenzt sie besonders gefährdete Preismodelle ab, etwa „Seat Based Pricing“, „Volume Based Pricing“ oder Abrechnung nach Stunden. Genau diese Konstruktionen sind in Professional Services häufig der Kern der Kalkulation: Wenn Software einen erheblichen Teil des bisherigen Arbeitsvolumens übernimmt, können vorhandene Preisstrukturen zusammenbrechen – und zwar bevor sich Personalköpfe sichtbar ändern.
Die finanzielle Dynamik folgt dabei einem typischen Muster, das sich in der Gewinn- und Verlustrechnung früher abzeichnen kann als in den Beschäftigungszahlen. Zunächst erkennen Kunden, dass eine Leistung mit KI wesentlich günstiger produziert werden kann. Dadurch geraten Preise unter Druck, im nächsten Schritt sinken Umsätze pro Mitarbeiter, und erst später folgt daraus ein Effekt auf Margen und schließlich auf Einstellungen oder Personalzahlen. Für Beratung, Wirtschaftsprüfung, Steuerberatung, Rechtsdienstleistungen, Recruiting, Outsourcing und Übersetzungen bedeutet das: Der Wettbewerbsvorteil „großer Pool hochqualifizierter Leute“ bleibt zwar als Humankapital grundsätzlich relevant, aber er verschiebt sich. Routineanalyse, Dokumentenerstellung, Recherche, Programmierung, Übersetzung und Teile der Entscheidungsunterstützung werden massiv billiger – und damit wird der Anteil der Wertschöpfung, der wirklich bezahlt werden muss, anders verteilt.
Diese Logik wirkt auch in den Kapitalmärkten. Für Venture Capital und Unternehmensbewertungen erwartet Egan Jones niedrigere Renditen: Wenn KI die Eintrittsbarrieren für zahlreiche digitale Geschäftsmodelle senkt, können neue Wettbewerber mit vergleichsweise wenigen Mitarbeitern entstehen. Gleichzeitig kann sich technologische Überlegenheit schneller abnutzen, weil Software-Vorsprünge weniger stark über Personalstärke „verteidigt“ werden können. Kapital könnte dann in mehr Konkurrenz fließen, während dauerhaft hohe Margen schwieriger zu halten sind. Als zusätzlicher, kurzfristig erwarteter Effekt wird ein möglicher Druck auf Wohnimmobilienpreise genannt, insbesondere in Regionen, in denen gut bezahlte Bildschirmarbeitsplätze traditionell Kaufkraft stützen – weniger Arbeitsplatzsicherheit und weniger Gehaltsdynamik würden die Nachfrage nach hochpreisigem Wohnen entsprechend dämpfen.
Auch im Bankensektor soll sich der Wettbewerb verschieben, allerdings mit anderer Stoßrichtung. Wenn Kreditprüfung und Analyse durch KI erheblich billiger werden, verliert „analytische Kapazität“ als klarer Wettbewerbsvorteil an Bedeutung; stattdessen verlagern sich Vorteile wieder stärker auf klassische Faktoren wie Einlagenbasis und Vertrieb. Auf der Gewinnerseite sieht die Egan-Jones-Analyse dagegen jene Bereiche, die in einer Welt besonders knapper, fast kostenloser Intelligenz weiterhin knapp bleiben: Rechenleistung, Energie, Netzinfrastruktur und verfügbare Stromkapazitäten. Die Kernidee dahinter ist die physische Begrenzung. Während Software und KI-Modelle sich vergleichsweise schnell skalieren lassen, kann physische Infrastruktur – Kraftwerke, Netze, Netzanschlüsse – nicht im gleichen Tempo wachsen. Für Utilities ergibt sich damit eine andere Dynamik: Die Nachfrage nach Strom steigt schneller als Genehmigungen und Netzanschlüsse entstehen können, weshalb physische Infrastruktur zum Engpass wird.
Aus strategischer Sicht verdichtet sich die Warnung auf eine simple, aber anspruchsvolle Folgefrage: Wenn Intelligenz tendenziell extrem billig wird, verschiebt sich Knappheit. Dann werden nicht mehr primär Köpfe oder reine Rechenleistung zur limitierenden Ressource, sondern Dinge wie Energieverfügbarkeit, Kapitalstruktur, Distribution, physische Infrastruktur, Datenzugang, Kundenbeziehungen und Vertrauen. Für Unternehmen heißt das weniger, „ob“ KI kommt, sondern „wie“ sie in Preismechaniken, Service-Design und Kostenstrukturen eingepreist wird. Für Investoren und Entscheider wiederum bedeutet die Egan-Jones-Lesart, dass Bewertungen stärker davon abhängen könnten, wie gut sich ein Geschäftsmodell gegen schnell fallende Stückkosten und gegen erodierende Preissetzungsmacht absichern lässt.
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