LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Umfrage des Ifo-Instituts unter mehr als 3.000 KI-nutzenden Unternehmen deutet auf spürbare Lohndruck-Effekte in Deutschland hin. Vor allem Berufseinsteiger ohne (Fach-)Hochschulabschluss rechnen deutlich häufiger mit sinkenden Gehältern. Auch in dienstleistungsnahen Branchen werden solche Einbußen am häufigsten erwartet. Gleichzeitig sehen viele Firmen für Beschäftigte mit Hochschulabschluss und mit längerer Erfahrung eher Chancen auf Gehaltssteigerungen.
Der zunehmende KI-Einsatz in Unternehmen dürfte die Lohnentwicklung in Deutschland in den kommenden fünf Jahren stärker beeinflussen, als es viele Personalverantwortliche bislang in ihren Szenarien abbilden. Das legt eine Umfrage des Ifo-Instituts nahe, die mehr als 3.000 Unternehmen befragt hat, die bereits KI nutzen. Die Kernbotschaft wirkt dabei weniger wie ein pauschales „KI senkt Löhne“, sondern eher wie eine Verschiebung nach Qualifikationsniveau: Viele Betriebe rechnen damit, dass nicht alle Beschäftigtengruppen gleich stark betroffen sind. Vor allem Beschäftigte mit geringerer Berufserfahrung und ohne akademischen Abschluss stehen im Fokus der negativen Erwartungen.
Die Daten sind dabei relativ eindeutig in den Segmenten, in denen weniger formale Qualifikation auf eine kürzere Erfahrungszeit trifft. Für Beschäftigte ohne (Fach-)Hochschulabschluss und mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung erwartet etwa jedes zweite Unternehmen (50 Prozent) geringere Löhne. Bei erfahreneren Arbeitskräften ohne Abschluss liegt der Anteil mit der gleichen Tendenz zwar niedriger, aber immer noch deutlich bei rund 40 Prozent. Gleichzeitig bleibt ein großer Teil der Antworten in anderen Fällen auf „keine Veränderung“ ausgerichtet: Ein Drittel bis die Hälfte der Firmen geht von unveränderten Löhnen aus. Ifo-Forscherin Anna Ruffert bringt diese Differenzierung auf den Punkt, wenn sie sagt: „Künstliche Intelligenz wird aus Sicht vieler Unternehmen die Löhne nicht für alle Beschäftigten gleichermaßen beeinflussen“ und ergänzt, dass am ehesten bei weniger erfahrenen Arbeitskräften mit sinkenden Löhnen gerechnet werde.
Technisch betrachtet lässt sich diese Musterbildung plausibel mit dem Umstand erklären, dass KI-gestützte Automatisierung häufig zuerst klar abgrenzbare, wiederholbare Teilaufgaben übernimmt. Je weniger ein Tätigkeitsprofil auf komplexer Urteilsbildung, vielschichtiger Kundeninteraktion oder einem tiefen Fachkontext beruht, desto eher lassen sich Prozesse standardisieren, indem etwa Text- und Datenauswertung beschleunigt, Wissensarbeit assistiert oder Qualitätsprüfungen automatisiert werden. Das bedeutet nicht zwangsläufig, dass die gesamte Stelle verschwindet; häufig kommt es eher zu einer Neuverteilung der Aufgaben zwischen „ausführender“ und „prüfender“ Arbeit. Genau diese Logik würde erklären, warum Unternehmen bei Berufseinsteigern ohne Hochschulabschluss besonders häufig sinkende Löhne erwarten: In frühen Karrierephasen werden Aufgaben oft stärker standardisiert, während der Anteil höherwertiger, stärker verantworteter Tätigkeiten erst mit Erfahrung und Spezialisierung steigt. Entsprechend verschiebt sich Nachfrage innerhalb von Teams, und mit ihr die Gehaltsstrukturen.
Auch die Branchensicht zeigt, dass der Lohneffekt nicht gleichmäßig über alle Wirtschaftszweige verteilt ist. Im Branchenvergleich werden vor allem Dienstleister als Treiber von Gehaltseinbußen sichtbar: Hier prognostizieren 53,3 Prozent der Unternehmen Lohnkürzungen für Berufseinsteiger ohne Hochschulabschluss. Bei erfahreneren Kräften ohne Abschluss sind es 44,2 Prozent. Danach folgen der Handel mit 47,9 bzw. 41,3 Prozent und das Verarbeitende Gewerbe mit 46,5 bzw. 38,9 Prozent. Im Baugewerbe fallen die Erwartungen vergleichsweise moderater aus: 39,0 bzw. 31,3 Prozent. Diese Unterschiede lassen sich historisch mit dem unterschiedlichen Automatisierungsgrad und der digitalen Durchdringung der Wertschöpfung verbinden. Wo KI vor allem in Büro- und Analyseprozessen eingesetzt wird, kann sie Lohnstrukturen vergleichsweise schneller tangieren als in Bereichen, die stärker durch physische Abläufe, Sicherheitsanforderungen und standortspezifische Prozesse geprägt sind.
Parallel dazu zeichnet die Umfrage ein Gegenbild für akademisch Qualifizierte. Zwar veränderten sich die Erwartungen hinsichtlich sinkender Löhne in dieser Gruppe kaum, aber die Chancen auf Gehaltserhöhungen steigen deutlich. Besonders relevant ist dabei die Kombination aus (Fach-)Hochschulabschluss und langjähriger Berufserfahrung. Für Unternehmen entsteht damit ein zweigeteiltes Bild: KI ersetzt nicht nur, sondern schafft auch Bedarf an Profilen, die Modelle auswählen, in Prozesse integrieren, Ergebnisse interpretieren und Betriebsrisiken steuern können. Gerade erfahrene Mitarbeitende dürften stärker in Rollen abrutschen, in denen KI-Anwendungen fachlich „geführt“ werden müssen – zum Beispiel in der Produkt- und Prozessverantwortung, in der Kombination aus Domänenwissen und Datenkompetenz oder in der Qualitäts- und Compliance-nahem Bewertung von KI-Ausgaben. Das erklärt, warum die Hoffnung auf Gehaltssteigerungen bei langjähriger Erfahrung überdurchschnittlich ausfällt, während bei weniger erfahrenen Beschäftigten eher ein Preisdruck auf Arbeitsleistung erwartet wird.
Für Arbeitgeber und Personalbereiche liegt die praktische Herausforderung nun weniger in der Frage, ob KI „Löhne senkt“, sondern wie sie die eigene Organisation so ausbalanciert, dass sie den erwarteten Lohneffekt nicht einseitig in Richtung der schwächeren Segmente verstärkt. Wenn Unternehmen tatsächlich davon ausgehen, dass Einstiegsgehälter unter Druck geraten, werden zugleich die Anreizsysteme zur Bindung von Talenten wichtiger. Trainings- und Upskilling-Programme, interne Mobilität und klare Kompetenzpfade können dabei zu einem zentralen Hebel werden, um den Übergang von standardisierten Aufgaben hin zu verantwortlicheren Rollen schneller zu gestalten. Gleichzeitig sollten HR-Teams ihre Gehaltsbandbreiten nicht isoliert betrachten: Die Annahmen, die in einer Umfrage wie dieser sichtbar werden, wirken nur dann als „Schock“, wenn sie ohne begleitende Personalplanung in Budgets gegossen werden. In der Umsetzung entscheidet daher die Kombination aus KI-Nutzung, Prozessdesign und Qualifikationsstrategie darüber, ob KI-gestützte Produktivität vor allem Kosten senkt oder auch echte Wertschöpfung in höhere Qualifikationssegmente übersetzt.
Damit rückt auch eine übergreifende Marktfrage in den Vordergrund: Wenn einzelne Branchen wie der Dienstleistungssektor überproportional häufig sinkende Löhne erwarten, kann das kurzfristig zu Wettbewerbsverschiebungen bei der Personalgewinnung führen. Unternehmen, die Gehaltssysteme und Qualifizierungsrouten früh auf den veränderten Bedarf ausrichten, gewinnen tendenziell an Attraktivität – besonders für Profile, die KI fachlich umsetzen und überwachen können. Historisch kennen Unternehmen solche Phasen aus anderen Technologie-Umbrüchen: Neue Werkzeuge senken zunächst Kosten und verschieben Tätigkeiten, bis sich Qualifikationsnachfrage, Rollenprofile und Vergütungssysteme stabilisieren. Die Ifo-Ergebnisse liefern dafür einen konkreten Zeithorizont: In den kommenden fünf Jahren rechnen viele Betriebe mit messbaren Anpassungen. Wer diese Dynamik jetzt als Planungsgröße in Forecasts und HR-Budgets aufnimmt, kann die Risiken für bestimmte Gruppen reduzieren und gleichzeitig die Chancen für erfahrene, akademisch qualifizierte Beschäftigte realistisch nutzen.
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