LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Umfrage des Ifo-Instituts unter mehr als 3000 Firmen mit KI-Einsatz deutet auf spürbare Lohnrisiken hin. Besonders Berufseinsteiger mit weniger als fünf Jahren Erfahrung sehen viele Betriebe in den kommenden fünf Jahren unter Druck. In mehreren Qualifikationsgruppen erwarten die Unternehmen laut Erhebung sinkende Gehälter, während steigende Löhne deutlich seltener genannt werden. Der Branchenvergleich zeigt zudem, dass das Dienstleistungsgewerbe am häufigsten negative Gehaltsentwicklungen erwartet.
Die Debatte um KI am Arbeitsplatz dreht sich in der öffentlichen Wahrnehmung oft um Produktivität oder neue Rollen. Die vorliegende Erhebung des Ifo-Instituts lenkt den Blick dagegen auf etwas Konkreteres: Gehaltsverhandlungen und die Lohnperspektive bestimmter Beschäftigtengruppen. Grundlage ist eine Umfrage unter mehr als 3000 Firmen, die bereits KI einsetzen. Viele der befragten Betriebe gehen davon aus, dass die Technologie Aufgaben übernimmt, die bislang häufig von weniger erfahrenen Beschäftigten erledigt wurden. Genau dadurch könnte sich die Verhandlungsposition dieser Gruppen verschlechtern, weil ihre Tätigkeiten eher substituierbar wirken als Tätigkeiten erfahrenerer Rollen.
Für die Arbeitsmarkt-Dynamik ist entscheidend, welche Gruppen Unternehmen besonders unter Beobachtung haben. Laut Erhebung bewerten viele Betriebe die Entwicklung für Beschäftigte kritisch, die weniger als fünf Jahre Berufserfahrung mitbringen. Rund die Hälfte der Befragten rechnet in den kommenden fünf Jahren mit sinkenden Löhnen in dieser Gruppe. Bei Berufseinsteigern mit Hochschulabschluss erwarten 50,8 Prozent niedrigere Gehälter, während lediglich 16,3 Prozent von steigenden Löhnen ausgehen. Noch deutlicher wird der Abstand bei Berufseinsteigern ohne Hochschulabschluss: Hier nennen 48,3 Prozent sinkende Löhne, aber nur 5,9 Prozent steigende.
Dass es nicht nur um „KI ist schlecht“ geht, zeigt der Blick auf Beschäftigte mit mehr Berufserfahrung. Auch hier trifft die Erwartung eines Lohnrückgangs auf Widerstand, aber die Chancen werden deutlich anders eingeschätzt. Bei Arbeitnehmern ohne Hochschulabschluss rechnen 40,4 Prozent der Unternehmen mit sinkenden Löhnen, gleichzeitig gehen 9,7 Prozent von steigenden Löhnen aus. Wer zusätzlich einen Hochschulabschluss hat, schneidet in der Wahrnehmung der Betriebe zwar ebenfalls nicht glänzend ab: 37,5 Prozent erwarten sinkende Gehälter. Gleichzeitig steigt jedoch der Anteil der Unternehmen, die steigende Löhne für möglich halten, auf 26 Prozent. Diese Differenz deutet darauf hin, dass KI-Einsatz in der betrieblichen Praxis offenbar eher die „Tätigkeitsebene“ verändert als pauschal alle Qualifikationsstufen gleich zu treffen.
Technisch lässt sich das so einordnen: KI wird in Unternehmen häufig zuerst dort ausgerollt, wo klar definierte Abläufe, vergleichbare Datenstrukturen oder wiederkehrende Text- und Assistenzaufgaben existieren. Wenn Systeme dabei routinierte Arbeitsanteile übernehmen, verschiebt sich die Wertschöpfung innerhalb der Teams. Für Berufseinsteiger kann das bedeuten, dass weniger zeitintensive Einstiegsaufgaben seltener als Lern- und Erfahrungshebel dienen oder stärker automatisiert werden. Für erfahrene Beschäftigte hingegen gewinnen Tätigkeiten an Gewicht, die sich schwerer vollständig standardisieren lassen, etwa übergreifende Verantwortung, fachliche Abstimmung oder das gezielte Qualitätsmanagement der KI-Ergebnisse. Genau diese betriebsinterne Perspektive dürfte die Rangfolge der Lohnrisiken erklären, die die Umfrage sichtbar macht.
Neben der Qualifikationsebene zeigt der Branchenvergleich, wie stark der Effekt je nach Einsatzfeld ausfallen kann. Im Dienstleistungssektor rechnen Unternehmen am häufigsten mit sinkenden Löhnen. Für Beschäftigte mit wenig Berufserfahrung und ohne Hochschulabschluss erwarten das 53,3 Prozent der Betriebe, bei längerer Berufserfahrung sinkt der Anteil auf 44,2 Prozent. Im Handel liegen die Werte bei 47,9 Prozent beziehungsweise 41,3 Prozent. Auch im verarbeitenden Gewerbe wird die Entwicklung als eher negativ eingeordnet: 46,5 Prozent nennen sinkende Löhne bei wenig Berufserfahrung, bei längerer Berufserfahrung 38,9 Prozent. Besonders abweichend ist der Bau: Dort rechnen 39 Prozent der Unternehmen bei Beschäftigten mit wenig Erfahrung und 31,3 Prozent bei erfahrenen Mitarbeitern mit sinkenden Löhnen.
Aus Market- und Umsetzungslogik heraus passt das Bild zur Frage, wo KI heute typischerweise schnell Nutzen liefert. Dienstleistungen und handelnahe Prozesse profitieren häufig besonders von KI-gestützter Automatisierung, etwa bei Kundenkommunikation, Beratungsvorbereitung oder der Auswertung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Informationen. Im Baugewerbe sind viele Kernprozesse stärker an Ortstermine, Bauabläufe und physische Gegebenheiten gebunden, wodurch Automatisierungsschritte oft länger brauchen, bis sie flächendeckend in die jeweiligen Rollen integriert sind. Für Unternehmen entsteht daraus eine heikle Managementaufgabe: Wenn KI-Einsatz Lohnverhandlungen für Einsteiger belastet, steigt der Druck, die Qualifikationsentwicklung aktiv zu gestalten, etwa über klare Lernpfade, Qualitätsstandards und Aufgabenmix statt über reines „Kostenoptimieren durch Automatisierung“. Die Umfrage liefert damit weniger eine Momentaufnahme „übermorgen“ als einen Hinweis darauf, wie sich die Verhandlungs- und Talentmärkte in den kommenden fünf Jahren verschieben könnten.
Gerade weil die Erhebung Unternehmen adressiert, die bereits KI nutzen, wirkt sie wie ein Stimmungsbarometer für die betriebliche Erwartungshaltung. Wer KI implementiert, sollte nicht nur auf technische Kennzahlen schauen, sondern auch auf die Nebenwirkungen auf Rollenmodelle, Vergütungslogik und Karriereschritte. Für Personalverantwortliche und Geschäftsführung heißt das: Transparenz über den Einsatzbereich von KI, nachvollziehbare Kriterien für Gehaltsentwicklung und ein realistisches Verständnis davon, welche Aufgaben tatsächlich substituiert werden, werden zum Teil der Wettbewerbsfähigkeit. Andernfalls drohen nicht nur demografisch bedingte Engpässe bei Einsteigern, sondern auch eine Auswirkung auf Bindung und Recruiting, weil weniger erfahrene Beschäftigte die erwartete Lohnentwicklung als Risiko wahrnehmen könnten.
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