LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Umfrage des ifo-Instituts deutet darauf hin, dass viele Firmen sinkende Löhne infolge stärkerer KI-Nutzung erwarten. Besonders häufig werden Gehaltsrückgänge bei Berufseinsteigern und bei Beschäftigten ohne Hochschulabschluss genannt. Gleichzeitig zeigen weitere Studien aus Luxemburg und aus den USA, dass es dabei vor allem um Neueinstellungen geht. Wie stark die Effekte in Deutschland tatsächlich ausfallen, bleibt jedoch unsicher, weil die Datenlage für spezifische Berufe begrenzt ist.
Die Diskussion um Künstliche Intelligenz (KI) dreht sich im Alltag oft um Produktivität und Jobprofile. Die aktuelle Debatte bekommt jedoch eine neue, sehr konkrete Dimension: Geld. Laut einer Umfrage des ifo-Instituts erwarten 40 bis 50 Prozent von rund 3000 befragten Unternehmen in Deutschland, dass Löhne in den kommenden Jahren durch den stärkeren Einsatz von KI sinken werden. Besonders auffällig ist die Erwartung bei Berufseinsteigern mit weniger als fünf Jahren Erfahrung: Hier liegt der Anteil der Unternehmen, die sinkende Gehälter sehen, je nach Bildungsweg deutlich hoch.
Wie sich diese Erwartung auf Qualifikationsgruppen verteilt, macht die Umfrage besonders interessant für Recruiting und Vergütungsmodelle. Bei Berufseinsteigern mit Fach- oder Hochschulabschluss nennen 50,8 Prozent der Unternehmen sinkende Löhne als wahrscheinliche Folge. Bei Menschen ohne solchen Abschluss sind es 48,3 Prozent. Selbst wenn man mehr Berufserfahrung einrechnet, bleibt der Blick vieler Firmen offenbar skeptisch: Für Beschäftigte ohne Hochschulabschluss werden 40,4 Prozent genannt, für jene mit Hochschulabschluss 37,5 Prozent.
Daneben existiert im selben Datensatz auch eine Gegenbewegung: Unternehmen rechnen für Beschäftigte mit Hochschulabschluss deutlich häufiger mit steigenden Löhnen. Bei Berufseinsteigern sind das 16,3 Prozent, bei mehr als fünf Jahren Berufserfahrung steigen die Werte auf 26 Prozent. Für Beschäftigte ohne Hochschulabschluss liegen die erwarteten Zunahmen dagegen bei 5,9 Prozent (Berufseinsteiger) und 9,7 Prozent (erfahrene Beschäftigte). Damit entsteht ein Muster, das weniger nach „KI senkt überall Löhne“ klingt und stärker nach einer Neujustierung über Einstiegsprofile und Bildungswege.
Wichtig ist dabei die Abgrenzung der ifo-Befragung: Es wurden nur Unternehmen gefragt, die heute bereits KI einsetzen. Dadurch fallen Branchen und Rollen weg, die KI bislang selten nutzen. In der Quelle wird unter anderem genannt, dass Gastronomie, Bau und Verkehr bisher besonders selten KI verwenden. In der Folge sind typische Tätigkeiten wie Köche, Kellner, Maurer, Dachdecker oder Lkw-Fahrer als von sofortigen KI-bedingten Gehaltskürzungen weniger betroffen dargestellt – zumindest aus Sicht der befragten Gruppe.
Technisch betrachtet erklärt diese Auswahl auch, warum sich aus der Umfrage allein keine „Liste der gefährdeten Berufe“ ableiten lässt. Zwar gibt die BAuA-Erwerbstätigenbefragung 2024 einen Hinweis auf die Verbreitung: Bereits vor zwei Jahren nutzten rund ein Drittel aller Beschäftigten in IT- und naturwissenschaftlichen Berufen KI regelmäßig. Außerdem folgen in der Quelle weitere Bereiche wie Unternehmensführung und -organisation sowie unternehmensbezogene Dienstleistungen, in denen etwa Softwareentwickler, Mathematiker, Biologen, Geschäftsführer, Vorstände, Personalverantwortliche, Recruiter, Projektmanager, Bank- und Versicherungskaufleute sowie Steuer- und Rechtsrollen genannt werden. Was fehlt, ist jedoch die Verknüpfung auf konkrete Berufe mit tatsächlicher Lohnwirkung.
Genau an dieser Lücke setzt die Forschung an, die in der Quelle parallel berichtet wird. Eine Studie aus Luxemburg und der Universität Nürnberg-Erlangen kam 2021 zu dem Ergebnis, dass Gehälter in stärker KI-exponierten Berufen im Schnitt um rund 1,2 Prozent sinken. Für Beschäftigte ohne Hochschulabschluss lag der Rückgang bei 2,5 Prozent. Umgerechnet auf ein mittleres Einkommen von 54.000 Euro brutto pro Jahr entspräche das je nach Qualifikationsniveau einem Minus von 650 bis 1350 Euro jährlich; in den 2,3 Prozent der Berufe mit der stärksten KI-Nutzung würde der Effekt sogar doppelt so hoch ausfallen. Allerdings wird in der Quelle betont, dass die Analyse zeitlich vor der neuen Chatbot-Generation wie ChatGPT und Claude liegt.
Aktuellere Hinweise kommen aus den USA: Eine spanische Forschergruppe der Universität Navarra hat Daten von 138 Millionen Beschäftigten ausgewertet und dabei untersucht, was nach der Einführung von ChatGPT in stärker automatisierten, KI-nahen Berufen passiert ist. Für Neueinstellungen sanken Gehälter in diesen Bereichen durchschnittlich um 4,5 Prozent; in Juniorpositionen waren es 6,3 Prozent, in der mittleren Ebene 5,9 Prozent. Seniorpositionen zeigten laut Bericht keinen signifikanten Rückgang. Übertragen auf ein deutsches Mediangehalt wären das im Schnitt rund 2430 Euro weniger für neue Beschäftigte; Berufseinsteiger müssten der Quelle zufolge mit etwa 3400 Euro weniger rechnen, Beschäftigte in der mittleren Ebene mit 3200 Euro weniger. Gleichzeitig stellen die Autoren der Darstellung klar: Es geht nur um Neueinstellungen, nicht um Kürzungen bestehender Verträge. Außerdem handelt es sich bei der US-Analyse bislang um ein Arbeitspapier ohne Peer-Review, weshalb die Ergebnisse mit Vorsicht zu bewerten sind.
Für Unternehmen ergibt sich daraus ein praktisches Bild, das über reine Prognosen hinausgeht. Wenn KI vor allem in Einstiegs- und Juniorrollen stärker durchschlägt, verändert sich der Bewertungsmaßstab in Gehaltsbändern: nicht unbedingt, weil die Arbeit „weniger wert“ wäre, sondern weil Automatisierung und Assistenzsysteme die Eingangsanforderungen, den Trainingsaufwand und die Produktivitätskurven verschieben können. Für Arbeitnehmer bedeutet das wiederum: Der größte Hebel liegt oft in der Qualifikations- und Rollenpassung, weil genau dort die größten Differenzen in der Erwartungskurve der Unternehmen sichtbar werden. Ob sich diese Effekte langfristig verstärken oder abschwächen, hängt nicht nur von KI-Modellen ab, sondern von Betriebsprozessen, Verantwortungsgrenzen und davon, wie konsequent Firmen KI in HR, Projektplanung und Arbeitsabläufe integrieren.
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