LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Befragung des Ifo-Instituts zeigt, dass KI-gestützte Prozesse in deutschen Unternehmen die Lohnstruktur spürbar nach unten ziehen könnten. Besonders betroffen sind Einsteiger ohne Hochschulabschluss: 48,3 % der Betriebe erwarten sinkende Gehälter bei weniger als fünf Jahren Berufserfahrung. Gleichzeitig rechnen nur 5,9 % dieser Unternehmen mit Zuwächsen. Die Details nach Qualifikation und Branchen weichen jedoch teils deutlich voneinander ab.
Die Lohnfrage rückt in der Debatte um den KI-Einsatz in Deutschland in den Vordergrund, weil sich die erwarteten Effekte nicht gleichmäßig über alle Qualifikationsstufen verteilen. Laut einer Auswertung des Ifo-Instituts vom 12. August 2026 auf Basis einer Umfrage unter mehr als 3.000 KI-nutzenden Unternehmen verschiebt die Technologie die Gehaltslogik weg von pauschalen Einstiegsprofilen hin zu nachweisbarer Erfahrung und formalen Qualifikationen. Konkret rechnen 48,3 % der befragten Betriebe mit sinkenden Löhnen für Mitarbeiter mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung und ohne Hochschulabschluss. Lediglich 5,9 % erwarten in genau dieser Gruppe steigende Gehälter. Das ist weniger ein reiner „KI-Jobabbau“-Effekt als vor allem eine Neujustierung der Gehaltsbänder, die in der Personalplanung spürbar werden kann.
Der Zusammenhang zwischen Gehaltserwartung, Berufserfahrung und Ausbildungsgrad wirkt dabei wie ein Raster, das Unternehmen beim Blick auf Einstiegsprofile bereits heute anlegen. Wenn Beschäftigte zwar unter fünf Jahre Berufserfahrung haben, aber über einen Hochschulabschluss verfügen, prognostizieren sogar 50,8 % der Firmen sinkende Löhne; 16,3 % erwarten dagegen Zuwächse. Bei mindestens fünf Jahren Berufserfahrung und ohne Hochschulabschluss sinkt der erwartete Druck zwar, bleibt jedoch vorhanden: 40,4 % rechnen mit Abschlägen, 9,7 % mit Steigerungen. Am stabilsten erscheint die Lage bei erfahrenen Akademikern; hier gehen 37,5 % von sinkenden Gehältern aus, während 26 % eine positive Entwicklung erwarten. Für Unternehmen bedeutet das: KI kann Tätigkeiten segmentieren, aber sie wirkt auch als Filter, der bestimmte Rollen stärker honoriert und andere stärker unter Kostendruck setzt.
Auch die Branchenperspektive zeigt, dass KI offenbar unterschiedlich stark in Personal- und Kostenstrukturen eingreift. Im Dienstleistungssektor ist die Erwartung sinkender Löhne bei Berufseinsteigern ohne Hochschulabschluss besonders ausgeprägt: 53,3 % der Unternehmen nennen hier Rückgänge, während 44,2 % diesen Effekt bei erfahreneren Kräften beobachten. Der Handel liegt mit 47,9 % bei sinkenden Gehältern für Einsteiger ohne akademischen Grad ebenfalls hoch; wer länger im Beruf ist, landet in dieser Unternehmenssicht bei 41,3 % sinkenden Löhnen. Im Verarbeitenden Gewerbe erwarten 46,5 % Abschläge bei Berufsanfängern und 38,9 % bei Erfahrenen. Etwas zurückhaltender wirkt dagegen die Bauwirtschaft: 39 % prognostizieren sinkende Löhne für Beschäftigte mit kurzer Berufserfahrung, und 31,3 % nennen sinkende Gehälter bei langer Berufserfahrung ohne Hochschulabschluss. Das Muster passt zu der Vermutung, dass KI-gestützte Standardisierung besonders dort schneller greift, wo Prozesse stark dokumentierbar und damit automatisierbar sind.
Für die Personalpolitik in der Praxis reicht es aber nicht, nur auf Lohnbänder zu schauen. Der Bericht verweist auf Beobachtungen der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) vom 12. August 2026, wonach KI den Berufseinstieg weltweit erschweren kann – vor allem in kaufmännischen, administrativen Aufgaben sowie in Verkaufstätigkeiten, in der Produktion und in technischen Bereichen. Gleichzeitig nennt die ILO konkrete Zahlen zur Jugendarbeitslosigkeit: Sie sei zwischen 2023 und 2025 von 12,3 % auf 12,4 % gestiegen und betreffe damit rund 67 Millionen Menschen im Alter von 15 bis 24 Jahren; für Europa wird die Quote mit 15 % beziffert. Daraus leitet die ILO die Forderung nach verstärkten Investitionen in Aus- und Weiterbildung ab. Für deutsche Arbeitgeber entsteht dadurch ein strategisches Spannungsfeld: Einerseits wollen sie Kosten und Produktivität heben, andererseits müssen sie Einstiegsqualifizierung so gestalten, dass KI-Nutzung nicht zur Hürde für neue Berufseinsteiger wird.
Der Blick auf Start-ups und Konzerne macht deutlich, wie unterschiedlich Unternehmen die Umstellung operationalisieren. Eine Umfrage des Branchenverbandes Bitkom unter 102 Start-ups vom 12. August 2026 kommt zu dem Ergebnis, dass 27 % der Firmen in den vergangenen zwölf Monaten wegen KI auf Neueinstellungen verzichtet haben. 7 % hätten Stellen abgebaut, während 16 % KI-bedingt neues Personal eingestellt hätten. Für das kommende Jahr erwarten 28 % einen weiteren Einstellungsverzicht durch KI-Einflüsse. Gleichzeitig planen trotz dieser Zurückhaltung 62 % der Start-ups insgesamt einen Personalaufbau, im Schnitt um vier Stellen. Bei großen Unternehmen zeigt sich parallel eine andere Kostendynamik: Der Softwarekonzern Oracle nennt laut den vorliegenden Angaben im Jahresvergleich einen Rückgang der Belegschaft von 162.000 auf 141.000 Mitarbeiter, außerdem Restrukturierungskosten von 1,84 Milliarden US-Dollar und den Hinweis, dass der KI-Einsatz zu weiteren Maßnahmen beim Personalbestand führen könnte. Das ordnet den Lohneffekt in ein breiteres Bild ein: KI verändert nicht nur Tätigkeitsprofile, sondern auch Staffing-Entscheidungen, die dann in Gehaltsmodellen ankommen.
Auch mit Blick auf die Fähigkeitenseite wird klar, warum die erwarteten Basisgehaltsrückgänge nicht zwangsläufig eine „sinkende Gesamtentlohnung für alle“ bedeuten. Nach einer Untersuchung der ManpowerGroup vom 11. August 2026 zahlen 56 % der Arbeitgeber Lohnaufschläge für nachgewiesene KI-Kenntnisse; bei Unternehmen mit mehr als 250 Mitarbeitern liegt der Anteil sogar bei 66 %. Neben technischem Know-how steigt laut denselben Angaben außerdem die Bedeutung sozialer Kompetenzen: 66 % honorieren Kommunikations- und Teamfähigkeiten mit höheren Löhnen, gefolgt von Professionalität (60 %) und Anpassungsfähigkeit (59 %). Damit wird ein Kompetenzmix sichtbar, der in KI-Teams zählt: nicht nur Modellkompetenz, sondern auch Abstimmung, Domänenverständnis und die Fähigkeit, Ergebnisse in den Arbeitsprozess zu integrieren. Parallel bleibt der Beschäftigungsausblick für das dritte Quartal 2026 mit +19 positiv, auch wenn er unter dem globalen Durchschnitt liegt. Für Unternehmen folgt daraus: Wer Einstiegsrollen weiterhin besetzen will, braucht klare Lernpfade und Rollenmodelle, statt Gehälter nur nach formalen Kategorien zu justieren.
Zum politischen und rechtlichen Rahmen kommt hinzu, dass der EU AI Act die Frage beantwortet, welche KI-Systeme besonders streng reguliert werden. Im Kontext des vorliegenden Textes wird betont, dass viele Unternehmen die Details noch nicht kennen, etwa welche Systeme als Hochrisiko gelten. Für Verantwortliche in Rechts- und IT-Organisationen bedeutet das zunächst vor allem Prozessarbeit: Datenflüsse, Zweckbindung, Dokumentationspflichten und Risikoklassen müssen in den KI-Lifecycle integriert werden, bevor Tools in größerem Maßstab produktiv gehen. Gleichzeitig bleibt die operative Realität: KI wird in Unternehmen bereits heute eingesetzt, und die Gehaltsfolgen schlagen in der Personalplanung schneller durch, als viele Lohnsysteme technisch und organisatorisch nachziehen. Unternehmen, die KI-Kompetenzen gezielt aufbauen, könnten so eine Brücke schlagen zwischen Kostendruck und Qualifizierungsauftrag – während andere nur die sinkenden Einstiegsprofile „mitnehmen“.
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