Führende Tech-Manager rudern bei ihren düsteren Arbeitsmarkt-Prognosen zurück. Statt massenhafter Stellenstreichungen sehen sie Künstliche Intelligenz nun vor allem als Produktivitäts-Turbo.
Die einstigen Kassandrarufe der Tech-Branche verhallen. OpenAI-Chef Sam Altman, Anthropic-Gründer Dario Amodei und Zoho-Vorstand Sridhar Vembu haben ihre Einschätzung zur wirtschaftlichen Wirkung von KI grundlegend revidiert. Die Technologie verändere zwar die Arbeitswelt, ersetze aber Menschen nicht – sie mache sie effizienter.
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Branchengrößen räumen Fehler ein
Sam Altman zeigte sich auf einer Konferenz in Sydney am 28. Mai selbstkritisch. „Ich habe mich in der Geschwindigkeit geirrt“, räumte er ein. Die Vorhersage, dass KI rasch Einstiegspositionen in Büroberufen vernichten würde, sei falsch gewesen. Zwar halte er an seinen technischen Prognosen fest, die unmittelbaren sozialen und wirtschaftlichen Folgen habe er überschätzt.
Ähnlich äußerte sich Dario Amodei von Anthropic. Der CEO betont nun verstärkt die produktivitätssteigernden Fähigkeiten der KI-Systeme. Ein Wandel, der durch aktuelle Forschungsergebnisse gestützt wird.
Eine Studie des National Bureau of Economic Research untersuchte 356 Berufsgruppen. Das Ergebnis: Von 37 Millionen Beschäftigten in KI-exponierten Berufen werden voraussichtlich 26,5 Millionen mit der Technologie zurechtkommen. Allerdings identifizierten die Forscher rund 6,1 Millionen Arbeitsplätze in Verwaltung und Büro als stark gefährdet – betroffen sind zu 81,3 Prozent Frauen.
Produktivität steigt – aber nicht genug für Massenentlassungen
Die Forschungsabteilung von Zoho Corporation veröffentlichte am 29. Mai neue Zahlen. Demnach steigert KI die Unternehmensproduktivität derzeit um etwa 20 bis 25 Prozent. „Das reicht noch nicht, um menschliche Arbeitskräfte vollständig zu ersetzen“, erklärte Ramprakash Ramamoorthy, Zohos Direktor für KI-Forschung.
Sein CEO Sridhar Vembu geht noch weiter: Die jüngsten Entlassungswellen im Technologiesektor hätten andere Ursachen. „Steigende Kosten für KI-Infrastruktur – Chips, Speicher und Rechenleistung – haben sich innerhalb von vier Monaten fast verdoppelt“, so Vembu. Wirtschaftlicher Druck und steigende Betriebskosten seien wahrscheinlichere Treiber für Personalabbau als Produktivitätsgewinne.
Die Folgen für Berufseinsteiger bleiben indes spürbar. Laut Daten von Revelio Labs sind die Einstiegsstellen in den USA seit 2023 um 35 Prozent eingebrochen. Eine Umfrage unter globalen Führungskräften aus dem Jahr 2025 ergab zudem: Zwei Fünftel haben bereits Einstiegspositionen wegen KI-Effizienzen gestrichen, 43 Prozent planen weitere Kürzungen für 2026.
Die Gefahr der Entscheidungsmüdigkeit
Doch die Integration von KI birgt auch Risiken. Auf der Mumbrella360-Konferenz am 28. Mai warnte Kopilot-Gründer Kenny Hill vor einem neuen Phänomen: „Decision Fatigue“ oder „Brain-Fry“ – eine Erschöpfung durch die schiere Menge KI-generierter Optionen. Betroffene Arbeitnehmer berichten von 33 Prozent mehr entscheidungsbedingter Erschöpfung und zeigen eine um 40 Prozent höhere Kündigungsabsicht.
Auch interne Unternehmensrichtlinien entwickeln sich weiter. Amazon-Manager Dave Treadwell warnte seine Mitarbeiter am 28. Mai davor, KI um ihrer selbst willen einzusetzen. Der Konzern hatte zuvor eine interne Rangliste für KI-Nutzung abgeschafft. Mitarbeiter hatten KI-Agenten auf unnötige Aufgaben angesetzt, nur um ihre Platzierung zu verbessern – ein Verhalten, das als „Tokenmaxxing“ bekannt ist und die Rechenkosten massiv in die Höhe trieb.
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Neue Tools für globale Arbeitsabläufe
Die Produktentwicklung schreitet unterdessen voran. Tencent Cloud launchte am 29. Mai „WorkBuddy“, einen KI-Assistenten für globale Büroabläufe. Das Tool kommuniziert per natürlicher Sprache über Plattformen wie Slack, Telegram und Discord und verbindet sich mit externen Diensten wie Jira, GitHub und Google Drive.
Microsoft zog am 28. Mai nach. Der Konzern testet erweiterte Kontrollen für seinen Copilot-Assistenten. Dazu gehören ein reiner Lesemodus sowie die Möglichkeit, KI auf bestimmte Dokumentenabschnitte in Word und PowerPoint zu beschränken. Unternehmen sollen so mehr Kontrolle über sensible oder komplexe Aufgaben erhalten.
