Beschäftigte mit fundierten Kenntnissen im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) blicken laut einer aktuellen Untersuchung mit überdurchschnittlicher Sorge auf ihre berufliche Zukunft. In einer gemeinsamen Umfrage der TU Darmstadt und YouGov unter mehr als 2.000 Deutschen gaben 43 Prozent der Befragten mit sehr starken KI-Kenntnissen an, dass sie die Übernahme ihres Arbeitsplatzes durch KI-Systeme erwarten.
Korrelation zwischen Fachwissen und Sorge vor Jobverlust
Der aktuelle KI-Monitor der TU Darmstadt verdeutlicht, dass die Angst vor einem Arbeitsplatzverlust weniger von der jeweiligen Branche abhängt, sondern stark mit der individuellen KI-Affinität korreliert.
Peter Buxmann von der TU Darmstadt betonte in diesem Zusammenhang, dass jene Personen, welche die Technologie am besten verstehen, auch deren disruptive Kraft am deutlichsten erkennen würden. Maßgeblich für das Risiko einer Ersetzung sei vor allem die Digitalisierbarkeit der jeweiligen Arbeitstätigkeit.
Trotz der gesetzlichen Rahmenbedingungen durch den AI Act, der bereits seit Anfang 2025 eine entsprechende Fortbildungspflicht vorsieht, weisen die Daten erhebliche Defizite bei der Qualifizierung auf. Nur 15 Prozent der Befragten gaben an, bisher ein KI-Training erhalten zu haben.
Diese Lücke scheint viele Arbeitnehmer zu privatem Engagement zu zwingen. Einer Erhebung von Resume Now zufolge investieren Beschäftigte durchschnittlich 788 US-Dollar aus eigener Tasche für Weiterbildungen.
Etwa 37 Prozent der Arbeitnehmer nutzen hierfür ihre Freizeit. Die Sorgen gehen dabei über die reine Automatisierung hinaus: 40 Prozent befürchten Wettbewerbsvorteile für Kollegen mit besseren KI-Fähigkeiten, während sich 43 Prozent insgesamt nicht mehr wettbewerbsfähig fühlen.
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Wirtschaftliche Auswirkungen auf Gehälter und Stellenmärkte
Die Auswirkungen der KI-Exposition auf das Einkommensgefüge wurden durch das Bipartisan Policy Center anhand von 595.000 Jobwechseln analysiert. Zwischen 2019 und 2025 führten 47 Prozent der Wechsel aus Berufen mit hoher KI-Exposition zu einem Gehaltsplus.
Gleichzeitig erlitten jedoch 30 Prozent der Wechsler Einkommenseinbußen. Ein deutlicher trend zeigte sich bei der Abkehr von KI-intensiven Tätigkeiten: Je stärker die KI-Exposition im neuen Job sank, desto höher fielen die Gehaltsverluste aus, die in der Spitze bis zu minus 25 Prozent erreichten.
Global gesehen stuft der Internationale Währungsfonds (IWF) 40 Prozent aller Arbeitsplätze als KI-exponiert ein. Während das Weltwirtschaftsforum (WEF) bis zum Jahr 2030 die Entstehung von 170 Millionen neuen Stellen prognostiziert, stehen dem Erwartungen von 92 Millionen verlorenen Arbeitsplätzen gegenüber. In Südkorea sind die Auswirkungen bereits messbar.
Laut dem Korea Employment Information Service sind 19,1 Prozent der versicherten Arbeitnehmer in Berufen mit hoher KI-Exposition tätig, wobei Anwälte, Buchhalter und Patentanwälte besonders betroffen sind. Der Beschäftigungsindex für diese hoch-exponierten Bereiche sank bis zum Jahr 2025 auf einen Wert von 86,6.
Reaktionen in Politik und Wirtschaft
Erste Unternehmen passen ihre Prozesse bereits grundlegend an. SK hynix plant beispielsweise für November dieses Jahres, klassische Bewerbungsschreiben durch Beschreibungen der KI-Nutzung zu ersetzen und LLM-Tests in Vorstellungsgespräche zu integrieren. Dies geschieht vor dem Hintergrund einer sinkenden Jugendbeschäftigung in Korea, die im Juli auf 44,2 Prozent zurückging.
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Auf politischer Ebene mehren sich die Vorschläge zur Regulierung des Übergangs. Bill Gates sprach sich in einem aktuellen Essay dafür aus, dass Regierungen bestimmte Berufsfelder wie die Pflege und Kinderbetreuung für Menschen reservieren sollten. Er schlug eine Quote von 40 Prozent für geschützte Arbeitsplätze sowie Steuern auf Roboter und KI-Token vor, um die Geschwindigkeit des Stellenabbaus zu drosseln.
Dass der Verdrängungsprozess bereits reale Konsequenzen hat, zeigt das Beispiel der kanadischen Ontario WSIB, die nach einer Investition von 7,3 Millionen US-Dollar in Automatisierungstechnik 566 Mitarbeiter entließ. Die Betroffenen mussten zuvor die Systeme trainieren, durch die sie später ersetzt wurden.
