Die AI-Jobs-Debatte wird immer unübersichtlicher

Unser Podcast mit Sven Kramer & Sebastian Karger

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Die digitale Welt dreht sich schnell! Dieser Artikel wurde vor mehr als 180 Tage veröffentlicht. Während die grundlegenden Überlegungen weiterhin relevant sein können, entsprechen möglicherweise nicht mehr alle Details oder Daten dem heutigen Stand. Benötigen Sie tagesaktuelle Einschätzungen? Sprechen Sie uns gerne an!

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Update

Drei weiße, humanoide Roboter und mehrere Menschen sitzen sich in einem modernen Großraumbüro an einem langen Tisch gegenüber und arbeiten konzentriert an ihren Laptops.

OpenAI

Kaum eine Schlagzeile sorgt gerade für mehr Verunsicherung als die nächste Meldung über AI-bedingte Stellenstreichungen. Allein bis Mai 2026 wurden in den USA fast 90.000 Jobverluste auf AI zurückgeführt und manche Prognosen sprechen von bis zu 15 Prozent aller US-Jobs in den nächsten fünf Jahren. Eine neue Studie zeichnet jetzt ein deutlich komplexeres Bild.

Warum ist das wichtig?

Die Studie wertet AI-Ausgaben und Personaldaten von rund 22.000 Unternehmen aus und kommt zu einem überraschenden Ergebnis. Unternehmen die ihre Mitarbeiter mit AI ausstatten und dafür im Schnitt 30 Dollar pro Mitarbeiter und Monat ausgeben bauen ihre Belegschaft eher auf statt sie abzubauen. Der Personalzuwachs zieht sich dabei durch fast alle Funktionen, von Engineering über Sales bis Finance, und selbst bei Einstiegspositionen liegt das Wachstum bei 12 Prozent. Parallel zeigt eine Goldman-Sachs-Auswertung, dass AI im Schnitt 16.000 Nettojobs pro Monat kostet, vor allem bei Berufseinsteigern. Beide Studien haben recht, nur eben für unterschiedliche Unternehmen.

Unsere Einordnung

Wer AI nur als Kostenstelle behandelt, also Lizenzen kauft und ein bisschen pilotiert, sieht keinen Effekt auf die Belegschaft. Wer AI dagegen konsequent in Prozesse integriert, senkt seine Kosten so deutlich, dass sich Wachstum wieder lohnt und neue Stellen entstehen. AI ersetzt in diesen Fällen also nicht primär Arbeit, sondern senkt die Eintrittsschwelle fürs Wachsen. Das deckt sich mit dem was wir in Projekten beobachten. Der Unterschied liegt selten in der Technologie selbst, sondern darin wie konsequent ein Unternehmen sie in sein operatives Rückgrat einbaut.

One more: Die Lücke zwischen echter Kompetenz und Pilotprojekten

Die Studie liefert noch eine zweite Botschaft. Die Lücke zwischen Unternehmen mit echten AI-Kompetenzen und solchen die bei Pilotprojekten verharren wird laut den Autoren eher größer als kleiner. Wer Kapital, technisches Personal und ein eingespieltes Management hat, verwandelt AI-Investitionen in echte Kostenvorteile und nutzt diese um schneller zu wachsen. Wer dagegen nur ein paar Lizenzen verteilt und auf den großen Wurf wartet, bleibt bei Pilotprojekten stehen, die selten über den Status eines netten Experiments hinauskommen.

Für unsere Kunden geht es an dieser Stelle noch weiter.
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