Den KI-bedingten Wandel der Arbeitswelt modellieren
Die meisten Diskussionen über KI und Beschäftigung beginnen mit einer einfachen Frage: Welche Tätigkeiten kann KI übernehmen?
Diese Frage ist wichtig, reicht aber nicht aus, um vorherzusagen, was auf Beschäftigte zukommt. Eine Technologie kann viele Aufgaben eines Berufs erledigen, ohne dass dadurch der Beruf selbst verschwindet. Dafür kann es mehrere Gründe geben. Menschen können in bestimmten Rollen unverzichtbar bleiben, weil die Kundschaft menschlichen Kontakt wünscht, Institutionen menschliche Verantwortung verlangen oder die Arbeit persönliche Anwesenheit und Urteilsvermögen erfordert. Oder sinkende Kosten steigern die Nachfrage so stark, dass die Beschäftigung in einer Branche wächst statt schrumpft, obwohl KI die Beschäftigten produktiver macht.
Das AI Jobs Transition Framework von OpenAI eröffnet einen neuen Blick auf diese Möglichkeiten. Statt aus der technischen Automatisierbarkeit einen Stellenabbau abzuleiten, stellt dieser Analyserahmen drei Fragen:
Kann KI einen wesentlichen Teil der Aufgaben des Berufs übernehmen?
Bleibt ein Mensch zentral für die Ausführung, die Aufsicht oder die Verantwortung für die Arbeit?
Wenn KI die Kosten der Dienstleistung senkt, wächst die Nachfrage dann stark genug, um die Produktivitätsgewinne aufzufangen?
Angewandt auf 921 Berufe mit rund 148 Millionen Arbeitsplätzen in den USA, zeichnet der Analyserahmen ein differenzierteres Bild des Wandels am Arbeitsmarkt. Rund 18 Prozent der Arbeitsplätze sind einem relativ hohen Automatisierungsrisiko ausgesetzt, 24 Prozent werden voraussichtlich neu gestaltet, 12 Prozent könnten durch KI Zuwachs erfahren und 46 Prozent zeigen weniger unmittelbare Veränderungen.
Diese Kategorien sagen nicht voraus, dass ein bestimmter Prozentsatz der Arbeitsplätze verschwinden wird. Sie zeigen vielmehr, wo unterschiedliche Veränderungen zuerst auftreten könnten.
Arbeitsplätze mit höherem Automatisierungsrisiko: Dazu könnten Tätigkeiten in der Datenerfassung, im Telefonmarketing, im Korrektorat sowie bestimmte Aufgaben in der Buchhaltung oder Verwaltung gehören. Ein Großteil dieser Arbeit besteht darin, standardisierte Informationen zu verarbeiten, zu prüfen oder weiterzugeben. KI kann diese Aufgaben zunehmend übernehmen, ohne dass ein Mensch die eigentliche Dienstleistung direkt erbringt. Die Nachfrage nach diesen Tätigkeiten wächst möglicherweise nicht genug, um die daraus entstehenden Produktivitätsgewinne auszugleichen.
Die Entwicklung dieser Arbeitsplätze sollte genau beobachtet werden, besonders wenn sie regional konzentriert sind oder Beschäftigte nur begrenzte Wechselmöglichkeiten in verwandte Tätigkeiten haben. Doch auch hier führen technische Fähigkeiten nicht automatisch oder unmittelbar zum Wegfall von Arbeitsplätzen. Arbeitgebende müssen weiterhin Abläufe neu gestalten, KI in bestehende Systeme integrieren, mit Fehlern und regulatorischen Risiken umgehen und klären, ob Automatisierung tatsächlich günstiger ist als die Weiterbeschäftigung von Menschen.
Arbeitsplätze, die neu gestaltet werden: Eine zweite, größere Gruppe wird voraussichtlich eher neu gestaltet werden als verschwinden. Denkbare Beispiele sind Fachkräfte in der Rechtsberatung, Buchhaltung, Softwareentwicklung und Finanzanalyse sowie Lehrkräfte. KI kann bereits Verträge entwerfen, Beweismaterial zusammenfassen, Finanzanalysen vorbereiten, Code schreiben und Unterrichtsmaterialien erstellen. Doch die Kundschaft und Institutionen brauchen weiterhin Menschen, die Urteile fällen, Verantwortung für Entscheidungen übernehmen, ungewöhnliche Fälle verstehen und Beziehungen im Kollegium, zu Lernenden oder zur Kundschaft aufbauen.
Mit KI könnte eine einzelne juristische Fachkraft mehr Dokumente prüfen, eine einzelne Person in der Softwareentwicklung mehr Code erstellen oder eine einzelne Lehrkraft stärker individualisierte Materialien vorbereiten. Das könnte den Arbeitsaufwand für manche Tätigkeiten verringern. Die Berufe selbst bleiben jedoch erkennbar menschlich geprägt. Entscheidend wird, wie die Arbeitsplätze neu gestaltet werden: Welche Aufgaben werden an KI übertragen, welche bleiben bei den Beschäftigten, und bieten Einstiegspositionen und Karrierewege weiterhin Lernmöglichkeiten?
Arbeitsplätze mit Wachstum durch KI: Hier könnte KI die Kosten so weit senken, dass mehr Nachfrage entsteht. Beispiele sind Nachhilfelehrkräfte, Fachkräfte in der psychosozialen Beratung, in der persönlichen Finanzberatung und in einigen Gesundheitsberufen. Diese Dienstleistungen sind derzeit für viele Menschen teuer oder schwer zugänglich. In diesen Bereichen bedeutet höhere Produktivität nicht zwangsläufig weniger Beschäftigte. Günstigere Nachhilfe könnte dazu führen, dass mehr Familien sie in Anspruch nehmen. Kostengünstigere Finanzberatung könnte Haushalten eine individuelle Beratung ermöglichen, die sie sich derzeit nicht leisten können. Mit KI-Unterstützung könnten medizinische Fachkräfte mehr Nachsorge und kontinuierliche Betreuung anbieten. Wenn die Nachfrage stark genug wächst, könnte die Gesamtbeschäftigung steigen, obwohl jede einzelne Arbeitskraft produktiver wird.
Arbeitsplätze mit weniger unmittelbaren Veränderungen: Dazu zählen viele Berufe, deren Kernaufgaben weiterhin körperliche Arbeit an einem bestimmten Ort erfordern, etwa im Elektro-, Sanitär- und Dachdeckerhandwerk, auf dem Bau und in weiten Teilen der Gastronomie. KI kann zwar bei der Terminplanung, bei Kostenvoranschlägen, Schulungen, der Bestandsverwaltung oder der Kundenkommunikation helfen. Sie kann derzeit aber keine Leitungen verlegen, Rohre reparieren, Dächer erneuern oder Mahlzeiten zubereiten und servieren.
Auch diese Berufe werden sich durch KI verändern. Ihre Verwaltungs- und Führungsaufgaben könnten sich wandeln, und Fortschritte in der Robotik könnten die Automatisierung langfristig ausweiten. Vorerst lassen sich ihre Kernaufgaben jedoch nur in relativ geringem Umfang durch sprachbasierte KI übernehmen. Größere kurzfristige Veränderungen sind daher weniger wahrscheinlich.
Die ersten Auswirkungen von KI dürften sich in veränderten Aufgaben, Arbeitsabläufen und Qualifikationsanforderungen zeigen, bevor ganze Berufe verschwinden. Tatsächlich wird KI schon heute in den Berufen stärker genutzt, für die ein höheres Automatisierungsrisiko festgestellt wurde. In den am stärksten gefährdeten Berufen ist die Nutzung von ChatGPT etwa dreimal so verbreitet wie unter den Beschäftigten insgesamt.
Die jüngste Entwicklung der Arbeitslosigkeit lässt sich jedoch nicht eindeutig mit der technischen Automatisierbarkeit in Einklang bringen. Seit dem ersten Quartal 2024 ist die Arbeitslosigkeit in einigen weniger betroffenen Berufen stärker gestiegen als in jenen, denen der Analyserahmen das höchste KI-Risiko zuordnet. Das beweist allerdings nicht, dass KI keine Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt hat. Die Arbeitslosigkeit in einzelnen Berufen unterliegt vielen Einflüssen. Manche Veränderungen zeigen sich womöglich zuerst bei Neueinstellungen, Einstiegschancen, Löhnen oder der Zusammensetzung der Aufgaben statt bei Entlassungen.
KI legt nicht zwangsläufig eine einzige Zukunft der Arbeit fest. Technische Fähigkeiten sind wichtig. Das gilt aber auch für Institutionen, die Verbrauchernachfrage, unternehmerische Entscheidungen, Regulierung und den bleibenden Wert menschlicher Mitwirkung. Der in diesem Bericht vorgeschlagene Analyserahmen für den Wandel legt nahe, dass unterschiedliche Berufe unterschiedliche politische Maßnahmen erfordern werden.
Für Arbeitsplätze mit hohem Automatisierungsrisiko könnten Frühwarnsysteme, gezielte Anpassungshilfen und vor Ort entwickelte Übergangspläne nötig sein.
Für Arbeitsplätze, die voraussichtlich neu gestaltet werden, könnten zeitgemäße Schulungen, berufliche Standards, Regeln zur Personalbesetzung und klarere Erwartungen an die menschliche Aufsicht erforderlich sein.
Arbeitsplätze mit Wachstumspotenzial könnten von Maßnahmen profitieren, die den KI-Einsatz fördern, den Zugang erweitern und mehr Menschen auf den Einstieg in diese Berufsfelder vorbereiten.
Über alle Kategorien hinweg braucht die Politik bessere Echtzeitinformationen. Traditionelle Arbeitsmarktstatistiken sind wertvoll, erfassen Veränderungen bei Aufgaben, Erwartungen der Arbeitgebenden und Technologienutzung aber oft zu langsam. Wer Beschäftigungsdaten mit Messgrößen zu KI-Fähigkeiten und zum tatsächlichen KI-Einsatz kombiniert, kann zeitnäher erkennen, wo der Druck zunimmt.
