KI und Arbeitsplätze: Wer erwartet wie viel Verdrängung?

International Labour Organization (ILO) · Meist Aufgaben statt ganze Jobs

Die ILO/NASK-Analyse sieht rund ein Viertel der weltweiten Beschäftigung in Berufen mit irgendeinem Grad an GenAI-Exposition. Wegen des fortbestehenden Bedarfs an menschlichem Input erwartet sie für die meisten Jobs eher Transformation als vollständige Redundanz.

most jobs will be transformed rather than made redundant.

International Labour Organization (ILO) · Spürbare Stellenverdrängung

Die Studie quantifiziert berufliche und aufgabenbezogene Exposition, aber nicht, wie viele bestehende Stellen tatsächlich wegfallen werden. Aus der Expositionsquote lässt sich deshalb keine belastbare Brutto-Verdrängungsquote ableiten.

International Labour Organization (ILO) · Gesamtbeschäftigung bleibt stabil

Die ILO hält Transformation für wahrscheinlicher als Redundanz, legt in dieser Untersuchung aber keinen belastbaren Netto-Saldo für die Gesamtbeschäftigung vor und modelliert nicht, ob neue Jobs alle Verluste ausgleichen.

International Labour Organization (ILO) · Büro- und Wissensarbeit früh betroffen

Büro- und Verwaltungstätigkeiten weisen weiterhin die höchste GenAI-Exposition auf; zusätzlich steigt die Exposition in Medien- und Webberufen durch bessere Sprach-, Bild- und Videofähigkeiten. Das misst Automatisierungspotenzial, nicht beobachtete Entlassungen.

Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) · Meist Aufgaben statt ganze Jobs

Das deutsche 15-Jahres-Szenario erwartet deutliche Verschiebungen zwischen Tätigkeiten und Branchen, aber insgesamt keinen Rückgang der Arbeit. Der KI-Einsatz verändert vor allem Aufgabenprofile und den Qualifikationsbedarf.

Gefragt sind künftig andere Tätigkeiten und Kompetenzen, nicht weniger Arbeit

Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) · Spürbare Stellenverdrängung

Im KI-Szenario würden in Deutschland über 15 Jahre etwa 1,6 Millionen Stellen entweder wegfallen oder neu entstehen. Bei Unternehmensdienstleistungen liegt der Bedarf am Ende beispielsweise rund 120.000 Stellen unter dem Referenzpfad.

Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) · Gesamtbeschäftigung bleibt stabil

Trotz erheblicher Branchenverschiebungen liegt die Gesamtbeschäftigung im KI-Szenario nach 15 Jahren ungefähr auf dem Niveau des Referenzpfads. Neue Geschäftsfelder und zusätzliche Nachfrage gleichen Verluste in anderen Bereichen weitgehend aus.

Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) · Büro- und Wissensarbeit früh betroffen

Das IAB-Szenario erwartet langfristig eine überdurchschnittliche KI-Wirkung auf Spezialisten- und Expertentätigkeiten. Diese Beschäftigung wächst insgesamt weiter, im KI-Szenario aber schwächer als im Referenzpfad.

Joseph Briggs · Meist Aufgaben statt ganze Jobs

Briggs quantifiziert sowohl automatisierbare Arbeitsstunden als auch verdrängte Beschäftigte. Seine aktuelle Prognose legt jedoch nicht eindeutig fest, ob innerhalb fortbestehender Jobs veränderte Aufgaben insgesamt stärker wiegen als vollständige Stellenwechsel.

Joseph Briggs · Spürbare Stellenverdrängung

Im aktuelleren Basisszenario von Goldman Sachs Research erwartet Briggs über etwa zehn Jahre eine Reallokation von rund 9 Prozent der US-Beschäftigten, entsprechend etwa 15 Millionen Menschen, die ihre heutige Stelle verlassen oder verlieren und eine neue finden müssen.

around nine percent of all workers in the US will be reallocated to new positions during the AI transition.

Joseph Briggs · Gesamtbeschäftigung bleibt stabil

Briggs erwartet langfristig genügend neu entstehende Arbeit, um die durch KI verdrängten Beschäftigten wieder aufzunehmen. Im Basisszenario rechnet er deshalb nicht mit dauerhaften aggregierten Jobverlusten.

Joseph Briggs · Massiver Jobschock in 1–5 Jahren

Aktuell beschreibt Briggs den KI-Effekt als schmalen Arbeitsmarktschock. Selbst bei rund 9 Prozent Verdrängung über zehn Jahre erwartet er im Basisszenario in einem einzelnen Jahr weniger als einen Prozentpunkt zusätzlichen Anstieg der Arbeitslosenquote; eine stärkere Frontlastigkeit bleibt ein Risiko.

Joseph Briggs · Büro- und Wissensarbeit früh betroffen

Briggs sieht bereits Effekte in Tech-, Wissens- und Kreativbereichen. Für neue KI-Einführungen erwartet er besonders starke Auswirkungen auf Berufseinsteiger in ihren 20ern und 30ern, die in Wissens- und Contentberufe eintreten.

Entry-level workers in their 20s and 30s, coming into the knowledge and content creation sectors, are likely to be most affected

Daron Acemoglu · Meist Aufgaben statt ganze Jobs

Acemoglu erwartet zunächst begrenzte Nettostellenverluste und hält heutige Systeme außerhalb einiger Felder noch nicht für besonders stark darin, Beschäftigte produktiv zu ergänzen. Daraus folgt aber keine belastbare Aussage, dass vollständiger Stellenersatz insgesamt dominieren wird.

Daron Acemoglu · Spürbare Stellenverdrängung

Acemoglu erwartet in den nächsten fünf Jahren einige Nettostellenverluste, schätzt deren Größenordnung aber klar unter extremen Szenarien ein. Seine Formulierung von weniger als 2 bis 4 Prozent ist eine Obergrenze beziehungsweise grobe Größenordnung, keine präzise Brutto-Verdrängungsquote.

Daron Acemoglu · Gesamtbeschäftigung bleibt stabil

Für die nächsten fünf Jahre erwartet Acemoglu nur begrenzte Nettostellenverluste. Über zehn bis 15 Jahre hält er größere Verluste für möglich, falls Investitionen weiter vor allem auf Ersatz statt Ergänzung menschlicher Arbeit zielen.

Daron Acemoglu · Massiver Jobschock in 1–5 Jahren

Acemoglu grenzt seine Erwartung ausdrücklich von sehr großen Verlustszenarien ab und verortet die möglichen Nettostellenverluste in den nächsten fünf Jahren deutlich darunter.

less than two to four percent.

Daron Acemoglu · Büro- und Wissensarbeit früh betroffen

Als besonders gefährdet nennt Acemoglu kognitive Routinetätigkeiten mit wenig neuer Problemlösung, sozialer Interaktion oder Urteilskraft, etwa Kundenservice und Backoffice. Für diese beiden Gruppen nennt er zusammen etwa acht bis neun Millionen US-Beschäftigte.

Dario Amodei · Meist Aufgaben statt ganze Jobs

Amodei beschreibt die heutige KI-Nutzung zwar noch häufig als Unterstützung, erwartet aber in kurzer Zeit eine Verschiebung hin zu Systemen, die ganze Arbeitsschritte und Jobs übernehmen. Für besonders exponierte White-Collar-Bereiche rechnet er deshalb nicht mit bloßem Aufgabenwandel.

Dario Amodei · Spürbare Stellenverdrängung

Amodei hält es für möglich, dass KI innerhalb weniger Jahre bis zur Hälfte der White-Collar-Einstiegsjobs beseitigt. Seine Prognose umfasst damit ausdrücklich eine sehr große Brutto-Verdrängung bestehender Beschäftigungsmöglichkeiten.

Dario Amodei · Gesamtbeschäftigung bleibt stabil

Amodei warnt vor 10 bis 20 Prozent Arbeitslosigkeit innerhalb von ein bis fünf Jahren, räumt aber ein, dass frühere Technologiesprünge langfristig neue Jobs geschaffen haben. Die Quelle legt nicht fest, ob die Gesamtbeschäftigung auf längere Sicht wieder weitgehend ausgeglichen wird.

Dario Amodei · Massiver Jobschock in 1–5 Jahren

Amodei warnt ausdrücklich vor einem schnellen White-Collar-Schock: Bis zu die Hälfte der Einstiegsjobs könnte verschwinden und die Arbeitslosenquote in den USA innerhalb von ein bis fünf Jahren auf 10 bis 20 Prozent steigen.

Dario Amodei · Büro- und Wissensarbeit früh betroffen

Besonders gefährdet sieht Amodei Einstiegspositionen in Technologie, Finanzen, Recht, Beratung und anderen White-Collar-Berufen. Seine Warnung betrifft damit ausdrücklich junge Wissensarbeiter und administrative beziehungsweise analytische Tätigkeiten.

McKinsey Global Institute (MGI) · Meist Aufgaben statt ganze Jobs

MGI modelliert bis 2035 eine starke Automatisierung, betont aber, dass automatisierte Tätigkeiten nicht eins zu eins Jobs beseitigen. Von der modellierten reduzierten Arbeitsnachfrage kann ein großer Teil durch Wachstum innerhalb derselben Berufe aufgefangen werden; die Tätigkeiten in diesen Jobs verändern sich.

McKinsey Global Institute (MGI) · Spürbare Stellenverdrängung

Im Basismodell könnte Automatisierung die US-Arbeitsnachfrage bis 2035 um das Äquivalent von rund 36 Millionen Jobs reduzieren. Rund 11 Millionen Beschäftigte in schrumpfenden Berufen könnten in andere Berufe wechseln müssen; die Modellierung umfasst KI sowie weitere Automatisierungstechnologien.

McKinsey Global Institute (MGI) · Gesamtbeschäftigung bleibt stabil

MGI erwartet trotz großer Automatisierungsverluste mehr verfügbare Jobs im Jahr 2035 als heute. Im Basismodell stehen rund 36 Millionen Jobs Äquivalent an reduzierter Nachfrage mehr als 40 Millionen zusätzlicher Nachfrage aus KI-Wertschöpfung, Wachstum und anderen strukturellen Kräften gegenüber.

The next decade’s challenge is mobility, not scarcity.

McKinsey Global Institute (MGI) · Büro- und Wissensarbeit früh betroffen

MGI erwartet die schnellste Automatisierung unter anderem in Büro- und Verwaltungsberufen, Computer- und Mathematikberufen sowie im Vertrieb. Besonders viele Berufswechsel entfallen auf Kundenservice, Einzelhandel, Büroassistenz, Kassen- und Lagerarbeit.

Arvind Krishna · Meist Aufgaben statt ganze Jobs

Krishna beschreibt KI insgesamt als beschäftigungsfördernd beziehungsweise additiv, obwohl einzelne Büro- und Verwaltungsrollen stark reduziert werden können. Bei IBM seien Stellenprofile und die Verteilung der Arbeit im Wandel, ohne dass daraus ein allgemeiner Beschäftigungseinbruch folge.

Arvind Krishna · Spürbare Stellenverdrängung

Krishna räumt ein, dass KI bei IBM bereits bestimmte administrative beziehungsweise clerical Tätigkeiten und Stellen reduziert hat. Eine belastbare Prognose für eine große gesamtwirtschaftliche Brutto-Verdrängung legt er jedoch nicht vor.

Arvind Krishna · Gesamtbeschäftigung bleibt stabil

Krishna hält die Beschäftigungswirkung von KI insgesamt für additiv und sagte im Oktober 2025 erneut, er erwarte bei IBM einen Netto-positiven Effekt auf Jobs und Produktivität. Seine Aussage ist eine Unternehmens- und Managerprognose, kein makroökonomisches Modell.

Arvind Krishna · Massiver Jobschock in 1–5 Jahren

Krishna widerspricht ausdrücklich Warnungen vor einem massiven KI-bedingten Beschäftigungseinbruch und beschreibt die Gesamtwirkung als deutlich günstiger. Seine Einschätzung steht damit im direkten Gegensatz zu kurzfristigen zweistelligen Arbeitslosigkeitsszenarien.

Arvind Krishna · Büro- und Wissensarbeit früh betroffen

Krishna nennt gerade clerical beziehungsweise administrative Rollen als Bereiche, die KI stark reduzieren kann. Seine Aussage stützt damit eine frühe Betroffenheit standardisierter Büroarbeit, nicht aber aller Wissensberufe.

Christiane Benner · Meist Aufgaben statt ganze Jobs

Benner beschreibt KI nicht als Jobkiller, sondern als Chance, wenn Beschäftigte qualifiziert werden und Mitbestimmung den Einsatz gestaltet. Das spricht für eine Transformations- und Unterstützungslogik, ist aber keine quantitative Prognose darüber, wie viele Jobs nur verändert statt ersetzt werden.

Christiane Benner · Spürbare Stellenverdrängung

Benner lehnt die pauschale Jobkiller-Erzählung ab, beziffert aber nicht, wie viele einzelne Stellen oder Tätigkeiten durch KI trotzdem verschwinden könnten. Für eine klare Aussage zur Brutto-Verdrängung reicht die Quelle daher nicht.

Christiane Benner · Gesamtbeschäftigung bleibt stabil

Benner sieht KI als Möglichkeit, Arbeitsplätze zu sichern und Fachkräfteengpässe zu lindern. Ihre Position spricht damit gegen einen dauerhaften aggregierten Beschäftigungskollaps, bleibt jedoch qualitativ und ohne eigene Modellrechnung.

Christiane Benner · Massiver Jobschock in 1–5 Jahren

Benner bezeichnet KI in ihrer arbeitsmarktpolitischen Einschätzung nicht als Jobkiller, sondern als Chance. Eine zeitlich und quantitativ präzise Gegenprognose nennt sie nicht, weshalb die Konfidenz nur mittel ist.