Briefing Wirtschaft Economy, Künstliche Intelligenz, Personalabbau, Spaltungsrhetorik, Marktwirtschaft, Nachfrageparadoxon, Rückschrittskoalition, Artificial Intelligence, KI, AI, Meta, Google, Microsoft

Im ersten Teil unseres Artikels haben wir über die Spitzenreiter in der KI-Entwicklung berichtet, im zweiten die Ziele der deutschen Unternehmen beleuchtet, den KI-Einsatz betreffend und dabei Zweifel an der Bezeichnung solcher Ziele angemeldet (die beiden Teile des KI-Berichts hängen auch unten an). Dieser Teil ist besonders wichtig im Vergleich zu den angesprochenen Unternehmenszielen.

Heute schauen wir uns an, wie viele Arbeitsplätze durch KI in Deutschland schätzungsweise verlorengehen und weisen auch dieses Mal auf ein Grundproblem hin, das hierzulande besonders augenfällig ist.

Wie viele Jobs gehen in Deutschland durch KI verloren?

Laut einer ifo Konjunkturumfrage erwarten rund 27% der Unternehmen in Deutschland, dass der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in den nächsten fünf Jahren zu einem Stellenabbau führen wird.
67% der Unternehmen gehen davon aus, dass die Zahl der Beschäftigten in ihrem Unternehmen gleich bleiben wird.
Nur etwa 5% (etwa jeder 19. Betrieb) geben an, dass durch KI zusätzliche Arbeitsplätze entstehen werden.
Der Präsident des ifo Instituts, Clemens Fuest, betont, dass Unternehmen aktuell vor allem testen, wo die Produktivität durch KI gesteigert werden kann. Die tatsächlichen Effekte auf den Arbeitsmarkt werden erst mit zeitlicher Verzögerung sichtbar sein.
Die Auswirkungen variieren deutlich zwischen Branchen:
- In der Industrie rechnet mehr als ein Drittel (37,3%) der Unternehmen mit Stellenabbau.
- Im Bauhauptgewerbe erwarten hingegen nur 12,3% der Unternehmen, dass durch KI Arbeitsplätze wegfallen werden.

Unterschiede zwischen Wirtschaftsbereichen und Branchen

Der industrielle Sektor ist besonders von KI und Automatisierung betroffen, da viele Prozesse dort digitalisiert und maschinell ersetzt werden können. Beispiele sind Automatisierung in der Produktion, Qualitätskontrolle oder Logistik. Weniger betroffen sind Branchen wie das Bauhauptgewerbe, in denen viele Tätigkeiten physisch, individuell und vor Ort ausgeführt werden müssen und Digitalisierung sowie Automatisierung nur schwer umsetzbar sind. Hier besteht die Herausforderung etwa in der Komplexität von Bauprojekten, die oft maßgeschneiderte Lösungen erfordern und weniger standardisiert ablaufen.

Dienstleistungsbereiche könnten je nach Segment ebenfalls stark betroffen sein (etwa Banken, Versicherungen, IT), während andere – wie Pflege, Bildung oder Handwerk – zumindest mittelfristig weniger Substitutionspotenzial durch KI aufweisen.

Warum fallen die Prognosen so unterschiedlich aus?

Die Unterschiede der Prognosen spiegeln wider:

Den Automatisierungsgrad und die Digitalisierbarkeit der jeweiligen Branche
Die bereits vorhandene Technikinfrastruktur und die Investitionsbereitschaft
Den Wert menschlicher Arbeit in Bezug auf Kreativität, Handwerklichkeit, soziale Kompetenz und die Notwendigkeit individueller Problemlösung

Wo Tätigkeiten hoch standardisiert und digitalisierbar sind, ist das Risiko höher, dass Jobs durch KI ersetzt werden. Dort, wo menschliche Flexibilität, Empathie oder handwerkliche Fertigkeiten verlangt sind, sind KI-Technologien bislang wesentlich weniger wettbewerbsfähig.

Kritische Stellungnahme zur gesellschaftlichen Entwicklung

Die Automatisierung und der KI-Einsatz erhöhen die Produktivität, führen aber gleichzeitig zu Jobverlusten in bestimmten Branchen. Die Gewinne aus erhöhter Produktivität und geringeren Arbeitskosten fließen oft unversteuert oder niedrig besteuert an die Kapitaleigner (Unternehmensbesitzer, Aktionäre), während die breite Masse der Beschäftigten von Erwerbsarbeit ausgeschlossen wird oder unter prekären Bedingungen arbeiten muss.

Dies verstärkt gesellschaftliche Ungleichheiten: Bereits in den letzten Jahrzehnten ist die Ungleichverteilung von Vermögen und Einkommen parallel zur Automatisierung und Rationalisierung deutlich angestiegen. Das oft beschworene Versprechen eines „sorgloseren Lebens für alle durch Technik“ wird bislang kaum eingelöst – vielmehr profitieren vor allem diejenigen, die Maschinen besitzen und von deren Effizienzgewinnen profitieren.

Die Debatte um eine Maschinen- bzw. Robotersteuer steht im Raum, wird aber bisher kaum umgesetzt. Dies hätte das Potenzial, Mehrwert gerechter zu verteilen, Sozialkassen zu finanzieren und staatliche Aufgaben wie Bildung, Umschulung und soziale Absicherung zu finanzieren. Ohne solche Eingriffe droht die Schere zwischen Vermögenden und Arbeitslosen weiter auseinanderzugehen – das kann zu sozialen Spannungen, politischen Instabilitäten und langfristig auch zum Innovationsstau führen.

Es wäre daher aus gesellschaftlicher Sicht wünschenswert, die Automatisierungsgewinne solidarisch zu verteilen, die Besteuerung von Kapital und Maschinen zu erhöhen und Zugänge zu Bildung und lebenslangem Lernen auszubauen. Nur so kann die digitale Transformation zu einer Chance für alle werden, statt nur für wenige – und das technologische Fortschrittsversprechen eingelöst werden.

Kommentar

Wir knüpfen also an die Darstellung besonders des ersten Updates (Teil 2 der Reihe) an, so haben wir auch die Anfrage an die – sic! – KI gestaltet: Im Moment ist die KI eine sehr erfreuliche Geschichte, vor allem, wenn man zu Hause am Computer sitzt und die Zeit für die Recherche von Fakten und das Erstellen von Beiträgen damit verkürzen kann – und die Qualität steigern, das wollen wir nicht vergessen. Besonders, wenn wir eine ausführliche Rechercheform wählen, ist die Zahl an Quellen und Fakten beeindruckend, die dabei generiert wird. Und das ist nicht das Ende, die LLM lernen gerade erst das Laufen, die Lernkurve ist in dieser frühen Phase der allgemein zugänglichen KI-Nutzung sehr hoch.

Aber wie wird es in der Arbeitswelt ausschauen? Wir haben den Fokus auf die Tatsache gelegt, dass in den letzten Jahrzehnten die Automatisierung kaum noch eine Wohlstandsvermehrung für die Mehrzahl der Menschen im Land gebracht hat. Alles kehrt wieder zum Kapital zurück, wie vor den Erfolgen der Arbeiterbewegung. Denn in dieser hochautomatisierten Welt haben die Arbeitnehmer weniger Einfluss und daraus folgend weniger Rechte als in den Zeiten, in denen es hieß „Alle Räder stehen still, wenn dein starker Arm es will“. Die großes Zeit der Gewerkschaften in der Industrie ist vorbei. Die Dienstleistungsgesellschaft hingegen ist so fragmentiert, dass es schwierig geworden ist, Interessen zu bündeln. Der Organisationsgrad der Beschäftigten ist niedrig, ihre Möglichkeiten, individuell etwas zu erreichen, werden immer schlechter, wenn man ihnen damit drohen kann, sie durch billige ausländische Arbeitskräfte zu ersetzen – nicht. Das war ja gestern, denn heute kann die KI als Gamechanger ins Spiel gebracht werden. Zum Glück noch nicht überall.

Aber bei der Mentalität deutscher Unternehmen und der aktuell herrschenden Politik wird der Schutz der Arbeitenden vor dem Totaldurchgriff des Kapitals per KI weiter schwinden, wie es durch den Einsatz von Industrierobotern schon der Fall war. Gerade die Branchen, die am meisten Roboter einsetzen, sind auch die, bei denen man sich nun denkt, sie durch KI zu steuern, könnte den Traum des Kapitals von der Produktion ohne lästige Menschen mit Ansprüchen an ein menschenwürdiges Leben endgültig wahrmachen.

Nur, wer soll dann die Produkte noch kaufen, wenn es keine gutbezahlten Arbeitsplätze mehr gibt? Die paar Superreichen werden die Massenproduktion nicht abnehmen können, die Kaufkraft der Mehrheit aber wird weiter sinken. Eine Denke ist: Es gibt ja noch genug Länder, in denen die Einkommen und der Konsum wachsen, was kümmert uns Deutschland, unser Heimatstandort? Wenn das bloß kein Trugschluss ist. Denn sollte die KI so breitflächig eingesetzt werden, wie ihre Apologeten es sich erträumen, dann fallen auch in den Volkswirtschaften, die noch gar nicht voll entwickelt sind, schon massenhaft Arbeitsplätze durch KI-Einsatz weg, vielleicht sogar mehr als in den „alten“ Industrienationen, weil die Werkbank-Staaten sich traditionell in der ersten Stufe ihrer Industrialisierung mit einfacher Produktion nach vorne bringen, nicht mit komplexen Dienstleistungen oder Spitzentechnologie, die gegenwärtig noch von Menschen entwickelt und gewartet werden muss.

Eine Maschinensteuer wäre die „kleine“ Lösung. Natürlich wird das Kapital dann sofort wieder „Wettbewerbsnachteil“ schreien. Deswegen plädieren wir für die große Lösung: Endlich die Besitzverhältnisse an Unternehmen so zu ändern, dass diejenigen, die dort arbeiten und auch diejenigen, die durch die Automatisierung ihre Arbeit verloren haben oder verlieren werden, an den Gewinnen dieser Technisierung direkt teilhaben können. Das ist die logischste Variante, wie dafür gesorgt werden kann, dass wir nicht wieder in Zuständen enden, in denen Hungerkrisen die Schlagzeilen beherrschen. Wer nicht glaubt, dass das in Deutschland passieren kann, der soll sich die Rhetorik der aktuellen Regierung mit ihren vorgestrigen und klassistischen Ansätzen genauer anhören und sie analysieren. Wenn eine Regierung wie diese und ein Technologiesprung, wie er durch KI zumindest denkbar ist, zeitlich zusammentreffen, kann das auch die Demokratie zerstören, denn KI kennt keine Menschenwürde, keine Grundrechte, keinen Wohlstand für alle.

Deswegen kommen wir auch langsam ins Umdenken, was die BIP-orientierte Sichtweise auf eine starke Wirtschaft angeht. Nach unserer Ansicht sind nicht Länder vorbildlich, die ein riesiges Pro-Kopf-BIP haben, das aber nur wenigen Hochprivilegierten zugute kommt, sondern jene, in denen möglichst viele Menschen von der Politik gut durch die Transformationsanforderungen dieser anhaltenden industriellen Evolution und der möglicherweise kommenden nächsten Revolution geleitet werden. Deutschland gibt bei der Synchronisierung der Elemente, aus denen die Zukunft gemacht wird, ein erschreckend schlechtes Bild ab, das natürlich auch mit der Mentalität der Bevölkerung zu tun hat, die so konservativ tickt, dass sie ihr eigenes Morgen verspielt. Die Politik, die wir haben oder aushalten müssen, ist eine Folge dieser Mentalität.

Es gibt zum Beispiel keinerlei koordinierte Initiative, die mit dem notwendigen hohen Kapitaleinsatz KI-Patente in Deutschland entstehen lässt, geschweige denn ein soziales Konzept für die Folgen der pratkischen Umsetzung für den Arbeitsmarkt. Deutschland verpasst gerade endgültig den Anschluss. Mit den KI-Patenten werden wir uns übrigens im nächsten Update (Teil 4) der Reihe befassen.

Deswegen ist es nur konsequent, dass viele hierzulande die KI eher als Bedrohung denn als Chance wahrnehmen, wenn es um deren Einsatz in der Arbeitswelt angeht. In Deutschland und mit der Rückwärtspolitik, die sich die Mehrheit gewählt hat, ist die Bedrohung ebenjener Mehrheit durch weiteren technischen Fortschritt sehr real.

Vor einigen Tagen haben wir über die Spitzenreiter bei der KI-Entwicklung berichtet: Google ist, gemessen an der Anzahl der entwickelten Modelle weit vorne. Das ist aber nur eine Art und Weise, wie man die Führungsrolle bei der KI-Entwicklung definieren kann. Heute nehmen wir eine andere Perspektive ein: Was erhoffen sich deutsche Unternehmen eigentlich vom KI-Einsatz?

Was versprechen sich Unternehmen vom KI-Einsatz?

Wir zeigen heute einmal, wie wir mit KI umgehen. Wir bilden nicht den Original-Begleittext von Statista ab, den können Sie auch hinter dem obigen Link zur Grafik nachlesen. Uns ist nämlich etwas aufgefallen, was wir besprechen möchten: Viele Arbeiten sollen wegfallen, Erleichterungen sollen organisiert werden, der Mangel an Fachkräften soll abgefedert werden usw. Wir glauben, dass viele der genannten Unternehmensziele Chiffren für Personalabbau sind, dies aber nicht offen benannt wird. Deswegen haben wir bei unserer Lieblings-KI eine kritische Analyse beauftragt. Sie ist um einiges kontroverser ausgefallen, als wir erwartet hatten. Im Anschluss an diese Darstellung, die notabene von einer KI gefertigt wurde, kommentieren wir entsprechend.

KI-Einsatz in deutschen Unternehmen: Zwischen öffentlichen Zielen und versteckten Motiven

Ziele deutscher Unternehmen beim KI-Einsatz (Institut der deutschen Wirtschaft Köln)

Zentrale Erkenntnisse aus dem Statista-Artikel

Die vom Institut der deutschen Wirtschaft Köln durchgeführte Erhebung zeigt deutliche Prioritäten deutscher Unternehmen beim KI-Einsatz:

84,5 Prozent der Unternehmen geben an, KI einzusetzen, um Mitarbeitende von Routinearbeiten zu entlasten oder diese zu erleichtern. An zweiter Stelle steht die Unterstützung bei komplexen Aufgaben (70,1 Prozent), gefolgt von Qualitätsverbesserungen und dem Ziel, Fachkräftemangel abzufedern. Nur 29,6 Prozent nennen explizit das Einsparen von Personal als Ziel.statista

Die Studienautoren des IW Köln argumentieren, dass KI dabei helfen könne, vakante Stellen nicht nachbesetzen zu müssen, was angesichts bestehender Personalengpässe und der demografischen Entwicklung aus ökonomischer Sicht vorteilhaft sei.statista

Kritische Analyse: Die Realität hinter den Zahlen

Widersprüchliche Studienergebnisse offenbaren versteckte Motive

Die Diskrepanz zwischen den offiziell kommunizierten Zielen und tatsächlichen Erwartungen wird durch andere aktuelle Studien deutlich:

Das ifo-Institut berichtet, dass 27,1 Prozent der Unternehmen in den kommenden fünf Jahren mit einem Stellenabbau durch KI rechnen. Nur 5,2 Prozent erwarten zusätzliche Jobs.manager-magazin+1
In der Industrie rechnen sogar 37,3 Prozent mit Stellenabbau.manager-magazin
Eine EY-Studie zeigt, dass 59 Prozent der Menschen in Deutschland einen KI-bedingten Stellenabbau befürchten.trt

Diese Zahlen stehen in direktem Widerspruch zu den offiziell kommunizierten Zielen der Unternehmen.

Euphemistische Sprache verschleiert wahre Absichten

„Fachkräftemangel abfedern“ und „vakante Stellen nicht nachbesetzen“ sind klassische Euphemismen für Personalabbau. Wenn Unternehmen durch KI den Fachkräftemangel „abfedern“ wollen, bedeutet dies faktisch:deutschland-startet

Weniger Menschen werden benötigt für dieselbe Arbeitsleistung
Vakante Stellen bleiben bewusst unbesetzt, anstatt in Weiterbildung zu investieren
Struktureller Stellenabbau wird als Lösung für den Fachkräftemangel verkauft

Das ungenutzte Arbeitskräftepotenzial in Deutschland

Deutschland verfügt über erhebliche ungenutzte Arbeitskräftepotenziale:

Millionen von ungenutzten Arbeitskräften existieren bereits im Landgermanbanks
609.000 Personen ohne Berufsabschluss könnten durch bessere Förderung aktiviert werdengermanbanks
Besonders bei teilzeitbeschäftigten Frauen ohne betreuungspflichtige Kinder besteht großes Potenzialgermanbanks
Ältere Arbeitnehmer (50-70 Jahre) sind oft unterrepräsentiertgermanbanks

Mangelnde Investitionen in Weiterbildung

Die Realität zeigt ein systematisches Versagen bei Weiterbildungsinvestitionen:

Nur 12 Prozent der Unternehmen haben bereits KI-Weiterbildungen durchgeführthaufe+1
71 Prozent führen derzeit keine KI-Schulungen durchtuev-verband+1
Nur jedes fünfte Unternehmen hat den Großteil seiner Beschäftigten im Umgang mit KI weitergebildetbertelsmann-stiftung
Fast die Hälfte der Unternehmen bietet gar keine KI-Schulungen anbertelsmann-stiftung

Strukturelle Probleme der KI-Strategie deutscher Unternehmen

Kurzsichtige Kostenfokussierung statt strategischer Personalentwicklung

Unternehmen bevorzugen oft die scheinbar kostengünstigere KI-Lösung gegenüber langfristigen Investitionen in ihre Belegschaft:

38 Prozent der Unternehmen investieren nur 500-1.000 Euro pro Mitarbeiter und Jahr in Weiterbildungnwx.new-work
Ein Viertel stellt weniger als 500 Euro zur Verfügungnwx.new-work
Gleichzeitig werden Milliarden in KI-Technologien investiert

Fehlende Transparenz und ehrliche Kommunikation

Die Studien zeigen ein Kommunikationsproblem: Während Unternehmen öffentlich von „Entlastung“ und „Unterstützung“ sprechen, planen sie faktisch Personalreduktionen. Diese Unehrlichkeit schadet dem Vertrauen der Beschäftigten und verhindert konstruktive Lösungsansätze.trt

Soziale und wirtschaftliche Folgen

Der Fokus auf KI als Personalersatz statt als Hilfsmittel für bessere Arbeitsplätze führt zu:

Verschwendung von Humankapital durch ungenutzte Arbeitskräfte
Verschärfung sozialer Ungleichheit (nur 25 Prozent der Arbeitnehmer stehen KI-Veränderungen positiv gegenüber)bvdw
Verlust von Innovationspotenzial durch fehlende Diversität und menschliche Kreativität

Alternative Ansätze: Lernen von Best Practices

Erfolgreiche KI-Integration mit menschlicher Weiterbildung

Studien zeigen, dass Unternehmen, die in Menschen und KI gleichermaßen investieren, erfolgreicher sind:

Produktivitätswachstum in KI-intensiven Branchen ist fast vervierfacht (von 7% auf 27%)pwc
56 Prozent höhere Gehälter für Arbeitnehmer mit KI-Kompetenzenpwc
Neue Jobprofile entstehen: KI-Trainer, -Erklärer und -Erhalternews.kununu

Staatliche Fördermöglichkeiten werden ignoriert

Deutschland bietet umfangreiche staatliche Förderung für Weiterbildung, die kaum genutzt wird:

Qualifizierungschancengesetz übernimmt bis zu 100 Prozent der Weiterbildungskostenwbs-gruppe
Verschiedene KI-Förderprogramme stehen zur Verfügungihk
Professionelle Unterstützung bei der Antragstellung ist verfügbarwbs-gruppe

Fazit: Ein Plädoyer für Ehrlichkeit und Nachhaltigkeit

Die Analyse zeigt, dass deutsche Unternehmen beim KI-Einsatz oft euphemistische Begründungen verwenden, um faktischen Personalabbau zu verschleiern. Anstatt das vorhandene Arbeitskräftepotenzial durch Weiterbildung zu heben, wird KI als vermeintlich kostengünstigere Alternative eingesetzt.

Diese Strategie ist kurzsichtig und volkswirtschaftlich schädlich: Sie verschwendet Humankapital, verstärkt soziale Ungleichheit und verhindert die Entwicklung einer wirklich innovativen, KI-unterstützten Arbeitswelt.

Ein ehrlicher Dialog über die Ziele des KI-Einsatzes und massive Investitionen in Weiterbildung wären nachhaltiger – sowohl für Unternehmen als auch für die Gesellschaft. Die vorhandenen staatlichen Fördermöglichkeiten bieten dafür bereits die notwendigen Instrumente.

Kommentar

Vergleichen Sie einmal das Obige mit dem Begleittext von Statista, der die Meinung des IW wiedergibt. Haben Sie nach dem Vergleich auch das Gefühl, dass die deutschen Ökonomen und die Wirtschaftsinsittute, an denen sie angesiedelt sind, ein bisschen plain rüberkommen? Wir haben also analysiert, dass die KI in Wirklichkeit Personal einsparen soll, wie immer das Ziel auch benannt wird, mit dem Personalabbau verknüpft wird. Seit vielen Jahren steigt die Zahl hochgradig wertschöpfender Arbeitsplätze in Deutschland nicht mehr – zumindest nicht in der Industrie. Im Dienstleistungssektor wird es noch eine Zeit dauern, bis KI großflächig Menschen ersetzen kann.

Die Produktion wird also automatisiert oder gleich ins Ausland verlagert. Eine KI kann weltweit überall eingesetzt werden. Vielleicht ist das eine Chance, weil dadurch die angeblich so hohen Arbeitskosten in Deutschland eine geringere Rolle spielen. Das ist aber nur eine Betrachtung auf den ersten Blick. Die aktuelle Abkehr vom freien Welthandel wird nämlich dazu führen, dass Unternehmen, ob mit oder ohne KI, aber viel leichter mit, weil sie weltweit problemlos standardisiert arbeiten kann, dort hingehen werden, wo die großen, abgeschotteten Märkte sind. Die EU wird sich schwer damit tun, da mitzuhalten. Deutschland als einzelnes Land ist nahezu chancenlos gegenüber den Riesenstaaten, die quasi Kontinente oder Subkontinente sind.

Außerdem konsumiert eine KI nichts. Wer soll die mit Hilfe von KI anstatt von Menschen hergestellten Waren eigentlich kaufen, wenn keine hochwertigen Industriearbeitsplätze mehr vorhanden sind? Bestenfalls die Dienstleistungsgesellschaft, aber genau die wird von der KI in den nächsten Jahren auch zunehmend in die Mangel genommen werden. Das einzige, was KI vorerst nicht übernehmen kann, sind händische Arbeiten und einige sehr individuelle, komplexe, persönliche Services. Aber die Entwicklung bleibt nicht stehen.

Wir haben die Studie nicht gecheckt, die der Grafik zugrundeliegt, sondern noch einmal eine Analyse beauftragt:

Die Frage, wer künftig die von KI produzierten Waren und Dienstleistungen konsumieren soll, wenn menschliche Erwerbsarbeit dramatisch sinkt, wird in der wissenschaftlichen und politischen Debatte immer wieder zugespitzt: Sinkende Beschäftigung bedeutet tendenziell sinkende Massenkaufkraft – und stellt damit das gesamte Wirtschaftsmodell infrage.wirtschaftslexikon.gabler+1

Maschinensteuer/KI-Steuer als Ausgleichsmechanismus

Die Idee einer Maschinen- bzw. Robotersteuer – also die Besteuerung von KI- und Robotereinsatz zur Finanzierung öffentlicher Haushalte und Sozialleistungen – wird seit Jahren diskutiert:

Ziel: Beitragseinnahmen für Sozialversicherungen und Gemeinwesen sollen gesichert werden, wenn Lohnsteuer und Sozialabgaben wegen schrumpfender Beschäftigung zurückgehen.handelsblatt+2
Die Einnahmen könnten z. B. für bedingungsloses Grundeinkommen, Weiterbildung, Sozialleistungen oder als Ausgleich für Mensch/Maschine dienen.sueddeutsche+1
SPD und Grüne denken laut jüngeren Berichten offen über eine solche KI-Steuer nach. Auch Führungskräfte wie der Post-Chef und Regierungspolitiker in Österreich haben sich für die Debatte ausgesprochen.industr+1
Einigkeit besteht darüber, dass der Begriff und der Besteuerungsgegenstand (Was ist „KI“? Welche Maschinen sind betroffen?) juristisch äußerst schwer zu fassen sind und die Gefahr besteht, Innovation zu behindern.computerweekly+2

Ethische und wirtschaftliche Hintergründe

Die Kritik am reinen Produktivitätsfokus:

Wenn KI-Arbeit menschliche Arbeitsstunden im großen Stil ersetzt (bis zu 30 Prozent bis 2030 laut McKinsey), steigt zwar das Angebot an günstig produzierten Waren, aber es fehlt an Konsument:innen, sofern die Kaufkraft nicht durch neue Mechanismen wie Umverteilung, Grundeinkommen oder Maschinensteuern erhalten bleibt.futuremanagementgroup+2
Diese Problematik wird auch als „Nachfrage-Paradoxon“ der Automatisierung diskutiert: Produktionen laufen weiter, aber wer kauft, wenn die Masse der Menschen keine ausreichenden Einkommen hat?wirtschaftslexikon.gabler+1

Wird die Maschinensteuer in aktuellen Studien thematisiert?

In aktuellen Studien zur Zukunft der Arbeit und KI wird die Maschinensteuer oder KI-Steuer häufig als eine zentrale Option zur Deckung der Finanzierungslücke genannt, sobald klassische Erwerbsarbeit massiv zurückgeht und Sozialabgaben einbrechen.handelsblatt+4
Historisch gab es bereits Debatten in den 1970er/80er Jahren dazu, diese wurden allerdings bisher politisch nie umgesetzt und ökonomisch häufig skeptisch bewertet, z. B. wegen Wettbewerbsnachteilen für Hochtechnologieländer und Innovationshemmnissen.industr+1

Verteilter Nutzen, soziale Balance – und die Arbeitszeitfrage

Es ist volkswirtschaftlich und sozial fragwürdig, das Arbeitszeitvolumen für die verbleibenden Beschäftigten immer weiter zu erhöhen, während der technologische Fortschritt eigentlich Entlastung verspricht:

Statt Arbeitszeiten auszudehnen, wäre eine gerechtere Verteilung der vorhandenen Arbeit – etwa durch Arbeitszeitverkürzung – sowie das Teilen von Produktivitätsgewinnen durch Umverteilung oder ein Grundeinkommen möglich und ökonomisch geboten, um die Kaufkraft stabil zu halten.sueddeutsche+2
Nicht behandelt wird aktuell in den meisten offiziellen Studien die Frage, ob eine Verlängerung der Arbeitszeiten überhaupt sinnvoll oder sozial verträglich ist – vielmehr weisen viele Experten auf die Gefahr sozialer Spaltung durch Automatisierung und KI hin, wenn kein gerechter Ausgleich geschaffen wird.futuremanagementgroup+2

Zusammengefasst:
Die Diskussion um Maschinen- oder KI-Steuer wird vor allem dann drängend, wenn der KI-getriebene Produktivitätsanstieg zu dauerhaftem Arbeitsplatzverlust in der Breite führt. In diesem Fall wären Einkommen und Nachfrage nach Gütern nicht mehr durch Erwerbsarbeit gesichert und müssten über alternative Mechanismen (Steuern, Umverteilung, bedingungsloses Grundeinkommen) aufrechterhalten werden. Die Idee einer Verlängerung der Arbeitszeit widerspricht in diesem Zusammenhang dem Ziel, gesellschaftliche Teilhabe und Massenwohlstand unter Bedingungen radikalen technologischen Wandels zu erhalten.handelsblatt+3

Kommentar Teil 2

Uns ist durch diesen zweiten Teil der Analyse noch einmal klar geworden, wie unfassbar rückwärtsgewandt die Diskussion in Deutschland gerade ist und wie dieses Land mental endgültig den Anschluss verpasst. Befeuert wird das alles durch eine ultrakonservative neue Bundesregierung, die den Menschen mit voller Absicht Rezepte von vorgestern als Lösung für morgen anbieten will. Dies alles nur, um die Gewinne für wenige Menschen gegen unendlich zu treiben und den großen Rest der Bevölkerung zurückzulassen. Man sollte meinen, das Nachfrageparadoxon würde eine solche Politik gar nicht zulassen. Das ist leider falsch: Das Kapital operiert vertikal immer stärkerin die Finanzialisierung jedes Lebensbereichs hinein und horizontal generiert es Gewinne dort, wo sie eben noch möglich sind. Länder, die KI ohne Maschinensteuer einsetzen, sind im Vorteil gegenüber jenen, die das tun, so der simple, aber langfristig für dieses System tödliche Ansatz.

So, wie sie von der Wirtschaft und der Politik gedacht wird, kann KI keine Entlastung für die Mehrheit der Menschen sein, das muss uns allen klar sein. Wir freuen uns (auch wir beim Wahlberliner) über die Möglichkeiten, die sie bietet, aber im beruflichen Bereich kann sie ein System endgültig zum Kippen bringen, das schon lange mit allen möglichen Tricks am Leben erhalten wird, die weit weg sind von einer sogenannten Marktwirtschaft. Allein die seltesamen Wege der Geldpolitik seit der Bankenkrise und die mittlerweile astronomische Verschuldung der Staaten sind Belege dafür, dass die Dinge aus dem Ruder laufen. Es werden ganz offensichtlich schon seit Längerem zu wenige Einnahmen generiert, um die für die Mehrheit der Bevölkerung auf persönlicher Basis immer schmaleren Ausgaben zu finanzieren.

Weitere Risiken der KI haben wir in diese Betrachtung gar nicht erst integriert, wie etwa die Möglichkeit, sie zur totalen Überwachung und Manipulation von Menschen einzusetzen. Auf dem Weg sind die Vordenker, die „Datenkraken“ vermutlich viel weiter, als die meisten von uns das ahnen. Gerade in Deutschland gibt es, wieder einmal, eine Abspaltung: einerseits wird dem Datenschutz hohe Bedeutung zugemessen, andererseits ist man sehr naiv einer Technik gegenüber, die man, wie oben klar zu erkennen nist, nicht kreativ und progressiv nutzt, sondern in einen rückwärtsgewandten Zeitgeist integrieren will.

Wir werden KI trotzdem weiter verwenden, sofern die Kosten dafür nicht unsere Möglichkeiten übersteigen, und natürlich ist auch unser Vorgehen, sie kritisch einzusetzen, in gewisser Weise eine Suggestion von Souveränität und der Erhaltung der Fähigkeit, kritisch nachzudenken. Dazu gibt es Implikationen auf mehreren Ebenen, aber heute wollen wir nur die ökonomische Seite betrachten und wie Wirtschaft und Politik zusammenarbeiten, damit wir gar nicht erst auf die Idee kommen, dass an der gegenwärtigen Entwicklung etwas falsch sein könnte, was in einem ganz anderen Bereich angesiedelt ist, als man uns glauben machen will. Die Spaltungsrhetorik der aktuellen Regierung hat auch die Funktion, zu verschleiern, dass die meisten Menschen im selben Boot sitzen, wenn es um die Bewahrung einer einigermaßen menschenwürdigen Zukunft geht. Wir werden noch manchen KI-unterstützten Artikel verfassen und verfassen lassen, um darauf hinzuweisen.

Quellen: Soziale Aspekte der KI

Quellen zur Analyse

31.07.2025

KI ist gerade wieder in aller Munde, weil Unternehmen wie Meta und Microsoft sensationelle Umsatz- und Gewinnsprünge dank Künstlicher Intelligenz machen, dazu haben wir die nachfolgenden Infos von Statista ergänzt, die eine andere Herangehensweise zeigen: Wer hat seit 15 Jahren, dem Beginn der „Deep-Learning-Era“, am meisten die KI vorangetrieben. Sicher für Insider keine Überraschung, dass Google mit weitem Abstand vorne ist, allerdings ist hier nicht die Verbreitung im Alltag, sondern die Zahl der KI-Modelle, die bisher entwickelt wurden, der entscheidende Faktor für die Visualisierung. OpenAI und andere können noch nicht so viele Modelle hervorgebracht haben, weil sie noch gar nicht existierten, als Google schon mit KI experimentierte. Allerdings liegt ihre Gründung oftmals weiter zurück, als man meinen sollte, wenn man nur den Durchbruch im Jahr 2023 im Blick hat, der KI-Modelle plötzlich als bisher teilweise kostenfreie Tools für den Massengebrauch etablierte.

Google ist der KI-Wegbereiter

Begleittext von Statista

Seit dem Beginn der „Deep Learning Era“ im Jahr 2010 hat sich die Entwicklung Künstlicher Intelligenz rasant beschleunigt – angetrieben vor allem durch große Technologieunternehmen. Eine Analyse von Epoch AI zeigt, welche Akteure den Fortschritt besonders stark geprägt haben: Mit 168 “nennenswerten” KI-Modellen führt Google das Feld mit großem Abstand an. Dahinter folgen Microsoft (43 Modelle), OpenAI (40 Modelle) und Meta (35 Modelle).

Die Quelle definiert ein KI-Modell als „nennenswert“, wenn es die folgenden Kriterien erfüllt: eine technische Verbesserung gegenüber einer anerkannten Benchmark, eine hohe Zitierhäufigkeit (über 1.000 Zitate), historische Relevanz oder signifikante Nutzung in der Praxis. Diese Definition legt den Fokus nicht nur auf technologische Weiterentwicklung, sondern auch auf tatsächliche Wirkung und Relevanz im wissenschaftlichen und wirtschaftlichen Umfeld.

Die Dominanz von Google lässt sich unter anderem durch die frühe und konsequente Investition in KI-Forschung erklären. Modelle wie BERT, Transformer oder Gemini haben nicht nur neue Maßstäbe gesetzt, sondern auch die Entwicklung anderer Unternehmen maßgeblich beeinflusst. Auch die enge Verzahnung von Forschung und Produktentwicklung – etwa in der Google-Suche, bei YouTube oder Android – trägt zur hohen Sichtbarkeit und Nutzung bei.

Kommentar und mehr Informationen

Dass Google sich als Suchmaschine Nr. 1 durchgesetzt hat, ist also kein Zufall und nicht nur geniales Marketing und Marktmacht aufbauen, was ohnehin etwas abstrakt wird, sondern auch die konsequente Anwendung von Algorithmen und die KI-Entwicklung. Ob man das gut findet oder nicht, ist Ansichtssache, wie die Richtung, welche die KI nimmt oder die Kategorisierung und Interpretation von Relevanz, die der Grafik zugrunde liegt.

Ist es auffällig oder ist man daran schon gewöhnt? Deutsche oder wenigstens europäische Firmen sind in der obigen Grafik nicht vertreten. Wir werden gleich sehen, was Facebook und Meta in KI investieren und investieren wollen, und dann ein wenig prusten vor Lachen, angesichts deutscher KI-Initiativen, die nicht einmal eine Milliarde Euro umfassen. Zwar kam in China Deep Seek auf den Markt, das angeblich fast nichts gekostet hat, aber solche genialen (nach unserer Ansicht: Marketing-) Schachzüge sind aus Europa nicht zu erwarten.

Und hier die Zahlen von Microsoft und Meta, die belegen, dass auch Unternehmen, die zwischenzeitlich fast als auserzählt gelten, dank KI wieder neue Kapitel ihrer Story schreiben. Vergleichen Sie die Zahlen einmal mit den Gewinnen und der Marktkapitalisierung führender deutscher Unternehmen. Es sind kapitalistische Maßstäbe, die hier anliegen. Doch in einem System wird der Erfolg so gemessen, dass er systemkonform ist. Also stellt man ohne Hinterfragung der Systemlogik fest, dass Europa im Grunde keine Chance mehr hat, auf dem Gebiet der KI vorn zu sein. Eher schließen China und, längerfristig, Länder mit großer Workpower im IT-Bereich wie Indien zu den USA auf.

Die neuesten Zahlen (Q2 2025) für Microsoft und Meta zeigen einen drastischen Umsatz- und Gewinnsprung, vor allem durch Investitionen und Erlöse im Bereich Künstlicher Intelligenz (KI):

Microsoft (Q2 2025):

Gesamtumsatz: 76,4 Mrd. USD (+18% zum Vorjahresquartal)1 26.
Cloud-Umsatz: 46,7 Mrd. USD (+25%)27.
Jahresgewinn: 102 Mrd. USD (+16%)34.
Quartalsgewinn: 27,2 Mrd. USD (+22% zum Vorjahr)2.
KI-Investitionen: 24,2 Mrd. USD in KI-Infrastruktur 20259.
Azure (Cloud mit hohem KI-Anteil): über 75 Mrd. USD Jahresumsatz, +34%2.

Meta (Q2 2025):

Umsatz: 47,52 Mrd. USD (+22%)2.
Quartalsgewinn: 18,34 Mrd. USD (+36%)2.
KI-Investitionen: 66 Mrd. USD für KI-zentrierte Rechenzentren (2025; zum Vorjahr nochmals +2 Mrd. USD)2.
Prognostizierter nächster Quartalsumsatz: 47,5-50,5 Mrd. USD2.

KI-Anteil und Marktreaktion:

Beide Firmen heben KI als zentralen Wachstumsmotor hervor, wobei Cloud & KI signifikant am Umsatzanstieg beteiligt sind. Meta nennt explizit den KI-Ausbau in Form „persönlicher Superintelligenz“ als neue Wachstumsvision2.
Aktien beider Unternehmen erreichten nach den Zahlen neue Allzeithochs; Microsoft stieg in den „Vier-Billionen-Dollar-Club“ auf, Meta steuert auf die Zwei-Billionen-Marke zu2.

- Microsoft: 64,7 → 76,4 Mrd. USD
- Meta: 38,9 → 47,5 Mrd. USD
Säulen „KI-Investitionen“:
- Microsoft: 24,2 Mrd. USD (vor allem Infrastruktur)
- Meta: 66 Mrd. USD für 2025 (max. 72 Mrd. USD)
Gewinnentwicklung (Vorjahr zu Q2 2025):
- Microsoft: ca. 22,3 → 27,2 Mrd. USD Quartalsgewinn
- Meta: ca. 13,5 → 18,3 Mrd. USD Quartalsgewinn

Zusammengefasst: Beide Technologiekonzerne profitieren massiv vom KI-Boom: Microsoft mit Rekordumsatz und -gewinn, Cloud und Azure (inkl. KI-Dienste) als Wachstumsmotor; Meta investiert aggressiv in KI-Infrastruktur und hebt sich mit ambitionierten KI-Plänen für Endnutzer hervor1 2 3 49.

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Veröffentlicht von derwahlberliner18

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