A note to readers who have followed Work After AI in English so far: from today this section publishes in German, the language of the region the report is written for. Substack offers a translation of every post in the web and app reader, and the English edition of the report follows in October. Machines at Work stays in English.
Im Juni 2026 war künstliche Intelligenz in den Vereinigten Staaten den vierten Monat in Folge der meistgenannte Grund für Stellenstreichungen. 101.743 Stellen sind seit Jahresbeginn mit dieser Begründung gestrichen worden. Wenige Monate zuvor hatte das amerikanische Census Bureau die Unternehmen, die die Technologie tatsächlich einsetzen, gefragt, was die Technologie mit ihrer Belegschaft gemacht hat. Rund 5 Prozent meldeten überhaupt eine Wirkung auf die Zahl der Beschäftigten, und diese 5 Prozent verteilen sich fast gleichmäßig auf beide Richtungen, 2,0 Prozent mit weniger Leuten, 2,3 Prozent mit mehr. 16 Prozent haben Software oder Ausrüstung ersetzt.
Beide Zahlen sind richtig, und sie beschreiben zwei verschiedene Dinge. Die eine sagt, was Unternehmen sagen, wenn sie Stellen streichen. Die andere zeigt, was in den Unternehmen geschieht, die mit der Technologie arbeiten. Der Abstand zwischen beiden ist das Thema des Reports, den ich heute veröffentliche, der ersten Ausgabe von Work After AI, und er ist der Grund, warum der Titel eine Behauptung ist und keine Frage: der große Irrtum vom Jobkiller KI.
Ich habe über 1.000 Gespräche mit Eigentümern, Aufsichtsräten und Geschäftsführungen in Deutschland, Österreich, der Schweiz und dem übrigen Europa geführt. In keinem davon habe ich den Jobkiller gefunden. Gefunden habe ich, überall und in derselben Form, eine Technologie, die breit erprobt wird und selten produktiv im Einsatz ist, einen Berufseinstieg, der sich verändert, ohne dass jemand die Ursache sicher nennen könnte, und Organisationen, die noch nicht wissen, wie man mit einem Kollegen arbeitet, der kein Mensch ist. Die Schlagzeile schweißt diese drei Dinge zu einer Story zusammen. Sie haben verschiedene Ursachen, und sie laufen in verschiedenem Tempo.
Das KI-Argument dient der Bilanz
Die erste Kraft ist die lauteste, und sie hat mit der Technologie am wenigsten zu tun. Seit 2023 werden Stellenstreichungen großer Unternehmen immer öfter mit künstlicher Intelligenz begründet, und das Muster ist regelmäßig genug, um es lesen zu können. Die britische Neobank Starling Bank kündigte im Juli 2026 den Abbau von rund 130 Stellen an und stellte ihn als Vereinfachung der Struktur im Zuge des KI-Ausbaus dar. Ihr Umsatz war um 5,6 Prozent gesunken, der Vorsteuergewinn um rund 3 Prozent, und als Hauptursache nannte die Bank selbst nicht ihre Technologie, sondern den gesunkenen Leitzins der Bank of England. Die Sprachregelung, wonach Strukturen vereinfacht und Doppelungen abgebaut werden, ist die klassische Restrukturierungsformel, die es lange vor der generativen KI gab, und sie sagt an keiner Stelle, welche der gestrichenen Tätigkeiten eine Maschine tatsächlich übernommen hat.
Der Mechanismus ist nicht geheimnisvoll. Ein großer Teil dessen, was heute als technologische Modernisierung auftritt, ist die verspätete Korrektur einer Überbesetzung aus den Jahren des billigen Geldes. Marc Andreessen hält praktisch jedes große Unternehmen für überbesetzt, viele um ein Viertel, die meisten um die Hälfte, und selbst Sam Altman, dessen Geschäft auf der Verbreitung der Technologie beruht, räumt ein, dass Firmen Entlassungen der künstlichen Intelligenz zuschreiben, die sie ohnehin vorgenommen hätten. Das KI-Argument ist die bessere Begründung für einen Abbau, der so oder so käme, denn eine Kürzung, die als Modernisierung auftritt, wird vom Kapitalmarkt belohnt, ein schlichter Sparkurs nicht. Rund drei Viertel der Kursgewinne im breiten amerikanischen Aktienindex stammen seit Ende 2022 aus dem Umfeld der künstlichen Intelligenz. Personalkosten sind der größte frei steuerbare Kostenblock, also finanziert der Abbau die KI-Investition, und die KI-Investition liefert die Story, die den Abbau rechtfertigt. Das ist der ganze Kreislauf, und die Zahlen des Census Bureau zeigen, wie er von innen aussieht: Software wird gut dreimal so häufig ersetzt wie Menschen.
Das betrifft jeden, der ein Unternehmen besitzt oder bewertet, denn der Markt liest eine schlankere Belegschaft derzeit als Beleg für ein stärkeres Geschäft, und manchmal ist sie das auch. Meistens ist es eine Bilanz, die unter einer technologischen Überschrift aufgeräumt wurde, und beides sieht etwa vier Quartale lang gleich aus.
Die Karrierelücke ist real, und sie entsteht beim Einstellen
Die zweite Kraft ist die einzige, die sich tatsächlich messen lässt, und gemessen wird sie am Berufseinstieg. Die Lohndaten des Stanford Digital Economy Lab zeigen in der Fassung vom August 2026, dass die Beschäftigung der 22- bis 25-Jährigen in den am stärksten betroffenen Berufen 19 Prozent unter dem Stand der Altersgenossen in weniger betroffenen Berufen liegt. In den betroffenen Berufen ist die Beschäftigung dieser Altersgruppe seit Ende 2022 um 11 Prozent gesunken, in den weniger betroffenen um 10 Prozent gestiegen, und die 35- bis 49-Jährigen in denselben betroffenen Berufen haben ebenfalls 10 Prozent zugelegt. Der gesamte Abstand entsteht beim Einstellen. In diesen Daten wird niemand entlassen. Es wird jemand nicht eingestellt.
Ob die Maschine, die Zinsen oder das Homeoffice die Ursache ist, ist in der Forschung offen, und der Report sagt das auch. Nicht offen ist, wo die Entscheidung fällt. Die Lücke entsteht im Einstellungsplan, in Unternehmen, die die Juniorstelle als die erste Zeile behandeln, die sich streichen lässt, sobald ein Werkzeug die Routinearbeit übernimmt. Zwei große Häuser sind 2026 bereits den umgekehrten Weg gegangen. Der IT-Dienstleister Cognizant hat im vergangenen Jahr knapp 20.000 Hochschulabsolventen aufgenommen und plant für dieses Jahr bis zu 25.000, weil, in den Worten seiner Personalchefin, die Jüngsten eine Vertrautheit mit den Werkzeugen mitbringen, die den erfahrenen Ebenen oft fehlt, und EY ersetzt sein achtwöchiges Praktikum von 2028 an durch eine bezahlte Lernphase von bis zu einem Jahr. Die ausgedünnte Juniorbasis und der steigende Preis erfahrener Leute holen alle anderen später ein.
In Europa ist der Einbruch bisher nur in der Schweiz messbar, was Schutz oder Verzögerung bedeuten kann. Für den deutschsprachigen Raum kehrt sich die Frage damit um. Allein in Deutschland erreichen bis 2040 rund 13,3 Millionen Erwerbspersonen das Rentenalter, 30 Prozent der Erwerbsbevölkerung. Österreich fehlen bis 2035 rund 246.000 Arbeitskräfte. Eine Region in dieser Lage hat kein Jobkiller-Problem. Sie hat ein Problem mit Unternehmen, die aufhören, die Leute einzustellen, die 2032 ihre Erfahrenen sein sollen, und sie hat dieses Problem, während in Österreich nur 0,8 Prozent der Stellenausschreibungen überhaupt KI-Fähigkeiten verlangen, der drittletzte Platz unter 22 gemessenen Ländern.
Was der Einzelne gewinnt, kommt in der Organisation nicht an
Die dritte Kraft ist die folgenreichste, und sie ist unsichtbar, weil sie sich nicht in eine Pressemitteilung pressen lässt. Die weltweite Unternehmensbefragung von McKinsey hat in diesem Jahr ergeben, dass 80 Prozent der Befragten von eigenen Produktivitätsgewinnen durch die Technologie berichten. 37 Prozent sehen überhaupt irgendeinen Wert im Betriebsergebnis ihres Unternehmens, unverändert gegenüber dem Vorjahr. Nur rund 6 Prozent haben einen messbaren Ergebnisbeitrag von mindestens 5 Prozent, und diese 6 Prozent stecken in den 37. Ein Jahr breiterer Einführung, in dem inzwischen 44 Prozent der Unternehmen die Technologie unternehmensweit in die Fläche bringen, hat den Abstand zwischen Pilot und Produktivbetrieb nicht verkleinert.
Die kleine Gruppe, die dort ankommt, unterscheidet sich in einem Punkt von allen anderen. Knapp drei Viertel von ihnen haben ihre Arbeitsabläufe wegen der Technologie von Grund auf neu gebaut, gegenüber einem Viertel aller übrigen Befragten. Effizienz verfolgen sie nicht öfter als der Rest. Der Unterschied ist, dass sie zusätzlich auf Wachstum und Innovation zielen. Die Technologie ist für alle dieselbe. Die Organisation um sie herum ist es nicht.
Eine Befragung eines Softwareanbieters, und man sollte sie als solche lesen, liefert den Teil, den die Aufsichtsräte noch nicht auf dem Radar haben. Unter den Entscheidern, deren Organisationen am Anfang stehen und die die Technologie als persönlichen Denkpartner nutzen, räumen 48 Prozent ein, dass ihr Unternehmen schneller investiert, als die Belegschaft lernen kann. Unter denen, die am weitesten sind und die Maschine selbständig in ihren Abläufen arbeiten lassen, sind es 68 Prozent. Die Lernlücke schließt sich nicht mit wachsender Reife, sie öffnet sich weiter. Der Engpass war nie das Modell. Es ist das Tempo, in dem eine Organisation das Wissen aufbaut, um die Technologie zu nutzen, und dieses Tempo bestimmen Menschen, die eingestellt, ausgebildet und mit Befugnissen ausgestattet wurden, nicht die nächste Modellversion.
Die Uhr, die zählt, läuft in Jahren
Legt man die drei Kräfte auf eine Zeitachse, löst sich die Verwirrung auf. Das KI-Argument läuft in Quartalen, es ist eine kurze, laute Episode, die jetzt ihren Höhepunkt hat und verklingen wird, wenn der Restrukturierungszyklus seine Arbeit getan hat. Die Karrierelücke läuft in Jahren, sie hat im Frühjahr 2022 mit der Zinswende begonnen, ein halbes Jahr vor ChatGPT, und sie ist heute am tiefsten. Der lange Umbau läuft in einem Jahrzehnt, und 2026 ist seine Kurve noch flach. Carlota Perez hat diese Form 2002 beschrieben: Jede technologische Revolution hat eine Installationsphase, die das Finanzkapital treibt, Blasen inklusive, und eine Ausbreitungsphase, in der die Gewinne erst ankommen, wenn Institutionen, Arbeitsweisen und Fähigkeiten sich angepasst haben. Der Jobkiller gehört in die erste Hälfte dieser Geschichte. Die Fragen, die entscheiden, wer gewinnt, gehören in die zweite.
Deshalb schließt der Report mit acht Prognosen für 2027, jede mit der Messgröße, an der sie geprüft wird, und deshalb werde ich sie im nächsten Jahr öffentlich benoten, meine eigenen und die datierten Vorhersagen der Anbieter, Marktforscher und Forscher. Eine davon lautet: Das KI-Argument kommt 2027 im deutschsprachigen Raum nicht an. Kein Unternehmen in Deutschland, Österreich oder der Schweiz mit mehr als 10.000 Beschäftigten wird einen Abbau von mehr als 1.000 Stellen in erster Linie mit künstlicher Intelligenz begründen, denn wo ein Abbau mit dem Betriebsrat verhandelt und in einem Sozialplan bepreist werden muss, ist die Technologie eine schlechte Begründung. Sie lädt zu der Frage ein, welche Aufgabe die Maschine denn tatsächlich übernommen hat.
Die Entscheidung, die das den Eigentümern und Aufsichtsräten in die Hand legt, lautet nicht, ob sie die Technologie kaufen. Das haben fast alle schon getan. Sie lautet, ob die Organisation um sie herum neu gebaut wird, angefangen bei den Menschen, die sie lernen sollen, und zwar in dem Tempo, in dem die Anbieter bereits liefern. Wer abwartet, wird in ein paar Jahren feststellen, dass der Umbau längst im Gang war, in anderen Unternehmen, und er es nicht kommen sah.
Der Report hat 115 Seiten und 134 geprüfte Quellen, er ist eigenfinanziert, an keinen Anbieter gebunden und steht kostenlos unter CC BY 4.0 auf workafterai.org.
Report herunterladen: Work After AI 2026, Fassung 1.0, PDF, 115 Seiten
Diese Ausgabe ist Fassung 1.0. Ich schreibe den Report bis zum Jahresende fort, eine zweite Fassung folgt Anfang November, die Abschlussfassung zum 31. Dezember. Jede Änderung steht mit Datum im Versionsverlauf, und ich erkläre sie hier. Ein Report über eine Entwicklung, die in Jahren läuft, sollte nicht einmal im Jahr erscheinen und danach zwölf Monate unverändert bleiben.
Gerhard Kürner ist CEO von 506.ai und Co-Founder von Choose European. Über 1.000 Gespräche mit Vorständen, Eigentümern und Fonds in der DACH-Region und Europa.