Lebenslange Narben: Goldman Sachs entdeckt, dass durch KI ersetzte Arbeiter oft Schwierigkeiten haben, neue Beschäftigung zu finden und häufig in das nächste Jagdrevier der KI geraten.

Von künstlicher Intelligenz ersetzte Arbeitnehmer geraten in eine schwer zu durchbrechende Spirale. Die neueste Studie von Goldman Sachs zeigt, die Auswirkungen von AI auf den Arbeitsmarkt haben sich bereits von der Tech-Branche auf die Finanz-, Versicherungs-, Immobilien- und professionelle Dienstleistungsbranche ausgedehnt. Und entlassene Arbeitnehmer haben nicht nur größere Schwierigkeiten, neue Jobs zu finden, sondern geraten auch nach der Wiedereinstellung meist direkt in das Fadenkreuz der nächsten AI-Ersetzungswelle.

Der Goldman Sachs-Volkswirt Pierfrancesco Mei schreibt im aktuellen Bericht, dass in nicht-industriellen Branchen die Sektoren mit hoher AI-Adoptionsrate mittlerweile ein schwächeres Beschäftigungswachstum und eine höhere Arbeitslosenquote zeigen. Die Daten belegen, dass Arbeitnehmer, deren Jobs durch AI besonders bedroht sind, im Durchschnitt etwa einen Monat länger für die Wiedereinstellung benötigen und ihr Risiko, auch ein Jahr nach dem Verlust weiterhin arbeitslos zu sein, etwa 10 Prozentpunkte höher liegt als bei anderen Entlassenen.

Goldman Sachs-Chefvolkswirt Jan Hatzius weist zudem darauf hin, dass bei jeder Steigerung der AI-Adoptionsrate um 10 Prozentpunkte das Beschäftigungswachstum in der entsprechenden Branche um etwa 0,9 Prozentpunkte zurückgeht und die Arbeitslosenquote um rund 0,9 Prozentpunkte steigt.

Noch besorgniserregender ist, dass die volle Wirkung dieses Schocks möglicherweise erst bevorsteht. Goldman Sachs-Volkswirt Joseph Briggs warnt, dass die Historie zeigt: Automatisierungsbedingte Entlassungen konzentrieren sich normalerweise auf wirtschaftliche Abschwungphasen. Aktuell verschieben Unternehmen in Zeiten hoher Gewinne den Personalabbau, doch sobald die Konjunktur dreht, könnten jahrelang aufgeschobene AI-Entlassungen gleichzeitig freigesetzt werden und mit zyklischer Arbeitslosigkeit zusammenfallen.

Früher wurde die Sorge um AI-bedingten Arbeitsplatzverlust oft angezweifelt. Apollo-Analyst Torsten Slok sagte im August, dass die Auswirkungen von AI auf die Beschäftigung "unbedeutend" seien. Seine Forschung ergab, dass AI primär Löhne und weniger die Anzahl der Arbeitsplätze drückt – das Lohnwachstum in den Berufen mit höchster AI-Exponiertheit lag seit 2023 um 6,7% niedriger als bei weniger exponierten Berufen, während sich die Beschäftigungszahlen statistisch signifikant nicht verändert hatten.

Goldman Sachs neueste Daten zeigen jedoch eine klare Wende. Mei analysierte anhand neuer Daten aus dem US-Census Bureau "Displaced Worker Supplement" von 2016 bis 2025 über 15.000 unfreiwillig entlassene Arbeitnehmer und definiert die Kohorte von 2023 bis 2025 als die "erste Generation AI-ersetzter Arbeiter". Goldman Sachs verglich die obersten 30% der Arbeitnehmer mit höchster AI-Ersetzungswahrscheinlichkeit (basierend auf beruflicher AI-Exponiertheit, Branchen-Adoptionsrate und Art der Arbeitsplatzbeseitigung) mit anderen Entlassenen.

Das Ergebnis: Vor 2024 gab es keine auffälligen Unterschiede, ab 2025 jedoch eine klare Trennlinie: Die Wiedereinstellung von AI-ersetzten Arbeitnehmern dauert deutlich länger, die Wahrscheinlichkeit langfristiger Arbeitslosigkeit steigt signifikant. Goldman Sachs betont, dass dieser kurzfristige Schock "vergleichbar mit früheren technologischen Umbrüchen für Arbeitslose ist" und das Argument "AI schafft nur Jobs und vernichtet keine" nicht mehr haltbar ist.

Die beunruhigendste Erkenntnis aus der Goldman Sachs-Studie betrifft nicht die längere Arbeitslosigkeitsdauer, sondern die Richtung der Wiedereinstellung. In früheren technologischen Umwälzungen "wanderten Technologieverlierer nach unten", wechselten in eher routinemäßige und weniger komplexe Tätigkeiten, wobei ihre alten Fähigkeiten mit der Weiterentwicklung der Technologie an Wert verloren.

Die aktuelle AI-Welle zeigt ein ähnliches, sogar noch verschärftes Muster. AI-ersetzte Arbeiter suchen bei der Wiedereinstellung vorzugsweise Jobs, in denen sie ihre bisherigen Fähigkeiten nutzen können – genau dadurch geraten sie jedoch wieder verstärkt ins Risiko der nächsten Automatisierungswelle. Daten von Goldman Sachs zeigen: Der Anteil AI-ersetzter Arbeitnehmer, die nach Wiedereinstellung in gleich stark oder stärker AI-exponierte Tätigkeiten wechseln, sprang von rund 55% (Median, 2018–2023) auf etwa 65% in 2024, und weiter auf fast 75% im Jahr 2025.

Anders gesagt: Drei Viertel der von AI ersetzten Arbeiter gehen direkt ins nächste Jagdgebiet der AI.

Daten des US Bureau of Labor Statistics bestätigen den Trend: Von 2023 bis 2025 wurden 7,4 Millionen Arbeitnehmer unfreiwillig arbeitslos, gegenüber 6,3 Millionen im vorherigen Untersuchungszeitraum. Und von den langfristig Arbeitslosen, die wieder Vollzeit arbeiten, erreichten nur rund 49% das alte Gehaltsniveau oder darüber – ein deutlicher Rückgang gegenüber etwa 62% vor zwei Jahren.

Die historischen Daten von Goldman Sachs zeigen: Technologisch bedingte Arbeitslosigkeit wirkt langfristig. Über Jahre hinweg bleibt das Lohnwachstum für technologische Verlierer niedriger als bei anderen Entlassenen, und auch das Risiko erneuter Arbeitslosigkeit bleibt dauerhaft erhöht. Über vier Jahrzehnte zeigt die individuelle Datenanalyse, dass ältere, weniger gebildete, ländlich lebende und langjährige Mitarbeiter nach zehn Jahren Arbeitslosigkeit kumuliert 8 bis 10 Prozentpunkte weniger reales Lohnwachstum erreichen – etwa doppelt so viel wie junge, gut ausgebildete, in Städten lebende und kurzzeitig beschäftigte Beschäftigte.

Dennoch konnte Goldman Sachs anhand neuester Daten einen vergleichsweise positiven Trend feststellen: Jüngere Arbeitnehmer passen sich deutlich besser an den AI-Schock an. Im Jahr 2025 benötigen unter 35-Jährige, die durch AI ersetzt wurden, etwa drei Wochen mehr für die Wiedereinstellung als andere Arbeitslose; ab 35 Jahre sind es rund fünf Wochen und sie durchlaufen häufiger Übergangsphasen mit temporären oder Teilzeit-Jobs.

Goldman Sachs stellt außerdem fest: Studierende entscheiden sich zunehmend für Studiengänge mit niedriger AI-Exponiertheit. Laut Stanford Digital Economy Lab haben jedoch 22- bis 25-Jährige in stark AI-exponierten Berufen bereits eine um etwa 19% niedrigere Beschäftigungsquote als normal – das Problem ist nicht die langsame Anpassung, sondern fehlt es grundsätzlich an Stellenangeboten.

Die US-Arbeitslosenquote liegt derzeit noch bei niedrigen 4,2%, und die Auswirkungen der AI-Ersetzung sind im Makrobereich noch nicht voll sichtbar.

Laut Goldman Sachs-Volkswirt Briggs liegt der Grund darin: Historisch fallen Automatisierungsschocks vorrangig in Zeiten von Rezessionen. Die Daten zeigen: Der Anteil US-amerikanischer Arbeitnehmer in Routinejobs blieb während jeder Aufschwungsphase stabil und sank dann in den Abschwungphasen Anfang der 1980er, 2001, 2008 und 2020 schrittweise ab – ohne je wieder zu steigen.

Briggs berechnet anhand dreier historischer Methoden: Jede produktivitätsbedingte Steigerung um 1% führt im Höchstfall zu einem Anstieg der Arbeitslosenquote um 0,3 bis 0,4 Prozentpunkte, hauptsächlich durch Jobverlust. Nimmt man die Goldman Sachs-Prognose, wonach AI die Produktivität um 15% steigern könnte, dann werden geschätzt rund 9% der US-Arbeitnehmer im Übergang durch AI ersetzt werden, und weitere 3% werden durch Beschäftigungsschwund betroffen – insgesamt etwa 15 Millionen Menschen, mehr als die anfangs geschätzten 6–7%.

Briggs stellt klar: Unternehmen neigen dazu, in guten Zeiten überzählige Stellen zu behalten, und treiben Automatisierung erst voran, wenn die Konjunktur abkühlt. Noch alarmierender: Der AI-Investitionsboom ist aktuell eine zentrale Stütze des Wirtschaftswachstums, aber Hatzius warnt, dass diese Dynamik ihren Höhepunkt erreicht – was bedeutet, der Funke, der die nächste Rezession auslöst, könnte AI selbst sein.

Die Ökonomen der Bank of America vertreten eine mildere Position und gehen davon aus, dass "der Einfluss von AI auf den Arbeitsmarkt bis 2026 relativ begrenzt bleibt und breitere strukturelle Umwälzungen erst 2027 stattfinden könnten". Dennoch verschiebt dieses "optimistische Szenario" den massiven Schock nur um etwa zwei Jahre.

Interessant ist: Goldman Sachs stellt fest, dass aktuell nur etwa 23% der US-Unternehmen AI für Teile ihrer Routineprozesse nutzen und diese Zahl "die aktuelle Automatisierung deutlich überschätzt".

Doch selbst bei dieser relativ niedrigen Adoptionsrate führt AI außerhalb der Tech-Branche bereits zu signifikanten Arbeitsplatzverlusten; und die wieder eingestellten Arbeitslosen geraten mit hoher Wahrscheinlichkeit erneut ins Risiko der AI-Ersetzung.

Wenn die AI-Adoptionsrate sich verdoppelt oder verdreifacht, werden all diese Effekte weiter verstärkt: Noch mehr Arbeitslose konkurrieren um die wenigen "schwer ersetzbaren" Jobs, die Arbeitslosigkeitsdauer verlängert sich, und neue Arbeitnehmer werden erneut durch AI ersetzt. Briggs schlussfolgert: Die Hauptwirkung dieses Schocks wird sich wahrscheinlich konzentriert bei der nächsten Rezession entfalten – genau dann, wenn die Wirtschaft am wenigsten leistungsfähig ist.

Briggs warnt: Die Federal Reserve und andere Zentralbanken "sollten jede neue Wachstums- oder Arbeitsmarktrisikoentwicklung aufmerksam beobachten" und "bei Aufhebung der jüngsten Inflationsbeschränkungen schnell auf Lockerung umschalten, um zu verhindern, dass automationsbedingte Arbeitslosigkeit gerade in den schwächsten Konjunkturphasen eskaliert".