Nimmt uns die KI die Jobs weg?

Claude ist gerade die Nummer eins im deutschen App Store. Üblicherweise sehen wir dort ChatGPT, TikTok oder irgendwelche. Aber nein, nun ist es die KI-Assistenz von Anthropic, einem Unternehmen, von dem die meisten vor einem Jahr noch nie gehört hatten. Und ausgerechnet dieses Unternehmen hat letzte Woche eine Studie veröffentlicht, die eine Frage stellt, die uns alle betrifft: Was passiert eigentlich mit unseren Jobs?

Ich habe mich in den letzten Tagen durch die Originalstudie gearbeitet, Gegenstimmen gelesen, deutsche Arbeitsmarktdaten recherchiert und meine eigenen Erfahrungen dagegengehalten. Was dabei rausgekommen ist, könnt ihr nun lesen und vieles hat mich überrascht – und ich bin mir noch nicht sicher, in welche Richtung. Nur eins weiß ich: wir wissen nicht, wo die Reise hingehen wird.

Wie misst man eigentlich, ob KI Jobs wegnimmt?

Bisher funktionierten Studien zum Thema KI und Arbeitsmarkt ungefähr so. Forscherteams schauen sich Berufsbilder an, prüfen, welche Aufgaben theoretisch von KI erledigt werden könnten, und rechnen hoch. Die Ergebnisse klingen dann immer dramatisch – 47 Prozent aller Jobs gefährdet! – aber sie haben ein Problem. Sie messen nur die Theorie.

Anthropic versucht nun einen anderen Ansatz. Sie haben die theoretischen Fähigkeiten von KI-Modellen mit ihren tatsächlichen Nutzungsdaten abgeglichen. Millionen von Claude-Konversationen, anonymisiert, nach Berufsfeldern zugeordnet. Die neue Messgröße heißt „Observed Exposure“ – also beobachtete Betroffenheit. Was können KI-Modelle, und was machen Menschen wirklich damit?

Die Kluft zwischen dem, was KI könnte, und dem, was tatsächlich passiert, ist enorm.

Ein Beispiel. Im Bereich Computer und Mathematik könnten theoretisch 94 Prozent aller Aufgaben mit KI beschleunigt werden. In der Realität? 33 Prozent. Bei Büro- und Verwaltungsjobs liegt die theoretische Quote bei 90 Prozent. Die tatsächliche Nutzung? Ein Bruchteil.

Das ist wie ein Fitnessstudio, für das du bezahlst, aber nur einmal im Monat hingehst. Die Kapazität ist da. Genutzt wird sie kaum.

Lasst mich das einordnen

Bevor wir zu tief einsteigen, ein wichtiger Punkt. Anthropic misst nur, was über ihre eigene KI läuft. Kein ChatGPT, kein Gemini, kein Copilot, kein Grok und keine chinesischen oder generell OpenSource Modelle. In Deutschland ist ChatGPT (noch) deutlich verbreiteter als Claude und damit bilden die Daten unseren Markt nur teilweise ab. Das ist aber für diese Übung egal.

Und dann fehlt etwas Entscheidendes komplett. Die gesamte Kreativbranche. Bildgenerierung, Musikproduktion, Videoproduktion – das sind Bereiche, die durch spezialisierte KI-Tools massiv beeinflusst werden. Davon taucht in Anthropics Zahlen nichts auf. Die Studie misst also einen wichtigen, aber begrenzten Ausschnitt der Realität.

Anthropic sagt das selbst. Trotzdem ist die Methodik ein echtes Novum – weil sie zum ersten Mal reale Nutzungsdaten statt reine Spekulation verwendet.

Wissen schützt uns nicht mehr?

250 Jahre Industriegeschichte laufen nach dem gleichen Muster. Dampfmaschine verdrängt Handarbeit. Fließband verdrängt Hilfsarbeiter. Computer verdrängen Sachbearbeiter. Immer traf es zuerst die manuellen, die einfachen, die repetitiven Jobs. Und immer hieß die Empfehlung, bilde dich weiter, dann bist du sicher.

KI bricht dieses Muster auf. Die am stärksten betroffene Gruppe in Anthropics Daten verdient im Schnitt 47 Prozent mehr als der Durchschnitt, hat fast viermal häufiger einen Hochschulabschluss und ist 16 Prozentpunkte häufiger weiblich. Softwareentwickler, Finanzanalystinnen, Juristinnen, Business-Strateginnen – die gut Ausgebildeten stehen diesmal im Zentrum.

UPS hat letztes Jahr 12.000 Management-Jobs gestrichen und das mit KI-Effizienz begründet. Die Kuriere? Die sind nicht betroffen. Die NZZ schreibt, die gut qualifizierten Büroangestellten müssen plötzlich zittern – während der Handwerker, die Pflegerin, der Koch gerade entspannt zuschauen.

Heißt das, Weiterbildung bringt nichts mehr? Im Gegenteil. Weiterbildung ist wahrscheinlich wichtiger als je zuvor, weil sich alles so rasant entwickelt und wir flexibel bleiben müssen. Aber hohe Spezialisierung allein ist keine Jobgarantie mehr. Was gerade wertvoller wird, ist Breite. Interdisziplinäres Denken, generalistisches Wissen, die Fähigkeit, Zusammenhänge zu erkennen. Wer in verschiedenen Welten zu Hause ist, wird schwerer ersetzbar als jemand, der nur ein einziges Fachgebiet tief beherrscht.

Was an den Routineaufgaben stimmt – und was nicht

Es gibt eine Annahme, die sich hartnäckig hält. KI wird zuerst die langweiligen Routineaufgaben übernehmen, und wir Menschen machen dann die spannende, komplexe Arbeit. So haben es die meisten Berater und Content Creator erzählt (und tun es immer noch…). So steht es in den meisten Strategiepapieren. Und es stellt sich heraus, so einfach ist es nicht.

Studien zeigen, dass Menschen bevorzugt die komplexen, anspruchsvollen Aufgaben an die KI delegieren. Die Routineaufgaben? Die machen viele weiterhin selbst. Das überrascht erst mal, aber wenn ich an meinen eigenen Arbeitsalltag denke, ergibt es Sinn. Ich bitte Claude um eine Marktanalyse, um eine Strategieeinschätzung, um das Durchdenken eines komplexen Problems. Ich delegiere sehr wohl auch die Routineaufgaben an die KI, vom E-Mail-Entwurf bis zur Terminplanung. Aber wenn es kompliziert wird, ist auch KI mein erster Ansprechpartner – und liefert ab.

Wenn wir die intellektuell anspruchsvolle Arbeit zunehmend an Maschinen delegieren – was bleibt dann als das Menschliche in unserer Arbeit?

Ich habe in diesem Newsletter schon öfter darüber geschrieben. Empathie, Beziehungsfähigkeit, ethisches Urteilsvermögen, echtes Zuhören – das alles wird wichtiger, je mehr KI die analytische Denkarbeit übernimmt. Das Weltwirtschaftsforum (World Economic Forum, kurz WEF) bestätigt das in seinem „Future of Jobs Report 2025″. Fähigkeiten wie Empathie und aktives Zuhören lassen sich kaum durch KI ersetzen. McKinsey und das IAB kommen zu ähnlichen Ergebnissen.

Ich spüre in meiner Zusammenarbeit mit Menschen, dass es eine große digitale Müdigkeit gibt. So geht es mir selbst bis zu einem gewissen Punkt. Meine Kundinnen haben keine Lust mehr auf Videokurse und Massenformate, das echte Miteinander, sich kennen und Kleingruppe sind für meine Zielgruppe wichtig. Im größeren Netzwerk schlagen die Offline Events alles andere – es menschelt sehr stark.

Was in Deutschland anders ist

Was in den Silicon-Valley-Studien fehlt, ist die Realität des deutschen Arbeitsmarkts. Und die sieht anders aus.

Deutschland steckt mitten im demografischen Wandel. Die Babyboomer gehen in Rente, und es kommen nicht genug nach. Das Erwerbspersonenpotenzial – also die Zahl der Menschen, die arbeiten können und wollen – schrumpft ab 2026 erstmals. Bis 2035 fehlen laut Berechnungen des IAB (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung) und des Statistischen Bundesamts sieben Millionen Fachkräfte.

Übrigens haben auch die USA ein demografisches Problem, wenn auch ein etwas anderes.

In Deutschland zeigt sich aber eine besondere Ironie. KI automatisiert primär Wissensarbeit – aber der Fachkräftemangel ist am größten in Pflege, Handwerk, Erziehung und IT-Fachkräften. KI löst also ein Problem, das Deutschland so dringend gar nicht hat, und hilft kaum bei dem Problem, das Deutschland wirklich hat.

Das IAB, das BIBB (Bundesinstitut für Berufsbildung) und das GWS (Gesellschaft für Wirtschaftliche Strukturforschung) haben im November 2025 eine gemeinsame Analyse veröffentlicht. Demnach verschiebt KI 1,6 Mill. Arbeitsplätze, aber die Gesamtbeschäftigung bleibt stabil. KI könnte das BIP um 0,8 Prozent pro Jahr steigern – das klingt nach wenig, sind aber 4,5 Billionen Euro über 15 Jahre.

Gleichzeitig verliert die deutsche Industrie massiv Jobs. 120.000 allein in 2025, davon fast 50.000 in der Autoindustrie. Aber das hat weniger mit KI zu tun als mit der dreifachen Transformation, die Deutschland gerade durchmacht. Elektrifizierung, Deglobalisierung und die digitale Wende. Hans-Jürgen Urban von der IG Metall (der größten Industriegewerkschaft der Welt) sagt, dass Deutschland am Scheideweg stehe.

Wenn KI als Vorwand herhalten muss

Hier passiert gerade etwas, worüber zu wenig gesprochen wird. Unternehmen nutzen „KI“ als PR-freundliche Begründung für Entlassungen, die in Wahrheit wirtschaftliche Gründe haben. Die Deutsche Bank hat das getan. Andere Konzerne folgen. Das Ganze hat im Englischen sogar einen Namen bekommen, AI Redundancy Washing. Einen passenden deutschen Begriff haben wir dafür noch nicht gefunden – übersetzt bedeutet es so viel wie Stellenabbau hinter dem Etikett KI verstecken.

Sam Altman – CEO von OpenAI, also wirklich nicht jemand, der KI kleinreden will – hat das öffentlich bestätigt. Viele Unternehmen nutzen KI als Vorwand für Stellenabbau, der ohnehin geplant war.

Und dann das Gegenstück. Eine Studie der NBER (National Bureau of Economic Research) zeigt, dass 90 Prozent der befragten Führungskräfte sagen, KI habe in drei Jahren keinen Einfluss auf ihre Beschäftigungszahlen gehabt. Man könnte also sagen, die Technologie ist überall, aber in den Produktivitätszahlen sehen wir sie noch kaum. Zumindest bisher.

Und dann kam Januar 2026

Ich könnte jetzt hier aufhören und sagen, seht ihr, alles halb so wild. Die Produktivitätsdaten sind mau, die Verbreitung niedrig, der große Umbruch lässt auf sich warten.

Aber das würde ignorieren, dass sich KI exponentiell weiterentwickelt. Und seit Januar hat sich für mich persönlich etwas verändert.

Mit Cowork – Anthropics neuem Desktop-Tool – können Menschen ohne jede technische Vorkenntnis agentenbasierte KI-Systeme nutzen. Das klingt abstrakt, bis man es selbst erlebt. Ich habe Kundinnen, die nach drei Coaching-Sessions Dinge können, die alles übertreffen, was meine Kundinnen in einem gesamten vorherigen Kurs erreichen konnten. Mein Bruder, kein Techie, hat innerhalb kürzester Zeit Ergebnisse erzielt, die mich sprachlos gemacht haben.

Hier werden Apps gebaut und mal schnell eine Website. Andere machen ihre Buchhaltung innerhalb von Minuten oder nutzen KI für Evaluierungen, die sonst drei Wochen gebraucht hätten. Eine Kundin hat sich komplett neu erfunden, eine neue Positionierung und strategisch alles neu aufgesetzt, was sie im früheren Business-Coaching nicht mal ansatzweise so gut hinbekommen hat. Nach ein paar Stunden mit Cowork. So niedrigschwellig war der Zugang noch nie.

Die bisherigen Daten – auch die von Anthropic – messen eine Welt, in der KI-Nutzung noch umständlicher war. In der die meisten ein kostenloses Abo hatten und damit entsprechend wenig machen konnten. Und das ist auch heute noch so. Die meisten Abos sind kostenlos. Prompten können sollte man weiterhin. Daran hat sich nichts geändert.

Was sich geändert hat, sind die technischen Möglichkeiten. Seit Agenten-Systeme niederschwellig verfügbar sind, ist der echte Nutzen – abseits von Texte-Schreiben und Programmierung – spürbar geworden. Und das sehen wir bisher nur bei den wenigen, die KI ohnehin schon intensiv nutzen. Aber diese Wenigen zeigen, wie grundlegend sich die Gleichung gerade verändert.

Die Kluft, die sich auftut

Die Konstanzer KI-Studie von Prof. Florian Kunze (Universität Konstanz, veröffentlicht im Juli 2025) zeigt eine andere Art von Disruption. Die Nutzung von KI am Arbeitsplatz ist von 11 auf 35 Prozent gestiegen. Aber die Verteilung ist extrem ungleich. Akademikerinnen nutzen KI dreimal häufiger als Nicht-Akademikerinnen. In wissensintensiven Jobs sind es 45 Prozent, in produktionsnahen Berufen nur 21 Prozent. Und nur 23 Prozent der kleinen und mittleren Unternehmen – das Rückgrat der deutschen Wirtschaft – haben überhaupt konkrete KI-Projekte umgesetzt. Ich bin gespannt, wie die nächste Erhebung aussehen wird, denn seit Juli 2025 hat sich einiges getan.

Die neue Spaltung verläuft also weniger zwischen Mensch und Maschine. Sie verläuft zwischen denen, die KI nutzen, und denen, die es nicht tun. Und die Trennlinie ist weniger das Alter als der Bildungsstand und der Zugang zu guten Werkzeugen.

Ab August 2026 kommen in Europa mit dem EU AI Act eine ganze Reihe zusätzlicher Pflichten auf Unternehmen zu, sobald sie KI im Business-Kontext einsetzen – von Personalentscheidungen über Kreditvergaben bis hin zu sensiblen öffentlichen Bereichen. Dokumentation, Risikoanalysen und menschliche Aufsicht werden in vielen Fällen Pflicht und machen den Einsatz komplexer. Europa schlägt damit einen deutlich regulierteren Weg ein als etwa die USA – ob uns das am Ende eher schützt oder ausbremst, wird sich zeigen.

Was die KI-Chefs selbst sagen

Ein Blick auf die Chefs der großen KI-Unternehmen zeigt, wie groß die Spannbreite der Einschätzungen gerade ist.

Auf der einen Seite stehen diejenigen, die mit massiven Umwälzungen rechnen. Anthropic-CEO Dario Amodei schätzt, dass 50 Prozent der Einstiegsjobs im Bürobereich innerhalb von ein bis fünf Jahren wegfallen könnten. Die Arbeitslosenquote könnte auf 10 bis 20 Prozent steigen (USA). Er nennt das, was kommt, „ungewöhnlich schmerzhaft“ – und fordert gleichzeitig eine KI-Steuer für Tech-Unternehmen. Mustafa Suleyman, KI-Chef bei Microsoft, geht noch weiter und spricht davon, dass alle White-Collar-Aufgaben (also Büro-Jobs) in 12 bis 18 Monaten automatisiert werden könnten. Bill Gates sieht eine Zwei-Tage-Arbeitswoche in zehn Jahren.

Auf der anderen Seite stehen die, die eher von Transformation als von Ersetzung sprechen. NVIDIA-CEO Jensen Huang sagt, IT-Abteilungen werden zu „HR-Abteilungen für KI-Agenten“ – die Arbeit verschwindet also nicht, sie verändert ihre Form. Google-Chef Sundar Pichai sagt, kein Job sei sicher, sein eigener eingeschlossen. Sam Altman von OpenAI sieht Kundenservice am stärksten betroffen, ist aber insgesamt nuancierter als viele seiner Kollegen. Elon Musk wiederum geht am weitesten und meint, in zehn bis zwanzig Jahren werde Arbeit komplett optional.

Viele dieser CEOs warnen gleichzeitig auch vor den Risiken der Technologie, die sie selbst bauen. Amodei investiert massiv in KI-Sicherheit, Altman mahnt zur Vorsicht. Das zeigt, wie komplex die Lage gerade ist – selbst die Menschen, die diese Technologie entwickeln, sind sich nicht einig, wohin die Reise geht. Bei der Wissenschaft ist es exakt genauso.

Was ich nicht weiß

Ich könnte jetzt eine klare Position einnehmen. Aber ehrlich? Ich habe mehr Fragen als Antworten, aber ich bin grundoptimistisch und sehe die riesigen Chancen, die uns durch KI gegeben werden. Ich weiß auch, dass auf jeden Trend ein Gegentrend folgt, und gestern habe ich gehört, dass selbst der iPod wieder ein Revival hat, da Menschen ganz gerne mal ohne ihr Handy einfach nur Musik genießen wollen. Der Sinn unseres Lebens ist auch nicht die Arbeit, und möglicherweise finden wir nun eine bessere Lösung zur Selbstverwirklichung. Auch wenn das sehr naiv klingt.

Eines wissen wir. Die Entwicklung der KI verläuft exponentiell. Die Modelle werden schneller besser, als irgendjemand vorhergesagt hat, und gleichzeitig werden sie immer einfacher zu bedienen. Was vor einem Jahr Expertenwissen erforderte, kann heute jede und jeder. Alle Prognosen, die vor drei oder vier Jahren von den größten KI-Experten gemacht wurden, liegen komplett daneben. Also… wer bin ich, Prognosen abzugeben?

Es könnte sein, dass wir in ein paar Jahren auf diese Zeit zurückschauen und sagen, das war der Moment, in dem der Arbeitsmarkt angefangen hat, sich grundlegend zu verändern. Vielleicht nicht über Nacht – gerade in Deutschland sind wir ziemlich träge – aber stetig und unumkehrbar.

Es kann aber genauso sein, dass wir zurückschauen und sagen, wie bei jeder Technologiewelle davor hat sich der Arbeitsmarkt angepasst. Neue Jobs sind entstanden, die wir uns heute noch gar nicht vorstellen können. Und da alles viel schneller läuft, sind auch neue Jobs viel schneller entstanden. Die KI hat viele Arbeiten reduziert und Menschen für objektiv sinnvollere Tätigkeiten freigesetzt.

Wir sagen immer, dass KI uns ergänzt und verstärkt. Bisher stimmt das auch zum großen Teil. Aber ich muss ehrlich sagen, was wir gerade mit KI machen können, ist qualitativ etwas anderes als noch vor einem Jahr. Die Werkzeuge werden mächtiger und zugänglicher – gleichzeitig. Und das verändert die Gleichung.

Ich mag den Ansatz von Anthropic, da wir mit reellen Daten arbeiten können, die realen Auswirkungen messen können – auch wenn es bisher nur die eigenen Daten sind. Das IAB beobachtet den deutschen Markt engmaschig. Die Datenlage wird besser, dank KI können wir viel schneller und besser mit diesen Daten arbeiten.

Was ich euch empfehle? Wartet nicht ab, bis die Daten eindeutig sind. Beschäftigt euch jetzt mit KI. Aus Neugier. Weil es spannend ist. Versteht, was diese Werkzeuge für eure Arbeit bedeuten können. Die Lücke zwischen denen, die KI verstehen und nutzen, und denen, die es nicht tun, wird gerade jeden Monat größer. Und diese Lücke ist real – die Daten dafür haben wir.

Alles Liebe,
eure Manuela

P.S. Für diesen Newsletter habe ich mit KI recherchiert, Quellen selbst gecheckt, mit KI geschrieben, aber nicht durch KI. Die Einschätzungen, die Unsicherheiten und die persönlichen Beobachtungen sind meine eigenen.