KI verändert Arbeit schneller, als sie Jobs verdrängt
23.07.2026
Die Debatte über künstliche Intelligenz kreist häufig um eine zugespitzte Frage: Wie viele Jobs wird die Technologie verdrängen? Das neue Whitepaper von The Adecco Group und Altermind zeigt, warum diese Perspektive zu kurz greift. KI verändert bislang vor allem Aufgaben, Kompetenzprofile und Arbeitsabläufe – schneller, als sie ganze Berufe verschwinden lässt. Die eigentliche Führungsfrage lautet deshalb nicht, ob Unternehmen KI einsetzen, sondern wie sie Arbeit so neu gestalten, dass Menschen und intelligente Systeme gemeinsam Wert schaffen.
Die Arbeitsmarktgeschichte der KI ist derzeit keine Geschichte des Zusammenbruchs, sondern der schnellen und ungleichen Neuorganisation von Arbeit.
Die wichtigsten Zahlen auf einen Blick
| Kennzahl | Einordnung |
| 72,1 % | Beschäftigungsquote in den 38 OECD-Staaten; die Arbeitslosigkeit liegt bei 4,9 Prozent. |
| < 1 von 10 | US-Unternehmen hat KI bereits tief in zentrale Workflows integriert – trotz deutlich höherer allgemeiner Nutzungsquoten. |
| 1,9 Mio. | direkte und indirekte KI-bezogene Jobs entstanden laut den im Whitepaper ausgewerteten LinkedIn-Daten zwischen 2023 und 2025. |
| −16 % | relative Beschäftigung bei 22- bis 25-Jährigen in bestimmten stark KI-exponierten Berufen, besonders in Softwareentwicklung und Kundenservice. |
| +56 % | Lohnprämie für Beschäftigte mit KI-Kompetenzen laut PwC-Analyse. |
Die „Job-Apokalypse“ erklärt zu wenig
Dreieinhalb Jahre nach der Veröffentlichung von ChatGPT liegt die Beschäftigungsquote in den 38 OECD-Staaten bei 72,1 Prozent und damit nahe einem Rekordhoch; die Arbeitslosenquote beträgt 4,9 Prozent. Auch in besonders KI-exponierten Berufen ist bislang kein flächendeckender Einbruch von Beschäftigung und Einkommen zu erkennen. Das ist kein Beweis dafür, dass die Technologie folgenlos bleibt. Es ist aber ein starkes Argument gegen die Vorstellung, technologische Leistungsfähigkeit führe automatisch und unmittelbar zu Massenarbeitslosigkeit.
Die Studie ordnet KI als neue General-Purpose Technology ein – vergleichbar in ihrer Breitenwirkung mit Dampfmaschine, Elektrifizierung oder Informations- und Kommunikationstechnologie. Solche Basistechnologien entfalten ihre wirtschaftliche Wirkung nicht allein durch ihre Erfindung. Entscheidend sind ergänzende Innovationen, Infrastruktur, neue Geschäftsmodelle und vor allem organisatorischer Wandel. Historisch gingen diese Übergänge mit der Verdrängung einzelner Tätigkeiten und Berufe einher, langfristig jedoch auch mit Produktivitätswachstum, neuen Industrien und zusätzlicher Beschäftigung.
Der Unterschied liegt heute in der Geschwindigkeit. KI setzt auf bestehender Cloud-, Daten- und Internetinfrastruktur auf und verbreitet sich dadurch wesentlich schneller als frühere Basistechnologien. Die Anpassungszeit für Unternehmen, Beschäftigte, Bildungssysteme und Regulierung wird kürzer. Deshalb ist weder Alarmismus noch Abwarten eine tragfähige Strategie.
Von Stellenprofilen zur Aufgabenarchitektur
Der analytisch wichtigste Perspektivwechsel des Whitepapers lautet: Nicht der Job, sondern die einzelne Aufgabe ist die relevante Einheit des Wandels. Ein Beruf besteht aus einem Bündel unterschiedlicher Tätigkeiten. Manche davon lassen sich automatisieren, andere durch KI beschleunigen, wieder andere bleiben auf menschliches Urteilsvermögen, Kontextwissen, Kreativität, Vertrauen oder Beziehungsgestaltung angewiesen.
Bislang überwiegt in vielen Berufen die Ergänzung menschlicher Arbeit gegenüber ihrem vollständigen Ersatz. Werden einzelne Routinetätigkeiten automatisiert, können Beschäftigte mehr Zeit für komplexere und wertschöpfendere Aufgaben einsetzen. Erstreckt sich die Automatisierung dagegen über einen großen Teil des Tätigkeitsbündels, steigt das Substitutionsrisiko. Diese Unterscheidung erklärt, warum identische Technologien je nach Einsatzmodell sehr unterschiedliche Beschäftigungseffekte haben können.
Bemerkenswert ist auch die Verteilung der Exposition: Generative KI trifft nicht in erster Linie niedrig bezahlte Arbeit. Besonders stark betroffen sind kognitive, strukturierte Tätigkeiten in höher vergüteten Wissensberufen. Viele handwerkliche, pflegerische und serviceorientierte Berufe sind bislang stärker geschützt, weil sie physische Anpassungsfähigkeit, situatives Handeln und zwischenmenschliche Nähe verlangen.
Für Führungskräfte folgt daraus: Klassische Stellenbeschreibungen reichen als Steuerungsinstrument nicht mehr aus. Unternehmen müssen Aufgaben und Workflows systematisch analysieren: Wo steigert KI Qualität oder Geschwindigkeit? Wo braucht es zwingend menschliche Kontrolle? Welche Tätigkeiten entfallen, welche entstehen neu – und wie verändert sich dadurch das gesamte Rollenprofil?
Der eigentliche Engpass ist die Organisation
Die technischen Möglichkeiten entwickeln sich schneller, als Unternehmen sie in produktive Routinen übersetzen können. Nach den im Whitepaper zusammengeführten Daten nutzen rund 18 Prozent der US-Unternehmen und etwa 20 Prozent der europäischen Unternehmen KI. Die meisten Anwender setzen sie jedoch nur in wenigen Funktionen ein; weniger als jedes zehnte Unternehmen in den USA hat KI tief in zentrale Arbeitsabläufe integriert.
Damit verschiebt sich der Wettbewerbsvorteil. Der Zugang zu leistungsfähigen Modellen wird zunehmend zur Grundvoraussetzung. Differenzierung entsteht durch die Fähigkeit, Prozesse neu zu entwerfen, Daten verfügbar zu machen, Entscheidungsrechte zu klären, Risiken zu steuern und Beschäftigte für neue Aufgaben zu qualifizieren. Das Whitepaper beschreibt eine Produktivitäts-J-Kurve: Zunächst entstehen Aufwand und Reibung, weil Organisationen investieren und Arbeitsweisen umbauen müssen. Erst danach werden Produktivitätsgewinne auf Unternehmensebene sichtbar.
Wer KI lediglich auf bestehende Prozesse aufsetzt, kann individuelle Zeitgewinne erzielen, ohne die Leistung der gesamten Organisation zu verbessern. Messbarer Mehrwert entsteht erst, wenn Unternehmen den gewonnenen Spielraum in kürzere Durchlaufzeiten, bessere Entscheidungen, höhere Qualität, zusätzliche Kapazität oder neue Angebote übersetzen. KI-Transformation ist deshalb keine reine IT-Einführung, sondern eine Aufgabe für Geschäftsführung, Personal, Fachbereiche, Mitbestimmung und Technologieverantwortliche gemeinsam.
Stabiler Gesamtmarkt, reale Bruchstellen
Die gesamtwirtschaftliche Stabilität darf nicht darüber hinwegtäuschen, dass der Wandel ungleich verläuft. Besonders sichtbar ist der Druck bei strukturierten, repetitiven und einsteigerorientierten Wissensaufgaben. In bestimmten stark KI-exponierten Berufen sank die relative Beschäftigung von 22- bis 25-Jährigen seit Ende 2022 um 16 Prozent, vor allem in Softwareentwicklung und Kundenservice.
Das ist strategisch brisant. Junior-Rollen sind nicht nur kostengünstige Ausführungsebenen, sondern Lernräume, in denen Erfahrungswissen, Urteilsfähigkeit und spätere Führungskompetenz entstehen. Wenn Unternehmen Einstiegsaufgaben ersatzlos automatisieren, riskieren sie mittelfristig eine ausgedünnte Talentpipeline. Die bessere Antwort ist, Einstiegsrollen neu zu gestalten: weniger reine Produktion, mehr Qualitätsprüfung, Kundenkontext, Datenkompetenz, KI-Steuerung und begleitetes Lernen.
Gleichzeitig entstehen neue Tätigkeiten. Für die Jahre 2023 bis 2025 weist das Whitepaper auf rund 1,9 Millionen direkt und indirekt geschaffene KI-bezogene Jobs hin. Gefragt sind unter anderem Kompetenzen in Integration, Aufsicht, Governance und Workflow-Design. Beschäftigte mit KI-Kenntnissen erzielen laut einer groß angelegten Stellenanzeigenanalyse eine Lohnprämie von 56 Prozent. Die zentrale Verteilungsfrage lautet daher nicht nur, wie viele Jobs entstehen oder verschwinden, sondern wer Zugang zu den neuen Kompetenzen und Chancen erhält.
Physical AI: Automatisierung trifft auf Demografie
Die nächste Entwicklungsstufe reicht über Wissensarbeit hinaus. Physical AI verbindet künstliche Intelligenz mit Industrierobotik. Systeme können ihre Umgebung zunehmend wahrnehmen, auf Abweichungen reagieren und neue Aufgaben durch Demonstration erlernen. Weltweit sind bereits annähernd fünf Millionen Industrieroboter installiert; allein 2024 kamen mehr als 540.000 hinzu. Deutschland zählt zu den Ländern mit besonders hoher Roboterdichte.
Humanoide Roboter werden zwar bereits in ausgewählten Logistik- und Produktionsumgebungen erprobt. Verlässlich autonome Arbeit in unstrukturierten Umgebungen bleibt laut Whitepaper jedoch eher eine Perspektive der kommenden zehn bis fünfzehn Jahre. Kurz- und mittelfristig schreitet die Automatisierung deshalb vor allem dort voran, wo Abläufe und Umgebungen standardisierbar sind – etwa in Lagerlogistik, Montage und Verpackung. Bau, häusliche Pflege, Handwerk oder Gastgewerbe bleiben deutlich stärker auf menschliche Anpassungsfähigkeit angewiesen.
Für alternde Volkswirtschaften wie Deutschland ist diese Entwicklung besonders relevant. Sinkende Erwerbspersonenzahlen machen Arbeitskräfteknappheit zu einem Wachstumsrisiko. In diesem Umfeld dient Automatisierung häufig nicht dazu, vorhandene Beschäftigte zu ersetzen, sondern Produktion und Versorgung trotz fehlender Arbeitskräfte zu sichern. Die gleiche Technologie kann in Ländern mit wachsender Erwerbsbevölkerung jedoch stärkeren Verdrängungsdruck auslösen. Demografie, Regulierung und Wirtschaftsstruktur entscheiden somit mit über die Wirkung von KI.
Vier Szenarien und zwei Entscheidungen, die den Ausschlag geben
Das Whitepaper verzichtet bewusst auf eine scheinpräzise Prognose. Stattdessen entwickelt es vier Szenarien entlang zweier Unsicherheiten: Ergänzt KI menschliche Arbeit überwiegend oder ersetzt sie diese? Und bleiben Technologie, Kapital und Wertschöpfung breit verteilt oder konzentrieren sie sich bei wenigen Plattformen?
1. Flourishing Economy
Menschen und KI arbeiten komplementär in einem offenen, wettbewerblichen Ökosystem. Beschäftigung bleibt hoch, Löhne steigen breiter, Kompetenzen sind über Plattformen hinweg übertragbar und neue Unternehmen entstehen. Die Studie bewertet dieses Szenario als historisch am besten anschlussfähig und am plausibelsten.
2. Capital Rules
Digitale und autonome Systeme übernehmen einen großen Teil routinisierbarer kognitiver und physischer Arbeit, der Zugang zur Technologie bleibt jedoch verteilt. Nach einer Phase der Verdrängung entstehen neue, stark automatisierte Geschäftsmodelle und Unternehmen. Der Arbeitsmarkt wird kleiner und volatiler, bricht aber nicht zusammen.
3. Walled Garden
Hybride Arbeit bleibt verbreitet, doch wenige Plattformanbieter kontrollieren Modelle, Infrastruktur und Standards. Beschäftigung ist relativ stabil, während Mobilität, Unternehmertum und Lohnentwicklung nachlassen. Kompetenzen werden plattformspezifischer und damit weniger übertragbar.
4. Deus Ex Machina
Hochautonome KI und Robotik ersetzen Arbeit in großem Umfang, während die Kontrolle bei wenigen Anbietern liegt. Produktivität und Output bleiben hoch, Beschäftigung und die Verbindung zwischen Arbeit und Einkommen schwächen sich stark ab. Dieses Szenario ist das sozial disruptivste und nach Einschätzung der Studie am wenigsten mit den bisherigen Daten und historischen Erfahrungen vereinbar.
Der Wert dieser Szenarien liegt nicht in ihrer Vorhersagekraft, sondern in ihrer Funktion als Entscheidungsrahmen. Unternehmen können beobachten, in welche Richtung sich Technologie, Regulierung, Plattformmacht und Beschäftigung bewegen und ihre Strategie so auf Robustheit statt auf eine einzige Zukunftswette ausrichten.
Hybride Workforce-Orchestrierung wird zur Führungsdisziplin
The Adecco Group bezeichnet die daraus entstehende Managementaufgabe als hybride Workforce-Orchestrierung. Gemeint ist nicht hybrides Arbeiten im Sinne von Büro und Homeoffice. Es geht um die bewusste Gestaltung, Koordination und Weiterentwicklung von Arbeit über Menschen, KI-Agenten, Automatisierung und Physical AI hinweg, damit jede Form von Arbeit dort eingesetzt wird, wo sie den größten Wert schafft.
Für Führungskräfte ergeben sich daraus sechs konkrete Prioritäten:
- Arbeit auf Aufgabenebene verstehen. Rollen, Workflows, Engpässe und Wertbeiträge müssen transparent werden, bevor über Automatisierung entschieden wird.
- Mensch und Maschine bewusst kombinieren. Automatisierung, Assistenz und menschliche Entscheidung sollten je nach Risiko, Komplexität und Kundennutzen unterschiedlich austariert werden.
- Governance in den Workflow integrieren. Menschliche Aufsicht, Dokumentation, Verantwortlichkeit und Eskalationswege dürfen kein nachträglicher Kontrollschritt sein.
- Einstiegs- und Entwicklungspfade neu bauen. Wenn Routineaufgaben entfallen, brauchen Nachwuchskräfte neue Lerngelegenheiten und einen systematischen Kompetenzaufbau.
- Qualifizierung und interne Mobilität verstetigen. Reskilling und Redeployment werden von punktuellen Programmen zu dauerhaften Bestandteilen der Workforce-Strategie.
- Wirkung statt Nutzung messen. Relevante Kennzahlen sind nicht Lizenzen oder Prompts, sondern Qualität, Durchlaufzeit, Kapazität, Kosten, Risiko, Beschäftigungsfähigkeit und realisierter Geschäftswert.
Was das für Personaldienstleister bedeutet
Auch die Personaldienstleistung wird durch KI strukturell verändert. Sourcing, Lebenslaufprüfung und einfaches Matching lassen sich zunehmend automatisieren. Genau dort steigt der Preis- und Disintermediationsdruck. Zugleich wächst der Bedarf an Leistungen, die näher an der strategischen Steuerung von Arbeit liegen: Workforce-Planung, Aufgaben- und Skill-Analysen, Qualifizierung, interne und externe Mobilität, Managed Services, Compliance sowie die verantwortliche Integration menschlicher und digitaler Arbeit.
Die Branche bewegt sich damit von der reinen Bereitstellung von Arbeitskräften hin zu einer Produktivitätsinfrastruktur. Erfolgreiche Anbieter:innen werden nicht nur offene Rollen schneller besetzen. Sie helfen Unternehmen zu entscheiden, wie Arbeit künftig organisiert wird, welche Kompetenzen gebraucht werden und wie Beschäftigte sicher in neue Aufgaben wechseln können. Für The Adecco Group liegt darin die strategische Chance, die menschliche Seite der KI-Transformation mit Arbeitsmarktwissen, Technologiekompetenz, Talentmobilität und Qualifizierung zu verbinden.
Die Zukunft der Arbeit ist eine Gestaltungsfrage
Die Studie liefert keinen Anlass zur Sorglosigkeit. Sie zeigt reale Risiken für Einstiegsrollen, Lohnverteilung, Mobilität und einzelne Tätigkeitsfelder. Sie widerspricht aber der Vorstellung, ein massiver Zusammenbruch des Arbeitsmarktes sei bereits vorgezeichnet. In drei der vier Szenarien bleibt menschliche Arbeit wirtschaftlich zentral – in veränderter, stärker technologiegestützter Form.
Entscheidend ist, ob Unternehmen KI als isoliertes Tool behandeln oder Arbeit, Führung und Kompetenzen gemeinsam neu denken. Technologie schafft Möglichkeiten. Menschen machen daraus Wert. Hybride Workforce-Orchestrierung macht diesen Wert skalierbar.
Über das Whitepaper
„On the threshold: AI, the future of work and the rise of hybrid labor markets“ wurde von The Adecco Group beauftragt und gemeinsam mit Altermind entwickelt. Die Analyse bündelt aktuelle akademische Forschung, institutionelle Daten und historische Vergleiche mit früheren Basistechnologien. Sie untersucht die beobachtbaren Arbeitsmarkteffekte von KI, zehn strukturelle Trends für die kommende Dekade, vier Zukunftsszenarien sowie die Konsequenzen für Unternehmen und Workforce-Solutions-Anbieter.
Redaktioneller Hinweis: Die im Beitrag genannten Werte und Quellen entsprechen dem Stand und der Auswahl des Whitepapers vom Juli 2026. Szenarien sind keine Prognosen, sondern plausible Zukunftsbilder zur strategischen Orientierung.
Das Whitepaper zum Download ist hier zu finden.
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