Sind die massiven Entlassungen in großen Unternehmen wirklich darauf zurückzuführen, dass KI den Menschen ihre Arbeitsplätze wegnimmt?

Verursacht KI tatsächlich Massenarbeitslosigkeit?

Die makroökonomischen Daten der USA sprechen das Gegenteil: Die Daten des US-Arbeitsministeriums von gestern Abend zeigen, dass die Zahl der Erstanträge auf Arbeitslosenunterstützung auf 189.000 gesunken ist und damit den niedrigsten Stand seit 57 Jahren erreicht.

Am selben Tag zeigt ein Bericht des Wiedereinstellungsberatungsunternehmens Challenger, dass im Oktober nur 43.994 Personen entlassen wurden – der niedrigste Wert in einem entsprechenden Zeitraum seit drei Jahren.

Monatliche Entlassungsstatistik von Challenger: Im Oktober 2026 wurden 43.994 Personen entlassen, weniger als im Vorjahreszeitraum. Bildquelle: Challenger, Gray & Christmas.

Doch bei den Technologiegiganten im Silicon Valley herrscht eine ganz andere, fast wie eine „Hölle“ anmutende Situation.

Diese Woche berichtete Reuters exklusiv, dass Google seit Juni das freiwillige Kündigungsprogramm auf fünf Länder im Ausland ausgeweitet hat. Allein in der Schweiz arbeiten rund 5000 Google-Mitarbeiter.

Exklusivbericht von Reuters vom 4. November: Google hat dieses Jahr die Entschädigungen für freiwillige Kündigungen auf mehrere Länder ausgeweitet, um die steigenden Kosten unter hohen KI-Investitionen zu kontrollieren. Bildquelle: Reuters.

Statt direkt zu entlassen, zahlen die großen Konzerne lieber mehr Geld, damit Mitarbeiter selbst gehen – das ist eine neue Gewohnheit der Tech-Giganten in den letzten zwei Jahren. Die Entschädigung, die Google dieses Mal anbietet, beträgt maximal das 12-fache eines Monatsgehalts. Eine Woche zuvor hat Microsoft rund 60.000 Mitarbeitern eine Einladung zur freiwilligen Kündigung geschickt, was einem Viertel der gesamten Belegschaft entspricht.

Wenn man viel Geld ausgibt, damit Mitarbeiter selbst das Unternehmen verlassen, verfolgt man zwei Ziele:

Erstens, um Gerichtsverfahren zu vermeiden: Die direkte Entlassung älterer Mitarbeiter führt in den USA leicht zu Klagen wegen Altersdiskriminierung, und Personen, die freiwillig kündigen, müssen unterschreiben, auf das Klagerecht zu verzichten. Zweitens, um keine öffentlichen Meldepflichten erfüllen zu müssen: Bei Massenentlassungen in den USA muss die Landesregierung 60 Tage im Voraus benachrichtigt werden.

Die Bereitschaft, so viel Geld auszugeben, um die Karriere von Mitarbeitern abzukaufen, zeigt genau, dass die großen Konzerne selbst wissen: Die Entlassungen sind in diesem Umfang schlecht für das Image.

Während des Platzens der Internetblase im Jahr 2001 entließ die US-Technologiebranche innerhalb eines ganzen Jahres rund 168.000 Personen.

In diesem Jahr sind erst zehn Monate vergangen, und die von Challenger erfassten Entlassungen in der Technologiebranche haben bereits 170.000 überschritten – 20 % mehr als im Vorjahreszeitraum, der höchste Wert aller Branchen, der sogar den Rekord aus dem Jahr des Platzens der Blase übertrifft. Die allgemeine Beschäftigungslage ist gut, aber ausgerechnet die Technologiebranche entlässt mehr als damals.

Kann eine so massive Personalreduzierung in Technologieunternehmen einfach damit erklärt werden, dass KI in Arbeitsabläufe eingreift und menschliche Mitarbeiter ersetzt?

Ist der AGI-Moment bereits gekommen?

Die Angst vor der Ersetzung von Menschen durch KI ist faktisch unbegründet

ChatGPT ist erst seit wenigen Monaten auf dem Markt, und bereits im März 2023 begann ein Bericht von GL Ventures, die Geschichte zu verbreiten, dass KI den Menschen die Arbeitsplätze wegnimmt. Er schätzte, dass etwa ein Fünftel der Arbeitsplätze weltweit von KI erledigt werden kann, was 300 Millionen Vollzeitstellen entspricht.

Daraufhin rochen auch die Medien die „Blutspur“ – die Überschriften ließen sich leicht schreiben und erzeugten starke Emotionen. Die britische Zeitung The Independent titelte: „Generative KI könnte 300 Millionen Arbeitsplätze betreffen“, und chinesische Medien waren noch direkter: „GL Ventures: KI könnte dazu führen, dass 300 Millionen Menschen weltweit ihren Arbeitsplatz verlieren“.

Dieses Gerücht erreichte im Februar dieses Jahres seinen Höhepunkt.

Citrini Research verfasste einen fiktiven Bericht mit dem Titel „Globale Intelligenzkrise 2028“, der davon ausging, dass die Arbeitslosenquote in den USA im Juni 2028 10,2 % erreichen und der S&P 500 um 38 % zurückgehen würde. Dieser Bericht wurde am Wochenende im Internet viral. Am Montag fiel der Dow-Jones-Index um 800 Punkte, IBM verlor an einem einzigen Tag 13 % – der schlechteste Tag seit dem Jahr 2000.

Bericht von Invezz über das fiktive Krisenszenario von Citrini. Bildquelle: Invezz.

Das Magazin Entrepreneur fragte direkt in seiner Überschrift: „Ist der Dow-Jones-Index um 800 Punkte gefallen, weil dieser virale KI-Apokalypse-Bericht die Schuld trägt?“

Aber bei genauer Betrachtung hat die Behauptung, dass „KI bereits Menschen in großem Umfang ersetzt“, mindestens vier Widersprüche:

1. Die Ersetzungs-Theorie durch KI erklärt nicht, wer entlassen wird

Wenn KI Menschen ersetzen würde, sollten zuerst die grundlegenden Arbeiten, die am leichtesten zu automatisieren sind, ersetzt werden – nicht erfahrene Mitarbeiter oder sogar Führungskräfte.

Aber das freiwillige Abfindungsprogramm von Microsoft im April dieses Jahres richtete sich an Mitarbeiter, deren Alter plus Dienstzeit mindestens 70 Jahre betrug – zum Beispiel 50 Jahre alt und 20 Jahre im Unternehmen tätig, was rund 8750 Personen betraf. Viele dieser Personen sind erfahrene Mitarbeiter und Führungskräfte, je länger die Dienstzeit, desto höher sind Gehalt und Aktienanteile – diese „teuren“ Mitarbeiter zuerst zum Gehen zu bewegen, ist natürlich aus finanziellen Gründen motiviert.

Betrachtet man zudem das Geschäft: Amazon schloss gleichzeitig mit den Entlassungen die Supermärkte Fresh und Go, und von den Entlassungen bei Microsoft war der Bereich Xbox am stärksten betroffen – das sind alles Randgeschäfte, die die Giganten seit Jahren nicht zum Erfolg bringen konnten.

In den Bereichen KI und Cloud-Dienste wird die Belegschaft dagegen sogar aufgestockt.

Laut Reuters-Berichten wurden die Bereiche Google Cloud und DeepMind in keiner der Abfindungsrunden von Google einbezogen. Meta entließ rund 8000 Personen und versetzte gleichzeitig rund 7000 Personen in neue KI-Teams. Das freiwillige Kündigungsprogramm von Microsoft im Oktober schloss laut Medienberichten Teile von Teams in Rechenzentren, Vertrieb und Cybersicherheit aus.

IBM entließ in diesem Jahr Tausende von Mitarbeitern in den USA, aber Bloomberg berichtete, dass das Unternehmen die Einstellung von US-Absolventen in den Bereichen KI und Hybrid-Cloud auf das Dreifache ausweiten will.

Kurz gesagt: Die Entlassungen treffen die alten, nicht profitablen Geschäftsfelder. In Bereichen wie KI und Cloud, in die die Unternehmen für die Zukunft setzen, will man keine einzige Person freisetzen.

2. Die totale Faktorproduktivität hat sich nicht deutlich verbessert – wie kann KI also bereits die Oberhand gewonnen haben?

Laut Statistiken von Oxford Economics wurden in den ersten 11 Monaten des Jahres 2025 in den USA nur fast 55.000 Personen von Unternehmen wegen KI entlassen, was 4,5 % aller Entlassungen entspricht. Die Zahl der Entlassungen aufgrund schlechter Markt- und Wirtschaftslage ist viermal so hoch wie die durch KI verursachten.

Die Schlussfolgerung dieser Studie lautet: „Wenn KI bereits in großem Umfang Arbeitskräfte ersetzen würde, sollte das Produktivitätswachstum beschleunigen. Insgesamt ist das nicht der Fall.“

Die Daten des US-Arbeitsamts bestätigen dies: Die annualisierte Wachstumsrate der gesamten US-Arbeitsproduktivität im ersten und zweiten Quartal 2026 betrug nur 0,8 % bzw. 1,4 %.

Die Arbeitsproduktivität wird auch von Faktoren wie Überstunden und Entlassungen beeinflusst. Aussagekräftiger ist die totale Faktorproduktivität, die misst, ob man mit denselben Personen und denselben Maschinen mehr Arbeit leisten kann.

Torsten Slok, Chefökonom von Apollo, zitierte im Oktober Daten der Federal Reserve Bank of San Francisco und wies darauf hin, dass dieser Wert derzeit sogar leicht unter Null liegt. Nachdem die großen Konzerne begonnen haben, massiv in Rechenleistung zu investieren, hat sich die totale Faktorproduktivität überhaupt nicht beschleunigt.

Grün zeigt die totale Faktorproduktivität, grau die Produktion pro Arbeitsstunde. Bildquelle: Torsten Slok, Chefökonom von Apollo, 5. Oktober 2026.

Aus den makroökonomischen Daten lässt sich kein Nutzen der KI erkennen – das Gleiche gilt auch für konkrete Arbeitsabläufe.

3. In echten Arbeitsszenarien ist KI nicht so leistungsfähig, dass man sie vollständig eigenständig arbeiten lassen kann

Wenn heute von Entlassungen gesprochen wird, stellt man sich oft vor: KI hat deine Arbeit gelernt und nimmt dann deinen Arbeitsplatz ein.

Aber alle, die KI intensiv nutzen, wissen: Damit KI eine vollständige Arbeitsaufgabe eigenständig erledigen kann, ist die Leistung der meisten Agenten noch immer nicht zufriedenstellend – sie erfordert ständige menschliche Eingaben und Kalibrierungen.

Das Center for AI Safety und Scale AI haben 240 echte Freiberufler-Projekte getestet. Selbst das leistungsstärkste Modell Opus 5.5 erreichte bei nur rund 21 % der Projekte ein professionelles Niveau.

Ranking des Remote Labor Index (RLI): Opus 5.5 erreicht einen Wert von 21,25. Bildquelle: Scale AI.

Mark Zuckerberg gab im Juli dieses Jahres auch zu, dass der Fortschritt der Agenten „nicht so beschleunigt, wie wir erwartet haben“. Schon früher hat Andrej Karpathy, Gründungsmitglied von OpenAI, die Erwartungen gedämpft. Er sagte im Oktober letzten Jahres in einem Podcast, dass heutige Agenten noch weit davon entfernt sind, als Praktikant eingesetzt zu werden – es wird zehn Jahre dauern, bis sie so weit sind.

Karpathy spricht über die Schwächen von Agenten. Bildquelle: Dwarkesh Podcast, 17. Oktober 2025.

Das Programmieren ist das Szenario, in dem man KI am ehesten eigenständig arbeiten lassen kann. Aber nachdem viele Unternehmen Coding-Agenten eingesetzt haben, ist die neu geschriebene Code-Menge pro Person stark gestiegen, aber die end-to-end-Entwicklungsdauer hat sich nicht im gleichen Maße verkürzt – der Arbeitsaufwand für Prüfwartezeiten und Nachbesserungen ist sogar gestiegen.

4. Wenn KI besser und günstiger als Menschen wäre, warum beginnen Unternehmen dann kürzlich, die KI-Ausgaben ihrer Mitarbeiter zu kürzen?

Anfang des Jahres wetteiferten die großen Konzerne noch darum, wer mehr Tokens verbraucht – aber bald rechneten sie sich die Kosten nicht mehr schön.

Im Prospekt von Anthropic steht eine Zahl: Im April dieses Jahres überstieg die Menge der internen Nutzung von Claude durch die Mitarbeiter von Anthropic, berechnet nach dem Preis, der an Kunden verkauft wird, bereits die monatlichen Lohnausgaben des Unternehmens (ohne Aktienvergütungen).

Wenn die Mitarbeiter großer Konzerne KI wirklich so intensiv nutzen wie bei Anthropic, explodieren die Token-Rechnungen direkt.

Laut einem von TechCrunch zitierten Bericht von Bloomberg hat Uber sein gesamtes KI-Budget für das ganze Jahr in nur vier Monaten aufgebraucht, sodass für jeden Mitarbeiter eine Obergrenze von 1500 US-Dollar pro Monat für jedes Programmierwerkzeug festgelegt wurde. Tesla geht noch härter vor: Seit Juli erhält jeder Mitarbeiter nur 200 US-Dollar pro Woche. Microsoft legt Token-Obergrenzen pro Abteilung fest, und der Executive Vice President sagte in einer internen E-Mail ganz offen: „Tokenmaxxing ist nicht das Ziel, das wir optimieren wollen.“

Chinesische Tech-Giganten waren von vornherein nicht so großzügig wie die im Silicon Valley, also schränkten sie die Nutzung noch stärker ein. Im März verbreitete sich auf der Plattform Maimai das Gerücht, dass Tencent jedem Mitarbeiter 220.000 Yuan an Token pro Jahr zuweist. Im Juni wurde