Goldman Sachs: KI vernichtet netto 16.000 US-Jobs pro Monat - doch 80 Prozent der Firmen sehen keinen Produktivitätsgewinn
Was wirklich drin steht
Eine am 10. Mai 2026 von CNN Business veröffentlichte Analyse fasst zwei widersprüchliche Forschungsergebnisse zusammen: Einerseits hat Goldman Sachs auf Basis realer Gehaltsdaten errechnet, dass KI in den USA netto rund 16.000 Arbeitsplätze pro Monat vernichtet. Im Detail: Etwa 25.000 Stellen fallen monatlich durch KI-Substitution weg, während rund 9.000 neue Stellen durch KI-Augmentierung entstehen. Über das vergangene Jahr summiert sich das auf 192.000 wegfallende Jobs. Besonders betroffen ist die Generation Z: Bei den 22- bis 25-Jährigen ist die Beschäftigung in KI-exponierten Berufen um 16 Prozent gesunken. Betroffen sind vor allem Routinetätigkeiten im Büro - Dateneingabe, Kundenservice, Rechtsassistenz und Rechnungswesen. Andererseits zeigt eine umfangreiche NBER-Studie mit über 6.000 Führungskräften, dass mehr als 80 Prozent der Unternehmen trotz KI-Einsatz keine messbaren Produktivitätsgewinne verzeichnen. 90 Prozent der befragten Manager geben an, KI habe in den vergangenen drei Jahren keinerlei Auswirkung auf die Beschäftigtenzahl in ihrem Unternehmen gehabt. Die Schlussfolgerung der CNN-Analyse: KI ersetzt nicht ganze Berufe, sondern einzelne Aufgaben innerhalb von Berufen - der Wandel vollzieht sich langsamer und fragmentierter als die Schlagzeilen suggerieren.
Unsere Einordnung
Diese Nachricht illustriert ein Paradox, das für die KI-Debatte typisch ist: Auf der einen Seite reale, messbare Jobverluste, auf der anderen Seite eine erstaunliche Trägheit in der Breite der Wirtschaft. Beide Datenpunkte sind gleichzeitig wahr - sie betreffen nur unterschiedliche Segmente. Die Goldman-Sachs-Zahlen zeigen, dass die Angst vor KI-bedingtem Jobverlust nicht unbegründet ist, besonders für Berufseinsteiger und junge Menschen in administrativen Rollen. 16.000 netto verlorene Jobs pro Monat sind kein Katastrophenszenario, aber auch keine Null. Gleichzeitig zeigt die NBER-Studie, dass die Revolution in den allermeisten Unternehmen noch nicht angekommen ist: Die meisten Firmen nutzen KI zwar (69 Prozent), sehen aber weder bei Produktivität noch bei Beschäftigung nennenswerte Veränderungen. Das deutet darauf hin, dass wir uns in einer Übergangsphase befinden - die Technologie ist da, aber die organisatorische Umstellung braucht Zeit. Für Betroffene ist das ein zweischneidiges Schwert: Wer heute seinen Job verliert, hat ein reales Problem; wer sich Sorgen um die Zukunft macht, hat mehr Zeit zur Anpassung als befürchtet.
Relevanz für Deutschland
Für Deutschland sind die Ergebnisse mit Vorsicht zu übertragen, da sich der US-Arbeitsmarkt strukturell vom deutschen unterscheidet: Stärkerer Kündigungsschutz, Mitbestimmung und das duale Ausbildungssystem wirken als Puffer. Dennoch sind die Trends relevant. Die Bundesagentur für Arbeit berichtet, dass Stellenangebote für klassische Bürotätigkeiten 2025/2026 um 12 Prozent zurückgegangen sind. Das ifo-Institut schätzt, dass bis zu 3,4 Millionen Beschäftigte in Deutschland in Berufen arbeiten, die stark KI-exponiert sind. Die Generation-Z-Problematik ist auch hierzulande sichtbar: Die Jugendarbeitslosigkeit in akademischen Berufen ist 2026 auf den höchsten Stand seit 2015 gestiegen. Gleichzeitig zeigt eine Bitkom-Umfrage vom März 2026, dass erst 34 Prozent der deutschen Unternehmen KI produktiv einsetzen - was die NBER-Erkenntnis bestätigt, dass die Transformation langsamer verläuft als die Debatte suggeriert.
Faktencheck
Die Goldman-Sachs-Zahlen (16.000 netto verlorene Jobs/Monat, 192.000 im vergangenen Jahr) stammen aus einer im April 2026 veröffentlichten Analyse auf Basis von US-Payroll-Daten und wurden von Fortune, CNN und weiteren Medien übereinstimmend berichtet. Die NBER-Ergebnisse (80%+ ohne Produktivitätsgewinn, 90% ohne Beschäftigungseffekt) basieren auf dem Working Paper 34984 von Barrero, Bloom, Davis und anderen, das über 6.000 Führungskräfte befragte. Die Zahl zur Generation Z (16% Beschäftigungsrückgang in KI-exponierten Rollen) stammt aus der Goldman-Sachs-Analyse. Einschränkung: Die Goldman-Sachs-Methodik zur Kausalzuordnung von Jobverlusten zu KI ist nicht öffentlich im Detail nachprüfbar; andere Faktoren wie Konjunktur und Outsourcing könnten ebenfalls eine Rolle spielen.
Quelle
- • CNN Business 10.05.2026 (cnn.com/2026/05/10/tech/ai-taking-jobs)
- • Goldman Sachs Economics Research April 2026 (goldmansachs.com/insights/articles/the-jobs-ai-is-likely-to-boost-and-those-it-may-disrupt)
- • Fortune 06.04.2026 (fortune.com/2026/04/06/ai-tech-displacement-effect-gen-z-16000-jobs-per-month/)
- • NBER Working Paper 34984: Artificial Intelligence, Productivity, and the Workforce (nber.org/papers/w34984)
- • NBER Working Paper 34836: Firm Data on AI (nber.org/papers/w34836)