Massenentlassungen in IT wegen KI? CEOs wollen, dass man das denkt

Wer nur auf Schlagzeilen schaut, könnte meinen, KI kostet längst massenhaft Jobs - sie schreibt Texte, programmiert, analysiert. Doch bislang ist die Auswirkung schwer messbar. Was sich aber zeigt: Viele Tech-Konzerne lieben die Erzählung vom KI-Boom.

Die große Geschichte von der KI

Wenn CEOs in diesem Jahr Tech-Entlassungen verkünden, ist ein Begriff fast immer dabei: Künstliche Intelligenz. Mal als Grund, mal als Ausblick, oft als Versprechen. Doch was auf den ersten Blick nach Rationalisierung klingt, entpuppt sich bei genauerem Hinsehen als Symbolwandel. Die Unternehmen entlassen - aber nicht immer, weil Jobs verschwinden, sondern weil Investoren neue Erzählungen erwarten.

Tatsächlich zeigt ein aktueller Bericht der Jobplattform Indeed (via Techxplore) zum US-Markt: Die Zahl offener Tech-Stellen lag im Juli 36 % unter dem Niveau von Anfang 2020. KI spielt nach dieser Analyse eine Rolle, aber nicht die Hauptrolle. "Der Tech-Arbeitsmarkt entwickelt sich ähnlich wie der Rest der Wirtschaft", sagt Brendon Bernard vom Indeed Hiring Lab. Auch in Bereichen ohne direkte KI-Relevanz sei der Rückgang ähnlich ausgeprägt. Der große Einbruch begann also nicht erst mit ChatGPT, sondern laut Bernard mit dem Ende des pandemiebedingten Einstellungsbooms.

Die Erzählung verändert sich

Was sich seither aber deutlich geändert hat: die Rhetorik. Fast jede Massenentlassung kommt 2025 mit einem Verweis auf KI. Auffällig ist dabei, wie häufig sich Tech-CEOs öffentlich auf künstliche Intelligenz berufen, wenn sie Personalabbau begründen - sei es zur Erklärung von Kürzungen oder als strategische Neuausrichtung. Bei Workday sprach CEO Carl Eschenbach davon, dass Unternehmen weltweit Arbeit neu denken würden. Bei Autodesk war KI der Grund für Umverteilung. CrowdStrike begründete Stellenabbau mit dem Ziel, "von der Idee zum Produkt schneller zu werden". Und Tata Consultancy Services formulierte offen, man wolle eine "Future-Ready"-Organisation werden - mit KI als zentrales Werkzeug.

Ob durch KI wirklich bereits im großen Stil Jobs ersetzt werden, lässt sich derzeit nur schwer nachweisen. Viele Analysten sehen stattdessen ein anderes Muster: Unternehmen nutzen das Thema KI, um tiefgreifende Umbauten zu legitimieren - und um ihre steigenden Ausgaben für Rechenzentren, Chips und Softwareinfrastruktur strategisch zu erklären. Nicht der unmittelbare Jobverlust durch Automatisierung steht im Vordergrund, sondern das Narrativ eines technologischen Umbruchs, mit dem sich auch Investitionen und Personalumbau gegenüber der Börse besser darstellen lassen.

Auch Analysten wie Bryan Hayes von Zacks Investment Research sprechen von einem "doppelten Umbau": Einerseits schrumpfen Unternehmen ihre Belegschaft - andererseits bauen sie die Infrastruktur für KI aus. Der Druck kommt aus ihrer Sicht aktuell aber nicht nur von der Technologie, sondern von der Börse. KI ist das neue Leistungsversprechen - aber aktuell eben oft "nur" ein Versprechen.

Was tun mit Job in der Branche?

Aber was bedeutet das für Menschen in der Branche? Laut Microsofts eigener Forschung gelten Berufe wie Übersetzer, Vertriebsmitarbeiter oder Kundendienstkräfte als besonders anfällig für Automatisierung. Umgekehrt gelten Pflegekräfte, Sanierer oder medizinische Assistenzberufe als vergleichsweise KI-resistent - weil dort echte physische Interaktion gefragt ist.

Besonders betroffen von den aktuellen Rückgängen im Tech-Bereich sind laut Indeed Einsteiger-Jobs: Marketing, HR und Admin-Tätigkeiten - also genau jene Felder, in denen generative KI Texte, Bilder oder Prozesse schneller umsetzen kann. Bewerber mit mehr als fünf Jahren Erfahrung hätten laut Bernard bessere Chancen, weil sie in der Lage seien, mit KI-Tools zu arbeiten - nicht gegen sie.

Es kommt, doch was genau?

Ob und wie KI Arbeitsplätze ersetzt, schafft oder nur verlagert, bleibt eine offene Frage. Aber klar ist: Wer sie zu beherrschen weiß, hat bessere Karten. Meta etwa wirbt derzeit mit hohen Prämien um Spitzenkräfte aus der KI-Forschung. Und auch klassische Stellen wie "Machine Learning Engineer" liegen weiter über dem Vor-Corona-Niveau - auch wenn die Dynamik seit dem Höhepunkt 2022 abgenommen hat.

Was sich aktuell beobachten lässt, ist weniger ein technologischer Schock als ein strategischer Rahmenwechsel: KI verändert bislang nicht primär die Arbeit - sondern das Bild von Arbeit. Und dieses Bild entscheidet mit darüber, wie Konzerne investieren, wie sie sich strukturieren - und wie sie ihre Entscheidungen öffentlich legitimieren. Ob und wann der von vielen erwartete Umbruch am Arbeitsmarkt kommt, ist offen. Sicher ist nur: Die Debatte über "KI und Jobs" hat längst begonnen, lange bevor die Effekte tatsächlich messbar sind.


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