Torsten Slok: «Der erste Effekt von KI zeigt sich in den Löhnen, nicht in der Beschäftigung»

Wer bei KI und Löhnen an Kündigungswellen denkt, sucht am falschen Ort. Eine Analyse von Apollo Global Management zu 321 US-Berufen im Zeitraum 2015 bis 2025 findet nach 2023 in stark KI-exponierten Tätigkeiten ein reales Lohnwachstum, das rund 6,7 Prozentpunkte hinter dem der weniger exponierten Berufe zurückbleibt. Einen statistisch nachweisbaren Beschäftigungsrückgang findet dieselbe Auswertung nicht.

Torsten Slok, Chefökonom des Hauses, fasst den Befund in einem Bloomberg-Gespräch vom 22. August 2026 so zusammen: Der erste Effekt von KI zeige sich stärker bei den Löhnen als bei der Beschäftigung („AI's first impact is appearing more in wages than employment“). Der Beschäftigungseffekt sei bislang relativ gering.

Das ist die unauffälligere Variante des Strukturwandels. Und die politisch bequemere.

Was hat Apollo genau gemessen, und wie belastbar ist die Zahl?

Das Whitepaper „The Impact of AI on the U.S. Labor Market“ vergleicht nach Beruf gematchte Beobachtungen mit einem Differenz-von-Differenzen-Ansatz^?Statistisches Verfahren, das zwei Gruppen über die Zeit vergleicht: Wie hat sich die betroffene Gruppe nach einem Ereignis entwickelt, gemessen an einer möglichst ähnlichen Vergleichsgruppe.: 321 Berufe, Zeitraum 2015 bis 2025, Bruchpunkt 2023. Für die stark exponierte Gruppe ergibt sich ein Koeffizient von etwa minus 0,0667 auf die realen Löhne. Beschäftigungseffekte nennt das Papier nicht nachweisbar.

Ein Wort zur Methode, denn sie entscheidet über den Wert der Zahl. Differenz von Differenzen vergleicht nicht Zustände, sondern Entwicklungspfade: Wie wären die Löhne in den exponierten Berufen gelaufen, hätten sie sich wie die der Vergleichsgruppe entwickelt? Die Aussagekraft hängt daran, dass sich beide Gruppen vor 2023 parallel bewegt haben und dass „KI-Exposition^?Maß dafür, wie stark die Tätigkeiten eines Berufs von KI-Systemen übernommen oder unterstützt werden können.“ überhaupt sauber messbar ist. Beides ist eine Setzung, keine Naturkonstante. Wer Berufe nach vermuteter Automatisierbarkeit sortiert, nimmt an, was Modelle können. Die 6,7 Prozentpunkte sind deshalb ein solides Signal, kein Messwert wie eine Temperatur.

Und es geht um langsameres Wachstum, nicht um sinkende Löhne. Die Gehälter fallen in dieser Auswertung nicht, sie steigen träger. Das ist der Unterschied zwischen einem Schock, den jeder bemerkt, und einer Verschiebung, die man erst nach Jahren im Kontoauszug sieht.

Wie groß ist der Effekt volkswirtschaftlich?

Auf die Gesamtwirtschaft gerechnet kommt Apollo auf rund 28 Milliarden US-Dollar entgangenen Lohnzuwachs pro Jahr, betroffen seien etwa 5,8 Millionen Beschäftigte. Pro Kopf sind das knapp 4.800 Dollar im Jahr, die nicht angekommen sind. Die Autoren nennen das Muster Lohnkompression^?Das Lohnwachstum einer Gruppe fällt hinter das anderer Gruppen zurück. Die Gehälter sinken nicht, sie steigen langsamer. statt Stellenabbau („wage compression rather than workforce reduction“), wie Cryptobriefing am 22. August 2026 berichtete.

28 Milliarden Dollar sind, gemessen an der US-Lohnsumme, keine Erschütterung. Interessant ist die Richtung: Der Produktivitätsgewinn aus KI landet in dieser Lesart nicht bei den Beschäftigten, die mit den Werkzeugen arbeiten, sondern bei den Unternehmen. In der KI-Debatte kommen Verteilungsfragen meist als Beschäftigungsfragen daher. Diese Zahlen legen nahe, dass es zuerst um Löhne geht.

Zur Vorsicht gehört die runde Zahl selbst. Die 28 Milliarden entstehen aus der Hochrechnung eines geschätzten Koeffizienten auf eine geschätzte Zahl Betroffener. Solche Aggregate wandern schnell durch Schlagzeilen und werden dabei präziser, als sie sind.

Warum streichen Unternehmen die Stellen nicht einfach?

Weil Kündigungen teuer, sichtbar und schwer umkehrbar sind. Lohnzurückhaltung ist keines von beidem. Wer unsicher ist, ob ein Modell die Aufgabe in zwei Jahren wirklich trägt, behält die Leute und verhandelt anders. Genau das zeigt sich in den Rekrutierungsstrategien.

Der Personalvermittler Hays richtet sein Geschäft nach einem Bloomberg-Bericht vom 20. August 2026 auf schwer ersetzbare Rollen aus, während standardisierbare Tätigkeiten unter Druck geraten. Der Artikel greift Sloks Punkt auf, dass KI die Löhne beeinflusst, bevor sie Stellen streicht. Für Beschäftigte heißt das: Der Arbeitsplatz bleibt, die Verhandlungsposition wird schlechter.

Aus Projekten kenne ich das Muster in einer sanfteren Form. Wenn ein Team mit Sprachmodellen doppelt so viele Textentwürfe liefert, baut kaum jemand Personal ab. Stattdessen bleibt die nächste Stelle unbesetzt, die Zielvereinbarung steigt, die Gehaltsrunde wird vertagt.

Gilt der Befund auch für Deutschland, Österreich und die Schweiz?

Das ist offen. Die Apollo-Analyse untersucht den US-Arbeitsmarkt und die dort definierten 321 Berufe. Die vorliegenden Daten decken eine Übertragung auf den DACH-Raum nicht, und mehrere Rahmenbedingungen sprechen gegen eine schlichte Kopie des Ergebnisses.

• Tarifbindung: Wo Löhne kollektiv verhandelt werden, lässt sich Zurückhaltung nicht still über einzelne Gehaltsgespräche verteilen. Der Anpassungsdruck sucht sich dann andere Wege, etwa Befristungen oder Einstellungsstopps.

• Kündigungsschutz: Er verstärkt tendenziell genau den beobachteten Mechanismus, weil Personalabbau noch aufwendiger ist als in den USA.

• Berufsstruktur: In der Schweizer Dienstleistungswirtschaft ist der Anteil stark exponierter Bürotätigkeiten anders gelagert als in der deutschen Industrie.

• Datenlage: Eine vergleichbare Auswertung für den DACH-Raum gibt es bisher nicht. Belastbare Zahlen fehlen.

Wer die US-Befunde eins zu eins auf Wien, Zürich oder Hamburg überträgt, macht sie größer, als sie sind.

Was heißt das konkret für Unternehmen und Beschäftigte?

Für Führungskräfte verschiebt sich die Frage von „Wie viele Stellen fallen weg?“ zu „Wie verteilen wir Produktivitätsgewinne?“. Beschäftigte sollten prüfen, welcher Teil ihrer Arbeit standardisiert ist. Konkret ergeben sich vier Ansatzpunkte.

1. Messen, statt schätzen: Wer den Produktivitätseffekt seiner KI-Einführung nicht kennt, kann ihn auch nicht fair verteilen. Zeitersparnis pro Prozess, nicht Werkzeugzahl.

2. Lohnpolitik bewusst entscheiden: Ob Effizienzgewinne in Margen, Gehälter oder Weiterbildung gehen, ist eine Entscheidung. Sie fällt auch dann, wenn niemand sie ausspricht.

3. Exposition kartieren: Welche Tätigkeiten im Haus sind stark standardisiert? Dort verschieben sich die Verhandlungspositionen zuerst.

4. Ergänzung vor Ersatz: Rollen, in denen Urteil, Verantwortung und Kundenbeziehung zusammenkommen, bleiben teurer. Dazu passt die Beobachtung, dass sich Führungsarbeit mit KI verschiebt, statt zu verschwinden.

Ob aus der Lohnkompression irgendwann Stellenabbau wird, ist nicht belegt. Slok selbst betont, dass im Beobachtungszeitraum statistisch nachweisbare Jobverluste fehlen; die Frage bleibt offen. Sicher ist nur, dass der Effekt bereits läuft, während die Debatte noch auf die Entlassungswelle wartet.

Der Stellenabbau wäre eine Nachricht. Die Gehaltsrunde, die ausfällt, ist keine.