250 Jahre lang hat ein Grundgesetz der Ökonomie gehalten: Wenn Maschinen einfache Aufgaben übernahmen, wichen die Menschen auf komplexere aus – und verdienten am Ende sogar mehr. Das war die Standardantwort der Wirtschaftswissenschaft auf jede Welle der Automatisierung. Doch was passiert, wenn Maschinen auch die komplexeren Aufgaben beherrschen? Wenn es nichts mehr gibt, worauf man ausweichen kann?
Der Ökonom Anton Korinek — Professor an der University of Virginia und 2025 von TIME zu den 100 einflussreichsten Köpfen der KI gewählt — hat gemeinsam mit Nobelpreisträger Joseph Stiglitz bahnbrechende Arbeiten zu den ökonomischen Folgen von KI veröffentlicht. Darunter die vielzitierten NBER-Papers „Artificial Intelligence and Its Implications for Income Distribution and Unemployment" (2017) und „Artificial Intelligence, Globalization, and Strategies for Economic Development" (2021).
Nun liefert er beim Future of Life Institute eine der klarsten ökonomischen Analysen zu diesem Thema...
Warum es diesmal anders ist als bei der Industriellen Revolution
Wer sich mit den Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt beschäftigt, stößt unweigerlich auf den reflexhaften Verweis auf die Industrielle Revolution: Das hatten wir alles schon, es kamen immer neue, bessere Jobs. Korinek nimmt dieses Narrativ auseinander. Die Schaffung neuer Aufgaben sei für die vergangenen 250 Jahre eine korrekte Beschreibung gewesen, sagt er. Die große Frage sei, wie weit man das in die Zukunft extrapolieren könne. Als die Menschheit das Spinnen und Weben automatisierte, wichen die Arbeiter auf komplexere Tätigkeiten aus. Doch KI automatisiert nicht nur einfache Handgriffe – sie übernimmt zunehmend auch die kognitiven Aufgaben, auf die man bisher ausweichen konnte.
Den Kern des Problems fasst Korinek in ein eindrückliches Bild: Schimpansen haben keine Kontrolle über Menschen. Nichts, was sie tun könnten, würde daran etwas ändern. Unser Gehirn hat 85 Milliarden Neuronen – mehr war biologisch nicht drin. Maschinen unterliegen dieser Beschränkung nicht. Und zum ersten Mal in der Geschichte stehen wir an dem Punkt, an dem künstliche Systeme die Komplexität unserer Gehirne erreichen und übertreffen könnten.
Die buckelförmige Kurve: Wann Automatisierung kippt
Korinek beschreibt einen Zusammenhang, der in der öffentlichen Debatte konsequent ignoriert wird: die sogenannte buckelförmige Beziehung zwischen Automatisierung und Löhnen. Solange nur ein Teil der Aufgaben automatisiert wird, profitieren Arbeiter – sie können sich auf die verbleibenden, komplexeren Aufgaben konzentrieren und werden dafür besser bezahlt. Doch je näher wir dem Punkt kommen, an dem fast alles automatisiert ist, desto stärker drückt die Automatisierung auf die Löhne.
Sein Rechenbeispiel ist ernüchternd: Ein Mensch braucht zwei Stunden für einen Essay und bekommt dafür 50 Dollar. GPT erledigt das in 20 Sekunden für unter einen Dollar. Ab sofort verdient der Mensch für denselben Essay nur noch 50 Cent. Nächstes Jahr 12 Cent. Diese Dynamik trifft nicht nur Texter – sie trifft Ärzte, Analysten, Ingenieure und Programmierer.
Warum Umschulung keine Lösung ist
Besonders schonungslos geht Korinek mit dem politischen Lieblingsrezept ins Gericht: Umschulung. Staatlich finanzierte Umschulungsprogramme hätten historisch eine Erfolgsquote von 0 bis 15 Prozent. Kohlearbeiter zu Software-Entwicklern umzuschulen sei bereits absurd – aber was, wenn Software-Entwicklung selbst automatisiert wird?
Fast jeder auf einer Bühne wie dieser würde sagen, Kinder sollten Programmieren lernen, sagt Korinek. Doch genau das Gegenteil sei der Fall: Jeder auf der Welt ist jetzt Programmierer. Die Fähigkeit, die am meisten empfohlen wird, wird als Erste überflüssig.
Korinek und sein Ko-Autor Stiglitz waren eine der ersten renommierten Ökonomen, die sich tatsächlich tiefer mit den sozio-ökonomischen Auswirkungen von KI befasst haben – und vor allem die Besonderheiten dieser Technologie verstehen, statt sie mit dem üblichen Dampfmaschinen-Narrativ abzuspeisen. Viele der Dynamiken, die Korinek hier benennt – vom Lohnkollaps über die Sinnkrise bis zur Monopolbildung – decken sich mit den zentralen Thesen aus dem Buch „Job Angst" von KI-Woche-Herausgeber Markus Kirchmair.
Der Seed-UBI: Korineks konkreter Vorschlag
Korinek schlägt vor, was er Seed-UBI nennt – ein bedingungsloses Grundeinkommen, das sofort eingeführt wird, zunächst mit einem symbolischen Betrag von 10 Dollar im Monat. Der Gedanke: Die Infrastruktur für eine solche Auszahlung braucht Jahre zum Aufbau. Wenn die Disruption bereits voll zugeschlagen hat, sei es zu spät, ein solches System erst zu entwerfen. Das UBI soll automatisch hochfahren, sobald signifikante Teile der Wirtschaft durch Automatisierung gestört werden.
Die ökonomische Logik dahinter ist bestechend: Wir müssen Arbeitnehmer nur in Szenarien kompensieren, in denen das Wirtschaftswachstum ohnehin deutlich höher ausfällt – weil KI die Produktivität massiv steigert. Das mache es finanzierbar. Gleichzeitig räumt Korinek ein, dass ein UBI die Sinn-Krise nicht löst: Würde man noch arbeiten wollen, wenn man weiß, dass die Maschine denselben Job billiger, schneller und besser erledigt?
Monopole und Machtkonzentration: Die größte Gefahr
Im letzten Drittel seines Vortrags wendet sich Korinek einem Aspekt zu, der in der öffentlichen Debatte sträflich unterbelichtet bleibt: der Marktstruktur der KI-Industrie. Die Trainingskosten für Frontier-Modelle bewegen sich auf Milliarden-Dollar-Bereiche zu. Nur eine Handvoll Akteure kann sich das leisten. Die Folge: natürliche Monopole.
Die gesamte KI-Wertschöpfungskette – von ASML in den Niederlanden über TSMC in Taiwan bis hin zu Nvidia und den großen Labs wie OpenAI und Anthropic – wird von einer extrem kleinen Zahl von Unternehmen kontrolliert. Nvidia erzielt auf jeden eingenommenen Dollar mehr als 50 Cent Gewinn. Korinek warnt: Vertikale Integration, also wenn einzelne Konzerne mehrere Stufen dieser Kette kontrollieren, würde den Wettbewerb noch weiter aushöhlen und Lock-in-Effekte erzeugen, aus denen sich weder Verbraucher noch Unternehmen lösen können.
Das CERN der KI
Korineks Schlussplädoyer ist bemerkenswert: Wenn wir uns AGI nähern, sei die beste utopische Antwort nicht der Wettbewerb zwischen Konzernen, sondern ein internationales Moonshot-Projekt nach dem Vorbild von CERN – KI-Systeme, in die wir kollektiv investieren, damit alle davon profitieren. Ein optimistischer Ausblick von einem Ökonomen, der die Risiken so klar benennt wie kaum ein anderer.
🎯 Was das für die Praxis bedeutet
1. Die buckelförmige Kurve verstehen: Solange KI nur Teile der eigenen Arbeit übernimmt, profitiert man noch. Aber je weiter die Automatisierung voranschreitet, desto stärker wird der Lohndruck. Jetzt ist die Zeit, sich einen Überblick über die eigene Verwundbarkeit zu verschaffen.
2. Umschulung allein ist kein Plan: Korineks Daten sind deutlich – staatliche Umschulungsprogramme scheitern regelmäßig. Statt auf politische Rettung zu warten, müssen Einzelne und Unternehmen eigene Strategien entwickeln.
3. Lock-in vermeiden: Wer heute KI-Infrastruktur aufbaut, sollte auf Interoperabilität und offene Schnittstellen achten. Die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter wird mit zunehmender Marktkonzentration zum existenziellen Risiko.
📖 Buchtipp: Warum es diesmal anders ist
Korineks Analyse trifft den Kern dessen, was KI-Woche-Herausgeber Markus Kirchmair in seinem Buch „Job Angst" beschreibt: Das 250-Jahre-Versprechen der Ökonomie – Automatisierung schafft am Ende bessere Jobs – stößt an seine Grenzen, wenn Maschinen auch die komplexen Aufgaben übernehmen. Von der buckelförmigen Lohnkurve über die Sinnkrise bis zur Monopolbildung: Korinek und Stiglitz liefern die akademische Untermauerung für eine Entwicklung, die viele noch immer unterschätzen.
Werfen Sie einen Blick ins erste Kapitel und verstehen Sie die Tektonik, die unsere Wirtschaft gerade verschiebt: www.job-angst.com
