Jobkiller KI? Die neue alte Arbeitswelt

Das Schreckgespenst des kollektiven Jobverlustes geistert durch die Medienwelt. 13 % laut MIT-Studie in den USA, 40 % laut McKinsey, 50 % aller Einsteiger-Bürojobs laut dem Anthropic-CEO Dario Amodei –Ist das alles nur Panikmache? Oder ist etwas dran? Und was hat Marx Gesetz der „allgemeinen kapitalistischen Akkumulation“ damit zu tun?

Die Ersetzung menschlicher Arbeitskraft durch Maschinen ist eine Grundlogik des Kapitalismus. Die Entstehung des Kapitalismus ist untrennbar mit der industriellen Revolution verbunden. Man denke an die Entstehung von Webstühlen, die Dampfmaschine oder die Eisenbahn. Die Vorstellung, dass die Menschheit durch Technologie arbeitslos werden würde, ist so alt wie der Kapitalismus selbst.

Der Wirtschaftstheoretiker Keynes ging in den 50er-Jahren davon aus, dass wir im 21. Jahrhundert nur noch 20 Stunden pro Woche arbeiten würden. Die Ersetzung schwerer Arbeit durch Technik hatte immer etwas Gutes. Weniger kaputte Körper, weniger langweilig-eintönige Beschäftigungen – dieses Potenzial steckte im technologischen Fortschritt.

Gleichzeitig gab es auch in einer auf Arbeit basierenden Gesellschaft stets auch Widerstand gegen die Verdrängung menschlicher Kreativität durch Maschinen. Ein Beispiel dafür sind die Ludditen, die Maschinen zerstörten, weil sie diese für die Verschlechterung ihrer Lebenssituation verantwortlich machten.

Neben dieser Widersprüchlichkeit des technologischen Fortschritts sollten wir auch sehen: Bisher hat keine Technologie dazu geführt, dass wir nicht mehr arbeiten müssten. Die Angriffe auf den Acht-Stunden-Tag weisen vielmehr in die entgegengesetzte Richtung. Das Argument, dass neue Technologien auch neue Arbeitsplätze schaffen können, ist nicht grundsätzlich falsch.

Im Kapitalismus besteht ein Wachstumszwang: Um weiter zu expandieren, entstehen fortlaufend neue Branchen, Märkte und Tätigkeitsfelder. Neue Technologien verdrängen zwar Arbeitskräfte, steigern aber zugleich die Produktivität und Profitabilität. Dadurch können neue Arbeitsplätze entstehen – allerdings nur, wenn die gestiegene Produktivität mit wirtschaftlicher Expansion, also der Erschließung neuer Märkte, Rohstoffe und Geschäftsfelder, einhergeht. Seit den 2000er-Jahren ist das Wirtschaftswachstum jedoch schwach. Die Produktivitätsgewinne steigerten daher häufig nur die Unternehmensgewinne, ohne in gleichem Maße produktiv reinvestiert zu werden. Stattdessen floss ein erheblicher Teil des Kapitals in Finanzmärkte und spekulative Anlagen.

KI als Blase

Der KI-Boom selbst ist teilweise ein Produkt dieser Investitionen in die Finanzmärkte. Die großen finanziellen Gewinne mit KI machen vor allem Unternehmen, die die Infrastruktur bereitstellen, also Hardware (Chips, Rechenzentren) oder Rohstoffe (z. B. Kupfer, Kobalt usw.). Die Softwareunternehmen selbst – etwa OpenAI und andere – erzielen bisher nur moderate oder noch unsichere Gewinne.

Der Ökonom Gary Smith argumentiert, dass nicht die tatsächlichen Gewinne, sondern die Erwartungen die Investitionen in KI treiben. Auf lange Sicht werden jedoch reale Gewinne notwendig sein, um diesen Prozess aufrechtzuerhalten, und ob die Tech-Konzerne diese in ausreichendem Maß liefern können, ist unklar.

Die Wahrscheinlichkeit, dass wir ein Platzen der KI-Blase ähnlich wie der dot.com Blase Anfang der 200er erleben ist durchaus vorhanden. Wichtiger ist jedoch die Frage, wie absurd diese wirtschaftliche Entwicklung ist: Während die Menschheit den Klimakollaps erlebt, wird nicht etwa alles mobilisiert, um erneuerbare Energien massiv auszubauen, sondern es fließen Billionen in eine ökonomische Spekulation.

Gesetz des Kapitalismus

Marx beschäftigte sich intensiv mit den Auswirkungen des technologischen Fortschritts auf die Arbeiterinnenklasse. Im häufig überlesenen 23. Kapitel des ersten Bandes des Kapital formuliert er das „allgemeine Gesetz der kapitalistischen Akkumulation“. Hier argumentiert Marx, dass der technische Fortschritt die organische Zusammensetzung des Kapitals verändert: Der Anteil des konstanten Kapitals – etwa Maschinen (zunehmend auch Algorithmen) – wächst gegenüber dem variablen Kapital, also der Arbeitskraft. In der marxistischen Debatte wird heute diskutiert, ob Algorithmen dem konstanten beziehungsweise fixen Kapital zuzurechnen sind. Dafür spricht, dass sie – ähnlich wie Maschinen – Arbeitsprozesse automatisieren, die Produktivität steigern und lebendige Arbeit durch vergegenständlichte Arbeit ersetzen. Marx beschrieb die mit der Maschinerie einhergehende Veränderung des Arbeitsprozesses als „reelle Subsumtion der Arbeit unter das Kapital“. Wenn heute Algorithmen die Pinkelpausen von Amazon-Arbeiterinnen verfolgen und registrieren, ob sie zu lange dauern, ist dies ein brutaler Ausdruck der „reellen Subsumtion“.

Diese Verschiebung von variablen zu fixen Kapital führt dazu, dass weniger Arbeiter*innen mehr Waren produzieren, wodurch immer wieder Arbeiter*innen für das Kapital überflüssig werden. Es entsteht eine industrielle Reservearmee („surplus population“), welche von Unternehmen, als Druckmittel gegen die Arbeiter*innen eingesetzt werden kann.

Im 20. Jahrhundert gab es Gegentendenzen: Der lange Boom etwa führte zu einer gewaltigen Expansion, mehr Menschen wurden in den Produktionsprozess integriert, der Anteil der „surplus population“ sank wieder. Neben Kriegen und anderen Katastrophe ist der Massenkonsum von Autos hervorzuheben. Die Autoindustrie war unfassbar arbeitsintensiv und entscheidend für die Wachstumsphase des Kapitalismus nach 1945. Marx konnte nicht in die Zukunft blicken und darum nicht jede Gegentendenz einbeziehen, trotzdem geht seine Analyse davon aus, dass der Kapitalismus auf lange Sicht die Widersprüche seiner eigenen Akkumulationslogik verschärft.

Im dritten Band des Kapital treibt Marx diese Überlegungen weiter: Aus derselben Entwicklung – dem wachsenden Anteil von Maschinen gegenüber menschlicher Arbeitskraft – leitet er das Gesetz des tendenziellen Falls der Profitrate ab. Mittlerweile gibt es empirische Studien von marxistischen Ökonom*innen wie Duque Garcia, Neilson und Stubbs oder Michael Roberts welche zeigen, dass der Kapitalismus tatsächlich seine eigene Akkumulationsgrundlage untergräbt. Wobei dies nicht mit der Vorstellung, dass der Kapitalismus zusammenbricht gleichgesetzt werden darf.

Neben dieser sehr abstrakten Frage sollten wir uns beim Thema KI jedoch zuerst anschauen, welche Arbeitsbereiche konkret unter Druck gesetzt werden.

Langsamer Fortschritt

Ökonom*innen der OECD stellten sich 2024 die Frage, wie lange es dauern würde, bis KI in unterschiedlichen Wirtschaftssektoren integriert ist. Aktuell schätzen sie den Integrationsgrad als sehr gering ein, etwa bei 5 %.

Generell zeigt sich historisch immer wieder, dass es bei Technologien wie Computern oder Elektrizität etwa 20 Jahre gedauert hat, bis sie umfassend in alle Arbeitsbereiche integriert waren. Einer der Gründe dafür ist, dass Unternehmensstrukturen tendenziell konservativ sind. Veränderungen entstehen oft durch Druck von außen, etwa weil andere Unternehmen erfolgreicher sind. Vorreiterunternehmen integrieren eine Technologie, werden dadurch führend in ihrer Branche, und der Rest zieht langsam nach, bis sich ein neues Gleichgewicht einstellt. Diese Prozesse brauchen Zeit, und KI ist aktuell bei Weitem noch nicht so verbreitet, wie manchmal angenommen wird.

ChatGPT als Durchbruch?

Ende 2022 und Anfang 2023 waren die Jahre, in denen das Thema künstliche Intelligenz dank ChatGPT seinen Durchbruch feierte. Mit ChatGPT wurde KI zu einem allgegenwärtigen Begleiter – vermutlich auch weil Spekulant*innen und Medien so verzweifelt auf das neue große Ding am Technik-Himmel nach dem Smartphone gewartet hatten. Rein technisch sind ChatGPT und andere Massen KIs nicht so beeindruckend wie vorgegaukelt.

Die wichtigste Einschätzung zu den Auswirkungen von KI auf die Arbeitswelt kommt von den Ökonom*innen der Investmentbank Goldman Sachs. Diese rechneten damit, dass KI – falls sie ihre Versprechungen einhält – zu einer „signifikanten Disruption“ der Arbeitsmärkte führen würde. In den global führenden Ökonomien könnten bis zu 300 Millionen Vollzeitstellen eingespart werden. Betroffen wären vor allem klassische „Kopfarbeit“-Jobs, angefangen von Anwältinnen über die Buchhaltung bis hin zur staatlichen Verwaltung oder dem Marketing. Eine der Besonderheiten von KI ist, dass sie primär „White-Collar“-Jobs unter Druck setzt.

Österreichische Wirtschaftsstruktur

Je nach Zählweise arbeiten in Österreich zwischen 1 und 3 % im primären Sektor (Landwirtschaft, Rohstoffe), 20 bis 25 % im sekundären Sektor (Industrie und Gewerbe) und 70 bis 75 % im tertiären Sektor (Dienstleistungen inklusive Logistik). Durch die Zulieferrolle der österreichischen Industrie für Deutschlands Industrie hat Österreich einen im europäischen Vergleich leicht überdurchschnittlich großen industriellen Sektor. Tendenziell werden sich die Auswirkungen von KI vor allem auf den tertiären und damit größten Sektor konzentrieren.

Doch nicht gleichermaßen. Während bei den sozialen Diensten (bis zu 30 %, Gesundheit, Bildung, Pflege) genauso wie bei Gastronomie (bis zu 10 %) mit eher geringen Auswirkungen zu rechnen ist, sind es vor allem die Bereiche öffentliche Verwaltung (10 %), Unternehmensdienstleistungen (bis zu 20 %) und Handel (20 %), in denen mit stärkeren Rationalisierungswellen aufgrund von KI zu rechnen ist.

Die Studie „Die Auswirkungen der KI auf Österreichs Wirtschaft“ von den Ökonomen Philipp Koch und Nikolaus Graf legt die Vermutung nahe, dass „weibliche Beschäftigte mehr Transformation durch KI-Technologien erfahren werden als männliche Beschäftigte (…) Treiber dieses Unterschieds ist insbesondere der höhere Anteil an Frauen in Dienstleistungs- und Verwaltungsbereichen sowie der höhere Anteil an Männern in manuellen und körperlichen Tätigkeiten. (…) Zudem werden hochqualifizierte Berufe, die oft analytische und kreative Fähigkeiten erfordern, stärker durch KI transformiert werden.“

Politisch brisant

Diese Hypothese ist politisch hoch brisant. In den vergangenen Jahrzehnten waren es vor allem höher ausgebildete junge Frauen, welche besonders stark zur politischen Linken tendierten. Falls – ähnlich wie in der klassischen Industriearbeit – ein Jobabbau mit der damit einhergehenden steigenden Unzufriedenheit der Arbeiter*innen in diesen Sektoren droht, dann müssen wir uns schnellstens etwas überlegen, wie wir diese Menschen für gemeinsamen Widerstand gegen die Änderungen in ihrem Arbeitsbereich mobilisieren.

Verdrängung ist nicht gleich Arbeitslosigkeit

Wir sollten klar zwischen drei Aspekten der neuen Technologie unterscheiden.

1. Der Einsatz von KI am Arbeitsplatz, um die Arbeit – je nachdem – produktiver und gemütlicher oder durch steigende Anforderungen anstrengender und Burnout-bedrohlicher zu machen. Dass KI am Arbeitsplatz eingesetzt wird, bedeutet nicht automatisch, dass dadurch der Job verschwindet.
2. Verdrängung durch KI. Das bedeutet: Arbeiter*innen beispielsweise in der Verwaltung werden nicht mehr gebraucht, weil durch KI die Datenmengen schneller gemanagt und aufbereitet werden können als zuvor.
3. Der entscheidende Punkt: Verdrängung führt jedoch nicht automatisch zu höherer Arbeitslosigkeit.

Beispielsweise stieg in den 1990er- und frühen 2000er-Jahren die Anzahl an Geldautomaten exponentiell. Eigentlich machten diese Automaten den historischen Job der Bankkassiererinnen nutzlos. Ein Automat spuckte das Geld aus – kein Mensch musste mehr Scheine zählen. Trotzdem stieg die Gesamtanzahl an Bankkassiererinnen in derselben Phase um 10 bis 15 %. Mehr Jobs, obwohl der eigentliche Job sinnlos geworden war?

Dieser Prozess lag daran, dass sich die Funktion von Bankkassiererinnen änderte. In den 1950er-Jahren zählten sie vor allem Geld. In den 2000ern bekam der Job den Schwerpunkt Kundenbetreuung. Man wechselte nicht mehr einfach Geld, sondern setzte sich mit den Kundinnen auf einen Kaffee und beriet sie zu neuen Investitionsmöglichkeiten.

Solche Prozesse – dass Technologie einen Aspekt des Berufs rationalisiert, die Arbeit dadurch profitabler macht und die Gesamtanzahl an Jobs in der Branche dennoch stabil bleibt – sind im Kapitalismus immer wieder zu beobachten. Es liegt an dem bereits angesprochenen Wachstumszwang des Systems.

Wenn neue Technologien Wachstum beschleunigen, kann trotz der Verdrängung einzelner Tätigkeiten die Gesamtbeschäftigung stabil bleiben oder sogar steigen.

Höherer Druck

Profitabler zu werden bedeutet auch steigenden Arbeitsdruck. Owen David argumentiert in einem wichtigen wissenschaftlichen Paper („Artificial Intelligence and Worker Power“), dass wir uns nicht nur auf die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt konzentrieren sollten, sondern vor allem auch darauf, wie sich die Arbeit dadurch verändert. Denn wenn KI „Funktionen des Managements übernimmt, könnte sie die Macht zugunsten der Arbeitgeber verschieben“.

Mit anderen Worten, aber derselben Aussage, argumentiert auch eine aktuelle Studie des IMC Krems bezogen auf Österreich: KI kann helfen, bis zu 20 % der Arbeitszeit in den angesprochenen Bereichen einzusparen. Doch zur Freude der Manager fließt die freie Zeit nicht ins Aus-dem-Fenster-Starren, sondern in weitere Arbeitsschritte.

Zusammenfassend

Außer Frage steht, dass KI den Arbeitsdruck in nahezu allen Branchen erhöhen wird. Außer Frage steht auch, dass KI in vielen Branchen (primärer und sekundärer Sektor) nur geringe Auswirkungen auf das Vorhandensein von Jobs haben wird. Genauso klar ist, dass Jobs wie Journalismus oder anwaltliche Hilfstätigkeiten – also Arbeiten, die vor allem auf dem Analysieren und Neuverarbeiten bereits vorhandener Daten beruhen – von den KI-Fortschritten stark betroffen sein werden.

Die entscheidende Frage ist, wie bereits angedeutet: Wird KI das Wachstum des Kapitalismus dermaßen beschleunigen, dass sie mehr neue Jobs erzeugt als sie abschafft? Es gibt gute Gründe, an dieser These zu zweifeln.

Ein wichtiger Unterschied zwischen Marxismus und Volkswirtschaftslehre ist, dass erstere der gesamtgesellschaftlichen Produktivität mehr Bedeutung beimisst als der unternehmerischen Profitabilität. Produktivität ist das Verhältnis von Output zu eingesetzter Arbeit, Profitabilität hingegen das Verhältnis von Gewinn zu eingesetztem Kapital.

Der US-Technikökonom Daron Acemoglu argumentiert, dass in den vergangenen Jahrzehnten technologischer Fortschritt vor allem in Bereichen eingesetzt wurde, die die Profitabilität erhöhen – also beispielsweise Marketing oder Controlling – und nicht so sehr in Bereichen, die die Produktivität erhöhen. Google erwirtschaftet mit einem Bruchteil der Beschäftigten einen deutlich höheren Umsatz als General Motors. Wie bereits dargestellt, fällt KI genau in dieses Muster. Daher kann KI dazu führen, dass sich die Profitabilität von Unternehmen im Dienstleistungssektor massiv erhöht. Bei Industrieunternehmen wird dieser Effekt hingegen deutlich geringer ausfallen.

Gesamtgesellschaftlich ist es daher unwahrscheinlich, dass KI in eine neue „goldene Phase“ des Kapitalismus führen wird. Dafür bräuchte es einen massiven Industrieumbau hin zu erneuerbaren Energien und produktivitätssteigernden Investitionen in der Realwirtschaft. Nur ein solcher Schritt könnte eine gesamtgesellschaftliche Produktivität in genügendem Ausmaß freisetzen, um das Verhältnis zugunsten neuer Arbeitsplätze gegenüber verschwindenden zu verschieben. Doch dieser Schritt ist aktuell politisch nicht gewollt. Wie sich KI auf die Gesellschaft auswirkt, hängt also wieder davon ab, ob wir die Kontrolle über die Produktion den Kapitalisten überlassen oder sie ihnen entreißen.