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Goldman Sachs Bericht hebt den Einfluss von KI auf den Arbeitsmarkt in entwickelten Volkswirtschaften hervor

Cryptelio Editorial Veröffentlicht 22 Aug 2026 · 12:15 UTC
Goldman Sachs Bericht hebt den Einfluss von KI auf den Arbeitsmarkt in entwickelten Volkswirtschaften hervor

Goldman Sachs veröffentlichte am 19. August einen Bericht, der detailliert beschreibt, wie künstliche Intelligenz das Wachstum der Stellenangebote in wichtigen entwickelten Volkswirtschaften erheblich verlangsamt. Der Einfluss ist am deutlichsten in den Vereinigten Staaten, Deutschland und Australien zu spüren, wobei Sektoren, die stark von der Automatisierung durch KI betroffen sind, stark von historischen Beschäftigungstrends abweichen.

Die Zahlen zeichnen ein klares Bild: Die Beschäftigung in US-Callcentern liegt 39 % unter dem historischen Trend, in Kanada sind es 33 % und in Deutschland 27 %. Neben Callcentern identifiziert der Bericht die Softwareverlage, das Management Consulting und die Werbedienstleistungen als Sektoren, in denen sich die Beschäftigungsmuster deutlich von den historischen Normen unterscheiden.

Die Beschäftigung im Bereich Informations- und Kommunikationsdienste hat sich erheblich abgekühlt, insbesondere in den USA, wo die Trends eng an das anknüpfen, was Goldmans Modelle unter den gegebenen wirtschaftlichen Bedingungen erwarten würden. Die allgemeine KI-Adoptionsrate in den wichtigsten entwickelten Volkswirtschaften liegt derzeit bei etwa 15-20 %. Strukturelle Veränderungen in den Beschäftigungsdaten zeigen sich bereits, bevor die meisten Unternehmen diese Werkzeuge vollständig in ihren Betrieb integriert haben.

Die Einstiegsarbeiter tragen die Hauptlast dieser Veränderungen. Ein Anstieg der beruflichen KI-Exposition um 10 % entspricht einem Rückgang des jährlichen Stellenwachstums um etwa 0,1 Prozentpunkte in Ländern wie Frankreich, Kanada und den USA. Für Einstiegspositionen führt das gleiche Maß an KI-Exposition zu einem Rückgang von über 0,6 Prozentpunkten in Australien und mehr als 0,2 Prozentpunkten in den Vereinigten Staaten.

Frühere Forschungen von Goldman Sachs aus dem Jahr 2026 schätzten, dass weltweit etwa 300 Millionen Arbeitsplätze von der Automatisierung durch KI betroffen sind. In den USA wurde geschätzt, dass KI das monatliche Beschäftigungswachstum um etwa 16.000 Arbeitsplätze reduziert. Goldmans Daten zeigen, dass sich der Trend seit der zweiten Hälfte des Jahres 2022 beschleunigt hat, was mit dem breiten Eintritt von generativen KI-Tools zusammenfällt.

FAQ

Was ist das Hauptresultat des Goldman Sachs Berichts über die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt?

Der Bericht hebt hervor, dass künstliche Intelligenz das Wachstum der Stellenangebote in den wichtigsten entwickelten Volkswirtschaften, insbesondere in den Vereinigten Staaten, Deutschland und Australien, messbar verlangsamt.

Welche Sektoren sind laut dem Bericht am stärksten von der Automatisierung durch KI betroffen?

Die am stärksten betroffenen Sektoren sind Callcenter, Softwareverlag, Unternehmensberatung und Werbedienstleistungen, wobei sich die Beschäftigungsmuster stark von historischen Trends unterscheiden.

Wie hat die Exposition gegenüber KI das Wachstum von Einstiegsjobs beeinflusst?

Ein Anstieg der beruflichen KI-Exposition um 10 % entspricht einem Rückgang des jährlichen Gesamtwachstums der Beschäftigten, wobei Einstiegspositionen in Australien einen Rückgang von über 0,6 Prozentpunkten und in den Vereinigten Staaten von mehr als 0,2 Prozentpunkten erfahren.

Wie hoch ist die aktuelle KI-Adoptionsrate in den wichtigsten entwickelten Volkswirtschaften?

Die allgemeine KI-Adoptionsrate in den wichtigsten entwickelten Volkswirtschaften liegt derzeit bei etwa 15-20 %.

Wie viele Arbeitsplätze weltweit werden voraussichtlich der Automatisierung durch KI ausgesetzt sein?

Frühere Forschungen von Goldman Sachs schätzten, dass weltweit etwa 300 Millionen Arbeitsplätze der Automatisierung durch KI ausgesetzt sind, wobei die USA speziell einen Rückgang von etwa 16.000 Arbeitsplätzen im monatlichen Beschäftigungswachstum aufgrund von KI verzeichnen.

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