Warum es noch keine Massenarbeitslosigkeit gab – und warum dieses Mal wirklich anders ist

Es besteht kaum Zweifel daran, dass KI, Robotik und andere Technologien tiefgreifende Auswirkungen auf die Arbeitsmärkte haben werden. Angesichts der Auswirkungen gehen die meisten KI-Führungskräfte davon aus, dass KI auch viele neue Arbeitsplätze schaffen wird. Sie ziehen in der Regel eine Parallele zu historischen technologischen Umwälzungen, erwähnen mit erhobener Hand das Jevons-Paradoxon oder den „Blume-of-Labour-Irrtum“ und weisen darauf hin, dass Arbeitnehmer, die KI-Tools einsetzen, für lange Zeit wirtschaftlich relevant bleiben können.

Intuitiv gefiel mir das nicht. Warum sollte KI nicht auch diese neuen Arbeitsplätze stören? Ich habe dieses Argument überall gesehen, konnte aber keinen datengesteuerten Ansatz finden, der tatsächlich testet, ob die Bedingungen dafür erfüllt sind "Es werden neue Arbeitsplätze entstehen" immer noch halten. Deshalb habe ich die meiner Meinung nach bislang umfassendste empirische Analyse dieser Frage erstellt. Das beigefügte Bild ist das Ergebnis.

Warum "Es werden neue Arbeitsplätze entstehen" hat immer funktioniert – und warum es möglicherweise nicht mehr funktioniert

Jede bisherige Automatisierungswelle ließ entlassenen Arbeitnehmern zwei Fluchtwege offen.

Fluchtweg 1: gleiche Fähigkeit, anderer Job. Ein Webstuhl tötete das Weben, aber nicht die manuelle Geschicklichkeit. Die Hände des Webers waren noch in Hunderten anderen Berufen wertvoll. Frühere Technologien waren eng begrenzt – sie eroberten eine Fähigkeit in einer bestimmten Anwendung, ließen die zugrunde liegende Fähigkeit jedoch überall wettbewerbsfähig.

Fluchtweg 2: völlig andere Fähigkeit. Als Maschinen Muskeln brauchten, wandten sich die Menschen der Kognition zu. Als Computer das Rechnen übernahmen, wandten sich die Menschen dem Urteilsvermögen und der Kommunikation zu. Es gab immer eine angrenzende Kategorie von Fähigkeiten, die die Technologie nicht erreicht hatte.

Neue Arbeitsplätze entstanden, weil genügend unbestrittene Fähigkeiten vorhanden waren, auf denen man sie aufbauen konnte. Die Rolle des Webentwicklers erforderte keine neuen menschlichen Fähigkeiten – sie vereinte Leseverständnis, kritisches Denken und Programmieren in einem Job, den es vorher noch nicht gab. Der Mechanismus funktionierte, weil die Rohstoffe (unumstrittene Fähigkeiten) reichlich vorhanden waren.

Was die Daten zeigen

Ich habe alle 87 Fähigkeiten und Fertigkeiten in der O*NET-Taxonomie – dem Standardrahmen des US-Arbeitsministeriums, der jeden Beruf in seine Teilkompetenzen zerlegt – anhand von KI-Benchmarks bewertet, die im 0-100. menschlichen Perzentil ausgedrückt werden, zu drei Zeitpunkten: Ende 2020, Ende 2023 und Ende 2025. Dann habe ich diese Ergebnisse 1.016 Berufen zugeordnet. Ich habe die Ergebnisse in einer Karte dargestellt interaktives Diagramm hier.

Die farbigen Formen zeigen die wirtschaftliche Kostenparität – das Fähigkeitsniveau, bei dem KI bereits billiger ist als ein Mensch. Blau ist 2020. Grün ist 2023. Orange ist 2025. Der gestrichelte Ring ist die menschliche Grenze.

Einige Zahlen:

• Die durchschnittliche Kostenparität stieg vom 18. Perzentil (2020) auf das 56. Perzentil (2025) – und sie beschleunigt sich: 7,1 Punkte/Jahr → 8,4 Punkte/Jahr
• 84 % der Qualifikationen haben inzwischen den Punkt überschritten, an dem ein unterdurchschnittlicher Arbeitnehmer wirtschaftlich wettbewerbsfähig ist
• Nur 4 von 87 Fähigkeiten verfügen immer noch über das beste KI-System unterhalb des 25. menschlichen Perzentils. Alle vier erfordern einen physischen Körper.
• Jeder Beruf in der Datenbank – alle 1.016 – liegt zwischen 71 % und 99 % der Qualifikationen

Beide Fluchtwege sind gesperrt.

Fluchtweg 1 ist für die meisten kognitiven Fähigkeiten weg. Wenn die KI das 84. Perzentil beim Schreiben erreicht, verdrängt sie nicht eine Art von Schriftsteller – sie setzt jeden Beruf, der Schreiben nutzt, gleichzeitig unter Druck. Ein entlassener juristischer Autor kann sich nicht ins Marketing umschulen, weil die gleiche Fähigkeit im Marketing unter gleichem Druck steht.

Fluchtweg 2 wird immer kleiner. Die KI schreitet bei fast allen 87 Fähigkeiten parallel voran. Die Grenze unbestrittener Fähigkeiten verschiebt sich nicht in eine neue Kategorie – sie schrumpft. Wenn nicht mehr genügend unbestrittene Fähigkeiten übrig sind, um sie in neue Arbeitsplätze zu integrieren, funktioniert der Mechanismus, der die entlassenen Arbeitskräfte immer absorbiert hat, nicht mehr.

Andrej Karpathy hat vor zwei Tagen ein ähnliches Job-Scoring-Tool gestartet (karpathy.ai/jobs). Sein Vorbehalt sagt "Viele hochexponierte Arbeitsplätze werden umgestaltet und nicht ersetzt." Ich glaube, die Längsschnittdaten zeigen, warum diese Schlussfolgerung falsch ist – die Fluchtwege, die eine Umgestaltung ermöglicht haben, schließen sich.

Vollständiger Artikel: https://gertvanvugt.substack.com/p/the-final-frontiers

Spinnennetzkarte/Grenzkarte (volle Auflösung): https://daity.tech/frontier.html

Ich habe auch ein interaktives Tool erstellt, mit dem Sie nach jedem der 1.016 Berufe suchen, das Qualifikationsprofil einsehen und eine Schätzung des Versetzungszeitplans erhalten können: https://daity.tech/jobexplorer.html

Der Datensatz und die Methodik werden offen veröffentlicht – ich lade ausdrücklich dazu ein, die Ergebnisse in Frage zu stellen. Wenn Sie denken, dass eine Zahl falsch ist, sagen Sie mir, welche.