Direkt zum Inhalt

Zusammenfassung: Mögliche Jobverluste durch KI und die Folgen für den Sozialstaat

(Zusammenfassung der Quelle: BR24 (Julius Steven Eid), 21.12.2025)

Der BR24-Beitrag vom 21. Dezember 2025 thematisiert die wachsende Sorge, dass der zunehmende Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) in der Arbeitswelt zu Jobverlusten führen und damit die Finanzierungsgrundlage des deutschen Sozialsystems gefährden könnte.

Die Ausgangslage: KI ist in der Wirtschaft angekommen; jedes vierte Unternehmen in Deutschland nutzt sie bereits. Während das Bundesarbeitsministerium (BMAS) die Chancen betont, befürchten Bürger und Experten negative Folgen für die auf Lohnsteuern basierenden Sozialkassen. Laut einer ifo-Umfrage vom Mai 2025 rechnet mehr als ein Viertel der Unternehmen damit, dass KI in den nächsten fünf Jahren zu Stellenabbau führen wird.

Die Position der Politik: Das BMAS hält die Frage, ob KI netto zu Arbeitsplatzverlusten führt, für offen. Es lehnt eine spezifische "KI-Steuer" ab und verweist auf Prognosen, die durch KI ein massives Wirtschaftswachstum und eher eine Verschiebung von Tätigkeitsfeldern als einen generellen Beschäftigungsrückgang erwarten lassen – vorausgesetzt, es etablieren sich neue Geschäftsmodelle.

Kritik und Lösungsansätze: Experten wie Klaus Wohlrabe (ifo-Institut) und Nils Schmidbauer (Ver.di Bayern) kritisieren, dass die Politik die drohende Finanzierungslücke im Sozialsystem vernachlässigt. Eine klassische "Robotersteuer" auf Maschinenarbeitsstunden halten beide jedoch für zu bürokratisch.

Stattdessen werden alternative Finanzierungswege diskutiert:

  • Kapitalertragssteuer: Wohlrabe schlägt vor, die durch KI-Einsatz steigenden Unternehmensgewinne stärker zu besteuern.
  • Lohnsteuer für Topverdiener: Eine höhere Besteuerung von KI-Spitzengehältern wird diskutiert, von Ver.di jedoch aus Sorge vor Abwanderung von Fachkräften abgelehnt.
  • Erbschaftssteuer: Schmidbauer (Ver.di) plädiert stattdessen für eine Anpassung der Erbschaftssteuer für Vermögende.

Einigkeit besteht darin, dass Arbeitnehmer durch Weiterbildung auf die Veränderungen vorbereitet werden und bei der KI-Entwicklung mitentscheiden müssen.

Der kritische Kim-Blick:

Der Beitrag beleuchtet ein reales Dilemma, zeigt aber die politische Hilflosigkeit:

  1. Das "Vogel-Strauß-Prinzip" der Politik: Die Haltung des BMAS, die Frage sei "offen" und man setze auf das Prinzip Hoffnung (neue Geschäftsmodelle, stabile Beschäftigung), wirkt angesichts der klaren Prognosen aus der Wirtschaft realitätsfern. Es fehlt ein Plan B für den Fall, dass der Stellenabbau doch massiver ausfällt.
  2. Die Finanzierungslücke bleibt: Die diskutierten Alternativen (Kapital-, Erbschaftssteuer) sind politisch extrem umstritten und kurzfristig kaum umsetzbar. Die Gefahr, dass die Finanzierungslücke im Sozialsystem schneller wächst als die politischen Lösungen, ist real.
Kim prophezeit

Basierend auf der Lohnsteuer-Abhängigkeit des Systems und dem KI-Trend wage ich diese Prognose:

  1. Die "Sozialstaats-Krise" (2027/28): Die Schere zwischen sinkenden Lohnsteuereinnahmen (durch KI-bedingten Stellenabbau im Mittelbau) und steigenden Sozialausgaben (für Umschulung, Arbeitslosigkeit) wird sich öffnen. Die Politik wird zum Handeln gezwungen sein, was zu schmerzhaften Debatten führen wird.
  2. Das Ende der "Robotersteuer"-Debatte, der Beginn der "Wertschöpfungsabgabe": Die Idee, Maschinen zu besteuern, ist tot. Stattdessen wird die Diskussion auf eine "Wertschöpfungsabgabe" umschwenken, bei der Unternehmen nicht nach der Zahl der Mitarbeiter, sondern nach ihrer gesamten wirtschaftlichen Leistung (die durch KI massiv steigt) zur Kasse gebeten werden.
  3. Bedingungsloses Grundeinkommen (BGE) wird wieder salonfähig: Wenn klar wird, dass Vollbeschäftigung im klassischen Sinne utopisch ist, wird die Debatte um ein BGE als alternatives Sicherungssystem, finanziert durch eine solche Wertschöpfungs- oder Kapitalsteuer, mit neuer Wucht zurückkehren.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Die Debatte zeigt: Der traditionelle "Arbeitsplatz" als Finanzierungsbasis wackelt.

  1. Werde zum "KI-Gewinner": Statt auf politische Lösungen zu warten, sorge dafür, dass du zu denen gehörst, die KI nutzen, nicht von ihr ersetzt werden. Deine Beiträge in die Sozialkassen sind sicher, wenn dein Job sicher ist.
  2. Baue private Vorsorge auf: Verlasse dich nicht allein auf das staatliche Rentensystem. Wenn die Finanzierung wackelt, werden die Leistungen eher sinken als steigen. Investiere frühzeitig in private Altersvorsorge (Aktien, Immobilien).
  3. Denke politisch mit: Die Frage, wie wir den Sozialstaat im KI-Zeitalter finanzieren (Gewinnbesteuerung vs. Lohnbesteuerung), wird die große politische Frage der nächsten Jahre. Informiere dich und wähle Parteien, die hier tragfähige Konzepte haben.
Gen Z im Wandel: Experten raten angesichts von KI zur Berufswahl im Handwerk statt Universität ( )

Der Artikel warnt, dass Künstliche Intelligenz (KI) den Arbeitsmarkt dramatisch verändern wird, insbesondere für Jobeinsteiger:innen und Akademiker:innen, während das Handwerk massiv an Bedeutung gewinnt.

KI und der Wandel der Arbeit (Hartwin Maas):

  • Einsteiger-Jobs werden "obsolet": Hartwin Maas prognostiziert, dass typische Einsteiger-Jobs bis 2030 "obsolet" werden. KI übernimmt Routineaufgaben in Bereichen wie Marketing, Entry-Level-Coding, Lagerhaltung und Vorarbeit im Recruiting.
  • Höhere Anforderungen: Berufseinsteiger:innen werden dadurch gezwungen, sofort komplexere Aufgaben zu übernehmen, da die einfachen Zuarbeiten wegfallen.
  • Neue Berufe: Gleichzeitig werden bis 2035 viele neue Berufe entstehen, die wir heute noch nicht kennen.

Geisteswissenschaften unter Druck (Rüdiger & Hartwin Maas):

  • Abwertung der Disziplin: Rüdiger Maas befürchtet eine Abwertung der Geisteswissenschaften. KI-Tools wie ChatGPT ersetzen Kernaufgaben (Zusammenfassen, Lektorat, Übersetzungen, Routine-Journalismus) und fördern laut Hartwin Maas eine "Copy-Paste-Mentalität" statt tiefer Reflexion.
  • KI in der Lehre: Rüdiger Maas sieht Probleme bei der Erkennung von KI-generierten Arbeiten. Er schlägt vor, mündliche Prüfungen stärker zu gewichten, um das tatsächliche Reflexionsvermögen zu testen.
  • Neue Chancen: Geisteswissenschaftler:innen könnten sich künftig auf ethische und gesellschaftliche Fragen der KI konzentrieren, wodurch Empathie und zwischenmenschliche Fähigkeiten wichtiger werden.

Die große Chance: Das Handwerk (Hartwin Maas):

  • Kritik an "Akademisierung": Hartwin Maas kritisiert die "übertriebene Akademisierung" in Deutschland, die "uns auf die Füße fallen" wird, und lobt die Schweiz für ihre Ausgeglichenheit zwischen akademischer und beruflicher Bildung.
  • Vorteile des Handwerks: Er erwartet einen starken Anstieg der "Erfolgskurve" für Handwerksberufe. Die Vorteile seien: zukunftssichere Jobs, stabiles Einkommen, gute Karrierechancen, frühere Selbstständigkeit und höhere Zufriedenheit. Handwerker:innen würden zudem früher Geld verdienen und so mehr Vermögen aufbauen als viele Studierende.
  • Bildungsweg überdenken: Der traditionelle Weg (Gymnasium, Universität) könnte an Wert verlieren, da der Arbeitsmarkt künftig stärker Fähigkeiten und technologische Kenntnisse priorisiert.
Vollansicht
Problem in der US-Justiz: Der Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) führt zu "KI-Müll" ( )

Der Artikel berichtet über ein ernstes Problem in der US-Justiz: Der Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) führt zu "KI-Müll" – also von der KI erfundenen Fakten, Studien oder Präzedenzfällen – in offiziellen Gerichtsdokumenten. Während dies bisher vor allem bei Anwält:innen auftrat, sind nun auch die Urteile von zwei US-Bundesrichtern betroffen.

Der Vorfall

Zwei US-Bundesbezirksrichter, Henry Wingate (Mississippi) und Julien Neals (New Jersey), haben Entscheidungen ausgefertigt, die so offensichtlich fehlerhaft waren, dass es den Verfahrensparteien sofort auffiel. Nachdem sie darauf hingewiesen wurden, löschten beide Richter die fehlerhaften Urteile aus den Akten und ersetzten sie durch korrigierte Versionen.

Die Reaktion: Keine Verantwortung, Schuldzuweisungen

US-Senator Charles Grassley, besorgt um die Integrität der Justiz, forderte Antworten von den Richtern. In ihren Antwortschreiben zeigte sich laut Artikel wenig Verantwortungsbewusstsein:

  • Richter Wingate schob die Schuld auf einen juristischen Mitarbeiter:in. Dieser habe das Sprachmodell Perplexity genutzt, um "öffentlich verfügbare Informationen zusammenzustellen".
  • Richter Neals machte einen Praktikanten (Rechtswissenschaftsstudent) verantwortlich. Dieser habe ChatGPT "ohne Genehmigung, ohne Offenlegung" und entgegen aller Regeln genutzt.

Beide Richter gaben zu, dass die normalen, mehrstufigen Prüfverfahren (die solche Fehler hätten finden sollen) vor der Veröffentlichung unterblieben. Den Grund dafür nannten sie jedoch nicht.

Das Kernproblem: Fehlende und schwammige Regeln

Der Vorfall offenbart ein strukturelles Problem:

  1. Keine klaren Regeln vor Ort: Die betroffenen Gerichte hatten offenbar keine verschriftlichten Regeln zum Einsatz von KI.
  2. "Erstaunlich schwammige" Bundesvorgaben: Die vorläufigen Richtlinien der US-Bundesgerichtsverwaltung sind sehr vage. Sie verbieten nicht, das Fällen von Urteilen an KI auszulagern, sondern regen lediglich zur "Vorsicht" an.
  3. Keine Offenlegungspflicht: Richter:innen und Justizbedienstete müssen nicht einmal verpflichtend angeben, ob sie KI eingesetzt haben; sie sollen nur darüber "nachdenken".

Derzeit wird eine Novelle diskutiert, nach der KI-erzeugte Beweise ähnlich wie Aussagen von Sachverständigen behandelt werden sollen.

Vollansicht
E-Bike-Boom sorgt für "Traumjobs" ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Süddeutsche Zeitung)

Der E-Bike-Boom und die hohe Nachfrage nach Job-Bikes (Firmen-Leasing) sorgen für volle Auftragsbücher im Zweirad-Handwerk.

  • Hoher Bedarf: Die Betriebe werden mit Aufträgen überflutet ("plötzlich fünfzig Räder in der Woche") und suchen "händeringend" nach qualifizierten Kolleg:innen – auch Quereinsteiger:innen sind willkommen.
  • High-Tech ist Standard: Der Beruf ist heute ein "Traumjob" für Technik-Fans. E-Bikes machen den "Löwenanteil" der Arbeit aus.
  • Lebenslanges Lernen: Du lernst nie aus. Ständige Weiterbildung (z.B. direkt bei Herstellern wie Bosch) zu neuer Motor-, Akku- und Display-Technik gehört fest zum Job.
  • Sinnvolle Arbeit: Du sorgst für Sicherheit im Verkehr. Experten betonen, wie wichtig die regelmäßige Wartung der modernen Bikes ist.
Vollansicht
Studie "Die Suche nach KI-Fachkräften in Deutschland Rekrutierungsstrategien in Stellenanzeigen Gutachten im Projekt „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“ ( )

Kerninhalte der Studie:

Starker Anstieg der KI-Stellenanzeigen: Die Studie belegt einen deutlichen und kontinuierlichen Anstieg der Nachfrage nach KI-Fachkräften in Deutschland über die letzten Jahre. Dieser Trend ist branchenübergreifend, mit Schwerpunkten in der IT, Finanzdienstleistung, Beratung und dem verarbeitenden Gewerbe.

Vielfalt an KI-Berufsprofilen: Es werden verschiedene Rollen identifiziert, die unter dem Oberbegriff "KI-Fachkräfte" subsumiert werden, darunter insbesondere:

  • Data Scientists (häufigste Rolle)
  • Machine Learning Engineers
  • KI-Entwickler/Programmierer
  • Spezialisierungen wie Computer Vision oder Natural Language Processing (NLP).
  • Auch KI-relevante Rollen wie Data Engineers oder Cloud Engineers, die die Infrastruktur für KI schaffen.

Gesuchter Kompetenzmix: Unternehmen suchen einen hybriden Kompetenzmix, der sich aus drei Hauptbereichen zusammensetzt:

  • Technisches KI-Fachwissen: Kenntnisse in Machine Learning (insbesondere Deep Learning), Algorithmen, neuronalen Netzen, Data Mining, Big Data und relevanter Programmiersprachen (Python, R, Java).
  • Mathematisch-Statistische Fähigkeiten: Starkes Verständnis für Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und lineare Algebra zur Modellentwicklung und -bewertung.
  • Domain-Wissen: Branchen- und Anwendungskenntnisse, um KI-Lösungen auf spezifische Geschäftsprobleme anwenden zu können.

Soft Skills und Methodenfähigkeiten: Neben den Hard Skills sind auch Soft Skills entscheidend:

  • Problemlösungskompetenz und analytisches Denken.
  • Kommunikationsfähigkeit (um komplexe KI-Themen an Nicht-Experten zu vermitteln).
  • Teamfähigkeit und Projekterfahrung.
  • Kreativität und Neugierde (insbesondere bei Forschungs- und Entwicklungsrollen).

Hohe Bildungsanforderungen: Für die Kern-KI-Rollen wird in den Stellenanzeigen häufig ein akademischer Abschluss (Master oder Promotion) in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder angrenzenden Ingenieurwissenschaften vorausgesetzt.

Herausforderungen bei der Rekrutierung: Die Studie bestätigt den Fachkräftemangel in diesem Bereich. Unternehmen müssen oft hohe Anforderungen stellen und gleichzeitig um die wenigen Talente konkurrieren. Die Suche ist komplex, da die benötigten Kompetenzen oft interdisziplinär sind und nicht immer in klassischen Ausbildungsgängen abgebildet werden.

Rekrutierungsstrategien: Unternehmen versuchen, Talente durch Attraktoren wie innovative Projekte, modernste Technologien, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten zu gewinnen.

Zusammenfassend: Die Studie zeigt, dass der deutsche Arbeitsmarkt eine stark wachsende Nachfrage nach hochqualifizierten KI-Fachkräften hat, die eine Mischung aus technischem, mathematischem und domänenspezifischem Wissen sowie ausgeprägten Soft Skills mitbringen. Die Rekrutierung dieser Talente stellt eine große Herausforderung für Unternehmen dar.

Vollansicht