KI-Nettojobverlust fiel auf 11.000 pro Monat. Das Baugewerbe verdeckt die Wahrheit

Die Zahl, die besagt, dass KI dem Arbeitsmarkt weniger schadet als zuvor, ist genau die Zahl, der Sie gerade am wenigsten vertrauen sollten.

Laut der Fortune-Berichterstattung vom 1. Juni über neue Goldman-Sachs-Forschung hat sich der Nettodruck von AI auf das monatliche Lohnsummenwachstum in den USA auf rund 11.000 Jobs abgemildert, gegenüber etwa 16.000 zu Beginn des Jahres. Auf den ersten Blick liest sich das so, als würde das Schlimmste nachlassen. Das tut es nicht. Die Verbesserung kommt fast ausschließlich von Schutzhelmen, nicht von einer Erholung der Bürostellen.

Wenn Sie ein Unternehmen führen und Ihren Personalplan für 2026 auf der Schlagzeile aufbauen, planen Sie für einen Arbeitsmarkt, der sich stabilisiert. Die Daten darunter sagen etwas Unbequemeres, und das verändert, wo Sie Ihr AI-Budget einsetzen sollten.

Was Goldman Sachs' Zahlen tatsächlich sagen

Goldman Sachs' Wirtschaftswissenschaftler haben die Auswirkung von AI auf den Arbeitsmarkt in zwei entgegengesetzte Kräfte aufgespalten. Die eine ist Substitution: Rollen, bei denen AI die Arbeit anstelle einer Person erledigt. Die andere ist Augmentierung: Rollen, bei denen AI eine Person produktiver macht und das Unternehmen weiter einstellt.

Im vergangenen Jahr vernichtete Substitution rund 25.000 US-Jobs pro Monat. Augmentierung fügte etwa 9.000 zurück. Netto ergibt das den rund 16.000 Jobs pro Monat betragenden Verlust, der den Großteil des Jahres anhielt. Die Analyse stammt von Goldman-Sachs-Wirtschaftswissenschaftlerin Elsie Peng, die Berufe anhand eines Verdrängungsmaßes in Verbindung mit einem internationalen Komplementaritätsindex bewertet und dabei das Jevons-Paradoxon berücksichtigt hat: Wenn AI eine Aufgabe günstiger macht, kann die Gesamtnachfrage nach dem Ergebnis steigen und einige Jobs zurückbringen.

Diese Zerlegung ist das Erhaltenswerte. Die einzelne Nettogröße verbirgt sie. Zwei Unternehmen können dieselbe flache Mitarbeiterzahl aufweisen und sich in völlig unterschiedlichen Positionen befinden, das eine verliert still substituierte Rollen, das andere fügt augmentierte hinzu. Die Nettogröße sagt Ihnen nichts darüber, welches davon Sie sind.

Key Facts

• AI-Substitution vernichtete im vergangenen Jahr rund 25.000 US-Jobs pro Monat, während Augmentierung etwa 9.000 zurückbrachte, was einem Nettoverlust von rund 16.000 entspricht (Goldman-Sachs-Forschung, via Fortune, 1. Juni 2026)
• Goldman Sachs' jüngstes AI Adoption Tracker beziffert den Nettoverlust auf etwa 11.000 Jobs pro Monat, aber Rechenzentrum-Bau hat seit 2022 rund 212.000 Jobs hinzugefügt, etwa 9.000 pro Monat (Fortune, 1. Juni 2026)
• Goldman Sachs schätzt, dass AI die US-Arbeitslosenquote bisher um etwa 0,1 Prozentpunkte erhöht hat, wobei die Quote in 2026 von 4,3 % im Januar in Richtung 4,5 % driftet (Goldman-Sachs-Forschung)

Warum die bessere Zahl eine Fata Morgana ist

Hier liegt der Haken bei der Verbesserung von 16.000 auf 11.000. Die Lücke schloss sich nicht, weil AI aufgehört hat, Bürostellen zu ersetzen. Sie schloss sich, weil der AI-Ausbau Bautrupps einstellt.

Der Rechenzentrum-Bau hat seit 2022 rund 212.000 Jobs hinzugefügt und generiert derzeit etwa 9.000 neue Stellen pro Monat. Das ist dieselbe physische, vor-Ort-gebundene, urteilsintensive Arbeit, die auf der Augmentierungsseite von Goldmans Kalkulation steht. Der Boom, der Schadensregulierer und Dateneingabemitarbeiter automatisiert, gießt also gleichzeitig Beton und verlegt Konduitrohre. Der Baugewerbeposten überdeckt den Bürogewerbeposten.

Für einen CEO ist die praktische Schlussfolgerung klar. Die Bürostellensubstitution, die Ihre administrativen, Support- und Einstiegsfunktionen getroffen hat, hat sich nicht umgekehrt. Sie wurde gegen einen Bauboom aufgerechnet, der nichts mit Ihrer Organisationsstruktur zu tun hat. Zieht man die Schutzhelme heraus, sieht der Bürorestellenverlust schlimmer aus als 11.000, nicht besser.

Substitution vs. Augmentierung ist das eigentliche Signal

Das Nützlichste in Goldman Sachs' Arbeit ist nicht die Makrozahl. Es ist die Karte, welche Rollen auf welcher Seite stehen, denn diese Karte ist ein Planungsinstrument, das Sie in diesem Quartal auf Ihr eigenes Unternehmen anwenden können.

Auf der Substitutionsseite sind die am stärksten gefährdeten Rollen routineorientiert und regelbasiert: Telefonisten, Versicherungsschadensregulierer, Inkassomitarbeiter, Kundenbetreuer und Dateneingabemitarbeiter. Auf der Augmentierungsseite teilen die Stellen gewinnenden Rollen ein Merkmal, das die Tabellenkalkulation nicht replizieren kann: physische Präsenz, menschliches Urteil oder echte zwischenmenschliche Arbeit. Goldman Sachs' Beispiele umfassen Lehrkräfte, Richter und Bauleiter.

Diese Aufteilung gibt Ihnen ein einfaches Instrument. Nennen Sie es das Substitutions-Augmentierungs-Hauptbuch. Nehmen Sie jede Funktion in Ihrem Unternehmen und stellen Sie eine Frage: Setzen Sie AI hier ein, um Menschen zu ersetzen, oder um die Menschen, die Sie behalten, produktiver zu machen? Bewerten Sie jede Rolle. Das Muster, das in Ihrem eigenen Hauptbuch auftaucht, sagt Ihnen, wo Sie eine einmalige Kostensenkung ernten und wo Sie die Leistung steigern.

Der Grund, warum das über einen ordentlichen Rahmen hinaus wichtig ist: reine Substitution schlägt weiter nach hinten los. Wir haben dargelegt, wie mehr als die Hälfte der KI-bedingten Entlassungen für die Unternehmen, die sie vornahmen, bereits nach hinten losgehen, in der Analyse der versteckten KI-Aufsichtskosten, wo die verborgenen Kosten der Überwachung und Korrektur von AI die Einsparungen auffressen. Die Augmentierungszahl von Goldman Sachs, ein reales und positives Niveau von 9.000 Jobs pro Monat, ist das leisere Signal: Die Unternehmen, die auf Augmentierung setzen, stellen weiterhin ein und bekommen mehr aus ihnen heraus.

Es gibt auch eine Talentpipeline-Implikation in den Daten. Goldman Sachs fand, dass eine Standardabweichung mehr Exponierung eines Jobs gegenüber AI-Substitution die Lohnlücke zwischen Einstiegs- und erfahrenen Mitarbeitern um etwa 3,3 Prozentpunkte ausweitet. Einstiegseinstellungen in Professional Services haben sich bereits merklich abgekühlt, was mit dem weiter gefassten Zusammenbruch des Einstiegsjobs übereinstimmt, den wir bereits früher aufgezeigt haben. Wenn Sie aufhören, Nachwuchskräfte einzustellen, weil AI heute die unterste Stufe abdeckt, hören Sie auch auf, die Führungskräfte aufzubauen, die Sie in drei Jahren brauchen werden.

Was das für Ihren Personalplan 2026 ändert

Sie müssen nicht auf die Makrozahl reagieren. Sie müssen Ihre eigene Version davon erstellen. Drei Schritte.

Schritt 1: Erstellen Sie Ihr Substitutions-Augmentierungs-Hauptbuch vor Ihrem nächsten Planungszyklus. Listen Sie Ihre Funktionen auf. Markieren Sie jede als KI-substituierend (Mitarbeiterzahl sinkt) oder KI-augmentierend (Mitarbeiterzahl stabil oder steigend, Output höher). Mitteln Sie sie nicht zu einer einzigen Zahl, so wie die Makrostatistik es tut. Der Mix ist die Erkenntnis. Wenn Ihr Hauptbuch fast nur Substitution enthält, optimieren Sie für eine einmalige Kürzung und sollten erwarten, dass die Überwachungskosten als nächstes auftauchen.

Schritt 2: Schützen Sie die Nachwuchsstufe, die Sie als erstes kürzen würden. Die Rollen, die AI am frühesten aufzehrt, sind die Einstiegspositionen, und die Lohndaten zeigen, dass dort der Druck am stärksten ist. Entscheiden Sie bewusst, ob Sie eine Nachwuchspipeline erhalten wollen, anstatt AI sie still durch Fluktuation löschen zu lassen. Föderale Programme können die Kosten ausgleichen, weshalb wir untersucht haben, ob AI-Apprenticeships preislich günstiger sind als Einstellungen.

Schritt 3: Stresstest Ihren Personalplan gegen mehr als eine Zukunft. Goldman Sachs' Basisszenario ist eine rund 10-jährige Adoptionskurve mit 6 bis 7 Prozent der während des Übergangs verdrängten Beschäftigten und einer Arbeitslosenquote, die langfristig um etwa 0,6 Prozentpunkte steigt. Das ist ein breites Ergebnisband. Eine Punktprognose wird falsch liegen; ein Plan, der über Szenarien hinweg standhält, nicht. Diese Übung haben wir in dem Checkpoint zu den vier Jobzukünften aufgezeigt.

Die Schlagzeile wird von Monat zu Monat schwanken und weiterhin rauschen, weil Baueinstellungen und Büroautomation innerhalb der Zahl in entgegengesetzte Richtungen ziehen. Das stabile Signal ist das, auf das Sie handeln können: Substituieren Sie und Sie kürzen einmal, augmentieren Sie und Sie steigern dauerhaft. Erstellen Sie das Hauptbuch, das Ihnen sagt, was Sie tatsächlich tun.

Weitere Informationen

• Warum 55 % der KI-Entlassungen für CEOs nach hinten losgehen
• KI zerstört den Einstiegsjob
• Vier Jobzukünfte bis 2030: Der Mid-2026-Checkpoint für CEOs
• Können föderale KI-Apprenticeships Ihre Kompetenzlücke günstiger schließen als Neueinstellungen?
• Szenarioplanung

FAQ

Wie viele Jobs kürzt KI pro Monat in 2026?

Goldman Sachs schätzt, dass AI zuletzt ein Nettoverlust von rund 11.000 US-Jobs pro Monat war, gegenüber etwa 16.000 zu Beginn des Jahres. Unter der Oberfläche entfernte Substitution rund 25.000 Jobs pro Monat, während Augmentierung etwa 9.000 zurückbrachte. Die Verbesserung der Nettogröße stammt zum großen Teil aus Einstellungen im Rechenzentrum-Bau, nicht aus einer Verlangsamung der Büroautomation.

Verbessert sich die Auswirkung von KI auf den Arbeitsmarkt tatsächlich?

Nicht in dem Teil, der für die meisten Bürounternehmen zählt. Goldman Sachs' Nettogröße verbesserte sich hauptsächlich, weil der Rechenzentrum-Bau seit 2022 rund 212.000 Jobs hinzugefügt hat, etwa 9.000 pro Monat. Diese physische Vor-Ort-Arbeit kompensiert den anhaltenden Ersatz von Verwaltungs- und Supportstellen im Durchschnitt, sodass der Bürorestellenverlust milder aussieht als er ist.

Welche Jobs sind durch KI am stärksten gefährdet, welche am besten geschützt?

Goldman Sachs' Forschung stuft routineorientierte, regelbasierte Rollen als am stärksten substitutionsgefährdet ein: Telefonisten, Versicherungsschadensregulierer, Inkassomitarbeiter, Kundenbetreuer und Dateneingabemitarbeiter. Die bestgeschützten, Stellen gewinnenden Rollen beinhalten physische Präsenz, menschliches Urteil oder zwischenmenschliche Arbeit, wie Lehrkräfte, Richter und Bauleiter.

Quelle: Fortune (1. Juni 2026), auf Basis von Goldman-Sachs-Forschung. Hintergrundinformationen: Goldman Sachs Insights.