Diese Notiz Trésor-Éco n° 391 (DG Trésor, Juni 2026) bietet einen vorsichtigen, gut belegten Überblick über die Wirtschaftsliteratur zur Auswirkung der KI — vor allem generativer KI — auf die Beschäftigung. Ausgangspunkt: Die KI-Fähigkeiten haben sich stark weiterentwickelt (LLMs, generative KI), was Besorgnis schürt (62 % der Franzosen sehen darin ein Risiko für die Beschäftigung), doch die wirtschaftliche Analyse verlangt, zwischen Wahrnehmung und Messung zu unterscheiden.
1. Gesamteffekt, vorerst schwach. KI wirkt über zwei gegenläufige Kanäle: den Verdrängungseffekt (Substitution automatisierbarer Aufgaben) und den Produktivitätseffekt (nachgewiesene individuelle Gewinne: +14 % im Kundenservice, +26 % bei Entwicklern; Komplementarität, niedrigere Kosten, gestiegene Nachfrage). Jüngste empirische Studien identifizieren keinen signifikanten Gesamteffekt, mangels zeitlichem Abstand und weil die Verbreitung weiterhin partiell bleibt (≈20 % der EU-Unternehmen im Jahr 2025). Das Fehlen eines Makroeffekts bedeutet nicht das Fehlen lokalisierter Zerstörung: „KI“-bedingte Entlassungen machen 2025 in den USA 4,5-6,2 % der angekündigten Entlassungen aus, mit dem Risiko des „Labelling“ (KI als Vorwand angeführt — 59 % der US-Unternehmen).
2. Heterogene Effekte. Über den task-based-Ansatz variiert die Exposition je nach Aufgabe (kognitiv > relational > physisch), doch Exposition ≠ Effekt: Alles hängt vom Grad der Substituierbarkeit/Komplementarität und der Preiselastizität der Nachfrage ab (Jevons-Paradox — ein substituierbarer Beruf mit elastischer Nachfrage kann ein Beschäftigungswachstum verzeichnen). Verzerrter technischer Fortschritt könnte bestimmte Segmente benachteiligen, mit ausgeprägten Sorgen bezüglich junger Menschen: −16 % Beschäftigung bei exponierten 22-25-Jährigen in den USA (Brynjolfsson 2025), ein Anstieg der Arbeitslosigkeit bei 15-24-Jährigen in Frankreich (19,1 %→21,1 %) — ohne nachgewiesene Kausalität. Nach Sektor sind Finanzwesen, IT und Unternehmensdienstleistungen am stärksten exponiert.
3. Ungewisse Langfrist-Perspektive. Zwei Szenarien stehen nebeneinander: massive Substitution (falls sich agentische/physische KI durchsetzt) oder schöpferische Zerstörung (vergangene Revolutionen haben mehr Arbeitsplätze geschaffen als vernichtet; 60 % der Arbeitskräfte üben heute Berufe aus, die 1940 noch nicht existierten). Der Übergang wird Kosten verursachen (langsame Reallokation: −40 % des Nutzens der Robotisierung in Frankreich), die durch Ausbildung und Brückenberufe abgefedert werden sollen.
Schlussfolgerung zur öffentlichen Politik: den Übergang unterstützen (der Plan „Osez l'IA“, Ausbildung von 15 Millionen Menschen bis 2030, die Académie de l'IA, France 2030) und entschlossen in KI investieren, um einen Wettbewerbsrückstand zu vermeiden — Frankreich befindet sich in einer Zwischenposition (18 % Verbreitung, im Aufholprozess) im internationalen Wettbewerb.