KI-Revolution am Arbeitsmarkt: Was sind die Folgen aus Sicht der Anleger?

Künstliche Intelligenz ist 2026 der meistgenannte Grund für Stellenabbau in den USA. Eine Massenarbeitslosigkeit zeichnet sich trotzdem nicht ab. Carmignac und weitere Analysten sehen einen schrittweisen, ungleichen Wandel, der vor allem Berufseinsteiger trifft. Für Investoren verschiebt sich die Frage: Wer verdient an KI, und wer finanziert sie?

Die Debatte über KI und Arbeitsplätze wird oft als Entweder-oder geführt: Entweder schafft die Technologie Wohlstand und neue Stellen, oder sie vernichtet Jobs schneller, als die Wirtschaft sie ersetzen kann. Der Pariser Vermögensverwalter Carmignac hält beides für zu einfach. In einer aktuellen Analyse erwartet das Haus Umbrüche, die aber schrittweise statt abrupt verlaufen. Entscheidend sei nicht, was die Modelle können, sondern wie schnell Unternehmen sie tatsächlich in ihre Abläufe einbauen. Ein «Job-Armageddon» hält Carmignac im Basisszenario für unwahrscheinlich.

Was die Daten zeigen

Die jüngsten US-Zahlen stützen diese Sicht, allerdings mit Warnsignalen. Laut dem Outplacement-Spezialisten Challenger, Gray & Christmas war KI im Mai zum dritten Mal in Folge der meistgenannte Grund für Stellenstreichungen und stand für 40 Prozent aller angekündigten Abbaupläne, nach nur 7 Prozent im Januar. Bis Ende Mai wurden bereits 87'714 Stellenstreichungen mit KI begründet, deutlich mehr als die 54'836 im gesamten Jahr 2025. Gleichzeitig ist der Gesamtabbau rückläufig: Bis Ende August kündigten US-Arbeitgeber 529'914 Stellenstreichungen an, 41 Prozent weniger als im Vorjahreszeitraum. Andy Challenger bringt es auf den Punkt: Die Einstellungen liegen um 25 Prozent über dem Vorjahr, KI verschiebe den Arbeitsmarkt, zerlege ihn aber nicht.

Goldman Sachs hat seine Schätzung im Juni dennoch angehoben. Die Ökonomen rechnen damit, dass der KI-Übergang über 9 Prozent der Erwerbstätigen verdrängen könnte, rund 15 Millionen Menschen, verteilt über ein Jahrzehnt. Selbst in diesem Szenario dürfte die Arbeitslosenquote in keinem einzelnen Jahr um mehr als einen Prozentpunkt steigen.

Die Einsteiger zahlen den Preis

Wo KI heute schon wirkt, zeigt sich weniger in Entlassungen als in ausbleibenden Neueinstellungen. Carmignac spricht von einer drohenden «No-Hire-Economy». Neuere Daten des Stanford Digital Economy Lab zeigen bei den 22- bis 25-Jährigen einen Beschäftigungsrückstand von 19 Prozent (Stand August 2026).

Die Schweiz ist keine Ausnahme. Eine Studie der KOF an der ETH Zürich fand, dass die Zahl der Stellensuchenden ab November 2022 in stark KI-exponierten Berufen um durchschnittlich 27 Prozent stärker stieg als in wenig exponierten. Erstmals trifft die Automatisierung damit nicht primär Routinetätigkeiten am unteren Ende der Lohnskala, sondern gut qualifizierte Wissensarbeit. Der «KI Report 2026» von jobs.ch bestätigt das Bild: Der Anteil der Stelleninserate für Berufseinsteiger lag 2025 um 32 Prozent unter dem Durchschnitt der Jahre 2019 bis 2022. In KI-exponierten Bereichen wie Banking, Finanzen, Marketing oder IT sank der Anteil der Juniorstellen um 16 Prozent, während jener der Seniorprofile um 26 Prozent zulegte. Gleichzeitig verschärft sich der Mangel dort, wo KI wenig ausrichten kann: Weniger exponierte Stellen wurden zwischen 2023 und 2025 um 19 Prozent schwerer zu besetzen, bei KI-exponierten Rollen sank der Knappheitsindex um 69 Prozent.

Carmignac sieht darin ein langfristiges Risiko: Wer keine Einstiegsstelle findet, lernt weder Urteilsvermögen noch Kundenumgang. Das schwächt den Führungsnachwuchs von morgen.

Produktivität ja, Stellenabbau (noch) nein

Auf Unternehmensebene überwiegen bisher die positiven Effekte. Eine Untersuchung der Europäischen Investitionsbank und der BIZ mit Daten von mehr als 12'000 Firmen in der EU und den USA zeigt, dass KI die Arbeitsproduktivität kurzfristig um durchschnittlich 4 Prozent erhöht, ohne dass die Beschäftigung sinkt. Die Gewinne konzentrieren sich jedoch auf mittlere und grosse Unternehmen, und sie fallen höher aus, wenn gleichzeitig in Software, Daten und Weiterbildung investiert wird.

Das deckt sich mit der Carmignac-These, wonach Implementierung wichtiger ist als Modellleistung. Laut Gallup nutzt 2026 zwar die Hälfte der US-Erwerbstätigen zumindest gelegentlich KI, doch nur etwa jeder Zehnte sagt, seine Arbeit habe sich grundlegend verändert. Die Radiologie, einst als Paradefall der KI-Verdrängung gehandelt, leidet heute weiterhin unter Fachkräftemangel, weil die Nachfrage nach Bildgebung schneller wächst als die Kapazität. Für Länder wie die Schweiz kommt die Demografie hinzu: Die OECD erwartet bis 2060 einen Rückgang der Bevölkerung im Erwerbsalter um 8 Prozent. KI könnte also eher Lücken füllen als Überschüsse schaffen.

Anlegersicht 1: Die Infrastruktur trägt den Boom, und das Risiko

Für Investoren ist KI weniger ein Arbeitsmarkt- als ein Kapitalallokationsthema. Die erste Gewinnergruppe liefert die Infrastruktur: Chips, Netzwerktechnik, Strom, Kühlung, Rechenzentren. Die Budgets dafür sind enorm. Alphabet, Amazon, Microsoft und Meta planen für 2026 zusammen Investitionen von rund 725 Milliarden US-Dollar, 77 Prozent mehr als im Rekordjahr 2025. Der Preis dafür zeigt sich im Free Cashflow: Bei Amazon wird für dieses Jahr sogar ein negativer freier Cashflow erwartet. Die Anleger werden kritischer. Als Alphabet Ende Juli seine Investitionsprognose erneut anhob, fiel die Aktie um 7 Prozent.

Carmignac weist auf physische Engpässe hin: Die Baukosten für Rechenzentren steigen, das Kupferangebot deckt nur rund 70 Prozent der Nachfrage, die Chipproduktion bleibt auf Taiwan konzentriert. Das Haus hat sein KI-Engagement entlang der gesamten Wertschöpfungskette aufgebaut, von Nvidia, TSMC und ASML über die Hyperscaler bis zu Spezialisten wie Nitto Boseki, Innodisk und Asia Vital.

Wie empfindlich diese Kette reagiert, zeigte sich Mitte September. Nachdem Anthropic-Chef Dario Amodei in einem Essay dazu aufgerufen hatte, das Tempo der Entwicklung der leistungsfähigsten Modelle bewusst zu drosseln, und weitere Branchengrössen sich anschlossen, fiel Nvidia um 3,4 Prozent und der Halbleiterindex PHLX um fast 6 Prozent, den stärksten Tagesverlust seit Anfang Juli. Softwaretitel wie Salesforce, Adobe und ServiceNow legten dagegen zu. Ob es tatsächlich zu einer Verlangsamung kommt, ist offen; Analysten der Deutschen Bank bezweifeln, dass Unternehmen im intensiven Wettbewerb freiwillig zurückstecken.

Anlegersicht 2: KI wird zum Kreditthema

Weil die Investitionen die operativen Cashflows einholen, springen die Kreditmärkte ein. Goldman Sachs schätzt die KI-bezogenen Anleiheemissionen im laufenden Jahr bereits auf knapp 500 Milliarden US-Dollar. Rund ein Drittel der Investitionen der grossen Techkonzerne wird inzwischen über Fremdkapital finanziert. Die Märkte verlangen dafür eine Prämie: Anleihen von KI-bezogenen Emittenten rentieren rund 115 Basispunkte über Staatsanleihen, gegenüber 78 Basispunkten für den breiten Investment-Grade-Markt.

Besonders genau hinschauen sollten institutionelle Investoren bei Private Credit. Die Bank für Internationalen Zahlungsausgleich zählt die Nachhaltigkeit des KI-Booms in ihrem Jahresbericht zu den vier grossen Belastungsfaktoren für die Weltwirtschaft und zieht Parallelen zum Dotcom-Crash. Direct-Lending-Fonds haben ihre Kredite an KI- und IT-Unternehmen in fünf Jahren vervierfacht; diese machen inzwischen rund 15 Prozent ihrer Portfolios aus. Die Kreditstandards wurden dabei nicht nennenswert verschärft. Besonders exponiert wären bei einem Investitionsrückgang nicht die bilanzstarken Hyperscaler, sondern Zulieferer, Bauunternehmen und stark fremdfinanzierte Infrastrukturprojekte. Für Pensionskassen und andere Investoren in Infrastruktur und Private Debt heisst das: Langfristige Rechenzentrums- und Energieprojekte mit bonitätsstarken Ankermietern können solide Cashflows liefern. Nicht jedes als «AI Infrastructure» vermarktete Darlehen ist aber ein defensives Infrastrukturengagement.

Anlegersicht 3: Die Anwender müssen liefern

Die zweite, langfristig womöglich attraktivere Gewinnergruppe sind Unternehmen, die KI in höhere Produktivität übersetzen: Versicherer und Finanzdienstleister mit repetitiven Backoffice-Prozessen und eigenen Daten, Industrie- und Logistikfirmen, Gesundheitsanbieter, Beratungen. Hier ist Selektion alles. Wie schnell der Markt Verlierer bestraft, zeigte der Softwaresektor: Softwareaktien brachen zwischen Oktober 2025 und Februar 2026 um fast 30 Prozent ein, weil Anleger an der Zukunft vieler Abomodelle zweifelten.

Goldman Sachs stellt nüchtern fest, dass die Auswirkungen von KI auf Personalbedarf und Gewinne der Unternehmen vorerst zu unsicher sind, um vom Markt belohnt zu werden. Für die Analyse zählt deshalb nicht, ob ein Unternehmen «KI nutzt», sondern ob es konkrete Kennzahlen vorlegen kann: Output je Mitarbeitendem, Bearbeitungszeiten, Fehlerquoten, Bruttomarge, Free-Cashflow-Konversion. Eine Firma, die dank KI Kapazität für neue Produkte und Kunden freisetzt, stärkt ihre Stellung. Eine, die nur Personal spart, ohne Qualität oder Preissetzungsmacht zu verbessern, verliert den Vorteil rasch an die Konkurrenz. Carmignac bewertet Unternehmen dafür mit einem eigenen «Responsible AI»-Rahmenwerk entlang von sieben Säulen, mit Fokus auf Governance, Daten und Transparenz.

Das Nachfrage-Paradox

Der Arbeitsmarkt ist aus Anlegersicht kein Nebenthema. Kurzfristig können zurückhaltende Einstellungen die Margen stützen. Mittelfristig droht ein Paradox: Wenn KI Einkommen und Aufstiegschancen junger und mittelqualifizierter Beschäftigter drückt, fehlt den Unternehmen die zahlungskräftige Kundschaft. Carmignac verweist zudem auf ein zyklisches Risiko: Kehren sich KI-Investitionsboom und Vermögenseffekte um, könnten schwächeres Wachstum und sinkende Margen die Unternehmen erst recht zur Automatisierung drängen und die Rezession verstärken. Politische Eingriffe wie Umschulungsprogramme oder KI-bezogene Gewinnsteuern sind ebenfalls kein fernes Szenario mehr.

Die verfügbare Evidenz stützt das Szenario von Carmignac: KI verändert den Arbeitsmarkt schrittweise, ungleichmässig und umstritten. Produktivitätsgewinne sind messbar, ein breiter Stellenabbau bleibt bisher aus, doch Berufseinsteiger in Wissensberufen spüren den Wandel bereits deutlich, in den USA wie in der Schweiz. Für Anleger entscheidet sich die nächste Phase des KI-Zyklus nicht an der Modellqualität, sondern an Umsetzung, Finanzierung und nachweisbaren Kapitalrenditen. Die ersten Gewinner liefern die Infrastruktur. Die nachhaltigen Gewinner werden jene sein, die KI in bessere Produkte und robuste Cashflows übersetzen. Ob die Renditen die rekordhohen, zunehmend schuldenfinanzierten Investitionen rechtfertigen, ist der grosse Test, der noch aussteht.