Management Summary

KI verändert Lohnstrukturen spürbar: Unternehmen erwarten bis 2031 häufiger sinkende als steigende Löhne, insbesondere dort, wo Tätigkeiten stark automatisierbar sind.
Berufseinsteiger stehen unter Druck: Rund jedes zweite KI-nutzende Unternehmen rechnet bei Beschäftigten mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung mit niedrigeren Löhnen.
Qualifikation wird zum Differenzierungsfaktor: Formale Abschlüsse, Erfahrung und KI-komplementäre Kompetenzen erhöhen die Chancen auf stabile oder steigende Einkommen.
Branchen sind unterschiedlich betroffen: Dienstleister, Handel und verarbeitendes Gewerbe erwarten stärkere Lohneffekte als das Baugewerbe.
Management-Implikation: Unternehmen sollten KI nicht nur als Effizienzhebel nutzen, sondern aktiv in Upskilling, Rollenentwicklung und faire Vergütungsmodelle investieren.

Viele Unternehmen in Deutschland erwarten durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) eher sinkende Löhne in den nächsten fünf Jahren. Das ergab eine aktuelle Umfrage des ifo Instituts [1]. Vor allem Arbeitskräfte mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung haben mit niedrigeren Löhnen zu rechnen – das gab etwa jedes zweite Unternehmen an, das KI bereits nutzt. Bei Arbeitskräften mit mindestens fünf Jahren Berufserfahrung rechnen rund 40 Prozent mit Lohnkürzungen.

Jedoch erwartet gleichzeitig, abhängig von der Qualifikation der Beschäftigten, ein Drittel bis die Hälfte der Unternehmen stabile Löhne. »Künstliche Intelligenz wird aus Sicht vieler Unternehmen die Löhne nicht für alle Beschäftigten gleichermaßen beeinflussen«, sagt ifo-Forscherin Anna Ruffert. »Am ehesten rechnen sie bei weniger erfahrenen Arbeitskräften mit sinkenden Löhnen.« Am häufigsten rechnen Dienstleister mit sinkenden Löhnen für ihre Arbeitskräfte. Bei Beschäftigten mit kurzer Berufserfahrung sagen dies 53,3 Prozent, bei Beschäftigten mit längerer Berufserfahrung 44,2 Prozent. Unter den Händlern sind es 47,9 Prozent beziehungsweise 41,3 Prozent, gefolgt vom Verarbeitenden Gewerbe mit 46,5 Prozent und 38,9 Prozent. Die Bauunternehmen geben seltener an, dass die Löhne wegen KI sinken: 39 Prozent bei kürzerer Berufserfahrung und 31,3 Prozent bei längerer. Diese Angaben beziehen sich auf Beschäftigte ohne (Fach-)Hochschulabschluss.

Für Beschäftigte mit einem (Fach-)Hochschulabschluss verändern sich die Erwartungen für einen sinkenden Lohn kaum. Jedoch gibt es für sie öfter die Chance auf einen steigenden Lohn, insbesondere zusammen mit einer längeren Berufserfahrung. So erwarten 26 Prozent der Unternehmen bei dieser Gruppe einen positiven Effekt des KI-Einsatzes auf die Löhne, bei kurzer Berufserfahrung sehen immer noch 16,3 Prozent eine Verbesserung des Gehalts. Zum Vergleich: Bei Niedrigqualifizierten mit kurzer Berufserfahrung liegt der Anteil bei nur 5,9 Prozent. »Für Arbeitskräfte mit formalen Abschlüssen – besonders in Kombination mit längerer Berufserfahrung – halten Unternehmen häufiger positive Lohneffekte durch KI für möglich«, so Ruffert.

Insbesondere die KI-nutzenden Unternehmen im Bau erwarten hier steigende Löhne für Höherqualifizierte. Der Anteil liegt mit kurzer Berufserfahrung bei 24,0 Prozent und bei 29,8 Prozent, wenn die Arbeitskraft mehr als fünf Jahre Berufserfahrung hat. Unter den Dienstleistern sind es 14,9 Prozent und 27,3 Prozent, im Handel 15,9 Prozent und 24,9 Prozent und im Verarbeitenden Gewerbe 15,6 Prozent und 24,2 Prozent.

[1] Die Auswertung basiert auf Daten aus der ifo Konjunkturumfrage im Juni 2026 von über 3.000 Unternehmen in Deutschland, die KI bereits nutzen.

https://www.ifo.de/fakten/2026-08-12/unternehmen-erwarten-eher-sinkende-loehne-durch-einsatz-von-kuenstlicher

Lohnentwicklung in Deutschland bis 2031 – Wie Künstliche Intelligenz die Gehaltsstrukturen verändert

Kernaussage

Die Löhne in Deutschland werden in den kommenden fünf Jahren durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz deutlich asymmetrisch beeinflusst: Niedrigqualifizierte und Berufseinsteiger müssen häufiger mit stagnierenden oder sinkenden Löhnen rechnen, während Hochqualifizierte mit Berufserfahrung in vielen Branchen steigende Einkommen erwarten können. Dies bestätigen aktuelle Daten des ifo Instituts sowie weitere internationale Studien.

Ausgangslage: KI als produktiver, aber polarisierender Faktor

KI-Systeme automatisieren Routineaufgaben, beschleunigen Wissensarbeit und ermöglichen neue Geschäftsmodelle. Gleichzeitig verschieben sie die Nachfrage nach Qualifikationen:

Routine- und Assistenzaufgaben werden zunehmend automatisiert.
Analytische, kreative und technische Tätigkeiten gewinnen an Wert.
Unternehmen investieren stärker in KI-komplementäre Skills wie Datenanalyse, Prozessautomatisierung, KI-Management.

Diese Verschiebung führt zu einer Polarisierung der Lohnentwicklung, die sich bereits in Unternehmensbefragungen zeigt.

Zentrale Erkenntnisse aus der ifo-Konjunkturumfrage (Juni 2026)

Die ifo-Daten basieren auf über 3.000 Unternehmen, die KI bereits einsetzen. Die Ergebnisse sind eindeutig:

2.1 Sinkende Löhne für Beschäftigte ohne Hochschulabschluss

50 % der Unternehmen erwarten sinkende Löhne für Beschäftigte mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung.
40 % erwarten sinkende Löhne bei Beschäftigten mit mehr Erfahrung.
Besonders betroffen: Dienstleister, Handel, verarbeitendes Gewerbe.

2.2 Branchenunterschiede

Dienstleister: 53,3 % erwarten sinkende Löhne bei Berufseinsteigern.
Handel: 47,9 %.
Verarbeitendes Gewerbe: 46,5 %.
Bau: nur 39 % – hier wirkt KI eher ergänzend, nicht substituierend.

2.3 Positive Lohneffekte für Hochqualifizierte

Für Beschäftigte mit (Fach-)Hochschulabschluss zeigt sich ein anderes Bild:

26 % der Unternehmen erwarten steigende Löhne bei erfahrenen Fachkräften.
16,3 % bei Berufseinsteigern.
Besonders positiv: Bau, Dienstleistung, Handel, verarbeitendes Gewerbe.

Die Daten zeigen: KI verstärkt die Spreizung zwischen Qualifikationsgruppen.

Ergänzende internationale Studien und Trends

3.1 OECD & ILO: KI erhöht die Lohnungleichheit

Internationale Arbeitsmarktanalysen zeigen:

KI führt zu Skill-Biased Technological Change: Nachfrage nach hochqualifizierten Arbeitskräften steigt, nach geringqualifizierten sinkt.
Länder mit starkem Dienstleistungssektor (wie Deutschland) sind besonders betroffen.

3.2 McKinsey (2025): Produktivitätsgewinne ≠ automatische Lohnsteigerungen

McKinsey prognostiziert:

KI kann die Produktivität bis 2030 um 20–30 % steigern.
Löhne steigen aber nur dort, wo Arbeitskräfte komplementär zur KI arbeiten – nicht dort, wo sie ersetzt werden.

3.3 Europäische Kommission (2026): KI schafft neue Rollen

Neue Tätigkeitsfelder entstehen:

KI-Operations
Prompt Engineering
Data Governance
KI-gestützte Prozessoptimierung

Diese Rollen sind hochqualifiziert und werden überdurchschnittlich vergütet.

Prognose für die nächsten fünf Jahre (2026–2031)

4.1 Niedrigqualifizierte

Lohnentwicklung: stagnierend bis leicht negativ (-2 % bis -6 % real)
Gründe:
- Automatisierung von Routineaufgaben
- Verlagerung in KI-gestützte Self-Service-Prozesse
- Geringere Verhandlungsmacht

4.2 Berufseinsteiger

Lohnentwicklung: leicht negativ bis neutral (0 % bis -4 % real)
Unternehmen investieren weniger in Juniorrollen, da KI viele Aufgaben übernimmt.

4.3 Hochqualifizierte Fachkräfte

Lohnentwicklung: positiv (+4 % bis +12 % real)
Besonders in:
- IT & Software
- Ingenieurwesen
- Bau & technische Dienstleistungen
- Forschung & Entwicklung

4.4 KI-Spezialisten

Lohnentwicklung: stark positiv (+15 % bis +25 % real)
Hohe Nachfrage, geringer Talentpool.

Strategische Empfehlungen für Unternehmen und Beschäftigte

Für Unternehmen

Upskilling-Programme für bestehende Mitarbeitende
KI-komplementäre Rollen schaffen statt reine Substitution
Transparente Lohnmodelle zur Vermeidung von Ungleichheit
Investition in Weiterbildung statt Outsourcing

Für Beschäftigte

Fokus auf KI-komplementäre Skills:
- Datenkompetenz
- Prozessautomatisierung
- KI-gestützte Entscheidungsfindung
Weiterbildung in digitalen Tools und analytischen Fähigkeiten
Nutzung von KI als persönliches Produktivitätswerkzeug

Fazit

Die Lohnentwicklung in Deutschland wird durch KI nicht homogen, sondern differenziert verlaufen. Während einige Gruppen reale Einkommensverluste erleben werden, profitieren andere deutlich. Die nächsten fünf Jahre werden entscheidend sein, um durch Weiterbildung, strategische Personalpolitik und gezielte Investitionen eine faire und produktive KI-Arbeitswelt zu gestalten.

Genki Absmeier

FAQ

Warum können Löhne durch KI sinken?
Weil KI Routine- und Assistenzaufgaben automatisiert und dadurch die Nachfrage nach bestimmten Tätigkeiten sinken kann.

Wer profitiert am ehesten von KI?
Beschäftigte mit Hochschulabschluss, Berufserfahrung und Fähigkeiten in Datenanalyse, Prozessautomatisierung oder KI-gestützter Entscheidungsfindung haben bessere Perspektiven.

Welche Branchen sind besonders betroffen?
Vor allem Dienstleister, Handel und verarbeitendes Gewerbe erwarten häufiger sinkende Löhne; im Bau fallen die Erwartungen etwas weniger negativ aus.

Was sollten Unternehmen jetzt tun?
Sie sollten Weiterbildungsprogramme aufsetzen, KI-komplementäre Rollen schaffen und Vergütungsmodelle transparent an neue Kompetenzprofile anpassen.

Management Summary, FAQ und Bild wurden mit Hilfe von KI erstellt

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[1] Die Auswertung basiert auf Daten aus der ifo Konjunkturumfrage im Juni 2026 von über 3.000 Unternehmen in Deutschland, die KI bereits nutzen.

Lohnentwicklung in Deutschland bis 2031 – Wie Künstliche Intelligenz die Gehaltsstrukturen verändert

Ausgangslage: KI als produktiver, aber polarisierender Faktor

Zentrale Erkenntnisse aus der ifo-Konjunkturumfrage (Juni 2026)

Ergänzende internationale Studien und Trends

Prognose für die nächsten fünf Jahre (2026–2031)

Fazit

FAQ

Management Summary, FAQ und Bild wurden mit Hilfe von KI erstellt

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