Illustration Absmeier foto ki designer

Der Einsatz von künstlicher Intelligenz verändert die Arbeitswelt spürbar – und nach Einschätzung vieler deutscher Unternehmen wird er in den kommenden Jahren auch die Lohnentwicklung beeinflussen. Das zeigt eine aktuelle Auswertung des ifo Instituts, die auf den Antworten von mehr als 3.000 Unternehmen basiert, die KI bereits produktiv einsetzen. Die Ergebnisse zeichnen ein differenziertes Bild: Während einige Beschäftigtengruppen mit sinkenden Einkommen rechnen müssen, eröffnen sich für andere neue Chancen auf steigende Löhne.

1. Lohndruck bei Berufseinsteigern und weniger erfahrenen Beschäftigten

Besonders deutlich fällt die Erwartung bei Arbeitskräften mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung aus. Rund jedes zweite Unternehmen, das KI nutzt, geht davon aus, dass die Löhne dieser Gruppe in den kommenden fünf Jahren sinken werden. Auch Beschäftigte mit längerer Berufserfahrung sind betroffen: Etwa 40 Prozent der Unternehmen rechnen hier mit Kürzungen. Die Einschätzung variiert jedoch stark zwischen den Branchen. Dienstleistungsunternehmen zeigen sich am pessimistischsten – mehr als die Hälfte von ihnen erwartet sinkende Löhne bei weniger erfahrenen Beschäftigten. Im Handel und im verarbeitenden Gewerbe liegt der Anteil nur geringfügig darunter. Bauunternehmen hingegen äußern sich zurückhaltender: Hier gehen lediglich 39 Prozent von sinkenden Löhnen bei Berufseinsteigern aus, was darauf hindeutet, dass KI in dieser Branche eher ergänzend als substituierend wirkt.

2. Qualifikation als Schlüssel für positive Lohneffekte

Diese Einschätzungen beziehen sich vor allem auf Beschäftigte ohne (Fach‑)Hochschulabschluss. Für höherqualifizierte Arbeitskräfte zeichnet sich ein anderes Bild ab. Zwar erwarten Unternehmen auch hier kaum sinkende Löhne, doch die Chancen auf steigende Einkommen sind deutlich größer. Besonders bei Beschäftigten mit Hochschulabschluss und mehr als fünf Jahren Berufserfahrung sehen viele Unternehmen positive Lohneffekte durch den KI‑Einsatz. Rund ein Viertel der befragten Firmen rechnet mit steigenden Gehältern in dieser Gruppe. Selbst bei Berufseinsteigern mit akademischem Abschluss sehen noch 16,3 Prozent der Unternehmen eine Verbesserung des Gehalts – ein Wert, der bei niedrigqualifizierten Beschäftigten mit kurzer Berufserfahrung lediglich bei 5,9 Prozent liegt.

3. Branchenvergleich: Bauwirtschaft mit optimistischerem Ausblick

Auffällig ist, dass die Bauwirtschaft bei den höherqualifizierten Beschäftigten besonders optimistisch ist. Fast 30 Prozent der KI‑nutzenden Bauunternehmen erwarten steigende Löhne für Fachkräfte mit längerer Berufserfahrung. Auch Dienstleister, Händler und das verarbeitende Gewerbe sehen in dieser Gruppe vergleichsweise häufig positive Lohneffekte. Die Daten verdeutlichen damit eine klare Tendenz: KI verstärkt die Spreizung zwischen Qualifikationsgruppen und begünstigt jene Beschäftigten, deren Tätigkeiten komplementär zu intelligenten Systemen sind.

4. Fazit: KI verstärkt Kompetenz- und Lohnspreizung

Die Ergebnisse der ifo‑Konjunkturumfrage zeigen, dass KI nicht als einheitlicher Treiber für Lohnsteigerungen oder ‑senkungen wirkt, sondern die Arbeitswelt differenziert verändert. Während Routine‑ und Assistenzaufgaben zunehmend automatisiert werden, steigt der Wert analytischer, kreativer und technischer Tätigkeiten. Unternehmen sehen daher vor allem für höherqualifizierte Fachkräfte neue Chancen – und für weniger qualifizierte Beschäftigte wachsende Risiken. Die kommenden fünf Jahre werden entscheidend sein, um diese Entwicklungen durch Weiterbildung, Qualifizierung und strategische Personalpolitik zu gestalten.

Albert Absmeier & KI

2031: Unternehmen erwarten eher sinkende Löhne durch Einsatz von künstlicher Intelligenz

[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

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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