Stellen wir uns eine fiktive Leiterin der Lohnbuchhaltung bei einem regionalen Versicherer vor, an einem Freitagnachmittag Ende Oktober. Ihre Tabelle hat drei Spalten: Mitarbeiterzahl, bearbeitete Schadensfälle, Gehaltsbudget. Die Mitarbeiterzahl ist seit einem Jahr unverändert. Die Zahl der bearbeiteten Fälle steigt, unter anderem weil die neue Software einfache Fälle ohne menschliche Hilfe sortiert. Das Budget für Januar erlaubt drei Prozent mehr Gehalt, genau wie im Vorjahr und im Jahr davor. Die Frau kann nicht wissen, dass die Zahl, über die sie wacht, landesweit gegenüber der Zahl weiter oben in der Gewinn-und-Verlust-Rechnung an Boden verliert.

Ende des Monats erschien gewissermaßen die landesweite Fassung ihrer Tabelle. Wie Fortune am 31. Oktober dem Bericht des Bureau of Labor Statistics (BLS) über Arbeitsproduktivität und Kosten entnahm, sank der Anteil der Arbeit an der US-Wertschöpfung im zweiten Quartal 2026 auf 52,8 Prozent. Das ist der niedrigste Wert seit Beginn der Reihe im Jahr 1947. Im Vorquartal betrug er 53,6 Prozent, im Durchschnitt dieses Jahrzehnts etwa 55,6 Prozent. Die Reihe lässt sich direkt prüfen. Die BLS-Website weist automatisierte Anfragen nach der Mitteilung zurück, doch die Zeitreihenseiten sind frei zugänglich. Dort steht dieselbe Reihe als Index mit dem Basiswert 100 für 2017.

Was die Zeitreihe zeigt

In den sechs Jahren von 2016 bis 2021 lag der Index nahe 100, abgesehen von einer pandemiebedingten Spitze von 104,2 im zweiten Quartal 2020. Im ersten Quartal 2022 stand er bei 99,1. Dann fiel er im zweiten Quartal auf 97,5 und bis Jahresende auf 96,9. In den Jahren 2023 und 2024 bewegte er sich im Bereich von etwa 96,2 bis 96,9. Es folgte ein zweiter Rückgang: 95,7 Ende 2025, 94,8 im ersten Quartal dieses Jahres und 93,4 im zweiten. Den letzten Wert kennzeichnet das BLS als revidiert. Seit Anfang 2022 ist der Index um 5,7 Prozent gefallen. Etwa zwei Fünftel dieses Rückgangs entfielen allein auf 2022.

Dieselben Tabellen zeigen, was sich dahinter verändert hat. Die reale Stundenvergütung, also die um Preisveränderungen bereinigte Bezahlung pro Arbeitsstunde, sank im ersten Quartal 2026 um 1,4 Prozent und im zweiten um 3,3 Prozent. Die Produktion je Stunde stieg dagegen um 0,8 und 1,4 Prozent. Die Zahl der Arbeitsstunden nahm um 0,7 und 0,3 Prozent zu. Beim ersten Rückgang 2022 sah es anders aus: Preisbereinigt sank die Stundenvergütung in den ersten beiden Quartalen um 6,7 und 8,6 Prozent, während auch die Produktion je Stunde zurückging. In keinem der beiden Zeiträume brach laut den Tabellen das Arbeitsvolumen ein. Was an Boden verlor, war die Vergütung pro Stunde.

Wer auf die Automatisierung verweist

Fortune zitiert Raymond Robertson, Arbeitsökonom an der Bush School of Government der Texas A&M University. Wenn der Arbeitsanteil falle, „müssen entweder die Verdienste oder die Zahl der Menschen sinken“, sagt er. Die Verschiebung zugunsten des Kapitals verbindet er mit der Automatisierung: Sie ersetze Beschäftigte, während die Produktion pro Kopf weiter steige. Er erwartet, dass die Arbeitslosigkeit, die im September leicht auf 4,2 Prozent stieg, in den nächsten Monaten weiter zunimmt und die Löhne drückt. Die Beschäftigungszahlen stützen seine Lesart zum Teil. Im September kamen 29.000 Stellen hinzu, etwa ein Drittel der Prognose von Ökonomen. Im Jahr 2025 waren es 584.000, nach 2 Millionen im Jahr 2024.

Fortune benennt vorsichtig die Grenzen der Zahlen. Eine Verdrängung durch KI sei „bislang in keinen Wirtschaftsdaten in nennenswertem Umfang sichtbar“. Das Magazin nennt andere Erklärungen. Ökonomen von Morgan Stanley bezeichnen die Ursache des jüngsten Produktivitätsanstiegs als „offene Frage“: Er könnte konjunkturell bedingt sein, statt auf KI zurückzugehen. Eine von Fortune zitierte Forschungsnotiz aus Oxford legt nahe, dass manche Unternehmen Entlassungen nach übermäßigen Einstellungen als KI-bedingt darstellen, während automatisierungsbedingter Stellenabbau bisher nicht in großem Maßstab stattgefunden habe. Mark Regets von der National Foundation for American Policy führt eine schrumpfende Erwerbsbevölkerung auf die verschärfte Einwanderungspolitik zurück. Nach Berechnungen seiner Organisation sank die Zahl der im Ausland geborenen Erwerbspersonen seit Januar 2025 um 1,1 bis 1,4 Millionen.

Der lange Rückgang und die Befunde zu KI

Ein sinkender Arbeitsanteil ist nichts Neues. Loukas Karabarbounis und Brent Neiman dokumentierten 2013, dass der globale Arbeitsanteil seit den frühen 1980er-Jahren in den meisten Ländern und Branchen gesunken war. Etwa die Hälfte des Rückgangs führten sie auf die relativ sinkenden Preise für Investitionsgüter zurück. Sie veranlassten Unternehmen, Arbeit durch Kapital zu ersetzen. David Autor und seine Mitautoren sahen die Ursache 2017 im Aufstieg von „Superstar-Unternehmen“, die mit hohen Gewinnen und niedrigem Arbeitsanteil ihre Branchen dominieren. Keine der Arbeiten befasst sich mit generativer KI. Beide erinnern daran, dass sich die Reihe aus Gründen bewegt, die wenig mit einer einzelnen Technologie zu tun haben.

Studien, die unmittelbar nach KI-Effekten suchen, kommen zu enger begrenzten Befunden. Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar und Ruyu Chen finden in ADP-Lohnabrechnungsdaten für Millionen Beschäftigte bis Juni 2026 keine Hinweise auf eine breite gesamtwirtschaftliche Verdrängung. Allerdings liegt die Beschäftigung von 22- bis 25-Jährigen in Berufen mit hoher KI-Exposition 19 Prozent unter dem Niveau, das sich bei einer Entwicklung wie unter weniger exponierten Gleichaltrigen ergeben hätte. Das lag vor allem an weniger Neueinstellungen. Die Anpassung betraf die Beschäftigung und nicht die Grundvergütung. Die Autoren sprechen von frühen beschreibenden Hinweisen, nicht von kausalen Schätzungen. Das Beige Book der Federal Reserve berichtet im Oktober von Unternehmen in fünf Bezirken, die nach Produktivitätssteigerungen durch KI frei werdende Stellen nicht neu besetzten, Einstellungen aufschoben oder weniger neue Stellen erwarteten.

Bei der Produktivität sind die Belege dürftiger als die Hoffnungen. Ein Bericht des Productivity Institute der Universität Manchester, den der IT-Dienstleister Bytes Technology Group in Auftrag gab und The Register am 30. Oktober zusammenfasste, zitiert eine Studie über KI-Entwicklungswerkzeuge. Darin stieg die Programmieraktivität um rund 240 Prozent, die Zahl der Softwareveröffentlichungen aber nur um rund 30 Prozent, weil Menschen die Arbeit weiterhin prüfen und testen. Hauptautor Bart van Ark sagt: „Die Lücke zwischen Anspruch und Wirklichkeit liegt zwischen diesen individuellen Effizienzgewinnen und dauerhaften Geschäftsergebnissen.“ Torsten Slok von Apollo schrieb am 24. Oktober, der Umsatz pro Beschäftigtem und die Gewinnmargen stagnierten im S&P 493, also bei den 493 Unternehmen außerhalb der sieben größten Technologiekonzerne. Es gebe „weiterhin keine Anzeichen dafür, dass KI das Produktivitätswachstum ankurbelt“.

Zwei Lesarten einer Zahl

Die Befunde passen nicht nahtlos zusammen. In Robertsons Erklärung ersetzt Automatisierung Menschen, während die Produktion pro Kopf steigt. Im letzten Quartal stieg die Produktion je Stunde um 1,4 Prozent, doch sowohl der Bericht aus Manchester als auch Slok sehen keine KI-Gewinne in den Unternehmensergebnissen. Falls KI wenig bewirkt, muss etwas anderes die reale Stundenvergütung zwei Quartale lang gedrückt haben, während die Produktion stieg. Für jede der genannten Alternativerklärungen gibt es Argumente. Robertson räumt selbst ein: „Die Daten ergeben derzeit ein sehr gemischtes Bild.“ Außerdem betrifft der Rekord nur ein Quartal, und das BLS hat den Wert bereits einmal revidiert.

Was die Zahl belegt, ist die Richtung, in die das Geld fließt. Die Produktion pro Stunde ist gestiegen; die Vergütung für diese Stunde ist zurückgeblieben. Um zu klären, ob KI dafür mitverantwortlich ist, braucht es jahrelange Daten und bessere Messgrößen als eine einzelne nationale Quote.

Die fiktive Leiterin der Lohnbuchhaltung wird ihre drei Prozent in den Januarplan eintragen. Die Preise werden bestimmen, was sich damit kaufen lässt. Ihre Schadensoftware wird weiterhin die einfachen Fälle sortieren. Aus der nationalen Reihe geht nicht hervor, ob ihre Kollegen wegen dieser Software weniger für ihr Geld bekommen oder ob sie nur zufällig im selben Gebäude läuft, während die Ursache anderswo liegt.

Quellen

  • Autor, D., Dorn, D., Katz, L. F., Patterson, C., & Van Reenen, J. (2017). The Fall of the Labor Share and the Rise of Superstar Firms. NBER Working Paper 23396. nber.org
  • Brynjolfsson, E., Chandar, B., & Chen, R. (2026). Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Stanford Digital Economy Lab. digitaleconomy.stanford.edu
  • Bureau of Labor Statistics (2026). Major Sector Productivity and Costs: Nonfarm Business, Labor share, index 2017=100 (PRS85006173). data.bls.gov
  • Bureau of Labor Statistics (2026). Major Sector Productivity and Costs: Nonfarm Business, Labor productivity (output per hour), percent change from previous quarter (PRS85006092). data.bls.gov
  • Bureau of Labor Statistics (2026). Major Sector Productivity and Costs: Nonfarm Business, Real hourly compensation, percent change from previous quarter (PRS85006152). data.bls.gov
  • Bureau of Labor Statistics (2026). Major Sector Productivity and Costs: Nonfarm Business, Hours worked, percent change from previous quarter (PRS85006032). data.bls.gov
  • Federal Reserve System (2026). Beige Book, October 2026: National Summary. federalreserve.gov
  • Karabarbounis, L., & Neiman, B. (2013). The Global Decline of the Labor Share. NBER Working Paper 19136. nber.org
  • Robinson, D. (2026). AI projects not paying off? Keep at it, says Uni Productivity Institute. The Register. theregister.com
  • Rogelberg, S. (2026). U.S. workers just took home their smallest share of capital since at least 1947, and the lowest ever recorded. Fortune. fortune.com
  • Slok, T. (2026). No Signs of AI Payoff Outside the Tech Sector. Apollo, The Daily Spark. apollo.com