KI und Arbeitsplätze im Mittelstand: Was Studien bisher zeigen

Ersetzt KI Arbeitsplätze im Mittelstand?

Kaum ein Thema erzeugt so viele Schlagzeilen wie die Frage, ob künstliche Intelligenz Arbeitsplätze vernichtet. Für Inhaber kleiner und mittlerer Betriebe ist die Frage doppelt relevant. Sie entscheiden, ob und wo sie KI einsetzen, und sie tragen Verantwortung für Menschen, die wissen wollen, ob ihre Stelle in fünf Jahren noch gebraucht wird.

Die zentrale Frage lautet also: Was zeigen die bisherigen Studien tatsächlich über die Wirkung von KI auf Arbeitsplätze, und was folgt daraus für die Personalplanung eines mittelständischen Betriebs? Dafür klären wir zuerst ein Denkmodell aus der Arbeitsmarktforschung, dann die Lage in Deutschland, danach zwei Lesarten der Befunde, und am Ende ein Werkzeug für den eigenen Betrieb. Wo KI im Vertrieb heute konkret Zeit spart, beschreibt der Vergleich KI im Vertrieb.

KI ersetzt selten Stellen, aber oft Tätigkeiten. Wer das verwechselt, plant entweder zu ängstlich oder zu sorglos.

Stellen bestehen aus Aufgaben: Das Denkmodell der Arbeitsmarktforschung

Die Arbeitsmarktforschung betrachtet die Wirkung von Technik seit Langem nicht auf ganze Berufe, sondern auf einzelne Tätigkeiten. Grundlegend dafür ist der aufgabenbasierte Ansatz von Autor, Levy und Murnane (2003). Danach ist jede Stelle ein Bündel von Aufgaben. Technik übernimmt manche davon, ergänzt andere und schafft neue. Die Folgen für eine Stelle hängen davon ab, wie sich dieses Bündel verändert.

In der ersten Welle der Computerisierung waren es vor allem Routineaufgaben, also Tätigkeiten, die sich in klare Regeln fassen lassen, etwa Daten erfassen, Belege prüfen oder einfache Berechnungen. Generative KI reicht weiter. Sie kann Texte entwerfen, Fragen beantworten und Informationen zusammenfassen, also Tätigkeiten, die bisher als nicht routinemäßig galten. Deshalb betrifft sie stärker als frühere Technik Büro- und Wissensarbeit.

Eine Analogie aus dem Handwerk macht das greifbar. Der Akkuschrauber hat den Beruf des Schreiners nicht abgeschafft. Er hat eine Tätigkeit, das Schrauben von Hand, fast verschwinden lassen und die gewonnene Zeit in andere Arbeiten verschoben. Ob dabei weniger Schreiner gebraucht wurden, hing davon ab, ob die Nachfrage nach Möbeln mitwuchs.

Wie verbreitet ist KI in deutschen Unternehmen?

Die Zahlen zur Nutzung gehen weit auseinander, je nachdem, wer fragt und wie KI abgegrenzt wird. Das ifo Institut fragt in seiner Konjunkturumfrage, ob Unternehmen KI in ihren Geschäftsprozessen nutzen. Im Mai 2026 bejahten das 54,5 Prozent, nach 40,9 Prozent ein Jahr zuvor. Das Statistische Bundesamt kam für 2025 mit einer engeren Abgrenzung auf 26 Prozent der Unternehmen ab zehn Beschäftigten. Warum sich die Erhebungen so unterscheiden, erklärt der Beitrag Digitalisierung im Mittelstand in Zahlen.

Zu den Erwartungen an die Beschäftigung hat das ifo Institut im Juni 2025 Ergebnisse veröffentlicht. 27,1 Prozent der Unternehmen rechneten damit, dass KI in den nächsten fünf Jahren zu Stellenabbau führt, in der Industrie 37,3 Prozent. Nur 5,2 Prozent erwarteten zusätzliche Stellen, zwei Drittel keine Veränderung. Wer Abbau erwartete, ging im Schnitt von rund acht Prozent weniger Stellen aus. Das sind Erwartungen, keine gemessenen Effekte. Nach Einschätzung des Instituts loten die Unternehmen derzeit erst aus, in welchen Feldern KI Produktivitätsgewinne bringt.

Was eine große Feldstudie über KI am Arbeitsplatz zeigt

Die bislang gründlichste Untersuchung zur Wirkung generativer KI an echten Arbeitsplätzen stammt von Brynjolfsson, Li und Raymond (2025). Sie beobachteten, wie ein Softwarehersteller aus den Fortune 500 einen KI-Assistenten im Chat-Kundenservice schrittweise einführte. Die Daten umfassen 5.172 Servicekräfte, die meisten davon in Büros auf den Philippinen. Weil die Einführung gestaffelt erfolgte, konnten die Autoren vergleichen, wie sich dieselben Beschäftigten vor und nach dem Zugang entwickelten.

• Produktivität: Mit KI-Unterstützung lösten die Beschäftigten im Schnitt 15 Prozent mehr Anfragen je Stunde.
• Ungleich verteilt: Weniger erfahrene und weniger geübte Kräfte wurden schneller und besser. Die erfahrensten gewannen wenig Tempo und verloren leicht an Qualität.
• Lernen: Die KI gab gewissermaßen die Arbeitsweise der besten Kräfte an neue weiter. Neue Beschäftigte blieben häufiger im Unternehmen.
• Arbeitsklima: Kunden schrieben höflicher und verlangten seltener nach einem Vorgesetzten.

Ebenso wichtig sind die Grenzen, die die Autoren selbst nennen. Die Ergebnisse beschreiben die mittlere Frist in einem einzigen Unternehmen. Die Studie ist nach ihren Worten nicht darauf angelegt, gesamtwirtschaftliche Wirkungen auf Beschäftigung oder Löhne zu zeigen, und die Daten erlauben keinen Blick darauf, ob das Unternehmen danach weniger oder andere Leute einstellte. Längerfristig, so die Autoren, könnten Unternehmen auf die höhere Produktivität neuer Kräfte mit mehr Einstellungen reagieren oder mit Systemen, die Arbeit ganz ersetzen.

Jobvernichter oder Entlastung? Zwei Lesarten der Befunde

Aus denselben Daten lassen sich zwei Schlüsse ziehen. Beide finden in der Forschung Unterstützung.

Für die Lesart Ergänzung spricht vor allem der Blick zurück. Gregory, Salomons und Zierahn (2022) haben die Wirkung routineersetzender Technik in 238 Regionen aus 27 europäischen Ländern zwischen 1999 und 2010 untersucht. Die Technik verdrängte in großem Umfang Arbeit aus Routineaufgaben. Zugleich sanken die Preise der hergestellten Güter, die Nachfrage stieg, und davon profitierten auch Branchen, die nicht im Wettbewerb über Regionen hinweg stehen. Unter dem Strich wuchs die Beschäftigung. Die Autoren betonen allerdings, dass dieses Ergebnis nicht zwingend ist. Steigt die Nachfrage nicht ausreichend mit, kann der Saldo auch negativ ausfallen.

Ich halte die Lesart Ergänzung für den Mittelstand derzeit für die zutreffendere, aber nicht für eine Entwarnung. Sie gilt für die Summe, nicht für jede einzelne Stelle. Gerade die Feldstudie zeigt, dass KI dort am meisten verändert, wo Einsteiger bisher eingearbeitet wurden. Wer heute einfache Aufgaben an Berufsanfänger gibt, damit sie lernen, muss sich überlegen, wie sie künftig lernen sollen. Und die Daten aus Europa stammen aus einer Zeit vor generativer KI. Ob sich das Muster wiederholt, lässt sich aus ihnen nicht ableiten.

Die Aufgabeninventur: Stellen im eigenen Betrieb nüchtern prüfen

Für einen kleinen Betrieb ist die gesamtwirtschaftliche Frage weniger wichtig als die eigene. Aus dem aufgabenbasierten Ansatz folgt ein Werkzeug, das ich Aufgabeninventur nenne. Es zerlegt jede Stelle in ihre Tätigkeiten und ordnet sie drei Gruppen zu.

1. Tätigkeiten erfassen

   Lass jede Person eine typische Woche aufschreiben: welche Tätigkeiten, wie viele Stunden. Acht bis zwölf Tätigkeiten je Stelle reichen.

2. Drei Gruppen bilden

   Ordne jede Tätigkeit zu: KI kann sie weitgehend übernehmen, KI kann sie unterstützen, oder sie bleibt beim Menschen, weil sie Urteil, Verantwortung, Beziehung oder Handarbeit verlangt.

3. Gewonnene Zeit verplanen

   Lege fest, was mit frei werdenden Stunden geschieht: mehr Kundenkontakt, liegengebliebene Aufgaben, Weiterbildung oder eine Stelle, die nicht nachbesetzt wird.

4. Mit den Betroffenen sprechen

   Bespreche das Ergebnis offen mit dem Team, bevor Werkzeuge eingeführt werden. Wer die Inventur selbst mit erstellt, erkennt auch Grenzen, die du von außen nicht siehst.

5. Nach drei Monaten messen

   Prüfe, ob die erwartete Zeitersparnis eingetreten ist und wofür sie tatsächlich genutzt wurde. Erst dann entscheidest du über weitere Schritte.

In diesem Rechenbeispiel fällt keine Stelle weg, aber ein Viertel der Arbeitszeit wird frei. Ob daraus mehr Umsatz, bessere Betreuung oder eine nicht nachbesetzte Stelle wird, ist eine unternehmerische Entscheidung, keine technische. Bei den Werkzeugen gilt der Grundsatz aus Prozess vor Tool: Erst wenn der Ablauf klar ist, lohnt die Frage, welche Software ihn unterstützt.

Was folgt daraus für Personalplanung und Führung?

Für den Mittelstand kommt ein Umstand hinzu, der in der allgemeinen Debatte oft fehlt. Viele Betriebe finden für offene Stellen ohnehin keine Bewerber. Für sie ist KI weniger eine Frage des Abbaus als eine Möglichkeit, mit dem vorhandenen Team mehr zu schaffen. Wie stark der Fachkräftemangel den Vertrieb trifft, zeigt der Beitrag Fachkräftemangel im Vertrieb.

• Offen sagen, wofür KI eingesetzt wird und wofür nicht, bevor Gerüchte entstehen.
• Gewonnene Zeit ausdrücklich neuen Aufgaben zuordnen, statt sie unbestimmt zu lassen.
• Einsteigern weiterhin Aufgaben geben, an denen sie lernen, auch wenn KI sie schneller erledigen könnte.
• Regeln für den Umgang mit Daten und für die Prüfung von KI-Ergebnissen festlegen, wie im Beitrag zum EU AI Act beschrieben.
• Weiterbildung im Umgang mit KI als Teil der Stelle behandeln, nicht als Freizeitthema.

Transparenz ist hier mehr als eine Frage des Stils. Wer KI still einführt und dann Stellen nicht nachbesetzt, verliert das Vertrauen des Teams, das er für jede weitere Veränderung braucht. Welche Pflichten die KI-Verordnung der EU für den Einsatz im Betrieb vorsieht, beschreibt EU AI Act. Wie du gute Leute in Zeiten des Wandels hältst, behandelt Gute Leute halten.

Der nächste Schritt

• Zwei Stellen auswählen, bei denen viel Text, E-Mail oder Datenerfassung anfällt.
• Mit den Stelleninhabern eine typische Woche nach Tätigkeiten und Stunden aufschreiben.
• Jede Tätigkeit einer der drei Gruppen zuordnen und die mögliche Ersparnis grob schätzen.
• Schriftlich festlegen, wofür die gewonnene Zeit genutzt werden soll.
• Einen Termin in drei Monaten setzen, an dem Ersparnis und Nutzung überprüft werden.

Fazit: Was Studien über KI und Arbeitsplätze bisher zeigen

Zu klären war, was die Studien tatsächlich zeigen und was daraus für einen mittelständischen Betrieb folgt. Belegt ist, dass KI einzelne Tätigkeiten deutlich beschleunigt, in der größten Feldstudie um 15 Prozent im Schnitt, und dass vor allem weniger erfahrene Beschäftigte profitieren. Belegt ist auch, dass frühere Technikwellen in Europa Tätigkeiten stark verschoben, aber unter dem Strich Beschäftigung geschaffen haben. Nicht belegt ist, wie generative KI auf die Gesamtzahl der Stellen wirkt. Die Erwartungen der Unternehmen sind verhalten, eine Mehrheit rechnet mit keiner Veränderung.

Für den einzelnen Betrieb ist die Antwort deshalb weniger eine Prognose als eine Entscheidung. KI verändert Aufgaben, und was mit der gewonnenen Zeit geschieht, bestimmt der Inhaber. Wer die Aufgaben seiner Stellen kennt und offen darüber spricht, macht aus einer diffusen Sorge eine planbare Veränderung.