Morgan Stanley prophezeit, dass KI dich nicht früh in Rente gehen lässt: Stattdessen musst du dich auf Jobs trainieren, die es noch nicht gibt

(SeaPRwire) –   Tech-Titanen und Börseninvestoren sind sich zunehmend einig in ihrer Prognose, dass künstliche Intelligenz Millionen von Büroarbeitsplätzen dauerhaft eliminieren und traditionelle Beschäftigung obsolet machen wird.

Software- und Dienstleistungsaktien haben einen Rückschlag erlitten, wobei die Software-Multiples seit Ende 2025 um etwa 33 % zurückgingen, da Investoren sich Sorgen über das Potenzial von KI machen, große Bereiche der Wissensarbeit zu automatisieren. Anfang dieses Jahres sagte Elon Musk, dass KI und humanoide Roboter die Arbeit innerhalb der nächsten 10 bis 20 Jahre vollständig „optional“ machen werden, was eine Post-Knappheits-Wirtschaft einleiten würde, in der Geld selbst irrelevant wird. Er schließt sich einem wachsenden Chor von Tech-Führungskräften an, die deutliche Warnungen vor menschlicher Obsoleszenz aussprechen; der CEO von OpenAI sagte, dass Superintelligenz bald selbst Top-Führungskräfte übertreffen könnte, während der KI-Chef Mustafa Suleyman und der CEO von Anthropic, Dario Amodei, sagten, dass eine umfassende Automatisierung von Büroarbeitsplätzen innerhalb von ein bis fünf Jahren eintreten könnte. Ökonomen bleiben skeptisch hinsichtlich des Zeitrahmens und merken an, dass die apokalyptische Erzählung ebenso ein Werkzeug sein könnte, um astronomische Tech-Bewertungen zu rechtfertigen, wie eine bevorstehende wirtschaftliche Realität.

Doch ein neuer, anlagenübergreifender Forschungsbericht von Morgan Stanley bietet eine bemerkenswert beruhigende Botschaft für besorgte Angestellte und nervöse Märkte: Die meisten von Ihnen werden nicht dauerhaft arbeitslos sein; Sie werden einfach neue Arbeitsplätze finden, von denen viele oder die meisten noch nicht existieren.

Um der weit verbreiteten Besorgnis zu begegnen, dass KI „Millionen von Arbeitsplätzen ersetzen und die Arbeitslosigkeit um einen entsprechenden Betrag erhöhen wird“, verwies ein großes Team von Morgan Stanley-Analysten direkt auf die Geschichte. In den letzten 150 Jahren haben tiefgreifende technologische Veränderungen – von der Elektrifizierung und dem Traktor bis zum Computer und dem Internet – die Arbeitskräfte grundlegend verändert, aber sie „haben die Arbeit nicht ersetzt“.

Als beispielsweise in den 1980er Jahren die Tabellenkalkulation populär wurde, automatisierte sie mühsame Finanzmodellierungen und reduzierte den Bedarf an bestimmten Buchhaltungskräften. Gleichzeitig befreite sie jedoch die Zeit der Analysten für komplexere Arbeiten und brachte völlig neue Finanzberufe hervor. Ähnlich argumentiert das Unternehmen, wird KI lediglich „Jobtypen, Berufe und benötigte Fähigkeiten“ verändern.

„Während einige Rollen automatisiert werden könnten, werden andere durch KI-Augmentierung verbessert, und weitere, völlig neue Rollen werden geschaffen“, heißt es in dem Bericht. Kurz gesagt, anstatt eines Massensterbens für Büroangestellte sieht die Bank, dass sich die Unternehmenslandschaft einfach auf eine Evolution vorbereitet.

Die kommenden Jobs?

Wie werden diese neuen Jobs also aussehen? Morgan Stanley skizziert mehrere aufstrebende Berufe, die ihrer Vorhersage nach bald zu festen Bestandteilen von Unternehmen werden. Da KI zu einem zentralen Bestandteil der Geschäftsstrategie wird, wird erwartet, dass Unternehmen Führungskräfte auf Vorstandsebene als „Chief AI Officers“ einstellen, um die Technologieeinführung in allen Abteilungen zu leiten. Es wird auch einen massiven Anstieg von KI-Governance-Rollen geben, die sich auf Datenkonformität, Richtlinienaufsicht und Informationssicherheit konzentrieren, insbesondere in sensiblen Sektoren wie dem Gesundheitswesen.

Der Technologiesektor könnte den Aufstieg von Mischrollen erleben, wie dem Produktmanager-Ingenieur-Hybrid. Durch Tools für die Codierung in natürlicher Sprache werden Produktmanager zunehmend „Vibe Coding“ betreiben – Konzepte selbst prototypisieren und iterieren, bevor sie sie zur Implementierung an Ingenieure übergeben.

Auch hochspezialisierte Rollen könnten in verschiedenen Branchen entstehen. Im Konsumgütersektor werden „AI Personalization Strategists“ und „AI Supply Chain Analysts“ Datenwissenschaft mit Kundenerfahrung verbinden. In der Industrie werden wir „Predictive Maintenance Engineers“ und „Smart Grid Analysts“ sehen, während das Gesundheitswesen „Computational Geneticists“ und Spezialisten für die Überwachung von KI-Diagnosen fordern wird.

Für die Finanzmärkte erscheint die aktuelle Panik über die KI-Disruption nach Ansicht der Bank verfrüht, wenn nicht sogar völlig fehl am Platz. Morgan Stanley merkt an, dass die Dienstleistungs- und zyklischen Industrien, die in letzter Zeit aufgrund von Disruptionsängsten eine überdurchschnittliche Underperformance verzeichneten, nur etwa 13 % der Marktkapitalisierung des S&P 500 ausmachen.

Ähnliche Erkenntnisse stammen von anderen Wall Street-Ökonomen: Der Markt scheint sich in eine Panik zu reden, die die Fundamentaldaten nicht rechtfertigen, ein Trend, der wahrscheinlich durch die zunehmende Zahl von Kleinanlegern am Aktienmarkt verschärft wird. Am Mittwoch wurde berichtet, dass der „gesamte Markt [ist] einem großen Schritt ausgesetzt“, mit der Begründung, dass der Anteil der S&P 500-Namen, die sich an einem einzigen Tag um mehr als 10 % bewegen, gestiegen ist, während die Optionsaktivität „extrem erhöht bleibt, konsistent mit starker Spekulation von Kleinanlegern und hebelähnlicher Exposition“. Dies macht die Marktstruktur „fragiler und anfälliger für eine abrupte, überdimensionale Bewegung“.

Aber was, wenn es diesmal anders ist?

Der Bericht von Morgan Stanley bietet eine willkommene Beruhigung – doch er könnte eine tröstliche Geschichte erzählen, die nicht zu den technologischen und wirtschaftlichen Realitäten von 2026 passt. Während es stimmt, dass frühere Automatisierungswellen ebenso viele Arbeitsplätze schufen wie sie zerstörten, könnte KI eine qualitativ andere Verschiebung darstellen, die auf kognitive, kreative und entscheidungsfindende Aufgaben abzielt, die einst als immun gegen Automatisierung galten.

In einem am selben Tag veröffentlichten neuen Papier argumentierten zwei Nobelpreisträger-Ökonomen (Daron Acemoglu und Simon Johnson) und ein weiterer, massiv einflussreicher Ökonom (David Autor, bekannt für seine Arbeit über „the China Shock“), dass es diesmal wirklich anders sein könnte. In „Building pro-worker artificial intelligence“, veröffentlicht von The Hamilton Project, warnten sie, dass „reine Automatisierungstechnologien“ das Gegenteil der Zusammenarbeit mit Arbeitnehmern tun: „Sie kommodifizieren menschliches Fachwissen, machen es weniger wertvoll und potenziell überflüssig.“ Der spezifische Bestand an spezialisiertem, menschlichem Fachwissen könnte mit der breiten Einführung solcher Technologie „obsolet“ werden.

Während die These von Morgan Stanley historischen Optimismus widerspiegelt, könnten die Lehren der Geschichte in einer Situation, in der sich der Fokus von arbeitsverstärkenden Werkzeugen zu kognitionsersetzenden Systemen verschiebt, nicht sauber anwendbar sein. Wie gewarnt wurde, könnte KI Produktivitätssteigerungen hervorrufen, die Unternehmensgewinne noch stärker von der Beschäftigung entkoppeln als in der Computerära. Wenn Unternehmen die Produktion mit weitgehend automatisierten Arbeitskräften skalieren können, hätten sie wenig Anreiz, zu historischen Raten Neueinstellungen vorzunehmen.

Morgan Stanley zitiert Beweise dafür, dass das Unternehmensamerika bereits greifbare Vorteile aus der KI-Einführung zieht. Bis zum vierten Quartal 2025 meldeten 30 % der als KI-„Anwender“ identifizierten Unternehmen quantifizierbare finanzielle oder produktive Vorteile durch die Technologie, gegenüber nur 16 % im Vorjahr. Infolgedessen beschleunigen sich die Erwartungen an die zukünftigen Gewinnmargen für Unternehmen, die KI erfolgreich einsetzen. Wie diese Margen weiter steigen und wie viele neue Arbeitsplätze diese Unternehmen infolgedessen schaffen, wird zeigen, ob die Vorhersage von Morgan Stanley richtig ist.

Für diese Geschichte verwendeten Journalisten generative KI als Recherchewerkzeug. Ein Redakteur überprüfte die Richtigkeit der Informationen vor der Veröffentlichung.