39 Prozent erwarten KI-Stellenabbau – im Vorjahr trat er weit seltener ein
McKinsey hat am 25. August 2026 eine deutliche Lücke zwischen erwarteten und gemeldeten Beschäftigungsfolgen von künstlicher Intelligenz veröffentlicht. Laut der globalen State-of-AI-Befragung erwarten 39 Prozent für die kommenden zwölf Monate eine KI-bedingte Verringerung der Gesamtbeschäftigung in ihrem Unternehmen; rückblickend berichteten aber nur 14 Prozent der Befragten aus KI-nutzenden Organisationen von einem solchen Effekt im vergangenen Jahr.
Die Zahlen belegen damit eine Erwartung, keine angekündigte Entlassungswelle. Am 28. August ordnete TechRadar die neuen Beschäftigungsangaben entsprechend ein: Der Anteil mit erwarteten Rückgängen stieg von 32 Prozent in der vorherigen Erhebung auf 39 Prozent, während 43 Prozent diesmal mit keiner oder kaum einer KI-bedingten Veränderung rechnen.
Die vergleichbare Lücke liegt zwischen 32 und 14 Prozent
Für den Rückblick müssen die Werte mit demselben Zeithorizont verglichen werden. Vor einem Jahr erwarteten 32 Prozent einen KI-bedingten Beschäftigungsrückgang in den folgenden zwölf Monaten. In der neuen Erhebung meldeten nur 14 Prozent, KI habe im zurückliegenden Jahr zu einer kleineren Gesamtbelegschaft beigetragen.
Die frühere Erwartung war somit mehr als doppelt so hoch wie der später gemeldete Anteil. Der Abstand zeigt, weshalb Personalprognosen aus einer Befragung nicht wie bereits beschlossene oder vollzogene Stellenstreichungen behandelt werden können. Auch die neuen 39 Prozent sagen nicht voraus, wie viele Arbeitsplätze verschwinden werden oder ob sich die Erwartung überhaupt erfüllt.
Selbst „gemeldet“ bedeutet hier nicht, dass McKinsey Kündigungen oder Personalakten geprüft hat. Die 14 Prozent beruhen auf den Einschätzungen der Befragten und sind keine unabhängig erhobene globale Entlassungsstatistik. Zudem beschreibt die Frage eine Verringerung der gesamten Beschäftigtenzahl, zu der KI beigetragen haben soll – nicht ausschließlich Kündigungen.
Was die Erhebung misst – und was offenbleibt
Die Onlinebefragung lief vom 4. Mai bis zum 8. Juni 2026. Sie umfasst 1.719 Teilnehmende aus 97 Ländern, unterschiedlichen Branchen, Unternehmensgrößen, Funktionen und Hierarchiestufen. McKinsey gewichtete die Antworten nach dem Anteil des jeweiligen Landes am globalen Bruttoinlandsprodukt; 36 Prozent der Befragten arbeiteten in Organisationen mit mehr als einer Milliarde US-Dollar Jahresumsatz.
Die Stichproben von 2025 und 2026 bestanden nicht vollständig aus denselben Personen. Nach Angaben der Autoren waren ihre Merkmale hinreichend ähnlich für den Jahresvergleich. Zusätzlich betrachteten sie 552 Personen, die an beiden Befragungen teilgenommen hatten; in dieser Gruppe zeigte sich dasselbe Grundmuster.
Diese Kontrolle stützt den Befund einer Prognoselücke, macht aus der Untersuchung aber keine Verlaufsanalyse einzelner Unternehmen. Aus den Gesamtwerten geht weder hervor, wie viele Stellen pro betroffenem Unternehmen entfielen, noch auf welchem Weg der Personalstand sank. Denkbar sind neben Kündigungen etwa natürliche Fluktuation, nicht nachbesetzte Stellen, weniger Neueinstellungen oder die Verlagerung von Aufgaben. Die Befragung veröffentlicht auch keine belastbare Beschäftigungsprognose speziell für Deutschland, Österreich oder die Schweiz.
Mehr Kürzungserwartung trotz begrenzter Ergebniswirkung
Die gestiegene Erwartung fällt in eine Phase, in der Unternehmen KI breiter einsetzen, der finanzielle Effekt auf Organisationsebene jedoch nicht entsprechend zunimmt. 37 Prozent schreiben KI mindestens einen gewissen Beitrag zum Ergebnis vor Zinsen und Steuern zu. Nur etwa sechs Prozent erfüllen McKinseys engere Definition eines „AI high performer“: Sie führen mindestens fünf Prozent des EBIT auf KI zurück und bewerten deren Nutzen zugleich als erheblich. Dieser Anteil blieb gegenüber dem Vorjahr unverändert.
Damit stehen häufig gemeldete Vorteile für einzelne Beschäftigte einer begrenzteren Wirkung auf Unternehmensebene gegenüber. Eine gesonderte Einordnung der kleinen Gruppe der Spitzenreiter zeigt, welche zusätzlichen Kriterien McKinsey für messbare Ergebnisbeiträge anlegt. Aus höherer individueller Produktivität folgt weder automatisch ein geringerer Personalbedarf noch eine unveränderte Belegschaft.
Auch die laufenden Kosten begrenzen manche Vorhaben. The Register hebt aus der Erhebung hervor, dass 20 Prozent KI-bezogene Betriebskosten einschließlich Tokenkosten als Einschränkung ihrer Nutzung nennen. Solche Kosten können den Umfang oder das Tempo einer Automatisierung verändern; die Befragung belegt jedoch nicht, dass sie die Differenz zwischen der früheren Prognose und dem später gemeldeten Personalstand verursacht haben.
Für die Personalplanung zählt der Status der Entscheidung
Für Unternehmen im deutschsprachigen Raum liefert die Studie ein globales Stimmungs- und Erfahrungsbild, keine regionale Vorhersage. Aus den 39 Prozent lässt sich deshalb nicht ableiten, dass ein entsprechender Anteil der Arbeitgeber in Deutschland, Österreich oder der Schweiz Stellen streichen wird. Dafür fehlen separate Länderwerte sowie Angaben zu konkreten Unternehmen, Berufen und geplanten Maßnahmen.
Entscheidend ist vielmehr die Trennung zwischen erwarteten Folgen, genehmigten Personalbudgets und bereits umgesetzten Veränderungen. Erst Angaben zu den betroffenen Aufgaben, zur Art des Personalabbaus und zu gemessenen Produktivitätseffekten würden erkennen lassen, ob eine Prognose in konkrete Stellenentscheidungen übergeht. Ebenso offen bleibt, welcher Teil veränderter Arbeit durch Weiterbildung, interne Wechsel oder neue Tätigkeiten aufgefangen wird.
Der gesicherte Befund lautet daher: Die Erwartung eines KI-bedingten Beschäftigungsrückgangs ist gegenüber der vorherigen Befragung gestiegen, während der damals prognostizierte Rückgang im späteren Rückblick wesentlich seltener gemeldet wurde. Ob sich die neue Erwartung von 39 Prozent stärker erfüllt, kann erst eine spätere vergleichbare Erhebung zeigen.
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