Praktisch bedeutet das:
Solomons Botschaft: Disruption ist real – aber wirtschaftliche Anpassung ebenfalls.
Der Chef von JPMorgan Chase, Jamie Dimon, spricht offener über mögliche Jobverluste.
Er sagt, dass KI langfristig „jede Aufgabe“ im Unternehmen beeinflussen werde und einige Stellen mit der Zeit verschwinden könnten, wenn Produktivität steigt.
Gleichzeitig betont Dimon, dass der Übergang nicht primär über große Entlassungswellen laufen soll. JPMorgan arbeitet bereits mit Programmen zur internen Versetzung, um Mitarbeiter, deren Aufgaben durch Technologie ersetzt werden, in andere Bereiche zu bringen.
Dimon erwartet außerdem eine Veränderung im Kompetenzprofil der Bank:
Hinzu kommt ein struktureller Faktor: Rund 10 % der Beschäftigten verlassen JPMorgan jedes Jahr, was es erleichtert, Veränderungen schrittweise umzusetzen, ohne sofort große Entlassungsprogramme aufzulegen.
Dimon warnt jedoch, dass die Geschwindigkeit der KI‑Einführung ein Risiko sein könnte: Wenn Technologien schneller eingeführt werden, als Menschen umgeschult werden können, könnte daraus ein gesellschaftliches Problem entstehen.
Der CEO der Großbank HSBC, Georges Elhedery, formuliert die Veränderung besonders klar.
Bei Investorenveranstaltungen erklärte er, generative KI werde „einige Jobs zerstören und neue schaffen“ – auch im Finanzsektor.
Der Fokus seiner Strategie liegt auf Umschulung. HSBC treibt umfangreiche interne Weiterbildungsprogramme voran, damit Mitarbeiter mit KI‑Tools arbeiten und ihre Produktivität steigern können.
Die Bank beschäftigt weltweit etwa 200.000 Menschen, und die Führung betont, dass Mitarbeiter Fähigkeiten erhalten sollen, um den Wandel zu bewältigen.
Gleichzeitig berichten Medien unter Berufung auf interne Diskussionen, dass HSBC Szenarien prüft, in denen bis zu etwa 20.000 Stellen über mehrere Jahre reduziert werden könnten – vor allem in Middle‑ und Back‑Office‑Bereichen. Diese Zahl gilt jedoch als Teil interner Überlegungen und wurde bislang nicht offiziell als verbindliches Ziel bestätigt.
Unter den großen internationalen Banken hat Standard Chartered bisher die klarste quantitative Zielmarke gesetzt.
Die Bank plant, bis 2030 mehr als 7.000 Stellen abzubauen, vor allem in Verwaltungs‑ und Supportfunktionen.
Das entspricht über 15 % der Belegschaft in Unternehmens‑ und Back‑Office‑Bereichen, wobei Automatisierung und KI als zentrale Gründe genannt werden.
CEO Bill Winters stellte diese Strategie als grundlegende Veränderung der Ressourcenverteilung dar: Routineaufgaben sollen stärker von Technologie übernommen werden, während Investitionen in digitale Systeme steigen.
Nach Kritik an Formulierungen über „niedrigwertiges Humankapital“ betonte Winters später, dass der langfristige Erfolg der Bank weiterhin stark von qualifizierten Mitarbeitern abhänge.
Trotz unterschiedlicher Tonlagen zeigt sich bei großen Banken ein ähnliches Bild:
1. Einige Jobs werden verschwinden.
Mehrere CEOs – darunter Jamie Dimon und Georges Elhedery – sagen offen, dass bestimmte Rollen durch Automatisierung ersetzt werden.
2. Der Wandel dürfte schrittweise erfolgen.
Viele Institute setzen auf natürliche Fluktuation, langsamere Neueinstellungen und organisatorische Umstrukturierungen statt auf plötzliche Massenentlassungen.
3. Umschulung wird zentral.
Programme für Weiterbildung und interne Versetzung gelten als wichtiges Instrument, um Mitarbeiter in neue Rollen zu bringen.
4. Die Qualifikationen im Banking verschieben sich.
Die Nachfrage nach Softwareentwicklern, Datenwissenschaftlern und KI‑Experten steigt, während einige traditionelle Rollen weniger gefragt sein könnten.
Eine verlässliche Gesamtzahl für mögliche Jobverluste im globalen Bankensektor durch KI gibt es derzeit nicht. Die Institute verfolgen unterschiedliche Strategien, und Veränderungen werden sich wahrscheinlich über viele Jahre hinweg entwickeln.
Die bisher konkretesten Zahlen sind:
Die zentrale Botschaft vieler Bankchefs ist daher ähnlich: KI wird die Arbeit im Finanzsektor deutlich verändern – aber eher durch eine langfristige Umgestaltung der Arbeitswelt als durch einen abrupten Zusammenbruch der Beschäftigung.
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