Beschleunigung der KI-bedingten Stellenverluste bis Mai 2026

Die Daten belegen eine deutliche Beschleunigung der auf KI zurückgeführten Stellenstreichungen. KI ist inzwischen der häufigste Einzelgrund, den Unternehmen für Entlassungen nennen.

• Mai 2026: Höchste Mai-Entlassungen seit 2020. US-Arbeitgeber kündigten im Mai 2026 etwas mehr als 97.000 Stellenstreichungen an – der höchste Mai-Wert seit Ausbruch der COVID-19-Pandemie. KI war bereits den dritten Monat in Folge der Hauptgrund und machte rund 40 % aller Entlassungen aus .
• KI als häufigster Entlassungsgrund. Im April 2026 entfielen 21.490 Streichungen oder 26% der insgesamt 88.387 auf KI, womit sie zum zweiten Mal in Folge der Hauptgrund war . Im Mai blieb KI der dominierende Faktor .
• Massiver Anstieg im Jahresvergleich. Die Gesamtzahl der KI-bedingten Stellenstreichungen in den USA stieg von rund 12.700 im Jahr 2024 auf etwa 54.800 im Jahr 2025, mit tausenden weiteren in den ersten Monaten des Jahres 2026 .
• CFO-Prognosen. Eine Umfrage des Duke/NBER unter 750 Finanzvorständen vom März 2026 prognostizierte eine starke Beschleunigung des KI-bedingten Personalabbaus – potenziell eine Verneunfachung bis 2027 .

Robert Shillers Warnung: Die Angst selbst als wirtschaftlicher Auslöser

Der Nobelpreisträger Robert Shiller veröffentlichte am 22. Juni 2026 einen Gastbeitrag in der New York Times mit dem Titel "We Have to Stop Freaking Out About A.I." . Seine Argumentation:

• Die Gefahr ist narrativ getrieben. Shiller argumentiert, dass das größte Risiko nicht die KI-Technologie selbst ist, sondern die "Macht der Angst, die sie erzeugt." Wenn eine weit verbreitete Besorgnis zur dominierenden wirtschaftlichen Erzählung wird, kann sie das reale Verhalten verändern – Verbraucher schränken ihre Ausgaben ein, Unternehmen stellen keine Leute mehr ein – und so einen Abschwung herbeiführen, der technologisch gar nicht notwendig gewesen wäre .
• "Depressionen, früher Paniken genannt." Shiller stützt sich auf seine Arbeit in Narrative Economics und stellt fest, dass wirtschaftliche Depressionen in der Vergangenheit oft durch Paniken und ansteckende Geschichten ausgelöst wurden. Die aktuelle Erzählung von der Jobvernichtung durch KI verhalte sich genau wie diese historischen Panikgeschichten .
• 70 % der Amerikaner erwarten Jobverlust durch KI. Shiller zitiert eine Quinnipiac-Universitätsumfrage vom März 2026, bei der 70 % der Amerikaner angaben, dass KI ihrer Meinung nach die Anzahl der Arbeitsplätze verringern wird. Eine Pew-Umfrage vom Juni 2026 ergab, dass nur 16 % einen positiven gesellschaftlichen Effekt von KI in den nächsten 20 Jahren erwarten .
• Mechanismus der sich selbst erfüllenden Prophezeiung. Wenn genug Menschen glauben, dass KI Arbeitsplätze vernichtet, reduzieren sie ihre Ausgaben und verschieben größere Anschaffungen. Unternehmen, die mit einer geringeren Nachfrage rechnen und Automatisierung fürchten, stellen langsamer ein oder beschleunigen Entlassungen – was dann die ursprüngliche Befürchtung bestätigt . Shiller warnt, dass dieses "Doommaxxing" eine Rezession auslösen könnte, selbst wenn der tatsächliche Verdrängungseffekt von KI moderat ausfällt .

Synthese: Das dreischichtige Risiko

Fazit: Fitch hat KI-bedingte Arbeitsplatzverluste als ein aufkommendes Kreditrisiko mit Schwerpunkt auf TMT und privaten Krediten positioniert, gestützt auf harte Daten, die einen starken Anstieg der KI-bedingten US-Entlassungen bis Mai 2026 zeigen. Shillers Warnung fügt ein eigenständiges Risiko zweiter Ordnung hinzu: Die vorherrschende Angsterzählung könnte die Gesamtnachfrage so stark dämpfen, dass sie einen Abschwung auslöst – unabhängig von den tatsächlichen technischen Fähigkeiten der KI.

Beschleunigung der KI-bedingten Stellenverluste bis Mai 2026

Die Daten belegen eine deutliche Beschleunigung der auf KI zurückgeführten Stellenstreichungen. KI ist inzwischen der häufigste Einzelgrund, den Unternehmen für Entlassungen nennen.

• Mai 2026: Höchste Mai-Entlassungen seit 2020. US-Arbeitgeber kündigten im Mai 2026 etwas mehr als 97.000 Stellenstreichungen an – der höchste Mai-Wert seit Ausbruch der COVID-19-Pandemie. KI war bereits den dritten Monat in Folge der Hauptgrund und machte rund 40 % aller Entlassungen aus .
• KI als häufigster Entlassungsgrund. Im April 2026 entfielen 21.490 Streichungen oder 26% der insgesamt 88.387 auf KI, womit sie zum zweiten Mal in Folge der Hauptgrund war . Im Mai blieb KI der dominierende Faktor .
• Massiver Anstieg im Jahresvergleich. Die Gesamtzahl der KI-bedingten Stellenstreichungen in den USA stieg von rund 12.700 im Jahr 2024 auf etwa 54.800 im Jahr 2025, mit tausenden weiteren in den ersten Monaten des Jahres 2026 .
• CFO-Prognosen. Eine Umfrage des Duke/NBER unter 750 Finanzvorständen vom März 2026 prognostizierte eine starke Beschleunigung des KI-bedingten Personalabbaus – potenziell eine Verneunfachung bis 2027 .

Robert Shillers Warnung: Die Angst selbst als wirtschaftlicher Auslöser

Der Nobelpreisträger Robert Shiller veröffentlichte am 22. Juni 2026 einen Gastbeitrag in der New York Times mit dem Titel "We Have to Stop Freaking Out About A.I." . Seine Argumentation:

• Die Gefahr ist narrativ getrieben. Shiller argumentiert, dass das größte Risiko nicht die KI-Technologie selbst ist, sondern die "Macht der Angst, die sie erzeugt." Wenn eine weit verbreitete Besorgnis zur dominierenden wirtschaftlichen Erzählung wird, kann sie das reale Verhalten verändern – Verbraucher schränken ihre Ausgaben ein, Unternehmen stellen keine Leute mehr ein – und so einen Abschwung herbeiführen, der technologisch gar nicht notwendig gewesen wäre .
• "Depressionen, früher Paniken genannt." Shiller stützt sich auf seine Arbeit in Narrative Economics und stellt fest, dass wirtschaftliche Depressionen in der Vergangenheit oft durch Paniken und ansteckende Geschichten ausgelöst wurden. Die aktuelle Erzählung von der Jobvernichtung durch KI verhalte sich genau wie diese historischen Panikgeschichten .
• 70 % der Amerikaner erwarten Jobverlust durch KI. Shiller zitiert eine Quinnipiac-Universitätsumfrage vom März 2026, bei der 70 % der Amerikaner angaben, dass KI ihrer Meinung nach die Anzahl der Arbeitsplätze verringern wird. Eine Pew-Umfrage vom Juni 2026 ergab, dass nur 16 % einen positiven gesellschaftlichen Effekt von KI in den nächsten 20 Jahren erwarten .
• Mechanismus der sich selbst erfüllenden Prophezeiung. Wenn genug Menschen glauben, dass KI Arbeitsplätze vernichtet, reduzieren sie ihre Ausgaben und verschieben größere Anschaffungen. Unternehmen, die mit einer geringeren Nachfrage rechnen und Automatisierung fürchten, stellen langsamer ein oder beschleunigen Entlassungen – was dann die ursprüngliche Befürchtung bestätigt . Shiller warnt, dass dieses "Doommaxxing" eine Rezession auslösen könnte, selbst wenn der tatsächliche Verdrängungseffekt von KI moderat ausfällt .

Synthese: Das dreischichtige Risiko

Fazit: Fitch hat KI-bedingte Arbeitsplatzverluste als ein aufkommendes Kreditrisiko mit Schwerpunkt auf TMT und privaten Krediten positioniert, gestützt auf harte Daten, die einen starken Anstieg der KI-bedingten US-Entlassungen bis Mai 2026 zeigen. Shillers Warnung fügt ein eigenständiges Risiko zweiter Ordnung hinzu: Die vorherrschende Angsterzählung könnte die Gesamtnachfrage so stark dämpfen, dass sie einen Abschwung auslöst – unabhängig von den tatsächlichen technischen Fähigkeiten der KI.