KI-Jobverluste werden zum Kreditrisiko: Fitch stuft die Gefahr ein – Daten bis Mai 2026 und Shillers fatale Prophezeiung

Fitch Ratings, beschleunigte Stellenstreichungen bis Mai 2026 und Robert Shillers Warnung vor einer sich selbst erfüllenden Prophezeiung – diese drei Phänomene sind eng miteinander verknüpft. Hier ist der faktenbasierte Überblick.

Fitch Ratings: KI-getriebener Jobabbau als globales Kreditrisiko

Fitch Ratings hat die durch KI verursachte Verdrängung von Arbeitskräften explizit als ein zentrales strukturelles Risiko in seinem globalen Kreditausblick eingestuft. Im Bericht Global Risk Outlook: 4Q25 vom Juni 2026 wird die "technologische Revolution durch die KI-Entwicklung" als eine der fundamentalen Störungen genannt, die das Kreditrisikoumfeld prägen . Die Kernpunkte:

• Erhöhtes Risiko in TMT-Sektoren. Bereits im März 2026 warnte Fitch, dass KI-bedingte Kreditrisiken insbesondere in den Bereichen Technologie, Medien und Telekommunikation (TMT) konzentriert sind. Software, Medien und Dienstleistungen sind einem steigenden Verdrängungsrisiko durch die Automatisierung von Aufgaben ausgesetzt, während das Risiko von Überinvestitionen vor allem bei Hyperscalern und Cloud-Anbietern liegt .
• Private Kredite und Software-LBOs. Fitch Solutions (BMI) betonte im Mai 2026, dass die KI-Disruption die Risiken privater Kreditgeber gegenüber fremdfinanzierten Software-Emittenten auf die Probe stellt. Die Undurchsichtigkeit privater Märkte könne Gewinner und Verlierer verschleiern .
• Einkommensseitiges Risiko, das von Modellen nicht erfasst wird. Dieses neue Risiko unterscheidet sich grundlegend von der Finanzkrise 2008. Es entsteht auf der Einkommensseite der Bilanz. Kreditnehmer mit einwandfreier Bonität können plötzlich ihr Einkommen durch Automatisierung verlieren – ein Szenario, für das herkömmliche Kreditmodelle nicht ausgelegt sind .
• Globale Kreditunsicherheit. Der Ausblick von Fitch vom Dezember 2025 stellte fest, dass der KI-Investitionsboom zwar negative Wachstumskräfte ausgeglichen habe, die "erheblichen Unsicherheiten" durch die KI-Disruption die globalen Kreditrisiken jedoch weiterhin erhöhten .

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

Schicht	Beschreibung	Beleg
Reale Verdrängung	KI ist jetzt der Hauptgrund für US-Entlassungen – 40 % der 97.000 Streichungen im Mai 2026	Challenger, Gray & Christmas Daten; CFO-Umfragen
Kredit-Transmission	Einkommensseitige Störung trifft Kreditnehmer, die von herkömmlichen Modellen nicht erfasst werden; Fitch warnt vor Software/Medien/Dienstleistungen	Fitch Ratings, Fitch Solutions Berichte
Narrative Rückkopplung	Weit verbreitete Angst (70 % der Amerikaner) kann Nachfrage und Einstellungen unabhängig von der Technologie dämpfen	Shiller in der NYT; Quinnipiac/Pew Umfragen

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.