Rückblickend ist die KI eine noch junge Technik. Einen technischen Durchbruch gab es erst in den 2010er Jahren. Erst dann standen geeignete Rechner und genügend Daten zur Verfügung, um eine KI auf der Basis künstlicher neuronaler Netze zu entwickeln. Die Dynamik beschleunigte sich im Jahr 2022, als das Start-up OpenAI in einem Forschungslabor in San Francisco das KI-Programm ChatGPT entwickelte. Die neue App löste weltweit Wellen der Begeisterung aus und wurde bald von hunderten Millionen Menschen genutzt. Systeme wie ChatGPT werden als Large Language Modelle (LLMs) bezeichnet. Die LLMs sind eigentlich Textvervollständiger. Das dafür eingesetzte Verfahren wurde erst 2017 von Google-Forschern entwickelt. Während eines Trainings lernt die KI fehlende Wörter in einem Text zu vervollständigen. Die Lösung ergibt sich aus der Wahrscheinlichkeit mit der ein Wort im Zusammenhang mit dem Kontext auftritt. Zu Beginn entstehen noch viele Fehler, aber wenn die LLMs mit mehreren hundert Milliarden Parametern trainiert werden, dann entsteht ein Sprung und die KI beherrscht plötzlich die menschliche Sprache.
Heute nutzen Hunderte von Millionen Menschen täglich große KI-Modelle wie ChatGPT von OpenAI, Claude von Anthropic oder Gemini von Google. Diese und weitere spezialisierte KI-Anwendungen können Texte, Übersetzungen, Bilder, Software-Code, Videos oder auch PowerPoint-Präsentationen erzeugen. Auch die Wissenschaft kann die heutigen KI-Verfahren zur Mustererkennung in großen Datenmengen nutzen. Damit lassen sich beispielsweise Fortschritte in der Chemie, der Werkstofftechnik oder der Medizin erzielen. Das ist zweifellos beeindruckend. In der wissenschaftlichen Community ist jedoch auch klar, dass die heutigen KI-Systeme zwar sehr leistungsstarke Werkzeuge sind, aber keine echte Intelligenz auf menschlichem Niveau repräsentieren.
Anfang 2026 tauchten die sogenannten KI-Agenten auf, eine anwendungsbezogene Weiterentwicklung der Künstlichen Intelligenz. Diese neuen Systeme greifen auf die bestehenden KI-Architekturen von OpenAI, Anthropic oder Google zurück. Sie bleiben aber nicht dabei stehen, sondern kombinieren sie eigenständig mit dem Internet, Datenbanken und zur Verfügung stehenden Anwendungsprogrammen. KI-Agenten können so komplexe Aufgaben strukturieren, die einzelnen Arbeitsschritte unabhängig verfolgen und unter Verwendung anderer Programmen umsetzen. Das war vorher nicht möglich, weil sich die KI-Strukturen nach kurzer Zeit verhedderten. Befeuert wurde der Hype um KI-Agenten durch das Programm Open Claw. Es wurde vom österreichischen Entwickler Peter Steinberger entworfen. Ein Insider der Entwicklerszene bezeichnete das Programm als Schockmoment: „Wer Open Claw benutzt hat, versteht nun, wohin sich die KI-Welt entwickelt.“ Steinberger erklärte, dass sein KI-Agent am Computer alles kann, was auch ein Mensch könne. So kann sich der Agent durch Programme klicken, selbstständig E-Mails schreiben, Programme nutzen oder auch Telefonanrufe tätigen. Ihre besondere Stärke entfalten KI-Agenten bei der Software-Entwicklung. Software kann auf Anforderung weitgehend selbstständig geschrieben, anschließend getestet und dann auch bis zu einem gewissen Grad korrigiert werden. Auch die großen KI-Konzerne sind bereits in diese Technologie eingestiegen. So hat Anthropic das Programm „Cowork“ herausgegeben. Es kann Vertragsprüfungen im Rechtsbereich, Finanzanalysen und Marktstudien durchführen oder auch biologischer Versuchsdaten auswerten. Obwohl die Entwicklung von KI-Agenten noch am Anfang steht, sind die Bosse der kapitalistischen Konzerne von dieser neuen Technologie begeistert.
Technologisch stehen die KI-Agenten sicher für einen technischen Fortschritt. Ob das aber ein Grund zur Freude ist, darf durchaus bezweifelt werden. Sicherheitsexperten kritisierten an Open Claw, dass das Programm völlig unkontrolliert sensible Dateien ausliest, Skripte startet und Programme ausführt. Sensible Daten, wie Schlüssel für Schnittstellen, Passwörter und sogar Kreditkartennummern werden im Klartext verarbeitetet. Kritische Forscher warnten auf einem KI-Gipfel Anfang 2026 in Neu-Delhi vor eigenständigen KI-Systemen. Dies könnte extreme Fehlern zur Folge haben. Andere nannten es eine „absolute Verantwortungslosigkeit historischen Ausmaßes“, KI-Agenten ohne Kontrollmechanismen auf den Markt zu bringen. Ein Vizepräsident des Cybersecurity Unternehmens Sophos erklärte, dass ein Programm wie Open Claw die „tödliche Dreifaltigkeit moderner KI-Agenten“ enthalte: „Zugriff auf sensible Daten, Verarbeitung nicht vertrauenswürdiger Inhalte und die Fähigkeit zur externen Kommunikation“.
Ob die großen KI-Konzerne sich durch diese Kritiken beeinflussen lassen, ist allerdings zu bezweifeln. So erklärte der Chef des US Tech-Konzerns Alphabet, Sundar Pichai, dass die Welt dank KI „ an der Schwelle zu Hyperfortschritt“ stehe. Doch nicht nur die Sicherheitsprobleme durch unkontrollierte KI-Agenten sind gravierend. Es entstehen weitere Bedrohungen. So können KI-Agenten in der Rüstungstechnik für Drohnen und Roboterfahrzeuge eingesetzt werden. Das würde die Kriegsführung noch mörderischer und heimtückischer machen, als sie bereits heute ist. KI-Agenten könnten zudem für die systematische Überwachung der Bevölkerung und für Geheimdienstoperationen autoritärer Systeme genutzt werden.
Schließlich bekommt der Kapitalismus mit den Agenten ein Werkzeug in die Hand, mit dem er zusätzlich zu den Produktionsjobs auch Büro- und Verwaltungsarbeitsplätze in einem größeren Umfang wegrationalisieren kann. Eine Studie von McKinsey schätzt, dass insbesondere im Bürobereich etwa 60 Prozent der Routineaufgaben wie Dateneingabe, Lohnabrechnung und Terminplanung durch KI automatisiert werden könnten.
Die Anwendung von Künstlicher Intelligenz ist in der Software-Entwicklung bereits sehr weit fortgeschritten. In diesem Sektor arbeiten in Deutschland derzeit rund eine Million Menschen. Bisher war das Schreiben von Computercode mit einer hohen Qualifikation verbunden. Aber mit Hilfe von KI-Programmen wird das Code-Schreiben extrem vereinfacht. Noch ist es zwar in den meisten Fällen erforderlich, dass erfahrene Programmentwickler den mit KI erstellten Code im Nachhinein überprüfen. Doch die großen KI-Konzerne verbessern ihre Werkzeuge zur Entwicklung von Programmcode schnell weiter. Das gilt sowohl für den Programmier-Agenten von Anthropic, der die Bezeichnung „Claude Code“ trägt als auch für das Konkurrenzprodukt „GPT-5.3-Codex“ von OpenAI. Der Markt für KI-Softwareentwicklung wächst sehr schnell. Weitere Unternehmen in dieser jungen Branche sind die amerkikanischen Unternehmen Cursor und Replit oder auch das europäische Vibe-Coding Start-up Lovable. Ebenfalls dazu gehört das amerikanisch-indische Start-up Emergent, das nach eigenen Angaben bereits zwölf Millionen Nutzer zählt und dessen Bewertung 1,5 Milliarden Dollar beträgt, obwohl es erst 2025 seine erste Programm-Version veröffentlichtei. Mit den Programmier-Agenten lassen sich die Arbeitsabläufe zur Programmerstellung deutlich beschleunigen und die Entwicklungskosten für komplexe Software sinken erheblich. Ein Gründer von Emergent erklärte dem Handelsblatt: „Der Anteil der Software, die von Nicht-Entwicklern erstellt wird, wird den Anteil der von Entwicklern erstellten Software bei Weitem übersteigen.“ Ein Beispiel für den Einsatz lieferte Immogames dem Handelsblatt, ein Anbieter von Spielen für Browser und mobile Plattformen. Die KI-Agenten des Unternehmens erhalten danach klar definierte Aufgaben und können dann selbstständig den Code schreiben und anschließend auch überprüfen. Ideen, Verantwortung und Kontrolle verbleiben jedoch beim Menschen. Das Ergebnis sei messbar: Für die Entwicklung eines Spiels, an dem in der Vergangenheit 30 Mitarbeiter vier Monate gearbeitet haben, seien jetzt nur noch zwei Personen ein bis zwei Wochen tätig. Das ist kein Einzelfall. Eine Programmiererin bei der Österreichischen Eisenbahn erläuterte das der Süddeutschen Zeitung: „Wo ich früher zwei Stunden programmiert habe, lasse ich nun die KI in Sekunden Code schreiben.“ Sie müsse dafür „die KI leiten: Ich muss Spezifikationen schreiben, was der Code können muss und wie sicher er sein soll.“
In der Software-Branche gibt es bereits erste Anzeichen für eine große Rationalisierungswelle. So in Indien, einem Land, das in der Vergangenheit für westliche Konzerne als verlängerte Software-Werkbank gedient hat. Noch zu Beginn des Jahrzehnts stellten Indiens IT-Dienstleister jedes Jahr mehr als 100.000 Menschen in diesem Sektor ein. Seit kurzem haben sie begonnen, Programmieragenten zu nutzen. Die Folgen sind schon sichtbar. So strich der Marktführer Tata Consultancy Services im letzten Quartal 11.000 Stellen.
Doch es sind nicht nur die Programmier-Jobs, die durch die KI umgewälzt werden. So sind in den USA bereits erste Folgen der KI-Einführung auf die Arbeitsplätze feststellbar. Aktuelle Daten des US-Arbeitsministeriums zeigen den stärksten KI-bedingten Job-Rückgang bei Routinetätigkeiten im Bereich der Informationsverarbeitung – insbesondere im Kundenservice, in der Verwaltung sowie im Software- und IT-Dienstleistungssektor. In der Summe sind es in den USA bereits zehntausende Stellenstreichungen, die direkt auf Automatisierung und die Einführung von KI zurückgeführt werden. So sprach allein der Oracle-Konzern im Juni 2026 davon, dass das Unternehmen in den letzten 12 Monaten aufgrund von KI-Technologien 21.000 Personen entlassen hatii.
Eine Studie der Boston Consulting Group (BCG) vom April 2026 kommt zu der Einschätzung, dass in den kommenden Jahren 50% bis 55% der Arbeitsplätze in den USA durch KI umgestaltet würden. Für viele Mitarbeiter bedeutet dies, dass sie die gleiche oder eine ähnliche Rolle behalten, aber mit radikal neuen Erwartungen konfrontiert sind, wie sie arbeiten und was sie produzieren. Die vollständige Substitution von Arbeitsplätzen durch die KI würde im Vergleich dazu langsamer ablaufen. Die Studie schätzt, dass in fünf Jahren oder etwas später 10% bis 15% der Arbeitsplätze in den USA KI-bedingt gestrichen werden könnten. Für einen KI-bedingten größeren Umbruch gibt es in den USA tatsächlich erste Anzeichen. Betroffen sind laut den vorliegenden Zahlen viele Hochschulabsolventen. Während in der Vergangenheit die Arbeitslosigkeit unter jungen Akademikern traditionall unter der Quote der Gesamtbevölkerung gelegen hat, hat sich dies seit etwa 2022 geändert. In diesem Jahr begann der große KI-Hype um Chat-GPT. So lag im März 2026 die Zahl der erwerbslosen Akademiker bei 5,6 % während die Arbeitslosenzahl in der US-Gesamtbevölkerung nur bei 4,2 % lag. Auch in Deutschland ist ein ähnlicher Trend bereits erkennbar. Enzo Weber vom Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung vermerkte dazu: „Wir haben verschlechterte Bedingungen für Berufseinsteiger, gerade bei Akademikern. Das ist unverkennbar.“iii Der Hintergrund sind bereits Hoffnungen vieler Unternehmen auf KI-Effizienzsteigerungen. Bereits im Vorfeld der endgültig vollzogenen Einführung kommt es offensichtlich zu zurückhaltenden Neueinstellungen.
Die Entwicklungen des Arbeitsmarktes in den USA bildet wegen der dortigen schnelleren KI-Einführung sicherlich einen Frühindikator auch für den deutschen Arbeitsmarkt. Allerdings sind viele der aktuellen Einschätzungen über die KI-bedingten Umbrüche in der Arbeitswelt noch mit Vorsicht zu genießen. Normalerweise erkennt man Job-Verdrängungsprozesse erst, wenn die Folgen schon offensichtlich sind. Bei der KI befinden wir uns aber noch in einer sehr frühen Einführungsphase. Gerne wird bei den Einschätzungen der Folgen der KI-Rationalisierung eine Analogie zur Vergangenheit gezogen. Rationalisierungen in früheren Epochen führten meist gleichzeitig dazu, dass in anderen Bereichen neue Tätigkeiten und neue Jobs entstanden sind. So führte die Einführung des Fließbandes in der Industrie zwar zu einem Jobverlust. Real kam es aber einem Preisverfall z.B. von Autos und dadurch zu einem größeren Markt und einer Zunahme der Produktmenge. Damit nahm die Zahl der Beschäftigten in den Autofabriken und der Konsumgüterindustrie sogar zu. Und während in den letzten Jahrzehnten durchgehend Rationalisierungen in der Industrie stattfanden, wuchs parallel dazu die Tätigkeit in der Verwaltung, im Banken- und Versicherungssektor oder im Handel.
Es gibt jedoch auch Zweifel an dieser einfachen Analogie zu früheren Erfahrungen. So könnte der KI-bedingte Umbruch deutlich disruptiver ausfallen. Dafür sprechen drei Gründe. Erstens ist die Entwicklungsgeschwindigkeit beispiellos. OpenAIs ChatGPT erreichte innerhalb von zwei Monaten über 100 Millionen Nutzer – was eine der schnellsten Verbreitungen neuer Technologien in der Geschichte darstellt. Dazu kommt, dass sich die Fähigkeiten der KI-Technologie rasant verbessern und ausweiten. Diese verkürzte Zeit könnte deutlich weniger Raum für eine schrittweise Anpassung des Arbeitsmarktes lassen. Zweitens beschränkt sich KI nicht mehr auf Routineaufgaben. Sie übernimmt zunehmend kognitive Tätigkeiten, die früher von Fachkräften ausgeführt wurden – das Verfassen von Rechtsdokumenten, das Schreiben von Code, die Analyse von Finanzberichten und die Erstellung von Marketinginhalten. Dies markiert einen klaren Bruch mit früheren Technologien, die hauptsächlich manuelle oder repetitive Arbeiten ersetzten. Drittens erstreckt sich der Wirkungsbereich von KI auf die gesamte Wirtschaft. Anders als frühere Technologien, die bestimmte Sektoren umgestalteten, durchdringt KI viele Branchen – von Finanzen und Recht bis hin zu Logistik und Kundenservice.
Bei allen Betrachtungen muss berücksichtigt werden, dass Rationalisierungen mit Software-Einsätzen immer auch komplexe und arbeitsaufwendige Prozesse sind. So dürften die dramatischen Folgen der KI-Rationalisierungen erst in den 2030er Jahren zu erwarten sein. Das korreliert mit der Einschätzung der BCG.
Diese Umbrüche werden in den Unternehmen einen gewaltige Stress, Wut und Unruhen hervorrufen.
Wenn man die Folgen der KI gesellschaftlich richtig einordnen will, muss man die Entwicklung des Kapitalismus über die letzten drei Jahrzehnte betrachten. Empirische Untersuchungen belegen, dass sich in dieser Zeit Macht und Reichtum immer stärker bei wenigen Kapitaleignern konzentriert haben. Beschleunigt wurde diese Entwicklung durch die Aneignung des Internets durch die großen Tech-Unternehmen. Allein die sieben größten dieser Konzerne in den USA erreichen mittlerweile einen Marktwert von 18 Billionen Dollar. Das ist genauso groß wie das gesamte BIP der EU mit ihren 450 Millionen Einwohnern.
Und sie sind gerade dabei sich auch die neue KI-Technologie anzueignen. Dazu kaufen sie wichtige Know-How-Träger mit ihren Geldern kurzerhand ein. Und das Wissen der Welt in Form von Literatur und verfügbaren Internet-Texten haben sie kurzerhand kostenlos für das Training ihrer KI-Systeme genutzt – eine Praxis, die an Kolonialismus erinnert. Neben dem Internet bauen sie so ein weiteres Monopol bei der KI-Infrastruktur auf. Damit wird sich ihr Reichtum und ihre Dominanz weiter vergrößern. Das dürfte die bürgerlich-kapitalistischen Gesellschaften weiter entdemokratisieren, über das bisher schon gewohnte Maß hinaus. Der Philosph Thomas Metzinger sagte dazu: „Alle diese Leute wie Zuckerberg, Altman, Pichai, nicht nur Musk und Thiel, sind nicht vertrauenswürdig – das wird nicht die Trustworthy AI, die die EU seit 2019 im Auge hat. Die sind alle in Mar-a-Lago niedergekniet und haben den Ring geküsst.“
Die Entwicklung der großen Large Language Modelle ist ein gewaltiges technisches, logistisches und finanzielles Unterfangen. Branchenbeobachter schätzen, dass allein das Training des Modells GPT-4 rund drei Monate gedauert hat und dass dafür zehntausende von A100-GPUs von NVIDIA eingesetzt wurden. Ein einzelner derartiger Prozessor kostet je nach Speicherkapazität zwischen 12.000 bis 28.000 Euro. Die großen Internet-Konzerne liefern sich ein gigantisches Rennen, um immer bessere LLMs zu entwickeln und den Markt mit ihren Modellen zu durchdringen. Dafür werden unfassbar hohe Finanzmittel in den Aufbau gigantischer Rechenzentren gesteckt. Anfang August 2025 veröffentlichte McKinsey eine Studie, die die dafür getätigten weltweiten Investitionen allein bis 2030 auf 7 Billionen US-Dollar schätzte.
Die Gigantomanie beim Ausbau der Rechenzentren hat aber ökologische und soziale Folgen. Die Rechenzentren sind gigantische Stromfresser, die rund um die Uhr ununterbrochen mit Energie versorgt werden müssen. Um KI-Modelle wie ChatGPT zu trainieren, wird bisher etwa so viel Strom benötigt wie eine Großstadt verbraucht. In der Folge kommt es bereits jetzt in manchen Regionen zu einer starken Belastung der Stromnetze. Die Stromverbrauchsquote der Rechenzentren liegt in Frankfurt bereits bei 40 Prozent und in Dublin sogar bei 80 Prozent. In Nordamerika drohen durch den ungebremsten Ausbau von Rechenzentren bereits Stromengpässe und in der Folge steigende Strompreise. Interessierte Kreise behaupten zwar, dass KI dabei helfen würde, Energie einzusparen. Doch das ist ein Märchen. Die zahlreichen Rechenzentren, die in den USA bisher 800 Milliarden US-Dollar gekostet haben und bei denen die Investoren mit den Energieversorgern extrem günstige Strompreise vereinbart haben, gehen zulasten der privaten Haushalte. Sie müssen mit ihren steigenden Strompreisen faktisch die profitablen Tech-Unternehmen der USA quersubventionieren. Um für das Training ihrer KI genügend Rechenleistung zur Verfügung zu haben, setzen die Tech-Konzerne zunehmend auf Atomkraftwerke und klimaschädliche Gaskraftwerke.
Der KI-Hype hat einen signifikanten Anstieg der US-Tech-Aktien ausgelöst. Anfang November 2025 lag der gesamte Börsenwert aller US-Aktien zusammengenommen bei etwa dem zweieinhalbfachen des amerikanischen Bruttoinlandsprodukts. Experten sehen darin eine extreme Überbewertung. Der legendäre Börseninvestor Warren Buffett vertrat in der Vergangenheit die Meinung, dass bereits dann eine Überbewertung vorliegt, wenn das BIP und der gesamte Börsenwert annähernd gleich sind. Es wundert daher nicht, dass es an den Börsen mittlerweile Sorgen über die Bewertung der US-Tech-Aktien gibt.
Besonders beunruhigend ist, dass die US-Tech-Unternehmen weiterhin Hunderte Milliarden Dollar in den Aufbau immer neuer Rechenzentren mit teuren Nvidia-Chips stecken. Um diese gewaltigen Ausgaben zu stemmen, erfolgt die Finanzierung jedoch zunehmend über Schulden. Insbesondere der OpenAI-Konzern benötigt für die Entwicklung seines KI-Dienstes ChatGPT riesige Rechnerkapazitäten. Dafür muss das Unternehmen enorme Summen aufbringen. Das Gesamtvolumen dieser Finanzverpflichtungen liegt mittlerweile bei 1,5 Billionen Dollar. OpenAI verdient bisher vor allem mit Abonnements seiner KI-Dienste, mit Lizenzverträgen für Unternehmen und mit der Cloud-Integration von Microsofts Dienst Azure. Zwar gibt es 800 Millionen wöchentliche ChatGPT-Nutzer, der größte Teil davon bezahlt jedoch nichts. Sam Altman, der Chef von OpenAI, weigert sich, Zahlen zu den Bilanzen seines Unternehmens zu nennen. Analysten schätzen den aktuellen Jahresumsatz von ChatGPT jedoch nur auf 13 Milliarden US-Dollar. Das steht in keinem Verhältnis zu den gewaltigen Schulden, die der Konzern aufgetürmt hat. Es wundert nicht, dass es in der Börsenwelt erhebliche Sorgen über einen möglichen Crash einzelner KI-Konzerne gibt.
Wir erleben derzeit ein gnadenloses Wettrennen der großen Tech-Konzerne um die Vorherrschaft im Bereich der Künstlichen Intelligenz. Riesige Kapitalflüsse werden in die Künstliche Intelligenz umgelenkt und stehen dann für den ökologischen Umbau, das Gesundheits- oder das Sozialsystem nicht mehr zur Verfügung. Zusätzlich droht eine massive KI-bedingte Jobvernichtung, auf die die Gesellschaft nicht vorbereitet ist. Hier muss dringend eine gewerkschaftliche Antwort gegeben werden. Das kann nur eine allgemeine massive Arbeitszeitverkürzung sein. Die 30-Stunden-Woche bei vollem Lohn- und Gehaltsausgleich wäre eine erste wirksame Antwort. Aber die KI-Technologie wird zusätzlich zu der ausufernden Rechenzentrumsentwicklung auch im Bereich der Waffenentwicklung und der Überwachung der Bevölkerung eingesetzt. Um alle diese schädlichen Auswirkungen zu verhindern muss auch die KI-Einführung verlangsamt werden. Praktisch wird das nur gehen, wenn man den exzessiven Ausbau der Rechenzentren bremst. Die US-Bewegung gegen die Rechenzentren stellt bereits Moratoriums-Forderungen auf. Wir sollten in Deutschland ähnliche Forderungen aufstellen. So könnte angesichts der Bedrohung ein 15-jähriges Moratorium für den Neubau von Rechenzentren eine richtige Antwort sein. Die verbleibenden KI-Konzerne sowie die deutlich verkleinerten KI-Infrastrukturen müssen zudem vergesellschaftet und einer demokratischen Kontrolle von Umweltverbänden und Gewerkschaften unterworfen werden. Nur so können sie in den Dienst einer sozial und ökologisch umgebauten Gesellschaft gestellt werden.
i„Emergent sammelt 130 Millionen US-Dollar ein“, Handelsblatt 16.07.2026
ii„AI Cost 21,000 Jobs At Oracle This Year—And More Layoffs Could Be Coming“, Forbes 23.06.2026
iii„KI bedroht Akademikerjobs – welches Studium lohnt sich noch?“ Handelsblatt, 17./18./19.07.2026
