Ist KI ein Motor oder ein Zerstörer? Morgan Stanley liefert datenbasierte Antworten: Die Produktivität steigt sprunghaft an, doch fast 90 % der Gewinne entfallen auf nur 12 Branchen.
Morgan Stanley berichtet, dass die Produktivitätsdividende durch KI sich auf 12 stark exponierte Branchen konzentriert, deren Wachstumsrate das Doppelte des 20-Jahres-Durchschnitts erreicht. Zum ersten Mal zeigen sich Anzeichen einer Arbeitsplatzverdrängung.
Die APP von Zhitong Finance hat festgestellt: Ist KI letztlich ein Motor für Produktivität oder ein Jobkiller? Ein aktueller Bericht von Morgan Stanley liefert mit einer Reihe von Daten Antworten: Die Produktivität steigt tatsächlich rasant, doch die Vorteile konzentrieren sich stark; noch wichtiger ist, dass die Beschäftigung in den Branchen mit hoher KI-Prägung bereits zu schrumpfen beginnt.
Fast 90 Prozent der Gewinne gehen an die „führenden Branchen“
Morgan Stanley verwendet das Verhältnis „Output pro Mitarbeiter“ als Proxy für die Produktivität und rechnet vor, dass die Produktivität in den USA bis zum zweiten Quartal 2026 gegenüber dem Vorjahr um 2,4 % steigt – zwar ein Rückgang gegenüber den 3,0 % im ersten Quartal, aber immer noch doppelt so hoch wie das durchschnittliche Wachstum der vergangenen zwanzig Jahre.
Bemerkenswert dabei: Von diesem Anstieg um 2,4 Prozentpunkte stammen allein 2,0 Punkte aus nur 12 Branchen mit hoher KI-Exponierung; mittel und gering exponierte Branchen steuern zusammen lediglich 0,4 Punkte bei. Vor einem Jahr lag der Beitrag der High-KI-Branchen nur bei 1,4 Punkten – die Konzentration ist also sogar gestiegen. Der Bericht konstatiert offen: Das Produktivitätswachstum werde „nahezu vollständig von Branchen mit hoher KI-Prägung getrieben“.
Vor einem halben Jahr schätzte Morgan Stanley, dass der Produktivitätsschub auf Kapitalvertiefung durch Investitionen in KI-Infrastruktur und nicht auf Prozessinnovationen in Unternehmen zurückzuführen sei. Diese aktualisierte Analyse bestätigt weitgehend diesen Befund, enthält aber eine neue Beobachtung: Die Beschäftigung in Hoch-KI-Branchen geht bereits zurück und leistet nun einen zusätzlichen Beitrag zur Produktivität. Anders gesagt: Erstmals taucht das Phänomen „Maschine ersetzt Mensch“ in den Daten auf – das Team stuft es jedoch als „mikroskopisch, nicht makroökonomisch relevant“ ein, als einen „fernen und nachrangigen Faktor“.
Wen trifft die Verdrängung?
Der Bericht analysiert die Veränderungen der Beschäftigung im Detail: In der Datenverarbeitung und der Softwarebranche gehen hohe Produktionszuwächse mit zunehmendem Personalabbau einher; auch Kreditinstitute (Geschäftsbanken und Jobs rund um Hypotheken) reduzieren Personal mit zunehmendem Tempo. Diese beiden Fälle werden als „mit hoher Wahrscheinlichkeit KI-bezogen“ eingestuft. Der Rückgang in der privaten Bildung und in Managementpositionen ist hingegen eher auf strengere staatliche Regulierungen, eine schrumpfende junge Bevölkerung oder Nachwirkungen von Turbulenzen im vergangenen Jahr zurückzuführen und nicht unbedingt eine Folge von KI.
Die Computerhardware-Industrie stellt weiter verstärkt Personal ein, erlebt aber gleichzeitig Rückgänge bei Output und Produktivität. Die Wertpapierbranche und sonstige spezialisierte Dienstleistungen behaupten ihre eigenständige Dynamik. Morgan Stanley fasst zusammen: KI hat in ein bis zwei Hoch-KI-Branchen tatsächlich zu Verdrängung geführt, doch die Hauptgeschichte des Produktivitätswachstums bleibt die Ausweitung des Outputs.
Für den Markt besteht der Wert dieses Berichts darin, die zentrale Frage „Ist der hohe Kapitalaufwand für KI gerechtfertigt?“ in zwei messbare Trendlinien aufzuteilen: Einerseits wandeln sich Investitionen in KI-Infrastruktur tatsächlich in Produktivitätsgewinne um und liefern der „KI-Erzählung“ eine makroökonomische Grundlage; andererseits, auch wenn der Verdrängungseffekt noch gering ist, nimmt er zu. In Kombination mit früheren Untersuchungen des Teams zur „Belastung junger Menschen in Hoch-KI-Berufen“ wandelt sich die Segmentierung des Arbeitsmarkts durch KI zusehends von einer theoretischen zu einer datengestützten Entwicklung.
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