KI ist weder der Boom noch der Reinfall, den viele erwarten. Was das für Anleger bedeutet

Eine wegweisende Umfrage unter Ökonomen, Experten für Künstliche Intelligenz und professionellen Prognostikern zeichnet ein Bild, das weder der Techno-Utopie noch der Apokalypse entspricht, von der Sie bisher gelesen haben.

Inwieweit sollte KI die Art verändern, wie Sie investieren? Diese Frage steht derzeit im Mittelpunkt vieler Diskussionen über die Gestaltung von Portfolios. Leider wird die öffentliche Debatte von Extremen dominiert: Entweder von überschwänglichen Prognosen eines jährlichen BIP-Wachstums von 30 % oder von Warnungen vor Massenarbeitslosigkeit.

Die Autoren der Studie „Forecasting the Economic Effects of AI“ vom März 2026 haben den Blick auf das Wesentliche gerichtet, indem sie den richtigen Personen die richtigen Fragen stellten und auf Zahlen statt auf vagen Eindrücken bestanden.

Die Studie – verfasst von Forschern der Federal Reserve Bank of Chicago, des Forecasting Research Institute, der Yale School of Management, der Stanford University, der University of Pennsylvania, der University of Toronto, der Mississippi State University und der University of Virginia – befragte rund 560 Teilnehmer, darunter Wirtschaftswissenschaftler mit Spezialisierung auf KI und Wachstum, Mitarbeiter von führenden KI-Unternehmen, Forscher im Bereich KI-Politik, ausgewählte „Superforecaster“ mit nachgewiesener Erfolgsbilanz bei Prognosen sowie Mitglieder der breiten Öffentlichkeit. Die Umfrage lief von Oktober 2025 bis Februar 2026, und die Teilnehmer erhielten angemessene Stundenhonorare, um sich ernsthaft zu beteiligen. Es handelte sich um eine sorgfältig durchgeführte Umfrage, nicht um eine beiläufige Online-Umfrage.

Es zeichnete sich ein überraschend einheitlicher Konsens ab:

• 61 % der Wirtschaftswissenschaftler erwarten bis 2030 moderate oder rasche Fortschritte im Bereich Künstlicher Intelligenz.
• Die Experten erwarten im Basisszenario ein mittleres jährliches BIP-Wachstum von 2,5 %, obwohl sie mit erheblichen Fortschritten im Bereich Künstlicher Intelligenz rechnen. Die unbedingten Wirtschaftsprognosen liegen nahe an den historischen Trends.

Was die Forscher untersuchten

Die Studie wurde konzipiert, um drei Fragen voneinander abzugrenzen, die in Diskussionen über Künstliche Intelligenz häufig miteinander vermischt werden:

• Wie schnell werden sich die Fähigkeiten der KI weiterentwickeln?
• Wie wird sich die Wirtschaft entwickeln?
• Welche Maßnahmen sollten die Regierungen als Reaktion darauf ergreifen?

Um diese Fragen einzeln zu beantworten, definierten die Forscher drei konkrete Szenarien – langsamer, moderater und schneller Fortschritt der KI – auf der Grundlage konkreter Leistungsbenchmarks, die bis 2030 erwartet werden.

Wie schnell werden sich die Fähigkeiten der KI weiterentwickeln?

Die Teilnehmer gaben Prognosen sowohl ohne Einschränkungen als auch unter Berücksichtigung der einzelnen Szenarien ab. Dieses Design ist die zentrale methodische Stärke der Studie: Es ermöglicht uns zu erkennen, ob sich die Experten hinsichtlich der Technologie selbst uneinig sind oder darüber, wie die Wirtschaft darauf reagieren würde.

Die gemessenen wirtschaftlichen Ergebnisse waren umfassend: annualisiertes BIP-Wachstum, Gesamtfaktorproduktivität, Erwerbsbeteiligung, Arbeitslosigkeit, Vermögensungleichheit, Einkommensanteil der Arbeit, Beschäftigungsverschiebungen auf Sektorebene und das mittlere Haushaltseinkommen – jeweils für zwei Zeithorizonte, 2030 und 2050.

Hier sind die Wahrscheinlichkeiten, die die einzelnen Gruppen den Szenarien zur Entwicklung der KI bis 2030 zugewiesen haben:

Wahrscheinlichkeit der einzelnen Entwicklungsszenarien

Wichtigste Ergebnisse der KI-Studie

BIP-Wachstum

Die mittlere Prognose für das bedingungslose BIP-Wachstum aller Expertengruppen lag bei 2,5 % jährlich – damit leicht über den mittelfristigen Basiswerten von 2 % und den langfristigen Basiswerten von 1,7 %, die von Regierungsbehörden wie dem Congressional Budget Office und der Fed angegeben wurden, jedoch bei weitem nicht in der Nähe der zweistelligen Wachstumsraten, die manche KI-Befürworter angedeutet haben. Bemerkenswert ist, dass diese Prognose höher ist als die von acht der neun großen institutionellen Prognostiker, mit denen die Forscher einen Vergleich anstellten und deren Prognosen zwischen 1,9 % und 2,1 % lagen.

Die provokanteren Zahlen stammen aus dem Szenario eines raschen Fortschritts der KI, in dem KI-Systeme die menschliche Leistungsfähigkeit bei den meisten kognitiven und körperlichen Aufgaben übertreffen. In diesem Szenario prognostizieren die Ökonomen im Median ein annualisiertes BIP-Wachstum von 3,3 % bis 2030 und von 3,5 % bis 2050. KI-Experten sind optimistischer und sagen 3,7 % bzw. 5,3 % voraus.

Um diese Zahlen in einen historischen Kontext zu setzen: Der wirtschaftliche Aufschwung in den USA nach dem Krieg betrug im Durchschnitt etwa 4 % pro Jahr. Nach allgemeiner Expertenmeinung könnte eine rasante Entwicklung der KI diese Ära in etwa wiederholen.

Im langsamen Szenario prognostizieren die Ökonomen im Median ein annualisiertes BIP-Wachstum von 2 % bis zum Jahr 2050, im moderaten Szenario ein annualisiertes BIP-Wachstum von 2,8 % bis zum Jahr 2050.

Hier liegt ein offensichtlicher Widerspruch vor, auf den die Autoren selbst hinweisen: Ökonomen schätzen die Wahrscheinlichkeit moderater oder rascher Fortschritte im Bereich Künstlicher Intelligenz bis 2030 auf 61 %, doch ihre unbedingten BIP-Prognosen weichen kaum von den jüngsten Trends ab. Warum? In ihren schriftlichen Begründungen verweisen sie auf eine zeitverzögerte Verbreitung. Historisch gesehen dauerte es Jahrzehnte, bis sich transformative Technologien – von der Elektrifizierung bis hin zu Personalcomputern – in den Produktivitätsstatistiken niederschlugen. Geopolitische Gegenwinde, Energieengpässe und der Bevölkerungsrückgang tragen zusätzlich zu dieser Zurückhaltung bei.

Diese Spannung zeigt sich in allen Szenarien. Während die unbedingten Prognosen relativ eng beieinanderliegen, weitet sich die Bandbreite plausibler Ergebnisse im schnellen Szenario deutlich aus, was darauf hindeutet, dass die Experten weitaus weniger sicher sind, was passieren würde, sollte sich die KI als wirklich transformativ erweisen.

Arbeitsproduktivität

Ökonomen prognostizieren nur einen moderaten Anstieg der annualisierten Veränderung der Arbeitsproduktivität. Für 2030 liegen ihre Medianprognosen bei 2 % für das unbedingte Szenario, 2 % für das langsame, 2,5 % für das moderate und 3,2 % für das schnelle Szenario – im Vergleich zu einer Basisprognose von 1,94 % für 2025. Für 2050 verschieben sich diese Erwartungen leicht auf 2,5 % (unbedingtes Szenario), 2 % (langsames Szenario), 3 % (moderates Szenario) und 4 % (schnelles Szenario). KI-Experten sind jedoch deutlich optimistischer (5 % annualisierter Anstieg) hinsichtlich des schnellen Szenarios im Jahr 2050.

Die Erkenntnisse zum Arbeitsmarkt sind nuanciert, was in Schlagzeilen selten zum Ausdruck kommt. Im Basisszenario gehen Ökonomen davon aus, dass die Erwerbsquote – die derzeit bei 62,6 % liegt – bis 2050 leicht auf 58,3 % zurückgehen wird. Dies steht weitgehend im Einklang mit der demografischen Alterung; es ist kein Anzeichen für eine durch KI verursachte Massenarbeitslosigkeit.

Im schnellen Szenario ändert sich das Bild jedoch erheblich. Ökonomen prognostizieren, dass die Erwerbsquote bis 2050 auf 55 % sinken wird, wobei etwa die Hälfte dieses Rückgangs – rund 10 Millionen Arbeitnehmer – speziell auf KI zurückzuführen ist und nicht auf demografische oder andere Trends. Das wäre das erste Mal seit den 1960er Jahren, dass die jährliche Erwerbsquote unter 60 % fällt.

Wichtig ist, dass die traditionellen Arbeitslosenzahlen selbst bei einer raschen Einführung Künstlicher Intelligenz voraussichtlich relativ stabil bleiben werden. Der Median der Ökonomen prognostiziert für alle Szenarien bis 2030 eine Arbeitslosenquote von 5 % bis 6 %. Der Rückzug aus dem Erwerbsleben sei häufiger auf entmutigte Arbeitssuchende oder den Vorruhestand zurückzuführen als auf die erfassten Arbeitslosen – ein Unterschied, der für die Gestaltung des sozialen Sicherheitsnetzes von enormer Bedeutung ist, sich jedoch in den allgemeinen Arbeitslosenstatistiken anders niederschlägt.

Auf Branchenebene erwarten Ökonomen, dass der Anteil der Pflege- und Dienstleistungsberufe an der Erwerbsbevölkerung in allen Szenarien zunehmen wird, während der Anteil der Arbeiterberufe zurückgeht. Im schnellen Szenario würde der Anteil der Arbeiterberufe bis 2050 auf ein historisches Tief von 8 % sinken. Für Angestelltenberufe – die am unmittelbarsten von KI betroffen sind – wird prognostiziert, dass sie im Basisszenario in etwa stabil bleiben und im schnellen Szenario stagnieren. Die Berufe, die kurzfristig am stärksten gefährdet sind, sind allgemeine Büroangestellte und Schreibkräfte, sonstige Bürohilfskräfte, Bediener stationärer Anlagen und Monteure. Am widerstandsfähigsten sind Pflegekräfte, Fachkräfte im Gesundheitswesen sowie Tätigkeiten, die physische Präsenz und menschliche Interaktion erfordern.

Ungleichheit

Alle Expertengruppen sind sich einig, dass die Fortschritte im Bereich der KI die Vermögenskonzentration verschärfen werden. Derzeit halten die obersten 10 % der US-Haushalte etwa 71,2 % des nationalen Vermögens. Ökonomen prognostizieren, dass dieser Anteil im Basisszenario bis 2030 auf 73,2 % und im Schnellszenario bis 2050 auf 80 % steigen wird – ein Niveau, das seit den späten 1930er Jahren nicht mehr erreicht wurde, das die USA jedoch unter anderen Umständen bereits zuvor erreicht haben.

Gleichzeitig prognostizieren dieselben Ökonomen in allen Szenarien ein steigendes reales Median-Haushaltseinkommen. Dies lässt auf eine steigende Flut schließen, die die größten Boote überproportional anhebt. Die Arbeitnehmer könnten erleben, wie ihr Anteil am wirtschaftlichen Kuchen schrumpft – der Anteil der Arbeit am Einkommen soll bis 2050 im Basisszenario auf 50 % und im Schnellwachstumsszenario auf 45 % sinken –, auch wenn ihre absoluten Einkommen leicht steigen.

Für Finanzberater ist diese Diskrepanz zwischen absoluten und relativen Gewinnen ein nützlicher Gesprächsansatz in Kundengesprächen über die wahrgenommene wirtschaftliche Unsicherheit im Vergleich zur tatsächlichen Kaufkraft.

Unsicherheit hinsichtlich der Ergebnisse des schnellen Szenarios steigt

Der einhellige Konsens verschleiert erhebliche Unsicherheiten hinsichtlich der Ergebnisse des schnellen Szenarios. Die unbedingten Prognosen der Ökonomen liegen relativ dicht beieinander, doch im Rahmen des schnellen Szenarios erweitert sich die Bandbreite plausibler Ergebnisse, was darauf hindeutet, dass die Experten weitaus weniger Zuversicht hinsichtlich der möglichen Folgen haben, sollte sich die KI als wirklich transformativ erweisen.

Wo sich die Experten uneinig sind

Eine der wichtigsten Erkenntnisse widerlegt eine weit verbreitete Annahme. Viele Analysten gingen davon aus, dass die Meinungsverschiedenheiten unter Experten hinsichtlich der wirtschaftlichen Auswirkungen der KI hauptsächlich darauf zurückzuführen seien, wie schnell sich die KI-Fähigkeiten weiterentwickeln würden. Diese Studie legt jedoch etwas anderes nahe: Sobald die verschiedenen Szenarien hinsichtlich der Fähigkeiten berücksichtigt werden, sind die verbleibenden Meinungsunterschiede in erster Linie auf unterschiedliche Ansichten darüber zurückzuführen, wie die Wirtschaft auf fortschrittliche KI reagieren würde – und nicht darauf, ob fortschrittliche KI überhaupt Einzug halten wird.

Mit anderen Worten: Die Experten sind sich weitgehend über den Verlauf der Technologie-Entwicklung einig. Hinsichtlich der Frage jedoch, wie und wann sich die Entwicklung in Löhnen, Produktivität und Wachstum niederschlagen wird, gehen die Meinungen weit auseinander. Damit sind historische Analogien und strukturelle wirtschaftliche Betrachtungen – und nicht Technologieprognosen – der eigentliche Grund der Unsicherheit.

Politische Präferenzen. Umschulung ja, Beschäftigungsgarantie nein

Im Rahmen der Umfrage wurden die Teilnehmer zudem gebeten, sechs politische Maßnahmen zur Bewältigung der wirtschaftlichen Auswirkungen von KI zu bewerten. Die Ergebnisse zeigen eine deutliche Diskrepanz zwischen den Präferenzen von Experten und der Öffentlichkeit:

• Die Umschulung von Arbeitnehmern fand breite Zustimmung: 71,8 % unter Ökonomen und 76,3 % in der breiten Öffentlichkeit.
• Auch die modernisierte Arbeitslosenversicherung schnitt gut ab: 62,3 % bei den Ökonomen und 64 % in der breiten Öffentlichkeit.
• Ein „Manhattan Project“ für KI fand bei Ökonomen eine Zustimmung von 55,8 % und in der Öffentlichkeit von 44,6 %.
• Das bedingungslose Grundeinkommen fand bei 37,4 % der Ökonomen und bei 47,9 % der Bevölkerung Zustimmung.
• Eine Beschäftigungsgarantie fand in der Bevölkerung mit 57,1 % großen Anklang, wurde jedoch nur von 13,7 % der Wirtschaftswissenschaftler befürwortet.
• Eine Rechenleistungssteuer fand bei Ökonomen eine Zustimmung von 34,6 % und in der Öffentlichkeit von 44,7 %.

Die Umschulung von Arbeitnehmern war eine der wenigen politischen Maßnahmen, über die in allen Gruppen weitgehend Einigkeit herrschte. Sie wird als bescheiden, zielgerichtet und relativ praktikabel angesehen. Im Gegensatz dazu wies eine staatliche Beschäftigungsgarantie – die in der Öffentlichkeit beliebteste Option – in der Umfrage die größte Diskrepanz zwischen Experten und Öffentlichkeit auf. Ökonomen befürchten finanzielle Belastungen und Verzerrungen des Arbeitsmarktes; die Öffentlichkeit scheint Sicherheit vor Effizienz zu stellen.

Die Forscher baten die Teilnehmer zudem, die Wahrscheinlichkeit einzuschätzen, mit der die jeweilige Maßnahme bis Ende 2026 umgesetzt werden würde. Alle Gruppen schätzten die Wahrscheinlichkeiten durchweg als gering ein. Die Schätzungen der Ökonomen reichten von unter 1 % für das bedingungslose Grundeinkommen und die Arbeitsplatzgarantie bis zu gerade einmal 15 % für das KI-Manhattan-Project. Der Umschulung von Arbeitnehmern – der am breitesten unterstützten Maßnahme – wurde eine Umsetzungswahrscheinlichkeit von 10 % zugewiesen, ebenso der modernisierten Arbeitslosenversicherung. Die Kluft zwischen dem, was Experten für wünschenswert halten, und dem, was sie für realistisch halten, ist an sich schon ein bemerkenswertes Signal.

Was dies für Anleger bedeutet

Meiner Meinung nach haben die Ergebnisse dieser Studie folgende Bedeutung für Anleger:

• Die Grundprognose ist verhalten optimistisch, nicht jedoch bahnbrechend. Eine mittlere BIP-Wachstumsrate von 2,5 % liegt zwar über den Prognosen der Institutionen, bleibt jedoch weit hinter den Darstellungen eines explosiven Wachstums zurück, die in den Hype-Zyklen rund um die KI kursieren.
• Sollte KI die menschliche Leistungsfähigkeit tatsächlich in weiten Bereichen übertreffen, wären die wirtschaftlichen Auswirkungen – ein BIP-Wachstum von mehr als 3,5 %, 10 Millionen entlassene Arbeitnehmer und eine Vermögenskonzentration auf dem Niveau der 1930er Jahre – hinsichtlich ihrer Geschwindigkeit historisch beispiellos, wenn auch nicht hinsichtlich ihres Ausmaßes.
• In allen Szenarien wird ein Anstieg des Anteils der Pflege- und Dienstleistungsberufe an der Gesamtbeschäftigung prognostiziert, während bei den handwerklichen Berufen und routinemäßigen Büroarbeiten ein Rückgang erwartet wird.
• Der Produktivitätsrückstand ist real. Ökonomen gehen davon aus, dass sich die produktivitätssteigernden Auswirkungen der KI erst mit Verzögerung bemerkbar machen werden, ähnlich wie bei der Elektrifizierung oder dem Internet. Das bedeutet, dass die Produktivitätsdividende möglicherweise noch nicht vollständig eingepreist ist, insbesondere bei Unternehmen, die KI frühzeitig und intensiv einsetzen.
• Kapital versus Arbeit ist das zentrale Anlagethema. Alle Expertengruppen sind sich einig, dass der Einkommensanteil der Arbeit sinken und die Vermögenskonzentration zunehmen wird. Das bedeutet für kapitalintensive Unternehmen, insbesondere für solche, die über KI-Infrastruktur oder geistiges Eigentum verfügen, einen jahrzehntelangen Rückenwind. Für Anleger unterstreicht es die Bedeutung des Eigentums – an Aktien, Sachwerten und Produktionsmitteln – gegenüber der alleinigen Abhängigkeit von Arbeitseinkommen.
• Die politische Lücke stellt ein politisches Risiko dar. Ökonomen befürworten gezielte, schrittweise Programme. Die Öffentlichkeit wünscht sich strukturelle Maßnahmen. Beides dürfte kaum rasch umgesetzt werden. Dieses politische Vakuum zwischen den zunehmenden Umwälzungen durch Künstliche Intelligenz und der langsamen Reaktion der Politik könnte zu einer Quelle von Marktvolatilität werden.
• Eine stabile Arbeitslosenquote bedeutet nicht zwangsläufig stabile Arbeitsmärkte. Die offizielle Arbeitslosenquote mag zwar bei etwa 5 % bis 6 % bleiben, doch könnte die Erwerbsbeteiligung angesichts rascher Fortschritte im Bereich Künstlicher Intelligenz um Millionen zurückgehen. Arbeitnehmer, die vollständig aus dem Erwerbsleben ausscheiden, tauchen in den Arbeitslosenzahlen nicht auf, wirken sich jedoch auf die Konsumausgaben, die Nachfrage nach Wohnraum und die soziale Stabilität aus.