Als Antwort auf „Kann Amerika Arbeitnehmer umschulen, bevor die KI sie hinter sich lässt?“, The Economist, 2. August 2026 (https://www.economist.com/united-states/2026/08/02/can-america-retrain-workers-before-ai-leaves-them-behind)
Man sollte genauso ernsthaft in Arbeitnehmer investieren wie Amerika in Chips. Dieser Vorschlag erschien diese Woche in The Economist, und das Bemerkenswerte daran ist, dass er überhaupt erst geschrieben werden musste. Das Kapital weiß genau, wie man ein Rechenzentrum finanziert. Es weiß jedoch nicht so recht, wie man eine berufliche Laufbahn finanziert. Ich sage das als jemand, dessen Investitionstätigkeit sich auf den ersten Bereich konzentriert und selten den zweiten berührt, weil dieser kaum existiert.
Diese Asymmetrie ist kein Versagen des Gewissens. Es ist ein Preisproblem. Eine Serverfarm generiert Renditen nach einem Zeitplan, den eine Tabellenkalkulation erfassen kann. Ein umgeschulter Arbeitnehmer tut dies über ein Jahrzehnt hinweg, auf der Bilanz eines anderen, in einer Währung, die der Markt nicht misst. So fließt das Kapital mühelos in die Rechenleistung und versiegt fast vollständig, wenn es um die Menschen geht, die durch diese Rechenleistung verdrängt werden. Die Berichterstattung von „The Economist“ selbst macht diese Kluft deutlich: OpenAI plant, bis 2030 für Rechenleistung etwa das Dreitausendfache dessen auszugeben, was das Unternehmen und Anthropic bisher für die Unterstützung der Arbeitnehmer bei der Anpassung bereitgestellt haben. Dieses Verhältnis ist keine Grausamkeit. Es ist das Ergebnis davon, dass eine Seite der Bilanz sichtbar ist, während die andere Seite zu weit im Nachgang erfolgt, um preislich erfasst zu werden.
Ich sollte ehrlich sagen, wo ich stehe, denn die Alternative wäre, dies von einer Tribüne aus zu schreiben, auf der ich nicht sitze. Ich unterstütze die Unternehmen, die genau diese Werkzeuge entwickeln. Das bringt für mich eine Verpflichtung und ein Eigeninteresse mit sich, und ich möchte lieber beides benennen, als so zu tun, als gäbe es nur das Erste. Die Verpflichtung liegt auf der Hand. Das Eigeninteresse ist der Teil, den Investoren gerne unerwähnt lassen: Gina Raimondo, die im selben Artikel zitiert wird, hat es so klar ausgedrückt wie kaum jemand sonst. Wenn man hier einen Fehler macht, wird die regulatorische Gegenreaktion auf die Unternehmen zurückfallen. Sie hat Recht. Die Unternehmen, die Kapital in KI investieren, haben allen Grund, eine Lösung für das Anpassungsproblem zu wollen, und fast keines von ihnen finanziert dies in einem Umfang, der der von ihnen finanzierten Disruption entspricht. Ich schließe meine eigene Überzeugung in diese Einschätzung mit ein.
Was unternimmt man also tatsächlich gegen ein Problem, das niemand konkret benennen kann? Das schärfste Eingeständnis im Originalartikel ist, dass niemand weiß, wofür diese Arbeitskräfte ausgebildet werden sollen. Connecticut prüft, ob Backoffice-Mitarbeiter in das Gesundheitswesen wechseln könnten, räumt dabei aber ein, dass Versicherungsagenten möglicherweise nicht über das nötige Einfühlungsvermögen dafür verfügen. Washington interpretiert diese Unsicherheit als ein Planungsproblem, das mit besseren Prognosen gelöst werden muss. Ich sehe darin den normalen Zustand einer Überzeugungsentscheidung, denn genau unter diesen Bedingungen arbeite ich jede Woche.
Diese Art von Unsicherheit löst man nicht, indem man das Ziel vorhersagt. Man finanziert Optionen und orientiert sich eng an der tatsächlichen Nachfrage. Deshalb sehen die Maßnahmen, die funktionieren, ganz anders aus als diejenigen, die nicht funktionieren. Die sektoralen Programme, bei denen Vermittler Kurse rund um tatsächliche Stellenangebote aufbauen und die Menschen darauf vorbereiten, zeigen in randomisierten Studien nachhaltige Einkommenssteigerungen zwischen elf und vierzig Prozent. Die Ausbildungsplätze, bei denen die Ausbildung im Rahmen einer bezahlten Beschäftigung stattfindet und nicht vor einer erhofften Stelle, sind erfolgreich. Das staatliche Gutscheinsystem, das die Teilnahme statt der Ergebnisse finanziert und einem entlassenen Arbeitnehmer einen bescheidenen Scheck sowie eine Liste zugelassener Kurse aushändigt, ist es meist nicht. Das ist kein Rätsel – es ist der Unterschied zwischen dem Aufbau eines Portfolios für den Fall des Unbekannten und einer Einzelbestellung, bei der man einfach nur hofft.
Europa hat einen Teil davon schon vor langer Zeit verstanden. Deutschland bettet die Weiterbildung in den Arbeitgeber ein, sodass der Arbeitnehmer und die Qualifikation gemeinsam wachsen. Amerika fügt sie erst im Nachhinein hinzu, wenn der Arbeitsplatz bereits weg ist und der Arbeitnehmer vor dem Gebäude steht. Ich erwähne das nicht, um eine Predigt zu halten. Ich erwähne es, weil die Struktur der Sache das Ergebnis bestimmt, und die eine Struktur hält die Menschen an der Arbeit fest, während die andere sie auffängt – wenn sie sie überhaupt auffängt –, nachdem sie bereits gefallen sind.
Hier ist das, was wir meiner Meinung nach tatsächlich nicht richtig einpreisen. Kapital bewegt sich mittlerweile mit Maschinen-Geschwindigkeit. Menschen bewegen sich immer noch mit menschlicher Geschwindigkeit. Ein Unternehmen kann in einem Quartal eine Milliarde Dollar an Rechenleistung umverteilen; eine Arbeitnehmerin in den Fünfzigern kann ihre Karriere nicht im gleichen Tempo neu aufbauen, und in der Kluft zwischen diesen beiden Geschwindigkeiten sammelt sich der Schaden an. Die Rechenzentren werden so oder so gebaut werden. Ungeklärt bleibt, ob die Arbeitskräfte als Kostenposten oder als Fundament behandelt werden – und ich weiß bereits, welche dieser beiden Optionen sich durchsetzen wird. Der Markt wird es später herausfinden, auf der Seite der Bilanz, die er nie zu lesen gelernt hat.