Wenn Zeit plötzlich zu billig wird – was passiert mit unseren Löhnen?
Was ist eine Stunde Arbeit noch wert, wenn generative KI in Minuten liefert, wofür früher ein Team einen halben Tag brauchte? In Agenturen, Kanzleien und Büros bricht gerade ein stilles Paradigma: Nicht mehr Zeit wird bezahlt, sondern Wert. Rechtsabteilungen berichten, dass das Abrechnungsmodell nach Stunden unter Druck steht. Wer Mehrwert orchestriert, verhandelt künftig anders und verdient anders.
Das grosse Bild: KI verschiebt Arbeit und Löhne
Die Prognosen sind klar: Laut IWF sind 40 Prozent der Jobs weltweit von KI betroffen, in Industrieländern sogar noch mehr. McKinsey sieht bis 2030 knapp 30 Prozent der Arbeitsstunden automatisierbar, besonders in Software, Kundenservice, Marketing sowie Forschung und Entwicklung.
Das ist nicht nur eine technologische, sondern eine ökonomische Tektonik. Die Nachfrage verschiebt sich, Tätigkeitsprofile verändern sich und Lohnkurven werden neu gezeichnet. OECD-Daten deuten darauf hin: Zwischen Berufen wird die Lohnleiter steiler, innerhalb von Berufen flacher, weil KI Leistungsunterschiede nivelliert.
Kurzfristig (2025–2029): Tiefere Einstiegslöhne, Prämien für Skills
Die ersten Brüche sind bereits messbar. Stanford-Daten zeigen, dass in stark KI-exponierten Jobs die Beschäftigung bei 22–25-Jährigen seit 2022 bereits um 13 Prozent zurückging. Dafür steigen Lohnprämien für KI-Kompetenz. Laut PwC beträgt der globale Wage Premium für KI-Skills +56 Prozent und solche Rollen wachsen schneller als der Markt.
Bald der Vergangenheit gehört indes die Stundenvergütung an. In Kanzleien und Agenturen wird bereits mit Output- und Erfolgsvergütung experimentiert. Value statt Stundenlohn. Die Botschaft ist klar: Wer sich nicht in Richtung Wertschöpfung, Kreativität und KI-Kompetenz bewegt, bleibt vor der Tür des Arbeitsmarkts stehen.
Längerfristig (2030–2035): Von Seniorität zur Wirkung
Mit zunehmender Adaption verschiebt sich Arbeit auf höherwertige, verantwortungsnahe Aktivitäten. Die Spitzengehälter liegen dort, wo Technik, Business und Regulierung verschmelzen. Standardisierte Tätigkeiten werden ausgedünnt, es sei denn, Politik und Unternehmen sorgen für breite Weiterbildung und eine gerechte Beteiligung an Produktivitätsgewinnen. Die Frage ist: Teilen wir die KI-Dividende oder vertiefen wir die Kluft?
Schweiz: Hohe Löhne, hoher Automatisierungsdruck
Die Schweiz startet aus einer komfortablen, aber zugleich riskanten Position. Mit einem Medianlohn von 6’788 Franken pro Monat gehört sie zu den Ländern mit den höchsten Arbeitskosten weltweit. Genau das macht Automatisierung hier besonders attraktiv: Jede Stunde, die durch KI ersetzt werden kann, spart überdurchschnittlich viel.
Gleichzeitig stehen viele Unternehmen erst am Anfang dieser Transformation. Eine ETH/Swissmem-Umfrage zeigt, dass weniger als 30 Prozent der Firmen bisher über eine klare KI-Strategie verfügen. Parallel wächst die Nachfrage nach KI-Kompetenzen rapide: PwC meldet eine Verzehnfachung der KI-Stellenanzeigen seit 2018. Sie sind ein unübersehbares Signal, dass Skill-Prämien und neue Lohnbänder bald Realität werden.
Branchen unter dem Brennglas: Wo KI den Lohnhebel ansetzt
Der Wandel vollzieht sich je nach Branche unterschiedlich. In der Industrie geht es zunächst um Produktivitätsgewinne mit bestehendem Personal, wobei sich die Profile von Fachkräften in Richtung Überwachung und Datenanalyse verschieben. Im Finanz- und Versicherungswesen hingegen werden Backoffice-Rollen abgebaut, während Senior-Positionen für Governance und regulatorische Aufsicht an Wert gewinnen.
Wissensintensive Branchen wie Recht, Beratung und Agenturen erleben einen direkten Systemwechsel: Wer Kundenmehrwert schafft, profitiert, während für Berufseinsteiger die Anforderungen an Kreativität und Verantwortung steigen. Gleichzeitig zeigt sich, dass der Einsatz von KI gerade auf C-Level-Ebene neue Chancen eröffnet: Strategische Entscheidungen werden breiter, tiefer und vorausschauender getroffen. Unternehmen, die talentierte KI-Explorer einstellen oder intern ausbilden, können ihre Relevanz steigern und der Konkurrenz einen entscheidenden Schritt voraus sein.
Im Kontrast dazu bleibt im Gesundheitswesen, in der Pflege und im Handwerk der Mensch im Mittelpunkt, wo KI-gestützte Effizienzgewinne in bessere Arbeitsbedingungen oder höhere Löhne fliessen könnten.
Was die Schweiz und Unternehmen jetzt tun müssen
Die starke Ausgangsposition der Schweiz erfordert nun entschlossenes Handeln von Politik, Sozialpartnern und Unternehmen. Es gilt, Weiterbildungsprogramme zu skalieren, die besonders Frauen und Berufseinsteigende adressieren, und gleichzeitig die Arbeits- und Vorsorgesysteme für variable Einkommen zu modernisieren. Eine zentrale Aufgabe wird es sein, KMU dabei zu unterstützen, KI-Projekte zu skalieren, um eine wirtschaftliche Zweiklassengesellschaft zu verhindern.
Die Unternehmen selbst stehen in der Pflicht, ihre Strukturen fundamental zu überdenken. Sie müssen Jobprofile neu definieren und dabei gezielt menschliche Fähigkeiten wie Empathie, ethisches Urteilsvermögen und Mentoring fördern. Dies erfordert Transparenz durch klare Lohnbänder für KI-Kompetenzen und den Mut, Vergütungsmodelle konsequent von Zeit auf Wert umzustellen. Um den Nachwuchs nicht zu verlieren, sind zudem neue Einstiegsprogramme essenziell, die den Aufbau von Erfahrungswissen ermöglichen, das KI nicht ersetzen kann.
Zwei Szenarien für die Lohnstruktur
Im Jahr 2027, während die Adaption läuft, dürften Einstiegsgehälter in administrativen Rollen stagnieren, während sie für Tech- und KI-nahe Funktionen steigen. Mittelbau-Expertinnen und -Experten mit KI-Know-how könnten ein Plus von 5–10 Prozent sehen.
Bis 2035, wenn KI zum Standard geworden ist, wird die Lohnleiter steiler: oben deutlich höher, unten gedämpft. Oft wird in diesem Zusammenhang über Beteiligungsmodelle gesprochen – also die Idee, Produktivitätsgewinne breiter zu verteilen. Doch ist das realistisch? Kaum ein Unternehmen wird Mitarbeitende beteiligen, nur weil sie dank KI weniger arbeiten müssen. Der wahre Wert entsteht dort, wo Menschen unersetzlich bleiben: wenn eine Aufgabe nicht voll automatisierbar ist oder hochqualifizierte Fachkräfte benötigt werden, um KI-Ergebnisse zu prüfen, zu validieren und in Verantwortung zu übersetzen.
Für Tätigkeiten, die KI vollständig besser erledigen kann, wird es hingegen kaum Nachwuchs geben – schlicht, weil diese Jobs verschwinden.
Die entscheidende Frage lautet also nicht mehr, was eine Stunde Arbeit kostet, sondern welchen Wert wir in dieser Stunde schaffen. Genau diese Antwort entscheidet, wer in der KI-Ära zu den Gewinnern oder zu den Verlierern gehören wird.
