Yang, Reich und die offene Verteilungsfrage
Zwei Texte, erschienen im Abstand weniger Wochen, beschreiben dasselbe Phänomen aus unterschiedlichen Winkeln. Andrew Yang warnt vor dem Verschwinden der Büroarbeit; Robert Reich demontiert die Rhetorik, mit der Konzernchefs diesen Vorgang als Befreiung der Arbeitnehmer verkaufen. Beide haben recht – und beide lassen entscheidende Fragen offen. Zusammengelesen ergeben sie etwas, was keiner von beiden für sich leistet: eine politische Ökonomie der KI-Transformation. Für den deutschen Kontext fehlt allerdings ein dritter Strang, den weder Yang noch Reich ernsthaft aufgreifen: die fiskalische Dimension. Denn die eigentlich brisante Frage lautet nicht nur, wer die Produktivitätsgewinne erhält, sondern ob sie überhaupt noch dort entstehen, wo Gesellschaften Zugriff auf sie haben.
Yang: Die Diagnose stimmt, der Rahmen verengt
Yangs Stärke liegt in der strukturellen Schärfe seiner Beobachtung. Die Automatisierung von Informationsarbeit ist keine ferne Zukunft, sondern bereits operativer Alltag: Reporting, Recherche, juristische Erstprüfung, Marketingkopie, Code-Debugging – Tätigkeiten, die bis vor wenigen Jahren qualifizierte Vollzeitstellen füllten, lassen sich heute mit kleinen Kernteams und KI-Werkzeugen in einem Bruchteil der Zeit erledigen. Yangs Beobachtung, dass genau jene Profile am stärksten exponiert sind, deren Output aus PowerPoints, Memos und Excel-Koordination besteht, ist empirisch gut fundiert. Und sein Hinweis, dass der Wettbewerbsdruck zur Imitation zwingt, sobald ein großer Marktteilnehmer Personalkosten signifikant senkt, beschreibt eine reale Dynamik: Börsennotierte Unternehmen werden von ihren Aktionären für Margensteigerungen belohnt, nicht für Beschäftigungssicherung.
Wo Yang allerdings überzeichnet – und das bewusst, denn er schreibt politisch mobilisierend –, ist beim Tempo und bei der Totalität. Ein Abbau von zwanzig bis fünfzig Prozent der White-Collar-Beschäftigung in wenigen Jahren ist ein Worst-Case-Szenario, kein Basisszenario.
Organisatorische Trägheit, Regulierung, Haftungsfragen und schlichte Implementierungsprobleme verlangsamen die Adoption typischerweise erheblich. Noch bedeutsamer ist, was Yang strukturell ausblendet: die Nachfrageseite. Er beschreibt präzise, wie Einkommen wegbrechen, aber kaum, welche neuen Produkte, Dienstleistungen und Sektoren durch extrem günstig gewordene Intelligenz überhaupt erst möglich werden. Wenn Analyse, Übersetzung und Erstellung von Inhalten nahezu kostenlos werden, entstehen neue Angebote, neue Märkte, neue Tätigkeiten – nicht als automatischer Ausgleich, aber als reale Gegenbewegung, die in Yangs Analyse fehlt.
Reich: Die Verteilungsfrage als Kern
Robert Reichs Stärke liegt genau dort, wo Yang schwächelt: Er benennt das Verteilungsproblem als das eigentliche Kernproblem. Sein Argument ist nicht, dass KI keine Produktivitätsgewinne bringen wird – sondern dass diese Gewinne unter den herrschenden Machtverhältnissen nicht bei den Lohnabhängigen ankommen werden. Das ist kein technologiedeterministisches, sondern ein politökonomisches Argument: Die Zukunft der Arbeit wird nicht von Algorithmen entschieden, sondern von Machtstrukturen.
Reichs Verweis auf Keynes‘ Prognose von 1930 – der die technologisch ermöglichte Freizeitgesellschaft für das Jahr 2030 ankündigte – ist mehr als historische Anekdote. Er zeigt, dass das Enttäuschungsmuster strukturell ist. Die Produktivitätsgewinne der letzten vier Jahrzehnte sind realiter nicht bei der breiten Mehrheit der Lohnabhängigen gelandet. Reallöhne stagnieren, Vermögenskonzentration nimmt zu. KI wiederholt dieses Muster nicht zufällig, sondern weil die zugrundeliegenden Machtverhältnisse dieselben geblieben sind – oder sich weiter verschoben haben.
Besonders wirksam ist Reichs Dekonstruktion der „Vier-Tage-Woche“-Rhetorik. Wenn Jamie Dimon, Elon Musk und Eric Yuan die KI-getriebene Arbeitszeitverkürzung als Geschenk an die Belegschaft feiern, verschleiern sie präzise jene Verteilungsfrage, die Reich stellt. Eine verkürzte Arbeitswoche mit entsprechend verkürzter Bezahlung ist kein Gewinn für Arbeitnehmer, sondern eine Kostenreduktion für Arbeitgeber. Der Unterschied ist entscheidend – und wird in der öffentlichen Debatte systematisch verwischt.
Allerdings hat auch Reich blinde Flecken. Er setzt voraus, dass Produktivitätsgewinne klar messbar und eindeutig zurechenbar sind – in der Praxis ist das bei wissensintensiver Arbeit hochgradig kontestiert. Sein zitierter MIT-Befund, dass 95 Prozent der Unternehmen keinen messbaren Return auf ihre GenAI-Investitionen erzielen, ist bemerkenswert und wird von ihm nicht wirklich aufgelöst: Wenn die Produktivitätsgewinne empirisch ausbleiben oder diffus verteilt sind, verändert sich die Verteilungsfrage fundamental. Reich schreibt so, als ob die Gewinne sicher kommen – er diskutiert nur, wer sie bekommt. Das Szenario, dass sie fragmentierter und langsamer anfallen als erwartet, fehlt.
Die Gewerkschaftsfrage wird kurz angesprochen, aber nicht beantwortet. Das ist für den US-Kontext nachvollziehbar – aber analytisch unbefriedigend. Unter welchen Bedingungen könnten kollektive Verhandlungsmechanismen tatsächlich Verhandlungsmacht gegenüber KI-Renten organisieren? Welche institutionellen Voraussetzungen wären dafür nötig? Diese Fragen bleiben bei Reich offen.
Zusammengelesen: Displacement plus Machtasymmetrie
Yang und Reich beschreiben komplementäre Hälften desselben Problems. Yang diagnostiziert den Strukturbruch auf der Beschäftigungsseite: KI verändert, welche Tätigkeiten Menschen noch gebraucht werden, in welchem Umfang und zu welchem Preis. Reich analysiert, warum die politökonomischen Anpassungsmechanismen nicht automatisch greifen: Produktivitätsgewinne werden unter ungleichen Machtbedingungen ungleich verteilt, und das Corporate Framing arbeitet aktiv daran, diese Ungleichheit zu verschleiern.
Zusammen ergibt sich ein kohärenteres Bild: Das Problem ist nicht nur technologischer Displacement, sondern Displacement unter Bedingungen zersplitterter Verhandlungsmacht. Beschäftigungsabbau in der Wissensarbeit wäre gesellschaftlich verkraftbar, wenn die dabei freigesetzten Produktivitätsgewinne breit verteilt würden – in Form kürzerer Arbeitszeiten bei gleichem Lohn, sozialer Transferleistungen, öffentlicher Investitionen. Das setzt aber voraus, dass Gesellschaften Zugriff auf diese Gewinne haben. Und genau hier öffnet sich ein dritter, bei beiden Autoren weitgehend ausgesparter Problemkomplex.
Der dritte Strang: Fiskalische Erosion
Weder Yang noch Reich behandeln ernsthaft die Frage, wo die KI-Produktivitätsgewinne entstehen und ob Gesellschaften steuerlich Zugriff auf sie haben. Das ist für den deutschen Kontext die eigentlich entscheidende strukturelle Frage.
KI-getriebene Effizienzgewinne fallen nicht gleichmäßig verteilt an. Sie konzentrieren sich bei Plattformkonzernen und großen Intermediären – Unternehmen, die über die Trainingsdaten, die Rechenkapazitäten, die Netzwerkeffekte und die Skalierbarkeit verfügen, um KI-Systeme profitabel zu betreiben. Das sind überwiegend US-amerikanische und zunehmend chinesische Konzerne. Europäische, und insbesondere deutsche, Mittelständler tragen die Transformationskosten: Sie investieren in KI-Implementierung, schulen Belegschaften um, passen Prozesse an – und ernten einen Bruchteil der Skalengewinne, die ihren amerikanischen Plattformpartnern zufallen.
Das ist mehr als eine Wettbewerbsfrage. Es ist eine fiskalische Frage. Wenn die Produktivitätsrente der KI-Transformation in steuerlich günstigen Strukturen außerhalb Europas anfällt, erodiert die Steuerbasis genau jener Gesellschaften, die die sozialen Folgekosten des Beschäftigungsabbaus tragen müssen. Yangs UBI und Reichs Wealth-Tax-Szenarien setzen beide implizit voraus, dass die Gewinne steuerlich erfassbar sind. Diese Voraussetzung ist nicht trivial: Sie berührt Standortwettbewerb, Kapitalflucht und die bis heute ungeklärte Frage der Besteuerung digitaler Wertschöpfung.
Die Debatte um Gaia-X, Catena-X und andere europäische Dateninfrastrukturinitiativen ist in diesem Licht zu lesen. Es geht nicht primär um Datensouveränität als Selbstzweck, sondern um die Frage, wer die Infrastruktur kontrolliert, auf der KI-Produktivität entsteht. Wer die Infrastruktur kontrolliert, kontrolliert die Rente. Die systematischen Misserfolge dieser Initiativen – zuletzt dokumentiert in der Unfähigkeit europäischer Konsortien, gegen plattformbasierte Konkurrenz zu bestehen – sind deshalb nicht nur industriepolitische Niederlagen, sondern fiskalische Weichenstellungen mit langfristiger Wirkung.
Institutionelle Trägheit: Verteiler, nicht Bremse
Für Deutschland kommt ein weiteres Element hinzu, das weder Yang noch Reich im Blick haben – und das jüngste Ereignisse konkreter machen als jede theoretische Analyse. Im Februar 2026 einigten sich Ergo und Verdi auf den Abbau von rund 1.000 Stellen bis Ende 2030, bei gleichzeitigem Ausschluss betriebsbedingter Kündigungen. Der Abbau erfolgt über natürliche Fluktuation, Altersteilzeit und freiwillige Abfindungen. Parallel sind 500 Reskilling-Plätze geplant. Personalvorständin Lena Lindemann kommentierte: „Auch wenn Ergo höhere Gewinne schreibt als noch vor einigen Jahren, können wir hier nicht stehen bleiben und unsere Augen vor den technologischen Entwicklungen verschließen.“
Das ist lehrreich in mehrfacher Hinsicht. Mitbestimmung, Betriebsverfassungsgesetz und Gewerkschaft funktionieren – sie gestalten den Prozess sozialverträglich. Aber sie stoppen ihn nicht. Die 1.000 Stellen fallen trotzdem weg. Und das Reskilling-Versprechen ist quantitativ unzureichend: Auf 1.000 wegfallende Stellen kommen 500 Umschulungsplätze. Die andere Hälfte scheidet über Alterseffekte aus – ein Modell, das funktioniert, solange die demographische Kurve mitspielt, aber keine Blaupause für jüngere Beschäftigte mit ähnlichen Tätigkeitsprofilen in anderen Unternehmen und Branchen ist.
Das eigentlich Bemerkenswerte am Ergo-Fall ist die simultane Bewegung: Munich Re peilt für 2026 einen Nettogewinn von 6,3 Milliarden Euro an – 300 Millionen mehr als das ursprüngliche Ziel. Die Gewinne steigen. Die Beschäftigung sinkt. Die Korrelation ist explizit, sie ist von der Unternehmensseite selbst benannt, und sie passiert heute – nicht in einem Yang-Szenario für 2030. Das ist Reichs Argument in der deutschen Realpraxis: Produktivitätsgewinne und Beschäftigungsabbau laufen gleichzeitig, und die institutionellen Mechanismen verteilen den Schmerz, ohne die Verteilungsfrage der Gewinne zu berühren.
Die richtige Beschreibung lautet daher nicht „institutionelle Trägheit als Bremsmoment“, sondern: Die deutschen Institutionen sind Verteiler des Übergangs, keine Verhinderer. Sie strecken den Prozess, machen ihn sozial erträglicher – und verschleiern dabei, dass die Gewinne aus eben diesem Prozess anderswo anfallen: bei den Aktionären von Munich Re, nicht bei den Beschäftigten, die ihre Stellen verlieren oder umgeschult werden.
Das verändert die Einschätzung institutioneller Trägheit als Risikofaktor ebenfalls.
Unternehmen, die unter institutionellem Druck langsamer transformieren als amerikanische oder asiatische Wettbewerber, können tatsächlich Wettbewerbsnachteile erleiden. Aber das Ergo-Beispiel zeigt: Wenn der politische Wille und der Gewinnerwartungsdruck stark genug sind, funktioniert die Transformation auch unter Mitbestimmungsbedingungen – nur eben ohne dass die Beschäftigten an den Gewinnen partizipieren. Das ist die eigentliche Pointe.
Die Generationendimension: Was Yang und Reich offenlassen
Es gibt eine Frage, die weder Yang noch Reich stellen – weil beide politisch mobilisieren wollen, nicht individuell beraten. Sie ist dennoch die praktisch dringlichste: Was bedeutet diese Transformation für jemanden, der heute um die 40 ist und einen halbwegs gut bezahlten, anspruchsvollen Bürojob hat?
Die ehrliche Antwort lautet: Wer heute in dieser Altersgruppe in Versicherung, Bank, Consulting, Recht, Steuerberatung oder Controlling arbeitet, wird diesen Job mit hoher Wahrscheinlichkeit nicht bis 65 ausüben. Wenn er Glück hat, bis 50. Das ist kein Worst-Case-Szenario, sondern ein realistisches Basisszenario – weil KI-Automatisierung genau jene Tätigkeitsprofile trifft, die diese Altersgruppe dominiert, und weil Arbeitgeber, die zwischen einem 42-Jährigen mit zehn Jahren Betriebszugehörigkeit und einem KI-Werkzeug plus zwei Junior-Kräften wählen, zunehmend die zweite Option wählen werden. Langsam zuerst, dann schnell – wie der Ergo-Fall exemplarisch zeigt.
Umschulung in diesem Lebensabschnitt ist theoretisch möglich, praktisch aber mit erheblichen Reibungsverlusten verbunden: Familie, Hypothek, eingelebte Berufsidentität. Das Reskilling-Versprechen der Unternehmen – 500 Plätze bei Ergo, für 1.000 wegfallende Stellen – beschreibt die Größenordnung des Problems, nicht seine Lösung.
Für jemanden in dieser Altersgruppe folgt daraus eine Konsequenz, die Yang und Reich beide schuldig bleiben: Der gegenwärtige Job ist nicht Sicherheit, sondern Startkapital. Die entscheidende Frage ist nicht „wie halte ich diesen Job“, sondern „was baue ich parallel auf, das nicht von KI-Skalierung weggedrückt werden kann“ – Expertise mit genuiner Urteilskomponente, direkte Kundenbeziehungen, Autorschaft, Netzwerk, Kapital. Das sind keine Garantien. Aber es sind Positionen, die sich strukturell von generischer Büroqualifikation unterscheiden: Sie skalieren nicht einfach mit KI-Werkzeugen weg, weil sie auf Vertrauen, Kontext und Urteilsvermögen beruhen, das sich nicht ohne weiteres externalisieren lässt.
Politisch ist das unbefriedigend – es verlagert die Verantwortung auf Individuen, die das strukturelle Problem nicht verursacht haben. Aber es ist die ehrliche Antwort auf eine Situation, in der die kollektiven Lösungen – UBI, Wealth Tax, massive Weiterbildungsprogramme – politisch noch weit entfernt sind, während die Transformation bereits läuft.
Was folgt daraus?
Yangs Diagnose, Reichs Machtanalyse und der fiskalische Problemkomplex verweisen gemeinsam auf eine Schlussfolgerung, die in der öffentlichen Debatte selten explizit ausgesprochen wird: Die KI-Transformation ist primär eine politische, nicht eine technologische Herausforderung.
Die relevanten Fragen lauten nicht: Wie schnell automatisiert KI welche Jobs? Sondern: Wer kontrolliert die Infrastruktur, auf der KI-Produktivität entsteht? Welche institutionellen Mechanismen verteilen die Produktivitätsgewinne? Und wie verhindern Gesellschaften, dass die Gewinne in steuerlich nicht erfassbare Strukturen abfließen, bevor sie umverteilt werden könnten?
Auf diese Fragen haben weder Yang noch Reich befriedigende Antworten. Sie zu stellen ist aber der notwendige erste Schritt – bevor man über Vier-Tage-Wochen, Universal Basic Income oder Weiterbildungspakete ernsthaft diskutieren kann.
Ralf Keuper
Quellen:
The End of the Office https://blog.andrewyang.com/p/the-end-of-the-office
AI and the Coming Jobless Economy https://robertreich.substack.com/p/the-bogus-4-day-workweek-that-ai
Ergo streicht bis zu 1000 Jobs in Deutschland https://www.bild.de/geld/wirtschaft/versicherer-unter-ki-druck-ergo-streicht-bis-zu-1000-jobs-in-deutschland-69946cd6f1c55d28ade6b31a