Ein ehemaliger Spitzenverdiener der US-Softwarebranche schläft im Auto und führt das auf die KI zurück. Seine Erzählung überspannt die Kausalität, doch der Mechanismus dahinter ist real: Wer davon lebte, gefunden zu werden, verliert den Zugang zu seinen Kunden. Zugleich bauen große Konzerne ab: Microsoft öffnet für rund 60.000 Berechtigte den freiwilligen Ausstieg, und auch Oracle und Meta streichen Stellen, im Zusammenhang mit ihren hohen KI-Investitionen. Block, Cloudflare und Snap nennen KI ausdrücklich als Grund. Was davon tatsächlich auf KI zurückgeht, ist offen, denn es sind überwiegend Angaben der Arbeitgeber und keine Messungen. Dahinter steht dennoch eine unbequeme Rechnung: Die Investitionen müssen sich auszahlen, und der größte Kostenposten, auf den sich das richten lässt, ist die Arbeit.
Der Fall
Eric Elliott ist Softwareingenieur, Autor von drei Fachbüchern und zuletzt Engineering-Manager bei Adobe, wo er am KI-Produkt Firefly mitgearbeitet hat. Auf Medium schildert er, wie er vom Spitzenverdiener zum Wohnungslosen wurde: Er schläft im Auto und duscht im Fitnessstudio. Der Beitrag trägt den Titel „AI made me homeless“. Er ist zugleich Warnung, politische Forderung (Grundeinkommen, höhere Arbeitslosenleistungen) und Bewerbung, denn am Ende bietet er seine Dienste als Berater an.
Seine Kette beginnt bei seinem Geschäft. Er lebte von Mentoring und Beratung für Entwickler, und die Kunden fanden ihn über seinen Fachblog. Dessen Reichweite sei nach seinen Angaben binnen Monaten von rund 700.000 Aufrufen im Monat auf etwa 7.000 gefallen. Das ist der Teil seiner Geschichte, der trägt. Wer Antworten über ein Sprachmodell bekommt, braucht weder den Blog noch den Mentor. Betroffen ist damit nicht nur ein einzelner Berater, sondern eine ganze Klasse von Anbietern, die vom Gefundenwerden lebt: Fachautoren, Tutorial-Anbieter, Nachhilfe- und Antwortplattformen, Verlage mit Suchverkehr.
Alles Weitere in seiner Erzählung hat dagegen mehrere Ursachen. Auf das Jahr der Jobsuche folgten die Anstellung bei Adobe und der Umzug in die Bay Area, der die Ersparnisse aufzehrte. Dann verließ sein Förderer das Unternehmen, und er wurde im Oktober 2025 entlassen. Ein großes Beratungsmandat endete früher als erwartet, die Miete konnte nicht mehr gezahlt werden, im Sommer 2026 folgte die Räumung. Das sind Klumpenrisiko, Liquidität und Pech, wie sie auch ohne KI vorkommen. Der Titel überspannt damit, was der Text selbst belegt.
Trotzdem wäre es falsch, den Fall als Ausreißer abzutun. Hohes Einkommen bei schwankenden Einnahmen und mitwachsenden Fixkosten ist ein verbreiteter Verlaufstyp, der bei Einkommensschocks als Erstes kippt. Und dass erfahrene Kräfte durch mehrere Bewerbungsrunden kommen und am Ende keine Zusage erhalten, deckt sich mit dem, was seit Längerem aus dem Markt für Softwareentwickler berichtet wird.
Die überzogene Analogie
Elliott leitet aus seinem Fall die Erwartung einer Finanzkrise ab, die schlimmer ausfallen soll als 2008. Als Vergleich halte ich das für überzogen, zumindest nach heutigem Stand. Seine Kette (Einkommen fällt weg, Zahlungen bleiben aus, Banken verlieren, der Konsum sinkt) ist grundsätzlich denkbar. Er belegt sie aber nicht, und seine Zahlen setzen sich bei genauer Betrachtung nicht zu diesem Bild zusammen. Die von ihm genannten rund 170.000 Stellenstreichungen in diesem Jahr (seine eigene Angabe, bei der offen bleibt, ob sie weltweit oder nur die USA meint) liegen in der Größenordnung dessen, was Zählungen ausweisen: Challenger, Gray & Christmas kommt für den Technologiesektor bis einschließlich August auf rund 155.000 angekündigte Streichungen bei US-Arbeitgebern. Je nach Abgrenzung fallen solche Zahlen unterschiedlich aus. Gemessen am Gesamtarbeitsmarkt sind sie eine kleine Größe. Hinzu kommt der Unterschied im Mechanismus: 2008 war ein Hebel- und Bilanzproblem im Bankensystem. Ein Einkommensschock bei …