Automatisierungsangst ist meist eine Geschichte. Evidenz korrigiert sie.

Mehr als die Hälfte der Arbeitnehmer in den USA und Deutschland glaubt, Automatisierung werde die Arbeitslosigkeit erhöhen. Weniger als drei von zehn glauben, es werde ihnen selbst passieren. Diese Lücke – zwischen der Katastrophe, die wir uns für alle anderen vorstellen, und dem Risiko, das wir uns selbst tatsächlich zuschreiben – ist die aufschlussreichste Zahl einer neuen Studie, und sie deutet auf etwas Hoffnungsvolles hin: Ein großer Teil der Automatisierungsangst ist keine Prognose. Es ist eine Geschichte, die wir verinnerlicht haben. Und Geschichten lassen sich mit Evidenz korrigieren.

Die Studie ist "The end of work feels near. How do people perceive the impact of digital technologies and automation?" von Melanie Arntz, Sebastian Blesse und Philipp Doerrenberg, veröffentlicht in Labour Economics (2026) und beherbergt vom Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB). Sie ist unter arbeitsmarktökonomischen Papieren ungewöhnlich, weil sie nicht misst, was Automatisierung mit Jobs macht. Sie misst, was Menschen glauben, was Automatisierung mit Jobs macht – und testet dann experimentell, ob ihnen die tatsächlichen Forschungsergebnisse mitzuteilen etwas verändert.

Das tut es. Aber nicht auf die ordentliche Weise, die sich ein Optimist erhoffen würde.

Was Menschen tatsächlich glauben

Die Forscher führten eine maßgeschneiderte Umfrage mit 5.147 Erwerbstätigen im arbeitsfähigen Alter durch – 3.066 in den Vereinigten Staaten und 2.081 in Deutschland –, erhoben über YouGov im Februar und März 2019. Alle in der Stichprobe waren erwerbstätig, zwischen 18 und 55 Jahre alt.

Das Bild, das dabei herauskommt, ist auf eine sehr spezifische Weise schief. Mehr als die Hälfte der Befragten in beiden Ländern erwartet, dass Automatisierung die gesamtwirtschaftliche Arbeitslosenquote erhöht, während nur rund 10 % erwarten, dass sie sinkt. Etwa 90 % in beiden Ländern erwarten, dass Automatisierung verschiedene gesellschaftliche Gruppen ungleich trifft, wobei gering qualifizierte Arbeitnehmer als die größten Verlierer gesehen werden.

Und doch: Werden dieselben Menschen gefragt, ob sie selbst wahrscheinlich ihren Job an Automatisierung verlieren werden, innerhalb von fünf Jahren, sagt nur etwas mehr als ein Viertel, sie seien zumindest einigermaßen besorgt. [Fakt]

Das sind keine Menschen, die grundlos inkonsistent sind. Die Autoren zeigen, dies seien tatsächlich getrennte Dimensionen dessen, was sie "Automatisierungsangst" nennen. Die Korrelation zwischen der Angst vor steigender gesamtwirtschaftlicher Arbeitslosigkeit und der Angst um den eigenen Job liegt unter 0,1. Angst um die Wirtschaft und Angst vor Ungleichheit korrelieren mit etwa 0,3. Anders gesagt: "Die Roboter kommen für Jobs" und "die Roboter kommen für meinen Job" sind zwei nahezu unabhängige Überzeugungen, die im selben Kopf wohnen. [Fakt]

Angst um die Wirtschaft ist teils politisch, nicht beruflich bedingt

Hier der Befund, der jeden dazu bringen sollte, zu überdenken, wie er Automatisierungsschlagzeilen liest. Die persönliche Risikowahrnehmung folgt der Realität einigermaßen gut: Sie korreliert stark mit tatsächlichen Job- und Arbeitsplatzmerkmalen – Routineaufgabenanteil, Exponierung gegenüber digitalen Tools, Erwerbsverlauf. Menschen sind, grob gesagt, brauchbare Einschätzer ihrer eigenen Exponierung.

Gesamtwirtschaftliche Angst verhält sich anders. In den USA wird sie stark durch politische Ideologie und Vertrauen in die Regierung vorhergesagt, selbst nach Kontrolle für Demografie und Jobmerkmale. Ein links orientierter Befragter berichtet Sorgen über steigende Arbeitslosigkeit 0,2 Standardabweichungen höher, und Verteilungssorgen 0,5 Standardabweichungen höher, als ein rechts orientierter. In Deutschland, wo sich 24,9 % der Befragten selbst an den politischen Extremen verorten gegenüber 50,9 % in den USA, ist dieses ideologische Muster deutlich schwächer. [Fakt]

Ein bedeutender Teil von "Automatisierung wird Arbeit zerstören" ist also überhaupt kein arbeitsmarktbezogenes Urteil. Es ist eine politische Identität, die sich durch eine arbeitsmarktbezogene Frage ausdrückt.

Das Experiment: Was passiert, wenn man Menschen die Evidenz zeigt

Hier verdient sich die Studie ihren Platz. Befragte wurden zufällig einer von zwei realen wissenschaftlichen Informationen zugewiesen – entnommen aus Graetz und Michaels (2018), einer begutachteten Studie über Industrieroboter in 17 Ländern von 1993 bis 2007 – oder einer Kontrollgruppe, die nichts erhielt.

Die erste Behandlung teilte den Menschen den Befund der Studie mit, dass Roboter die Gesamtbeschäftigung nicht signifikant verringerten, weil Produktivitätsgewinne und niedrigere Preise die Wettbewerbsfähigkeit steigerten. Die zweite teilte ihnen den anderen Befund der Studie mit: Roboter verringerten den Beschäftigungsanteil gering qualifizierter Arbeitnehmer.

Die erste Behandlung wirkte. Die Angst vor steigender gesamtwirtschaftlicher Arbeitslosigkeit sank im Durchschnitt um etwa 0,15 Standardabweichungen, und auch die Sorge, qualifizierte Arbeitnehmer würden leiden, nahm ab. Die Effekte waren in den USA etwas stärker. [Fakt]

Drei Details machen das zu mehr als einer Fußnote. Erstens: 87 % der behandelten Befragten sagten, sie hielten die Information für vertrauenswürdig, und 82 % fanden sie hilfreich – sie blendeten sie nicht einfach aus. Zweitens: In einer Folgeumfrage vier Wochen später mit 2.225 US-Teilnehmenden (etwa 75 % der erneut Kontaktierten) fanden die Forscher kein Zurückschnellen: Die korrigierten Wahrnehmungen hielten. Drittens: Die zweite Behandlung – jene, die bestätigte, dass Automatisierung gering Qualifizierten schadet – bewegte kaum etwas, und wo doch, senkte sie die Sorge um akademisch gebildete Arbeitnehmer um etwa 0,1 Standardabweichungen. Die Menschen glaubten die schlechte Verteilungsnachricht bereits. [Fakt]

Die Asymmetrie ist der Punkt. Information korrigierte die Überzeugung, die falsch war (massenhafte Jobvernichtung), und veränderte kaum die Überzeugung, die bereits richtig war (ungleiche Wirkung). Genau das würde man erwarten, wenn gesamtwirtschaftliche Automatisierungsangst zu einem bedeutenden Teil eine korrigierbare Fehlwahrnehmung ist statt einer rationalen Prognose. [Behauptung]

Jetzt der Teil, den Optimisten überspringen

Dieselbe Information erzeugte keine einheitliche Reaktion, und das Gegenteil zu behaupten wäre unredlich.

Die Behandlungseffekte hingen stark von den vorherigen Überzeugungen ab. Der Rückgang der Arbeitslosigkeitsangst wurde hauptsächlich von Menschen getragen, die anfangs pessimistisch waren. Doch Verschiebungen in der persönlichen und verteilungsbezogenen Sorge zeigten sich stärker bei Menschen, die anfangs weniger pessimistisch waren. Und als die Forscher betrachteten, was mit den politischen Präferenzen geschah, waren die Reaktionen heterogen und stellenweise gegenläufig: Befragte mit optimistischen Vorannahmen reduzierten nach der Behandlung ihre Forderung nach politischer Intervention, zuvor neutrale Befragte bewegten sich etwas in die entgegengesetzte Richtung, und Pessimisten – genau die Gruppe, deren Angst am stärksten sank – änderten ihre politische Forderung überhaupt nicht. [Fakt]

Es gibt einen weiteren Haken. Höhere Automatisierungsangst in den Rohdaten der Umfrage war mit einer größeren erklärten Bereitschaft verbunden, den Beruf zu wechseln und in Umschulung zu investieren – aber auch mit geringeren Spenden an wohltätige Zwecke bei einer echten, incentivierten Spendenentscheidung. Angst leistete zwei Dinge gleichzeitig: Sie motivierte Selbstschutz und untergrub Solidarität. Nimmt man die Angst weg, verliert man womöglich die Motivation gleich mit. [Fakt]

Und die ehrliche Einschränkung: Die Umfrage wurde Anfang 2019 erhoben. Die den Befragten mitgeteilte Information betraf Industrieroboter, nicht generative KI. Nichts in dieser Studie sagt Ihnen, dass dieselbe Beruhigung heute gelten würde, führte man sie mit einem gegenüber LLMs exponierten Büroangestellten durch. Evidenz, die eine Erzählung korrigiert, erlaubt nicht automatisch Optimismus für die nächste.

Was das für Sie bedeutet

Die praktische Lehre ist nicht "entspannen Sie sich, es wird nichts passieren." Sie ist enger gefasst und nützlicher als das.

Trennen Sie die beiden Fragen. "Wird KI generell Jobs zerstören?" und "Ist mein Job exponiert?" sind unterschiedliche Fragen mit unterschiedlichen Antworten, und die Forschung zeigt, dass die meisten Menschen sie vermischen. Ihre persönliche Exponierung hängt von Ihrer tatsächlichen Aufgabenmischung ab – wie routinehaft Ihre Arbeit ist, wie viel davon kodifiziert ist –, nicht von der Schlagzeile, die Sie heute Morgen gelesen haben. Unsere Daten setzen die Automatisierungsexponierung für Kundenservicemitarbeiter weit über die von Schweißern, obwohl beide in derselben "Die Roboter übernehmen"-Berichterstattung auftauchen.

Prüfen Sie die Quelle der beängstigenden Zahl. Die vielzitierte Behauptung, rund 47 % der US-Jobs seien einem hohen Automatisierungsrisiko ausgesetzt, stammt aus einer Schätzung auf Berufsebene. Stellt man dieselbe Frage Aufgabe für Aufgabe, landet die OECD-Schätzung – von einem Team, dem auch die Hauptautorin dieser Studie angehört – bei etwa 9 % der Jobs mit hohem Risiko über 21 Länder hinweg. Die Zahl veränderte sich um den Faktor fünf, weil sich die Methode änderte, nicht weil sich die Welt änderte. [Fakt]

Nutzen Sie die Angst, statt sich von ihr benutzen zu lassen. Der Befund, dass besorgte Arbeitnehmer eher bereit sind, sich umzuschulen, ist real und es wert, festgehalten zu werden. Das Ziel ist, die Motivation ohne die Angst zu behalten: Lesen Sie Ihre eigene Aufgabenexponierung ehrlich, schulen Sie sich gezielt dagegen um, und hören Sie auf, Ihren emotionalen Zustand an gesamtwirtschaftliche Prognosen auszulagern, die laut Evidenz häufiger falsch als richtig liegen.

Wenn Sie sehen möchten, wo Ihre eigene Arbeit tatsächlich steht statt dort, wo die Erzählung sie verortet, beginnen Sie mit Ihrer Berufsseite – zum Beispiel Buchhalter, Softwareentwickler oder Rechtsanwaltsfachangestellte – und vergleichen Sie die aufgabenbezogene Aufschlüsselung mit der Geschichte in Ihrem Kopf. In dieser Studie war dieser Vergleich etwa 0,15 Standardabweichungen an Angst wert. Er kostet Sie fünf Minuten.

Quellen

• Arntz, M., Blesse, S. & Doerrenberg, P. (2026). "The end of work feels near. How do people perceive the impact of digital technologies and automation?" _Labour Economics_. IAB-Publikationseintrag (DOI: 10.1016/j.labeco.2026.102897, Open Access)
• Arntz, M., Gregory, T. & Zierahn, U. (2016). "The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis", OECD Social, Employment and Migration Working Papers Nr. 189.

Update-Historie

• 2026-07-14: Erstveröffentlichung, basierend auf Arntz, Blesse & Doerrenberg (2026), _Labour Economics_, über den IAB-Publikationseintrag.

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KI-gestützte Analyse. Dieser Artikel wurde mit KI-Unterstützung entworfen und von einem menschlichen Redakteur geprüft. Umfragezahlen, experimentelle Effektgrößen und Stichprobengrößen stammen direkt aus der zitierten Studie; berufsbezogene Exponierungsschätzungen stammen aus unserem eigenen ONET-basierten Datensatz.*