2036 ── KI und Gesellschaft im Jahr 2036: Keine Massenarbeitslosigkeit, sondern eine schrumpfende Mittelschicht in den Büros und eine Politik der Verteilung

*Intelligence Synthesis / Verfasst am 2026-10-10 / Zeithorizont 2036*

1. These

Im Jahr 2036 wird es in den Vereinigten Staaten weiterhin keine Massenarbeitslosigkeit durch KI geben: Die Arbeitslosenquote wird in ihrem üblichen Bereich liegen, und die Gesamtbeschäftigung wird höher sein als 2026. Aber die akademisch gebildete Büro-Mittelschicht, die durch die Dritte Industrielle Revolution entstanden ist, wird kleiner, älter und schwerer zugänglich sein; der Großteil der Büroarbeit wird darin bestehen, KI-Systeme zu steuern und zu überprüfen; und das Netto-Beschäftigungswachstum wird hauptsächlich aus Gesundheitswesen, Pflege, qualifizierten Handwerksberufen und persönlichen Dienstleistungen kommen. Wie in der „Engelsschen Pause“ der Ersten Industriellen Revolution werden die Produktionsgewinne den Lohngewinnen der meisten Arbeitnehmer vorauseilen, und die Politik wird sich darum drehen, wem das KI-Kapital gehört, wer für dessen Strom zahlt und wie die Gewinne verteilt werden.

2. Gesellschaft im Jahr 2036

Alles in diesem Abschnitt ist Schlussfolgerung (Inferenz) aus den Belegen in Abschnitt 3 und dem Verlauf in Abschnitt 4. Wahrscheinlichkeiten für die Kernpunkte stehen in Abschnitt 5.

Gesellschaftsstruktur

• Am stärksten unter Druck steht die Gruppe derer, die zwischen etwa 2024 und 2034 in die Büroarbeit eingestiegen sind oder einsteigen wollten: Absolventen mit Ziel Information, Finanzen, Software, Rechtsassistenz, Marketing und Back-Office. Im Jahr 2036 sind sie Ende zwanzig bis etwa vierzig. Weil Einstiegsstellen im Büro knapp waren, verdienen sie in einem bestimmten Alter weniger als Absolventen, die zehn Jahre älter waren, im selben Alter. Viele sind ins Gesundheitswesen, in die Lehre, ins Handwerk, in den Vertrieb oder in den öffentlichen Dienst gewechselt.
• Die Gruppen, die ihre Position gehalten oder verbessert haben, sind Fachkräfte in der mittleren und späten Karrierephase mit Zulassungen, Kundenbeziehungen und rechtlicher Verantwortung (Ärzte, unterzeichnende Juristen, Ingenieure, Führungskräfte); die Eigentümer von Unternehmen, die KI einsetzen; und die Aktionäre der wenigen Unternehmen, denen Modelle, Chips und Rechenzentren gehören. Der Anteil der Arbeit am Volkseinkommen ist niedriger als 2026 (Prognose 1).
• Die Lohnprämie für ein Studium bei jungen Beschäftigten ist kleiner als 2026 (Prognose 2). Ein Abschluss zahlt sich im Durchschnitt weiterhin aus, aber weniger verlässlich, und Zertifikate und Ausbildungen gewinnen an Gewicht.
• Unter den Regionen erhalten Landkreise mit Rechenzentren Steuereinnahmen sowie Arbeitsplätze in Bau und Wartung, sehen sich aber auch Streitigkeiten über Strompreise, Wasser und Land gegenüber [C05]. Die Nachfrage nach Büroflächen in den Innenstädten großer Städte ist geringer. Regionale Zentren mit Krankenhäusern, Universitäten, Logistikknotenpunkten und Netzarbeiten schneiden vergleichsweise gut ab.
• In Familien leben junge Erwachsene mit langsamem Karrierestart länger bei ihren Eltern (Prognose 8). Wenn die Babyboom-Generation ihre späten Siebziger und Achtziger erreicht, geben Haushalte mehr Zeit und Geld für die Pflege älterer Menschen aus.

Beschäftigung und Arbeit

• Die Arbeitslosenquote liegt in ihrem üblichen Bereich (Prognose 3), und die Gesamtbeschäftigung ist höher als 2026.
• Die Beschäftigung in den Bereichen Information und Finanzen ist niedriger als 2026 (Prognose 4). In den verbleibenden Bürojobs besteht ein typischer Tag darin, KI-Agenten Aufgaben zuzuweisen, ihre Ergebnisse zu prüfen, Ausnahmefälle zu bearbeiten, mit Kunden und Kollegen zu sprechen und die rechtliche Verantwortung für die Ergebnisse zu übernehmen. Nur wenige Menschen schreiben Berichte, Code oder Analysen von Grund auf selbst.
• Gesundheitswesen und Sozialwesen machen einen größeren Anteil der Beschäftigung aus (Prognose 5). Pflege, häusliche Betreuung, Therapie, Elektroarbeiten für Rechenzentren und das Stromnetz, Installation und Reparatur von Geräten sowie persönliche Dienstleistungen wachsen. Diese Berufe nutzen KI für Dokumentation, Terminplanung und diagnostische Unterstützung, doch eine Person vor Ort bleibt der Kern der Arbeit.
• Wegen des Fachkräftemangels steigen die Löhne in der Pflege und in qualifizierten Handwerksberufen in vielen Regionen schneller als im Durchschnitt. Ein Großteil des Gewinns aus höherer Büroproduktivität fließt eher in die Gewinne als in die Löhne (Schlussfolgerung).
• Die durchschnittliche Arbeitszeit von Vollzeitbeschäftigten sinkt kaum. Eine Vier-Tage-Woche gibt es in einigen Unternehmen und Tarifverträgen, ist aber keine allgemeine Regel (Schlussfolgerung).
• Karrieren beginnen auf neue Weise. Mehr Menschen starten mit Lehrstellen, bezahlten Traineeprogrammen und Zertifikaten, und Arbeitgeber gewichten nachgewiesene Arbeit stärker als Abschlüsse. Berufswechsel in der Lebensmitte sind häufiger, und öffentliche wie betriebliche Umschulungen sind umfangreicher als 2026, doch viele umgeschulte Beschäftigte verdienen weniger als zuvor (Schlussfolgerung).

Einstellungen und Werte

• Vertrauen: Die meisten Erwachsenen nutzen KI jede Woche, vertrauen aber KI-Unternehmen nicht (Prognose 6). Vertrauen wird bestimmten Personen und Institutionen entgegengebracht, die KI-Ergebnisse prüfen: Ärzten, Lehrkräften, lokalen Nachrichtenorganisationen, Gerichten. Kennzeichnungen, die zeigen, ob ein Mensch einen Inhalt geprüft hat, sind weit verbreitet.
• Bedeutung der Arbeit: Für Büroangestellte verlagert sich der Stolz vom Herstellen von Dingen hin zum Beurteilen und Verantwortungübernehmen. Viele sagen, ihre Arbeit sei weniger erfüllend geworden. Tätigkeiten vor Ort wie Pflege und Handwerk gewinnen an gesellschaftlichem Ansehen, wenn auch nicht auf das Niveau der akademischen Berufe.
• Politik: KI ist ein regelmäßiges Wahlkampfthema (Prognose 7): Unterstützung beim Berufswechsel, Stromrechnungen, Standorte für Rechenzentren, Besteuerung von KI-Gewinnen und Kinderschutz. Die Trennlinie verläuft nicht schlicht zwischen links und rechts, sondern zwischen denen, die KI-Kapital besitzen oder eng damit arbeiten, und denen, die dessen Kosten tragen.

Alltag

• Zuhause: Die Stromrechnungen der Haushalte steigen schneller als die Preise insgesamt (Prognose 10). KI-Assistenten verwalten Termine, Rechnungen, Formulare und Verabredungen.
• Lernen: Die meisten Schüler der Sekundarstufe nutzen jede Woche KI-Nachhilfe (Prognose 9). Schulen verlegen benotete Arbeiten in den Unterricht und setzen mehr mündliche und Präsenzprüfungen ein. Lehrkräfte verbringen mehr Zeit mit Beaufsichtigung, Diskussion und individueller Unterstützung.
• Pflege: KI wird eingesetzt, um allein lebende ältere Menschen zu überwachen, sie an Medikamente zu erinnern und Aufzeichnungen zu führen. Menschliche Pflegekräfte werden weiterhin gebraucht, und ihr Mangel ist die wichtigste Grenze.
• Beziehungen: Viele Menschen, insbesondere Alleinlebende, sprechen regelmäßig mit KI-Begleitern. Streit über die Auswirkungen auf Kinder und isolierte Menschen führt in mehreren Bundesstaaten zu Altersregeln und Designvorgaben (Schlussfolgerung).
• Zeitverwendung: Die durch KI bei der Arbeit eingesparte Zeit wird größtenteils nicht als Freizeit zurückgegeben. Zu Hause fließt ein Teil der bei Verwaltungsaufgaben eingesparten Zeit in die Prüfung von KI-Ergebnissen und die Verwaltung von Konten (siehe Cowan in Abschnitt 4).

3. Was jetzt geschieht

• Bürojobs schrumpfen, während die Gesamtbeschäftigung wächst. Im September 2026 lag die Beschäftigung im Informationssektor bei 2,739,000, ein Rückgang von 120,000 gegenüber dem Vorjahr; das Computersystemdesign lag bei 2,355,400 (minus 32,200) und die Finanzbranche bei 9,082,000 (minus 107,000). Gleichzeitig lag die Gesamtbeschäftigung außerhalb der Landwirtschaft bei 159,044,000 (plus 496,000), die freiberuflichen und unternehmensnahen Dienstleistungen stiegen um 123,000, die Arbeitslosenquote betrug 4.2% (minus 0.2 Punkte) und die U-6-Quote 7.6% (minus 0.5 Punkte) (BLS).
• Die Gesamtzahl der Entlassungen steigt nicht. Entlassungen und Kündigungen durch den Arbeitgeber beliefen sich im August 2026 auf 1.641.000, 191.000 weniger als ein Jahr zuvor, und die offenen Stellen auf 7.079.000, ein Plus von 160.000 (JOLTS). Der Druck wirkt offenbar eher über weniger Einstellungen als über mehr Entlassungen (Schlussfolgerung).
• Auf KI zurückgeführte Stellenstreichungen haben zugenommen, aber ungleichmäßig. Der Wert dieser Seite stieg von 7,800 im 2025-Q1 auf 107,900 im 2026-Q2 (17 Fälle) und fiel dann auf 17,183 im 2026-Q3 (10 Fälle). Die Summe für Q1–Q3 2026 von 193,154 übersteigt bereits die Gesamtzahl für 2025 von 124,543. Sie ist weiterhin klein im Vergleich zu rund 1.6 Millionen Entlassungen insgesamt pro Monat.
• Der Stromverbrauch der KI und Umweltbedenken hängen zusammen. In KI-Nachrichten wiesen ‚Strom und Rechenzentren‘ und ‚Umwelt und Ressourcen‘ eine 12-Monats-Korrelation von 0.8 auf. Die Schlagzeilen deuten auf einen möglichen Anstieg der US-Stromnachfrage um 32% bis 2030, ein Netz, das nur langsam nachzieht, lokale Sorgen um Strom, Wasser und Kühlung sowie eine Umfrage hin, in der etwa 70% der KI-Nutzer sich um eine höhere Stromnachfrage sorgen [C05]. Der Berichterstattungsanteil von Umwelt stieg von 0.32% auf 0.88% und der von Strom und Rechenzentren von 1.08% auf 1.40%.
• Die Aufmerksamkeit verschiebt sich von der Einführung hin zu Risiko und Regeln. Über 12 Monate stieg „Sicherheit und Vorfälle“ von 6,80 % auf 11,32 % der KI-Berichterstattung und „Regulierung und Recht“ von 5,04 % auf 7,52 %. „Einführung in Unternehmen“ sank von 19,00 % auf 15,92 %, bleibt aber das größte Thema. „Privatleben und Beziehungen“ bleibt mit etwa 10–12 % hoch, während „Jobs und Arbeit“ im letzten Monat bei 2,48 % lag, nach einem Höchststand von 4,04 %.

4. Was die Geschichte nahelegt

Erste Industrielle Revolution (ca. 1760–1840, Großbritannien: Textilien, Dampfkraft, Fabriken)

• Löhne und Arbeit: Robert Allen (2009, „Engels' pause“, Explorations in Economic History) zeigt, dass in Großbritannien etwa von den 1790er- bis zu den 1830er-Jahren die Produktion pro Arbeiter viel schneller wuchs als die Reallöhne und der Gewinnanteil am Einkommen stieg; die Reallöhne stiegen erst ab etwa 1840 deutlich. Die Handweber, eine große qualifizierte Gruppe, verloren über Jahrzehnte an Einkommen, als sich mechanische Webstühle verbreiteten (E. P. Thompson, The Making of the English Working Class, 1963). Das Maschinenstürmen der Luddites von 1811-1816 war ein Protest von Textilarbeitern, deren Qualifikationen und Löhne bedroht waren.
• Alltag:Arbeit verlagerte sich aus Privathäusern und kleinen Werkstätten in Fabriken mit festen Arbeitszeiten und Zeitdisziplin (E. P. Thompson, 'Time, Work-Discipline and Industrial Capitalism', 1967). Die Menschen zogen in die Städte; laut der Volkszählung von 1851 lebte mehr als die Hälfte der Bevölkerung Englands und Wales' in städtischen Gebieten.
• Institutionen: beschränkten die Factory Acts von 1802 und 1819 die Kinderarbeit in Baumwollspinnereien, doch erst das Gesetz von 1833 war wirksam, da es eine Fabrikinspektion schuf. Der wichtigste soziale Schutz war die Armenunterstützung nach dem Poor Law, einschließlich der offenen Unterstützung außerhalb von Anstalten, die der Poor Law Amendment Act von 1834 verschärfte. Eine Arbeitslosenversicherung gab es erst mit dem National Insurance Act von 1911.
• Wie lange: etwa fünfzig Jahre von der frühen Mechanisierung bis zu breiten Lohnzuwächsen, mit Institutionen, die in den folgenden Jahrzehnten aufgebaut wurden.
• Ähnlich bei KI: Gewinne gehen zuerst an die Eigentümer von Kapital, und eine bestimmte qualifizierte Gruppe verliert Einkommen und Status (damals Handweber, heute Büroangestellte auf Einstiegsniveau).
• Anders bei KI: KI verbreitet sich in Jahren, nicht in Jahrzehnten; sie betrifft die kognitiven Aufgaben gut ausgebildeter Beschäftigter statt des manuellen Handwerks; verdrängte Beschäftigte haben von Anfang an Arbeitslosenversicherung und anderen Schutz; und das Kapital gehört wenigen sehr großen Unternehmen, nicht vielen kleinen Mühlenbesitzern.

Zweite Industrielle Revolution (ca. 1870-1914: Elektrizität, Chemie, Stahl, Massenproduktion)

• Produktivität: Paul David (1990, „The Dynamo and the Computer“, American Economic Review) zeigt, dass elektrische Energie seit den ersten zentralen Kraftwerken der frühen 1880er Jahre verfügbar war, große Produktivitätsgewinne in der US-Fertigung aber erst in den 1920er Jahren eintraten, nachdem die Fabriken um einzelne Elektromotoren herum neu gestaltet worden waren. Die Verzögerung betrug etwa vierzig Jahre und erforderte neue Gebäude, Layouts und Managementmethoden.
• Arbeit: verbreitete sich die Massenproduktion. Ford führte 1913 das Fließband und 1914 den Five Dollar Day ein, teilweise um die sehr hohe Fluktuation der Arbeiter zu verringern (Raff und Summers, 1987). Große Unternehmen schufen viele Büro- und Managementstellen, und die Büroarbeit wurde zu einem wichtigen Weg für Frauen in die bezahlte Erwerbsarbeit (Claudia Goldin, Understanding the Gender Gap, 1990).
• Bildung und Ungleichheit: in Goldin und Katz (The Race between Education and Technology, 2008) erhöhte die Technologie die Nachfrage nach gut ausgebildeten Arbeitskräften, was für sich genommen die Lohnprämie vergrößert. Doch die High-School-Bewegung (ca. 1910-1940) erhöhte das Angebot an gut ausgebildeten Arbeitskräften schneller als die Nachfrage, sodass sich die Prämie in der ersten Hälfte des zwanzigsten Jahrhunderts verringerte.
• Alltag:Strom, fließendes Wasser und Haushaltsgeräte veränderten das Leben zu Hause über Jahrzehnte (Robert Gordon, The Rise and Fall of American Growth, 2016). Ruth Schwartz Cowan (More Work for Mother, 1983) zeigte, dass Haushaltstechnologie die Hausarbeitszeit von Frauen nicht so stark verringerte wie erwartet, weil die Ansprüche stiegen.
• Institutionen: kam die 40-Stunden-Woche in den USA mit dem Fair Labor Standards Act von 1938, Jahrzehnte später.
• Ähnlich bei KI: der Ertrag stellt sich erst nach einer organisatorischen Neugestaltung ein; Brynjolfsson, Rock und Syverson (2021) beschreiben diese Verzögerung bei Allzwecktechnologien als „J-Kurve“ der Produktivität. Die Löhne hängen davon ab, wie das Angebot an Qualifikationen reagiert.
• Anders bei KI:KI gelangt als Software über bestehende Netze und Geräte zu den Menschen, sodass sich der Zugang schneller verbreitet, als der Bau von Kraftwerken und Stromnetzen es tat, auch wenn Rechenzentren weiterhin auf den Netzanschluss warten [C05]. Der größte Unterschied: Die Reaktion, die damals die Ungleichheit verringerte, nämlich mehr Schulbildung, dürfte heute weniger wirksam sein, weil KI genau jene Aufgaben ausführt, für die Schulen die Menschen ausgebildet haben (Schlussfolgerung).

Dritte Industrielle Revolution (ab den 1970er-Jahren: Computer, Internet)

• Produktivität: Robert Solow schrieb 1987: „Das Computerzeitalter sieht man überall, nur nicht in den Produktivitätsstatistiken.“ Das Produktivitätswachstum in den USA stieg von Mitte der 1990er- bis Mitte der 2000er-Jahre, mehr als zwanzig Jahre nachdem Computer sich zu verbreiten begonnen hatten.
• Arbeit: Autor, Levy und Murnane (2003) zeigten, dass Computer Routineaufgaben ersetzen und nicht routinemäßige analytische und zwischenmenschliche Aufgaben ergänzen. Autor und Dorn (2013) sowie Goos und Manning (2007) dokumentierten die Polarisierung der Beschäftigung: Wachstum bei gut und schlecht bezahlten Dienstleistungsjobs und Rückgang bei mittleren Tätigkeiten wie Büro- und Produktionsarbeit. Die Lohnprämie für Hochschulabsolventen stieg ab 1980 (Goldin und Katz, 2008).
• Kapital: Karabarbounis und Neiman (2014) zeigten, dass der Anteil der Arbeit am Einkommen seit Anfang der 1980er Jahre in vielen Ländern gesunken ist, im Zusammenhang mit dem fallenden Preis von Investitionsgütern.
• Alltag: Personalcomputer, Internet und Smartphones veränderten über etwa dreißig Jahre Kommunikation, Einkaufen und Heimarbeit.
• Ähnlich bei KI: zuerst werden Aufgaben, nicht ganze Berufe, automatisiert, und die Zusammensetzung der Berufe verändert sich stärker als die Gesamtbeschäftigung.
• Anders bei KI: KI erreicht die nicht routinemäßigen kognitiven Aufgaben, die Computer ergänzt haben, sodass die Gewinner der Dritten Industriellen Revolution nun die exponierte Gruppe sind. Sie verbreitet sich über die Cloud und bestehende Geräte schneller. Ihr Kapital (Modelle, Chips, Rechenzentren) ist konzentriert und benötigt große Mengen Strom [C05].

Was das für 2036 bedeutet

In allen drei Revolutionen brachten die ersten zehn bis zwanzig Jahre Veränderungen darin, wer welche Arbeit erledigte, sowie Verteilungskonflikte; breite Lohnzuwächse kamen später, und Institutionen folgten noch Jahrzehnte danach. Da 2036 etwa zehn Jahre nach Beginn der aktuellen Welle der Unternehmensadoption liegt, wird sich die Gesellschaft dann noch am Anfang des Übergangs befinden (Schlussfolgerung): Veränderungen in der Zusammensetzung der Arbeitsplätze sind deutlich sichtbar, Produktivitätsgewinne haben begonnen, Lohnzuwächse sind ungleich verteilt und Institutionen werden noch diskutiert. Die Analogie hinkt an drei Stellen: Der Wandel ist zeitlich verdichtet; er trifft die Gebildeten; und sozialer Schutz existiert bereits. Das Ergebnis ist weniger Verelendung als bei den Handwebern, aber stärkerer politischer Druck durch eine lautstarke, gebildete Gruppe (Schlussfolgerung).

5. Prognosen

• [Gesellschaftsstruktur] Der Anteil der Arbeit sinkt. Der Lohnanteil (Labour Share) des BLS für den nichtlandwirtschaftlichen Unternehmenssektor (Jahresdurchschnitt) liegt 2036 mindestens 1 Prozentpunkt niedriger als 2026. Wahrscheinlichkeit 60 %. Begründung: Der Anteil von „Investitionen und Kapital“ an der Berichterstattung stieg von 6,28% auf 8,32%, und die Gewinne gehen an Unternehmen, die Modelle, Chips und Rechenzentren besitzen; das passt zum steigenden Gewinnanteil bei Allen (2009) und zum sinkenden Arbeitsanteil bei Karabarbounis und Neiman (2014). Prüfen: BLS Productivity and Costs, Arbeitseinkommensquote, 2026 im Vergleich zu 2036.
• [Gesellschaftsstruktur] Die Prämie für junge Hochschulabsolventen schrumpft. Bei ganzjährig Vollzeitbeschäftigten im Alter von 25–34 Jahren ist das Verhältnis des Medianeinkommens von Personen mit Bachelor-Abschluss zu dem von High-School-Absolventen 2036 kleiner als 2026. Wahrscheinlichkeit 60 %. Begründung: Erste Jobs in Information und Finanzen schrumpfen (Abschnitt 3). Bei Goldin und Katz (2008) verringerte sich die Prämie, weil das Angebot die Nachfrage überholte; diesmal sinkt die Nachfrage selbst (Schlussfolgerung). Prüfen: Census Bureau, CPS Annual Social and Economic Supplement.
• [Beschäftigung] Die Arbeitslosigkeit bleibt in ihrem üblichen Bereich. Die durchschnittliche Jahresarbeitslosenquote 2036 liegt zwischen 3,5 % und 6,0 %. Wahrscheinlichkeit 75 %. Begründung: Die Quote liegt derzeit bei 4,2%, und die Beschäftigung (Payrolls) wuchs binnen eines Jahres um 496.000; KI-bedingte Stellenstreichungen sind klein im Vergleich zu etwa 1,6 Millionen Entlassungen pro Monat; keine der drei Revolutionen führte zu dauerhafter Massenarbeitslosigkeit, aber jede veränderte die Zusammensetzung der Jobs. Das Hauptrisiko ist eine Rezession im Jahr 2036 selbst. Prüfen: BLS LNS14000000, Jahresdurchschnitt.
• [Beschäftigung] Die Beschäftigung im Informationssektor sinkt. Die Beschäftigung im Informationssektor (Jahresdurchschnitt) liegt 2036 unter 2.550.000, gegenüber 2.739.000 im September 2026. Wahrscheinlichkeit 65 %. Begründung: Sie ist innerhalb eines Jahres um 120.000 gesunken, und auch das Computersystemdesign schrumpft; wie in der Dritten Industriellen Revolution trifft die Automatisierung zuerst die Sektoren, die am stärksten aus automatisierbaren Aufgaben bestehen. Prüfen: BLS CES5000000001.
• [Beschäftigung] Gesundheitswesen und Sozialhilfe gewinnen Anteile. Ihr Anteil an den Beschäftigten außerhalb der Landwirtschaft liegt 2036 mindestens 1,5 Prozentpunkte höher als 2026. Wahrscheinlichkeit 70 %. Begründung: eine alternde Bevölkerung und die Schwierigkeit, Arbeit vor Ort zu automatisieren; Dienstleistungsjobs mit niedrigen Löhnen und persönlichem Kontakt nahmen in der Dritten Industriellen Revolution zu (Autor und Dorn, 2013). Prüfen: BLS CES6562000001 geteilt durch CES0000000001.
• [Einstellungen] Menschen nutzen KI, vertrauen ihren Herstellern aber nicht. Eine nationale Umfrage von 2036 (zum Beispiel vom Pew Research Center oder Gallup) ergibt, dass mehr als 60% der US-Erwachsenen KI mindestens wöchentlich nutzen und weniger als 40% darauf vertrauen, dass KI-Unternehmen verantwortungsvoll handeln. Wahrscheinlichkeit 60 %. Begründung: „Sicherheit und Vorfälle“ stieg von 6,80 % auf 11,32 % der Berichterstattung und „Vertrauen und öffentliche Meinung“ von 3,92 % auf 5,44 %; etwa 70 % der KI-Nutzer sorgen sich um den Strombedarf [C05]. Prüfen: die einschlägigen Fragen in nationalen Umfragen.
• [Einstellungen und Politik] KI wird zum Wahlkampfthema. Bei der Präsidentschaftswahl 2036 enthalten die nationalen Programme beider großen Parteien konkrete Maßnahmen zu KI und Arbeit (Unterstützung beim Übergang, Weiterbildung oder Einkommen) sowie zu den Stromkosten von Rechenzentren. Wahrscheinlichkeit 65 %. Begründung: Die Berichterstattung zu „Regulierung und Recht“ nimmt zu, und die Sorgen um Macht sind lokal und konkret [C05]; in der Ersten Industriellen Revolution führte der Verteilungskonflikt zu den Factory Acts und zur Reform des Poor Law, in der Zweiten zu den Reformen der amerikanischen Progressive Era. Prüfen: den Text beider Parteiprogramme von 2036.
• [Alltag: Familie] Mehr junge Erwachsene leben bei ihren Eltern.Der Anteil der 25- bis 34-Jährigen, die im Haus ihrer Eltern wohnen, ist 2036 höher als 2026. Wahrscheinlichkeit 55 %. Begründung: eine Kohorte mit verzögerten ersten Jobs und niedrigeren Einkommen (Prognosen 2 und 4). Wohnkosten und der Zeitpunkt der Heirat spielen ebenfalls eine Rolle, daher ist die Wahrscheinlichkeit moderat. Prüfen: Census Bureau, CPS-Familientabelle AD-1.
• [Alltag: Lernen] Lernen mit KI wird zur Routine. Eine nationale Umfrage ergibt, dass mehr als 70% der US-Highschool-Schüler KI mindestens wöchentlich für Schularbeiten nutzen. Wahrscheinlichkeit 75 %. Begründung: „Bildung und Kompetenzen“ liegt weiterhin bei etwa 6–8 % der Berichterstattung; wie das Internet wird KI auf Geräten genutzt, die Haushalte und Schulen bereits haben. Prüfen: Umfragen des Pew Research Center, von RAND oder NCES.
• [Alltag: Haushaltsbudget] Stromrechnungen steigen schneller als die Preise. Der durchschnittliche Strompreis für Privathaushalte in den USA (EIA) steigt zwischen 2026 und 2036 stärker als der CPI-U. Wahrscheinlichkeit 65 %. Begründung: ein möglicher Anstieg der Nachfrage um 32% bis 2030 und ein träges Stromnetz [C05]; die Berichterstattung über Umwelt sowie über Strom und Rechenzentren nimmt zu; Netzkosten werden über die Tarife an die Haushalte weitergegeben (Schlussfolgerung). Prüfen: EIA Electric Power Monthly, durchschnittlicher Preis für Privathaushalte, und BLS CPI-U.

6. Szenarien

• Basisszenario: langsame Restrukturierung (60 %). Die in Abschnitt 2 beschriebene Gesellschaft. Die Arbeitslosigkeit bleibt im üblichen Rahmen, die Büro-Mittelschicht schrumpft, Gesundheitswesen, Pflege und Handwerk wachsen. Die Produktivität steigt, doch die Lohnzuwächse sind ungleich verteilt, und Verteilung sowie Stromrechnungen stehen im Zentrum der Politik.
• Alternative 1: schnelle Verdrängung (25 %). KI-Agenten übernehmen zu Beginn der 2030er Jahre einen großen Teil der Büroaufgaben. Information, Finanzwesen sowie freiberufliche und unternehmensnahe Dienstleistungen gehen gemeinsam zurück, und die Arbeitslosigkeit bleibt rund um 2030-2033 über einen längeren Zeitraum über 6%. Die Arbeitslosigkeit unter jungen Hochschulabsolventen ist hoch, und es folgen entschiedene politische Reaktionen: Steuern auf KI-Gewinne, Lohnversicherung, öffentliche Beschäftigung. Selbst wenn die Arbeitslosigkeit bis 2036 wieder niedriger ist, ist der Anteil der Arbeit am Einkommen deutlich stärker gesunken als im Basisszenario.
• Alternative 2: langsamer Wandel (15 %). Stromengpässe, Kosten, Regulierung und rechtliche Haftung bremsen die Verbreitung. Die Büroarbeit bleibt etwa unverändert, und KI wird hauptsächlich als Werkzeug genutzt. Bis 2036 ähnelt der gesellschaftliche Wandel dem durch Computer in den 1980er-Jahren: sichtbar, aber begrenzt.

7. Indikatoren, die es zu beobachten gilt

Die aktuellen Werte werden bei jedem Seitenaufbau aus den Daten dieser Website aktualisiert (BLS-Daten werden täglich abgerufen).

8. Was diese Sichtweise ändern würde

• Wenn die Arbeitslosigkeit bis 2029 über 6 % steigt, die offenen Stellen (JOLTS) unter 5 Millionen fallen und Information, Finanzen sowie freiberufliche und unternehmensnahe Dienstleistungen im selben Jahr alle Stellen verlieren, würde ich Alternative 1 deutlich höher gewichten.
• Wenn die Beschäftigung im Informationssektor über 2.850.000 steigt und die KI-bedingten Stellenstreichungen zwei Jahre lang unter 20.000 pro Jahr bleiben, würde ich schließen, dass ich die Auswirkung von KI auf Arbeitsplätze überschätzt habe, und Alternative 2 höher gewichten.
• Wenn bis 2030 die Löhne in KI-intensiven Büroberufen schneller als im Durchschnitt steigen und der Anteil des Faktors Arbeit zunimmt, würde ich die Verteilungsthese revidieren: Die 2030er Jahre würden dann eher der späteren Zweiten Industriellen Revolution ähneln, als die Löhne breit stiegen, und nicht der Engels'schen Pause.