Das hab ich schon mal gesehen

Mein vorheriger Essay, Wer kauft, was wir bauen?, hat offenbar einen Nerv getroffen. Die Resonanz zeigt mir, dass die Leute das Kernargument erkennen — dass KI-getriebene Entlassungen die Konsumentenbasis aushöhlen, auf der die gesamte Wirtschaft aufbaut —, auch wenn niemand mit Einfluss das laut auszusprechen bereit ist.

In jenem Essay hatte ich das Problem als Rückkopplungsschleife beschrieben, die der Kapitalismus vergessen hat — was implizierte, er könnte sich erinnern, sich selbst korrigieren. Seitdem habe ich recherchiert, was Menschen, Institutionen und Regierungen tatsächlich tun, um sich vorzubereiten. Was ich fand, hat mein Denken weiter verschoben, als ich erwartet hatte.

Aber lassen Sie mich damit anfangen, warum — denn ich habe diesen Film schon einmal gesehen. Ich bin darin aufgewachsen.

Gelsenkirchen, 1957

Ich bin in Gelsenkirchen geboren, im Ruhrgebiet — dem industriellen Kernland, das das deutsche Wirtschaftswunder der 1950er und 60er Jahre antrieb. Auf dem Höhepunkt beschäftigte allein der Kohlebergbau rund 600.000 Menschen. Die gesamte Region — etwa 8,5 Millionen Menschen — war um Kohle, Stahl und die gewaltigen Zulieferketten herum aufgebaut, die sie versorgten. Die Zechen, die Hüttenwerke, die Güterbahnhöfe, die nachgelagerten Betriebe: Sie waren die Wirtschaft.

Dann kam die Kohlekrise 1957. Ich bin im Angesicht des Niedergangs aufgewachsen. Zwischen 1955 und 1980 sank die Beschäftigung im Kohlenbergbau von 480.000 auf 143.000. Die Stahlkrise folgte. Ich habe zugesehen — die Schließungen, die leeren Schaufenster, die Männer, die sich über ihre Arbeit definiert hatten und plötzlich keine Arbeit mehr hatten, über die sie sich definieren konnten.

Die Bundesregierung reagierte mit etwas, das auf dem Papier wie ein umfassender Übergangsplan aussah. Die großen Bergbauunternehmen und ihre Belegschaften waren durch Deutschlands Mitbestimmungsgesetze[1] geschützt. Bergleute bei den großen Firmen bekamen Frühverrentung, Umschulung und Versetzungen in die Metallindustrie angeboten. Regierungsvertreter konnten wahrheitsgemäß sagen, dass keiner der Bergleute bei den großen Kohlekonzernen arbeitslos geworden sei.

Aber das ist nicht die ganze Geschichte. Das Mitbestimmungsgesetz galt nur für Kohle und Stahl, nicht für die vor- und nachgelagerten Industrien — die Zulieferer, die Dienstleistungsbetriebe, die kleinen Firmen, die existierten, weil die Zechen existierten. Diese Beschäftigten wurden zerrieben. Die Arbeitslosigkeit in den betroffenen Branchen überstieg 15 %. Und die Ersatzjobs, die sich irgendwann materialisierten — meist im Dienstleistungssektor —, bezahlten weniger.

Die offizielle Erzählung stellt den Wandel im Ruhrgebiet heute als Erfolgsgeschichte dar: Dutzende Universitäten wurden gebaut, die Region erfand sich als Wissens- und Tourismuswirtschaft neu, aus alten Zechen wurden UNESCO-Welterbestätten und Designmuseen. Und daran ist etwas Wahres. Aber es brauchte fast sechzig Jahre, Milliarden an Subventionen aus europäischen, bundes-, landes- und kommunalen Haushalten und einen 25 Jahre langen konzentrierten Aufbau in Forschung und Bildung.

Und nach all dem? Stand 2020 lag die regionale Arbeitslosigkeit im Ruhrgebiet bei 10,1 % — fast doppelt so hoch wie der Bundesdurchschnitt von 6,0 %. Gelsenkirchen[2], meine Heimatstadt, traf es mit 15,6 %. Über sechs Jahrzehnte nach Beginn der Krise.

So funktioniert industrieller Zusammenbruch. Die offiziellen Programme helfen den Beschäftigten im Zentrum. Die Menschen an der Peripherie — und davon gibt es immer mehr — tragen den Schaden über Generationen.

Der Umschulungsreflex

Wenn man das Thema KI-Verdrängung anspricht, ist die erste Antwort von Politikern und Konzernchefs: Umschulung. Die Belegschaft weiterqualifizieren. Den Leuten beibringen, mit KI zusammenzuarbeiten. Anpassen.

Klingt vernünftig. Ist aber weitgehend unzureichend, und die Forschung bestätigt das.

Harvards Project on Workforce hat festgestellt, dass die Weiterbildungsinfrastruktur in den USA im Vergleich zu anderen Industrieländern chronisch unterfinanziert ist. Das bestehende Bundesgerüst unter dem Workforce Innovation and Opportunity Act[3] ist ein Flickenteppich, der von Staat zu Staat stark variiert, wobei die Mittel überwiegend in Klassenzimmer-Lernen fließen statt in arbeitsplatzbasierte Ausbildung. Lehrlingsprogramme machen nur einen winzigen Bruchteil der förderfähigen Programme aus.

Brookings veröffentlichte im Mai 2025 eine ernüchternde Analyse[4], die einen grundlegenden Konstruktionsfehler aufzeigte: Umschulungsprogramme versetzen Beschäftigte häufig von einem automatisierungsanfälligen Beruf in einen anderen. Die Programmveranstalter selbst räumen ein, dass sie nur ein vages Verständnis der künftigen wirtschaftlichen Auswirkungen von KI haben, was es fast unmöglich macht, die richtigen Fähigkeiten zu identifizieren, für die ausgebildet werden soll. Man schult jemanden zum Datenanalysten um, und achtzehn Monate später wird auch diese Rolle automatisiert.

Die National Academies[5] berichteten, dass fast die Hälfte der amerikanischen Beschäftigten im Frühjahr 2025 bereits mindestens monatlich KI-Tools nutzte, gegenüber einem Drittel im Vorjahr. Niemand gibt diesen Menschen einen Fahrplan — sie sollen es einfach selbst herausfinden.

Dazu kommt das Altersproblem. Das am schnellsten wachsende Segment der US-Erwerbsbevölkerung sind Beschäftigte ab 55. Forschung zeigt, dass ältere Lernende beim Selbstlernen durchaus erfolgreich sein können, aber mehr Zeit und Aufwand brauchen. Die Umschulungspipeline war nie für sie gedacht.

Der Unterschied zwischen Kohle und KI besteht darin, dass man bei der Kohle wenigstens wusste, was sie ersetzte — Öl, Gas, Atomkraft, irgendwann Erneuerbare. Das Ziel war sichtbar. Bei KI verschiebt sich das Ziel ständig. Ganze Kategorien von Büroarbeit — nicht nur einzelne Aufgaben, sondern ganze Berufsbilder — werden absorbiert. Rechtsrecherche, Finanzanalyse, Kundensupport, Content-Erstellung, Softwaretests, Einstiegsprogrammierung. Das sind keine Nischenberufe. Es ist das Rückgrat der professionellen Klasse.

Im Ruhrgebiet konnten verdrängte Bergleute in die Metallindustrie wechseln. Es gab einen Ort, an den man gehen konnte. Wenn KI die Einstiegsposition eines Analysten bei einer Bank eliminiert, welche angrenzende Branche nimmt diese Person auf? Es gibt keine — weil KI diese angrenzenden Branchen gleichzeitig trifft.

Die Denker

Der strengste Denker in diesem Bereich ist Daron Acemoglu[6], der nobelpreisgekrönte MIT-Ökonom. Sein Rahmenwerk identifiziert zwei Kräfte, die sich historisch die Waage gehalten haben: Automatisierung verdrängt Arbeitnehmer aus bestehenden Aufgaben, während die Schaffung neuer Aufgaben sie wieder einsetzt. Über den größten Teil des 20. Jahrhunderts glichen sich diese Kräfte ungefähr aus — weshalb die Industrialisierung den Lebensstandard letztlich breit anhob.

Aber Acemoglus Kernargument ist, dass dieses Gleichgewicht um 1980 herum zerbrach. Die Automatisierung beschleunigte sich. Die Schaffung neuer Aufgaben verlangsamte sich. Das Ergebnis ist das, was wir seit vier Jahrzehnten erleben: steigende Produktivität, stagnierende Löhne und eine wachsende Kluft zwischen dem, was die Wirtschaft produziert, und dem, was Arbeitnehmer verdienen.

KI droht, diese Kluft dramatisch zu verbreitern. In einer IWF-Publikation schlugen Acemoglu und sein Co-Autor Simon Johnson fünf konkrete politische Schritte vor: Geschäftsmodelle reformieren, die KI-Unternehmen erlauben, Verbraucherdaten ohne Kompensation abzuschöpfen; ein Steuerrecht reparieren, das die Einstellung von Menschen stärker bestraft als Investitionen in Automatisierung; den Wettbewerb unter KI-Entwicklern ausweiten; in arbeitnehmerkomplementäre Technologien investieren; und die Mitsprache der Arbeitnehmer beim Technologieeinsatz stärken.

Das sind strukturelle Eingriffe. Sie sind im aktuellen politischen Klima der USA auch tot bei Ankunft.

Howard Marks[7], der Investor und Co-Vorsitzende von Oaktree Capital, brachte die psychologische Dimension auf den Punkt: Finanzielle Unterstützung allein ersetzt nicht die psychologischen und sozialen Vorteile von Beschäftigung. Arbeit gibt Menschen Identität, Struktur und soziale Verbindung. Ein Scheck ersetzt das nicht. Jeder, der gesehen hat, was mit den Männern im Ruhrgebiet passierte, als die Zechen schlossen, versteht das intuitiv.

Bedingungsloses Grundeinkommen: Von der Theorie zur Gesetzgebung

Die politische Diskussion, die sich am schnellsten bewegt hat, dreht sich um das bedingungslose Grundeinkommen. Es ist längst nicht mehr theoretisch.

Sam Altman hat einen „American Equity Fund"[8] vorgeschlagen, bei dem große KI-Unternehmen und Grundeigentümer jährlich etwa 2,5 % ihres Wertes in einen Fonds einzahlen würden, der an alle Bürger ausgeschüttet wird — de facto eine Sozialisierung eines Anteils der Automatisierungsgewinne. Elon Musk hat die Idee eines „Universal High Income" in den Raum gestellt, obwohl seine Vision ein Maß an Post-Knappheit voraussetzt, das keine Volkswirtschaft je erreicht hat und das seine Kritiker für realitätsfern halten.

Auf der Gesetzgebungsseite hat die Abgeordnete Bonnie Watson Coleman den Guaranteed Income Pilot Program Act of 2025[9] eingebracht, der 495 Millionen Dollar jährlich für fünf Jahre autorisiert, um ein landesweites garantiertes Einkommen zu testen. Der BOOST Act von Rashida Tlaib schlägt eine rückerstattungsfähige Steuergutschrift von 250 Dollar pro Monat vor. Über 150 Bürgermeister im ganzen Land haben sich einem Netzwerk angeschlossen, das bedingungslose Geldtransfers als kommunales Politikinstrument normalisiert.

Eines der interessanteren Experimente ist Irlands Basic Income for the Arts[10], das als dreijähriges Pilotprojekt begann und 2026 dauerhaft wurde. Menschen, die in kreativen Berufen arbeiten, können ein Grundeinkommen beantragen, das es ihnen erlaubt, ihr Handwerk auszuüben, ohne Nebenjobs zur Deckung der Lebenshaltungskosten zu brauchen. Eine gezielte Anerkennung, dass bestimmte Arten wertvoller Arbeit ohne Unterstützung dem Marktdruck nicht standhalten.

Aber die Skeptiker werfen berechtigte Probleme auf. Eine Newsweek-Analyse[11] vom Januar 2026 wies darauf hin, dass selbst die Umleitung eines gesamten Rekordjahres an S&P-500-Aktienrückkäufen — über eine Billion Dollar — nicht annähernd ausreichen würde, um ein nationales BGE auf dem von den meisten Befürwortern vorgeschlagenen Niveau zu finanzieren.

Die ehrliche Einschätzung lautet: Ein BGE könnte notwendig sein, ist aber bei weitem nicht ausreichend, und die politische Infrastruktur für eine Umsetzung im großen Maßstab existiert nicht.

Die Werkzeuggürtel-Generation

Während Politiker debattieren und Ökonomen publizieren, kommt die organischste Anpassung von jungen Leuten, die einfach aus der Wissensarbeits-Pipeline aussteigen.

Die Einschreibungen der Generation Z in Handwerksprogramme sind in den letzten Jahren um 42 % gestiegen. Die Einschreibungen an berufsorientierten Community Colleges stiegen von 2022 bis 2023 um 16 %, und an öffentlichen Community Colleges mit Berufsausbildungsprogrammen sogar um fast 20 % seit 2020. NPR hat sie die „Werkzeuggürtel-Generation"[12] getauft.

Die Zahlen erzählen die Geschichte einer Generation, die nachrechnet. Nur 16 % der Eltern aus der Gen Z glauben, dass ein Hochschulabschluss langfristige Arbeitsplatzsicherheit garantiert. 77 % der Gen-Z-Angehörigen sagen, dass die Wahl eines automatisierungsresistenten Berufs für sie oberste Priorität hat. Die Berufe, die sie als am widerstandsfähigsten gegen KI einstufen? Klempner, Heizungs- und Klimatechniker, Elektriker und Krankenpfleger.

Die tiefe Ironie dabei: Eine CSIS-Analyse[13] ergab, dass die USA bis 2030 möglicherweise 140.000 zusätzliche Elektriker, Klimatechniker und Schweißer brauchen — allein um die KI-Infrastruktur selbst aufzubauen. Google hat 10 Millionen Dollar zugesagt, um Elektriker für Rechenzentren auszubilden. Die Maschinen, die Wissensarbeit eliminieren, brauchen menschliche Hände, um ihre physischen Behausungen zu bauen und zu warten.

Jim Farley, CEO von Ford — dem Unternehmen, dessen Gründer einst verstand, dass Arbeiter genug verdienen müssen, um zu kaufen, was sie bauen — startete 2025 eine Kampagne zur Partnerschaft mit Berufsschulen und zur Finanzierung von Stipendien für künftige Techniker.

Die Renaissance der Berufsausbildung ist real und pragmatisch. Aber sie verdient einen härteren Blick, als die Wohlfühl-Schlagzeilen nahelegen.

Das Argument für Handwerksberufe beruht auf einer einfachen Prämisse: KI kann denken, aber sie kann nicht in eine Wandhöhle greifen und alte Leitungen verlegen. Das Gehirn ist gelöst; der Körper nicht. Diese Lücke macht den Job eines Klempners sicher, während der eines Rechtsanwaltsgehilfen es nicht ist. Aber die Lücke schließt sich schneller, als den meisten bewusst ist. KI liefert die Intelligenz. Fortgeschrittene Robotik liefert den Körper. Der letzte Engpass ist die Hand — eine mechanische Hand zu bauen mit der Geschicklichkeit, dem Tastgefühl und dem adaptiven Griff einer menschlichen. Und dieser Engpass wird gerade an mehreren Fronten gleichzeitig gelöst.

Allein 2025 veröffentlichten Forscher in Nature Machine Intelligence[14] und Science Advances[15] Roboterhände, die menschenähnliches adaptives Greifen und den Umgang mit empfindlichen Gegenständen ohne Beschädigung beherrschten. Die Finanzierung humanoider Roboter verfünffachte sich von 2022 bis 2024 und übersteigt inzwischen eine Milliarde Dollar jährlich. McKinsey[16] schätzt, dass der Markt für Universalrobotik bis 2040 auf 370 Milliarden Dollar anwachsen könnte. Morgan Stanley[17] prognostiziert, dass die Verbreitung in den späten 2030ern und 2040ern stark zunehmen wird. Und im Januar 2026 kündigte Tesla an[18], die Produktion von Model S und Model X einzustellen, um die Fremont-Fabrikstraße für die Produktion von bis zu einer Million Optimus-Humanoiden pro Jahr umzurüsten. Wenn einer der weltweit größten Hersteller von Autos auf humanoide Roboter umstellt, ist das kein Forschungsprojekt mehr. Es ist eine Industriestrategie.

Was das bedeutet: Der achtzehnjährige Berufsschüler von heute kauft sich einen Aufschub, keinen Ausweg. Handwerksberufe sind automatisierungsresistenter als Wissensarbeit — heute. Aber der Zeithorizont ist nicht unendlich. Ein junger Elektriker, der 2026 eine Lehre beginnt, wird Mitte dreißig sein, wenn humanoide Roboter im Baugewerbe in großem Maßstab eingesetzt werden. Nicht jeder kann oder will Elektriker werden, und diejenigen, die es tun, sollten wissen, dass die Uhr bei ihrem Vorteil bereits tickt.

Der Einstiegskollaps

Vielleicht der alarmierendste Indikator für das, was kommt, ist das, was bereits mit Berufseinsteigern passiert.

In Großbritannien kürzten Tech-Unternehmen die Einstellung von Absolventen von 2023 bis 2024 um 46 %[19], mit einem weiteren prognostizierten Rückgang von 53 % bis 2026. Stanfords Digital Economy Lab[20] stellte im selben Zeitraum einen Rückgang von 67 % bei US-Einstiegsstellen im Tech-Bereich fest. An einem indischen Ingenieurinstitut hatten Ende 2025 weniger als ein Viertel von 400 Absolventen ein Jobangebot.

Ein CBS-News-Bericht[21] porträtierte einen Maschinenbau-Absolventen der University of Connecticut, der sich auf 200 Stellen beworben hatte, ohne einen Job in seinem Fach zu bekommen. Er arbeitet als stellvertretender Schwimmbaddirektor. Arbeitsökonomen weisen darauf hin, dass KI genau die Art routinemäßiger, repetitiver Aufgaben am besten beherrscht, die das Fundament von Einstiegsjobs bilden — was bedeutet, dass die unterste Sprosse der Karriereleiter gerade weggebrochen wird.

Das ist nicht nur eine Unannehmlichkeit. Einstiegsjobs sind die Art, wie Menschen berufliche Fähigkeiten entwickeln, Netzwerke aufbauen und Karrieren starten. Wenn KI die ersten drei bis fünf Jahre beruflicher Entwicklung in mehreren Branchen gleichzeitig eliminiert, dann schauen wir nicht auf eine vorübergehende Anpassung. Dann schauen wir auf eine Generation, die nie auf die Leiter kommt.

Ausmaß und Geschwindigkeit

Jeder Übergang, über den ich gelesen habe — das Ruhrgebiet, der amerikanische Rust Belt, der Niedergang der britischen Kohle unter Thatcher — teilt ein gemeinsames Merkmal: Der Zusammenbruch war geografisch konzentriert und branchenspezifisch. Das Ruhrgebiet verlor die Kohle. Detroit verlor die Autoindustrie. Das war verheerend, aber es war begrenzt. Andere Regionen und Branchen absorbierten einen Teil der verdrängten Arbeitnehmer.

KI funktioniert nicht so. Sie trifft jeden Wissensarbeitssektor gleichzeitig, in jeder Geografie, ohne eine klar definierte angrenzende Branche, die die Verdrängung auffangen könnte. Das Weltwirtschaftsforum[22] prognostiziert 92 Millionen verdrängte Arbeitsplätze bis 2030, gegenüber 78 Millionen neu geschaffenen — aber diese Zahlen setzen voraus, dass die neuen Jobs Fähigkeiten erfordern, die die Verdrängten erwerben können, an Orten, die sie erreichen können, in Zeiträumen, die zählen. Die Erfahrung des Ruhrgebiets legt nahe, dass diese Annahme heroisch optimistisch ist.

Und die Geschwindigkeit ist anders. Der Niedergang des Ruhrgebiets spielte sich über sechs Jahrzehnte ab. Die Bergarbeiter, die 1957 fünfzig waren, konnten den Übergang mit Frühverrentung aussitzen. Die Zulieferer hatten wenigstens etwas Zeit, Alternativen zu finden, auch wenn diese schlechter waren. KI komprimiert, wofür das Ruhrgebiet sechzig Jahre brauchte, auf vielleicht ein Jahrzehnt. Die Entlassungsankündigungen kommen wöchentlich. Die LinkedIn-Posts folgen am selben Tag.

Das Betriebssystem-Problem

Nach all dieser Recherche — die Umschulungsprogramme, die BGE-Vorschläge, die Renaissance der Berufsausbildung, die politischen Rahmenwerke — kehre ich immer wieder zu einem tieferen Unbehagen zurück. Jedes Gegenmittel, das ich beschrieben habe, ist ein Pflaster, das innerhalb eines Systems aufgeklebt wird, dessen Kernlogik das Problem erzeugt.

In meinem ersten Essay schrieb ich, dass KI den Kapitalismus nicht kaputtgemacht hat — sie hat eine Spielart des Kapitalismus entlarvt, die bereits aufgehört hatte, ihre Gewinne zu verteilen. Das glaubte ich damals. Inzwischen bin ich weniger sicher. Das Ruhrgebiet hat nicht vergessen, seine Gewinne zu verteilen. Deutschland hat sie so gut verteilt, wie es eine kapitalistische Volkswirtschaft je getan hat — Mitbestimmung, starke Gewerkschaften, massive öffentliche Investitionen, ein kulturelles Bekenntnis zu sozialer Solidarität. Und trotzdem hat es sechzig Jahre generationenübergreifenden Schaden aus einem einzigen, geografisch begrenzten Branchenumbruch hervorgebracht. Das System hat nicht versagt. Es hat genau so funktioniert, wie es gebaut wurde. Es ist nur nicht für so etwas gebaut. Was wir vor uns haben, ist keine Disruption — eine vorübergehende Turbulenz vor einem neuen Gleichgewicht. Es ist eine strukturelle Inkompatibilität.

Kapitalismus optimiert für Kapitalrenditen. Das ist kein moralisches Versagen — es ist das Betriebssystem. Wenn der Austausch eines Arbeitnehmers durch einen Algorithmus den Shareholder Value steigert, wird das System es jedes Mal tun. Nicht weil CEOs Schurken sind, sondern weil die Anreizstruktur es verlangt. Umschulung ändert diesen Anreiz nicht. BGE ändert ihn nicht. Berufsschulen ändern ihn nicht. Sie bekämpfen die Symptome, während die Maschine wie vorgesehen weiterläuft. Wir versuchen, eine post-Arbeitstechnologie auf einer arbeitsabhängigen Philosophie zu betreiben.

Die Autoren, die es kommen sahen

Science-Fiction-Autoren haben das besser verstanden als Ökonomen, und sie haben es seit Jahrzehnten verstanden.

1952 veröffentlichte Kurt Vonnegut Player Piano[23], seinen ersten Roman, basierend auf dem, was er bei General Electric gesehen hatte. Darin hat Automatisierung die meisten menschlichen Arbeitskräfte ersetzt. Die verdrängte Bevölkerung hat alles, was sie materiell braucht — Wohnungen, Geräte, eine Art Grundeinkommen —, aber wie eine Figur es ausdrückt, ist „alles, was an materiellem Überfluss genießenswert ist — Stolz, Würde, Selbstachtung, eine Arbeit, die es wert ist, getan zu werden — als für den menschlichen Konsum ungeeignet verurteilt worden." Das verheerendste Detail des Romans ist sein Ende: Die Arbeiter revoltieren, zerstören die Maschinen — und fangen sofort an, sie wieder aufzubauen. Nicht weil sie dumm sind. Sondern weil das System ihr Verständnis von Fortschritt so gründlich kolonisiert hat, dass sie sich ein Leben außerhalb davon nicht vorstellen können.

Vonnegut schrieb das, nachdem er 1949 zugesehen hatte, wie eine computergesteuerte Fräsmaschine Rotoren für Düsentriebwerke herstellte. Er sah, was kommen würde — nicht nur die Automatisierung, sondern die Falle. Die Maschinen waren nicht das Problem. Das System, das die Würde der Menschen an ihren ökonomischen Nutzen koppelte, war das Problem. Nimmt man den Nutzen weg, verliert man nicht nur Arbeitsplätze. Man verliert den gesamten Rahmen, innerhalb dessen Menschen ihren eigenen Wert verstehen.

Isaac Asimov kam von der anderen Seite zum selben Ergebnis. In einem Essay von 1964[24] sagte er voraus, dass 2014 „die wenigen Glücklichen, die in kreative Arbeit jeglicher Art eingebunden sein können, die wahre Elite der Menschheit sein werden, denn sie allein werden mehr tun, als einer Maschine zu dienen." Er sah voraus, dass Automatisierung Routinearbeit eliminieren würde, und warnte, die Menschheit werde an der „Krankheit der Langeweile" leiden — nicht materieller Mangel, sondern Sinnlosigkeit. Was er unterschätzte, war, wie eng der Kapitalismus menschlichen Sinn an ökonomische Funktion knüpfen würde, sodass diese Langeweile nicht nur psychologisch, sondern existenziell wurde.

Iain M. Banks stellte sich einen möglichen Endpunkt in seiner Culture-Reihe[25] vor. Die Culture ist eine Post-Knappheits-Zivilisation, in der superintelligente KIs alles managen und Menschen frei sind, zu tun, was sie wollen — Kunst schaffen, erforschen, spielen. Banks, ein bekennender Sozialist, beschrieb es als „Hippie-Kommunisten mit Hyperwaffen." Es ist utopisch und bewusst provokant, aber das aufschlussreiche Detail ist: Die Culture funktioniert nur, weil sie den Kapitalismus ganz aufgegeben hat. Es gibt kein Geld. Kein Eigentum. Keinen Arbeitsmarkt. Die KIs produzieren Überfluss und verteilen ihn frei. Banks verstand, dass man Post-Knappheit nicht auf ein kapitalistisches Gerüst aufpfropfen kann. Das Betriebssystem muss sich ändern.

Und Kim Stanley Robinson, dessen Das Ministerium für die Zukunft[26] vielleicht der ernsthafteste Versuch ist, den tatsächlichen Übergang aus dem Kapitalismus heraus zu imaginieren — nicht das Leben danach, sondern den schmerzhaften Prozess des Dorthinkommens —, hat argumentiert, dass Märkte strukturell unfähig sind, das zu bewerten, was keine Rendite erwirtschaftet. Robinsons Punkt ist nicht, dass Märkte böse sind. Sondern dass sie kein stabiles Klima bepreisen können und keine Bevölkerung, die es sich leisten kann zu essen, weil diese Dinge nicht auf eine Bilanz passen.

Dieselbe strukturelle Unfähigkeit gilt für die KI-Verdrängung. Kapitalismus ist sehr gut darin, KI einzusetzen, um Produktivität zu steigern und die Gewinne zu konzentrieren. Er hat keinen Mechanismus — keinen einzigen — dafür zu sorgen, dass diese Gewinne so verteilt werden, dass die soziale Stabilität erhalten bleibt. Wenn die beste Version des Kapitalismus das Ruhrgebiet nicht bewältigen konnte, welche Chance hat dann der amerikanische Aktionärskapitalismus mit einer Disruption, die jeden Wissensarbeitssektor auf dem Planeten gleichzeitig trifft?

Das ist die Unterhaltung, die niemand führen will. Über Umschulung lässt sich gefahrlos reden. BGE ist kantig, aber zunehmend Mainstream. Berufsschulen sind eine Wohlfühl-Geschichte. Aber zu sagen, dass das Wirtschaftssystem selbst strukturell inkompatibel sein könnte mit dem, was kommt — das hieße, an den Grundfesten zu rütteln. Vonnegut sah es 1952. Banks sah es 1987. Robinson schreibt gerade jetzt darüber. Die Science-Fiction-Autoren sind den Ökonomen seit siebzig Jahren voraus, und wir haben immer noch nicht aufgeholt.

Diesmal ist es anders

Die Standard-Erwiderung lautet, dass der Kapitalismus jede bisherige Disruption absorbiert hat. Die Dampfmaschine verdrängte die Handweber, schuf aber Fabrikjobs. Die Elektrifizierung tötete den Laternenanzünder, trieb aber eine ganze industrielle Expansion an. Computer eliminierten den Schreibpool, schufen aber eine Informationswirtschaft. Schöpferische Zerstörung hat eine 250-jährige Erfolgsbilanz. Warum sollte es diesmal anders sein?

Weil jede bisherige Disruption menschliche Muskelkraft oder menschliche Routine ersetzte, aber weiterhin menschliches Urteilsvermögen brauchte, um sie zu lenken. Der verdrängte Arbeiter konnte sich immer in der Wertschöpfungskette nach oben bewegen — vom Webstuhl in die Fabrik, von der Telefonzentrale zum Helpdesk, von der Dateneingabe zur Datenanalyse —, weil es immer eine Sprosse gab, die über der Reichweite der Maschine lag. Die Maschine war ein Werkzeug. Der Mensch war immer noch der Handelnde.

KI durchbricht dieses Muster. Sie ersetzt nicht nur die Aufgabe. Sie ersetzt die Fähigkeit — Urteilsvermögen, Analyse, Mustererkennung, kreative Synthese, strategisches Denken. Das sind nicht die unteren Sprossen der Wertschöpfungskette. Es sind die oberen. Wenn die Maschine das kann, wofür man befördert wurde, gibt es keine Sprosse mehr, auf die man klettern könnte. Das ist kein gradueller Unterschied zu früheren Disruptionen. Es ist ein grundsätzlicher.

Und die reflexartige Entgegnung — „na ja, Kommunismus war schlimmer" — verfehlt den Punkt völlig. Sowjetische Planwirtschaft stellte die Kernprämisse nicht infrage. Mao stellte sie nicht infrage. Sie brauchten immer noch menschliche Arbeit als Motor der Produktion. Sie änderten nur, wer das Steuer hielt. Kapitalismus und Kommunismus bauten beide auf derselben Annahme auf: dass menschliche Arbeit die Quelle ökonomischen Werts ist und der Streit darum geht, wer sie kontrolliert und wer davon profitiert. Jedes System, das wir versucht haben — feudal, merkantil, kapitalistisch, sozialistisch — hat diese Annahme als Fundament.

Was KI einführt, ist etwas, für das keines dieser Systeme entworfen wurde: eine Welt, in der menschliche Arbeit optional wird. Nicht nur manuelle Arbeit. Nicht nur routinemäßige kognitive Arbeit. Arbeit selbst. Das ist keine Krise, die der Kapitalismus schon einmal gelöst hat, weil er ihr nie zuvor begegnet ist. Und auf die gescheiterten Alternativen zu verweisen hilft nicht, weil sie auf derselben Annahme aufgebaut waren, die gerade bricht.

Ich weiß nicht, was das hier ersetzt. Niemand weiß es. Die Science-Fiction-Autoren haben einige Möglichkeiten imaginiert — Banks' Post-Knappheits-Anarchismus, Robinsons gesteuerter Übergang, Vonneguts düstere Warnung, was passiert, wenn wir es nicht herausfinden. Aber ein Ziel zu imaginieren ist leichter, als die Route dorthin zu kartieren. Die ehrliche Position ist, dass wir auf Terrain zusteuern, auf dem die alten Karten nicht gelten, und so zu tun, als könne das aktuelle System das absorbieren, weil es alles Bisherige absorbiert hat — das ist die eigentliche Fantasie.

Welche Unterhaltung brauchen wir?

Das Ruhrgebiet hat sich irgendwann stabilisiert — halbwegs — durch massive, anhaltende öffentliche Investitionen über Jahrzehnte. Neue Universitäten, neue Industrien, neue Infrastruktur, eine grundlegende Neuvorstellung dessen, wofür die Region da ist. Und Gelsenkirchen hat trotzdem 15,6 % Arbeitslosigkeit, dreiundsechzig Jahre nach Beginn der Krise.

Was jetzt passiert, ist das Ruhrgebiet im Weltmaßstab und in Internetgeschwindigkeit. Die Frage aus meinem ersten Essay bleibt: Wer kauft, was wir bauen, wenn die Leute, die früher Dinge gekauft haben, nicht mehr genug verdienen? Und die Anschlussfrage ist ebenso dringend: Wen bereiten wir vor, worauf, und ist irgendjemand ehrlich darüber, ob es reicht?

Die Ökonomen kennen das Problem. Acemoglu schreibt seit Jahren darüber. Die Politik hat ihre Pilotprojekte und Gesetzentwürfe. Die Universitäten versuchen hektisch, ihre Lehrpläne umzubauen. Die Gen Z greift zum Schweißbrenner. Und die Unternehmen melden weiter Rekordgewinne, während sie die Belegschaft kürzen.

Die Science-Fiction-Autoren haben es am klarsten gesehen: Ein strukturelles Problem erfordert eine strukturelle Antwort. Nicht nur neue Trainingsprogramme oder Geldtransfers oder Steueranreize, sondern eine ernsthafte Auseinandersetzung mit der Frage, ob ein Wirtschaftssystem, das menschliche Würde an Marktnutzen knüpft, eine Technologie überleben kann, die den Großteil menschlicher Arbeit wettbewerbsunfähig macht. Das Ruhrgebiet hat alles innerhalb des bestehenden Systems versucht, und sechzig Jahre später hat sich meine Heimatstadt immer noch nicht erholt.

Irgendetwas muss sich ändern. Das Ruhrgebiet hat mich gelehrt, dass Warten auf Selbstkorrektur des Systems ein Todesurteil über Generationen ist. Wir warten nicht mehr darauf, dass der Film anfängt — wir sind im dritten Akt. Die Frage ist nicht mehr, wie wir die Arbeitnehmer an die Maschine anpassen, sondern ob wir die Ehrlichkeit aufbringen, zuzugeben, dass die Maschine selbst das Problem ist. Und ob diesmal die Unterhaltung die Menschen an der Peripherie einschließt, nicht nur die im Zentrum.

Quellen

[1] Deutschlands Mitbestimmungsgesetze — erläutert auf deutschland.de.

[2] Profil des Strukturwandels in Gelsenkirchen — von Urban Transitions.

[3] Workforce Innovation and Opportunity Act — vom U.S. Department of Labor.

[4] KI-Arbeitsverdrängung und die Grenzen der Umschulung — eine Brookings-Analyse.

[5] Umschulung von Arbeitnehmern im Zeitalter der KI — von den National Academies.

[6] Was wissen wir über die Ökonomie der KI — mit Daron Acemoglu am MIT.

[7] Is it a bubble? — ein Memo von Howard Marks.

[8] Moore's Law for Everything — Sam Altmans Vorschlag für einen American Equity Fund.

[9] Guaranteed Income Pilot Program Act of 2025 — auf Congress.gov.

[10] Basic Income for the Arts — Irlands Programmseite.

[11] Die Falle des universellen KI-Grundeinkommens — eine Newsweek-Analyse.

[12] Gen Z und Berufsschulen — NPR über die Werkzeuggürtel-Generation.

[13] Die Human-Infrastruktur-Herausforderung der generativen KI — eine CSIS-Analyse.

[14] Roboterhand mit adaptivem Greifen — veröffentlicht in Nature Machine Intelligence.

[15] Forschung zur prothetischen Roboterhand — von Johns Hopkins / Science Advances.

[16] Wird verkörperte KI robotische Kollegen schaffen — von McKinsey.

[17] Der Markt für humanoide Roboter — von Morgan Stanley.

[18] Tesla stellt Produktion von Model S und X ein für Optimus-Roboter — von CNBC.

[19] Kürzungen bei der Einstellung britischer Tech-Absolventen — von The Register.

[20] Beschäftigungsveränderungen bei jungen Arbeitnehmern — von Stanford's Digital Economy Lab.

[21] KI, Jobs und Arbeitslosigkeit von Hochschulabsolventen — ein CBS-News-Bericht.

[22] The Future of Jobs Report 2025 — vom Weltwirtschaftsforum.

[23] Player Piano von Kurt Vonnegut — auf Wikipedia.

[24] Isaac Asimovs Essay von 1964 über die Welt von 2014 — im New York Times-Archiv.

[25] Iain M. Banks' Culture-Reihe — ein Überblick.

[26] Das Ministerium für die Zukunft von Kim Stanley Robinson — auf Wikipedia.

Dieser Essay wurde auch auf SubStack veröffentlicht.