Auf den Punkt: Länder mit unterschiedlichen Wirtschaftsstrukturen benötigen individualisierte KI-Arbeitsmarktstrategien, die nationale Pläne mit EU-Koordination verbinden.
OpenAIs Chefökonom Aaron Chatterji hat auf einer Politico-Konferenz in Brüssel betont, dass es keine pauschale Lösung für die Auswirkungen von KI auf Beschäftigung in der EU gibt. Jedes Land müsse seine Strategie an seine wirtschaftliche Struktur anpassen.
Nach einem OpenAI-Bericht wird die KI-Automatisierung in der EU regional unterschiedlich ausfallen. Deutschland, Griechenland und Italien haben den höchsten Anteil an Arbeitsplätzen mit „hohem Automatisierungspotenzial”, während Luxemburg, Schweden und die Niederlande die meisten Berufe mit Wachstumspotenzial durch KI aufweisen.
Laut dem Bericht werden knapp 47 Prozent der EU-Beschäftigung nicht unmittelbar betroffen sein. Etwa 14 Prozent der Arbeitsplätze unterliegen „relativ höherem kurzfristigem Automatisierungspotenzial”, während rund 12 Prozent in Berufen tätig sind, die durch KI wachsen könnten, weil sinkende Kosten neue Projekte erschließen oder ermöglichen.
Chatterji argumentierte, dass die wirtschaftliche Struktur jedes Landes unterschiedliche politische Ansätze erfordert. Ein Land mit ausgeprägtem Dienstleistungssektor benötige andere Maßnahmen als ein Industriestaat. Nationale Readiness-Pläne und KI-Literacy-Programme müssten auf diese spezifischen Merkmale zugeschnitten sein.
Die EU-Institutionen sollten dabei eine unterstützende Rolle spielen, indem sie Umschulungsprogramme koordinieren und deren Wirksamkeit evaluieren. Dies erfordere Budget und Experimentation, gefördert durch Staatszuschüsse und evidenzbasierte Forschung – nicht nur Programmumsetzung. Nationale Pläne seien eine Ergänzung zu EU-weiten Regelungen, nicht deren Ersatz.
Quelle: www.politico.eu · Erschienen 29. Juni 2026
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