Künstliche Intelligenz ist nicht der Grund dafür, dass die Löhne in den USA sinken.

Ich achte darauf, dass falsche Narrative die Marktbewegungen beeinflussen – gerade jetzt entsteht eine solche Narrative im Zusammenhang mit dem Arbeitsmarkt. Die Behauptung ist, dass die Löhne in den USA unter Druck stehen – und dass künstliche Intelligenz dafür verantwortlich sei. Die eine Hälfte dieser Aussage ist wahr. Die andere Hälfte ist meiner Meinung nach eher eine Erfindung. Wenn man die Ursachen nicht richtig erkennt, macht man falsche Entscheidungen bezüglich des Portfolios. Deshalb sollten wir das trennen, was die Daten tatsächlich bestätigen.

Beginnen wir mit dem, was wahr ist. Die Wachstumsraten bei den durchschnittlichen Stundenlohnen haben nachgelassen.Im August ist die Zunahme um 3,1 Prozent im Vergleich zum Vorjahr – das ist der niedrigste Wert seit Mai 2021.Die Gehaltssteigerungen werden tatsächlich immer geringer – und die Entwicklung entspricht genau dem, was alle lesen.

Aber „unter Druck“ bedeutet nur etwas in Zusammenhang mit der Inflation. Das ist auch der Moment, in dem die Situation anfängt zu versagen. Im Vergleich zu den Lebenskosten blieben die Löhne im Grunde genommen konstant – sie sanken nicht.3,5% im Vergleich zum Jahr bis Juli – gegenüber 3,4% Inflation – das entspricht einem realen Zuwachs von etwa einem Zehntel Prozent.Die Arbeiter verlieren insgesamt nicht ihren Kaufkraftvermögen. Der nach der Pandemie einsetzende Aufschwung bei den Lohnsteigerungen geht einfach wieder zurück zu dem Normalzustand. Und der Arbeitsmarkt zerfällt auch nicht zusammen mit diesem Aufschwung. Im August…162.000 neue Arbeitsplätze – der stärkste Monat seit MärzUnd das ist etwa dreimal so viel wie die Erwartungen der Prognostiker. Die Arbeitslosenrate blieb jedoch bei 4,1 %, was niedriger ist als im Vorjahr. Das ist ein Zeichen dafür, dass die Entwicklung normalisiert wird – nicht eine Entwicklung, die ins Sturzgebiet gerät.

Wenn also die Lohnverdichtung hauptsächlich auf den Wirtschaftszyklen beruht, was tut dann die KI eigentlich? Die sauberste Art, darüber nachzudenken, kommt aus einer Analyse der Federal Reserve Bank of Dallas. Dabei wird eine Unterscheidung zwischen zwei Arten von Wissen gemacht. Die KI kann das kodifizierte Wissen replizieren – also das, was in Lehrbüchern oder im alltäglichen Material eines Fachgebiets steht. Sie kann jedoch das implizite Wissen nicht replizieren – also die Urteile, die aus jahrelanger Erfahrung entstanden sind. Diese einfache Unterscheidung macht den Großteil der Arbeit.Künstliche Intelligenz kann die Arbeit von Einsteigermitarbeitern ersetzen.Diejenigen, die das Buch kannten, aber keine „Aromen“ hatten – während es die erfahrenen Mitarbeiter ergänzt. Die implizite Kenntnisse dieser erfahrenen Mitarbeiter werden dadurch wertvoller, anstatt weniger.

Schauen Sie sich an, wie das in den Daten erscheint – es ist nämlich konzentriert, nicht weit verbreitet. In den Industrien, die am stärksten von KI beeinflusst werden, ist die Beschäftigung seit Ende 2022 ruhig geblieben.Das Design von Computerystemen um etwa 5%Und die Auswirkungen tragen sich unverhältnismäßig auf Arbeiter unter 25 Jahren – aufgrund der niedrigen Beschäftigungsraten für neue Anwärter, nicht aufgrund von Entlassungen. Dennoch stiegen die Löhne in diesen Bereichen mit vielen KI-Anwendungen schneller als der nationale Durchschnitt. Die Herausforderung liegt darin, in diese Branchen zu kommen – nicht darin, wie viel man dort verdient, sobald man dort ist. Die KI verringert die Möglichkeiten für Menschen aus den unteren Ebenen des White-Collar-Arbeitsmarktes, aber sie macht die Löhne im ganzen Land nicht gleichmäßiger.

Zwei weitere Belege deuten ebenso darauf hin. Die Federal Reserve untersuchte die Daten zu Arbeitsplatzvermittlungen und fand keine Anzeichen dafür, dass Unternehmen, die KI einsetzen, weniger Jobs anbieten. Die nach der Pandemie auftretende Verlangsamung bei der Arbeitsplatzvermittlung wird nicht durch KI verursacht. Die statistischen Ergebnisse sind also das, was die Forscher als „Beweis“ anführen.Exakt geschätzte NulleffekteUnd die New York Fed weist darauf hin, dass…Weniger als ein Zehntel der Arbeitnehmer arbeitet in einer Tätigkeit, bei der sie regelmäßig mit künstlicher Intelligenz in Kontakt kommen.Rund vier von zehn Personen haben überhaupt keine automatisierten Hilfen. Wenn die KI tatsächlich die Löhne stark beeinträchtigen würde, dann würden wir das sicherlich sehen. Doch das ist nicht der Fall.

Hier kommt der investierbare Nutzen ins Spiel. Zunächst sollten wir diese Entwicklung nicht als Rezession betrachten. Eine positive Lohnentwicklung zusammen mit stabilen Beschäftigungszahlen ist das Bild einer „milden Stabilisierung“. Die nächsten Entscheidungen der Federal Reserve werden durch die Inflation bestimmt – nicht durch einen Zusammenbruch des Arbeitsmarktes. Zweitens ist der eigentliche Druck die K-Antwort: Die junge Arbeiterklasse sowie Haushalte mit niedrigem Einkommen tragen den Druck. Das ist ein echtes Risiko für die Ausgaben dieser Gruppe – aber keine Grundlage, um die gesamte Wirtschaft zu fürchten. Drittens liegt der sichtbare Vorteil von KI in der operativen Flexibilität: Unternehmen, die KI auf große Skalen einsetzen, können die Kosten für Routinearbeiten reduzieren, indem sie die unteren Ebenen der Arbeitskette nicht weiter ausfüllen. Das ist ein Vorteil für die Unternehmen und eine Belastung für neu geschulte Mitarbeiter.

Die Bedingung, die diese Interpretation umkehren könnte, ist eine Vergrößerung des Effekts. Wenn die Komprimierung durch künstliche Intelligenz von der Anfängenstufe in die mittlere Karrierephase übergeht – und dabei auch Routinearbeiten betroffen sind –, dann wird die Beschränktheit dieser Situation zu einer allgemeinen Situation. Die Fed betont selbst, dass…Das ist noch in einer frühen Phase.Und es heißt, dass sie weiterhin aufpassen werden. Das ist die Variable, die beachtet werden muss – nicht der Schrecken des Tages.

Betrachten Sie die Löhne als Grund, zu überprüfen, wie Ihr Portfolio gegenüber dem Druck sowie der Marginsituation gefährdet ist – und nicht als Signal, um sofort auszusteigen.