Polen hat 0,8 Prozent offene Stellen. Nicht die KI nimmt die Arbeit, die Arbeitgeber suchen nicht

These: Die Debatte darüber, wie viele Arbeitsplätze die KI nimmt, verdeckt ein schwächeres und dringlicheres Signal: Polnische Arbeitgeber stellen nicht ein. Eine niedrige Quote offener Stellen ist ein Nachfrageproblem, nicht nur eines der Automatisierung. Die Politik sollte es auch so angehen.

Die Daten von Eurostat, die die „Rzeczpospolita“ anführt, sind eindeutig. Die Quote der offenen Stellen in der Europäischen Union ist in der zweiten Hälfte des Jahres 2026 auf 2 Prozent gefallen, in der Eurozone auf 2,1 Prozent. Das ist der niedrigste Wert seit drei Quartalen. Polen liegt mit 0,8 Prozent noch tiefer, einer der schwächsten Werte in der gesamten Gemeinschaft. Die Deutung kommt oft automatisch: Da nimmt die Automatisierung die Arbeit weg. Nur zeigt sich darin ebenso gut, vielleicht besser, etwas anderes: Die Arbeitgeber haben einfach keinen Grund einzustellen.

Wenn die Nachfrage nach Arbeit niedrig ist, gibt es wenige offene Stellen, unabhängig von den Robotern. Würden die Firmen tatsächlich Menschen in schnellem Tempo durch Modelle ersetzen, wären eher Engpässe bei den Qualifikationen zu erwarten, steigende Löhne auf komplementären Stellen und eine Lawine von Entlassungen in einzelnen Branchen. Die letzten Jahre zeigen ein anderes Bild: eine stabile, flache Nachfrage. In ihr dient jede neue Technologie als Ausrede für das, was ohnehin getan worden wäre, wenn der Markt langsamer gewachsen wäre.

Die Analyse der Weltbank, die „Forsal“ beschreibt, zeigt das volle Spektrum. Künstliche Intelligenz kann bis 2035 bis zu 12 Prozent zum polnischen BIP beitragen. Das Ergebnis für die Beschäftigung hängt jedoch von der Mobilität der Arbeitnehmer ab. Im Szenario hoher Mobilität verschwinden netto rund 3.000 Arbeitsplätze, im Szenario niedriger Mobilität sogar 341.000. In den Finanz- und Versicherungsdienstleistungen soll die Beschäftigung um 24 Prozent sinken, im Bauwesen um 19 Prozent steigen. Die Folgen für die öffentlichen Finanzen sind zwiespältig: Die Einnahmen aus der Einkommensteuer sinken um 0,2 Prozentpunkte des BIP, aus den Sozialbeiträgen um 0,6 Prozentpunkte. Teilweise ausgeglichen wird das durch höhere Körperschaftsteuer um 0,1 und Mehrwertsteuer um 0,3 Prozentpunkte.

Das ist der eigentliche Inhalt des Streits: nicht „ob die KI die Arbeit nimmt“, sondern „ob die Arbeitnehmer rechtzeitig wechseln können“. Ist die Mobilität niedrig, tragen die öffentlichen Finanzen und die von einem einzigen Sektor abhängigen Regionen die Kosten. Polen mit geringer geografischer Mobilität und schwacher Arbeitsvermittlung bekommt also eine Rechnung, die nicht davon abhängt, wie schnell sich die Modelle entwickeln.

Die Schlussfolgerungen aus der chinesischen Debatte klingen hier überraschend praktisch. Während der achten Ministerkonferenz der APEC zu Fragen der Humanressourcen wurde das erste Abschlussdokument überhaupt verabschiedet, das ausschließlich der KI gewidmet ist, mit dem Titel „KI stärkt die Beschäftigung im asiatisch-pazifischen Raum“. Auf dem begleitenden Weltkongress für Kompetenzen in Shanghai kamen die Teilnehmer zu einem Schluss, den man an die Weichsel übertragen sollte: Die Technologie ist nicht die größte Hürde. Die Hürde sind Organisationen, die ihren Mitarbeitern keine Zeit zum Lernen geben, Bildungssysteme, die nicht zum Markt passen, und das Fehlen verlässlicher Mechanismen zur Bescheinigung von Qualifikationen. Ein diplomierter Grafiker von WorldSkills beschrieb, wie ein Modell Aufgaben, die eine Stunde oder eine Woche dauern, in wenigen Minuten erledigt, und wie wenige danach die Chance auf eine Umschulung haben.

Das zeigt, was wirklich getan werden muss: in Zeit zum Lernen während der Arbeitszeit investieren, Qualifikationen so bescheinigen, dass Arbeitgeber sie anerkennen, und die Nachfrage nach Arbeit wiederherstellen. Nicht nur vor der Automatisierung warnen. Wenn wir das nicht tun, wird die Quote der offenen Stellen kein Maß für den Triumph der KI sein, sondern ein Maß dafür, wie sehr wir aufgehört haben, in Menschen zu investieren.