Wenn der Nachwuchs ausbleibt – KI wird zum Schlüsselfaktor

Der demografische Wandel stellt die Schweiz vor eine strukturelle Herausforderung. Seit Jahrzehnten liegt die Geburtenrate unter dem Reproduktionsniveau. Während die geburtenstarken Jahrgänge ins Rentenalter eintreten, rücken deutlich weniger junge Menschen in den Arbeitsmarkt nach. Gleichzeitig steigt der Bedarf an Arbeitskräften, um Wohlstand und Wertschöpfung pro Kopf langfristig zu sichern. 

Generative KI bietet die Chance, die Produktivität deutlich zu erhöhen und dem demografischen Druck entgegenzuwirken. Richtig eingesetzt kann generative KI das Schweizer BIP in den kommenden zehn Jahren um bis zu 11 Prozent steigern und ein zusätzliches Wertschöpfungspotenzial von rund 80 bis 85 Milliarden Franken erschliessen. 

Ob dieses Potenzial realisiert wird, hängt entscheidend von den verfügbaren Kompetenzen ab. Unternehmen sehen die digitale Qualifikationslücke als zentrales Hemmnis für die Nutzung von KI. Lebenslanges Lernen ist daher der Schlüssel, um Qualifikationslücken zu schliessen und den sich rasch wandelnden Kompetenzanforderungen gerecht zu werden. 

Die Geburtenrate in der Schweiz sinkt seit Jahren. 2024 liegt sie mit 1,29 Kindern pro Frau auf einem historischen Tiefststand. Parallel nimmt der Wunsch nach Kindern ab. Während 2018 noch jede dreizehnte Frau im Alter von 20 bis 39 Jahren keinen Kinderwunsch äusserte, war es 2023 bereits jede sechste.

Damit eine Bevölkerung ohne Migration nicht kleiner wird, braucht es eine Geburtenrate von etwa 2,1 Kindern je Frau; die Schweiz liegt seit Anfang der 1970er‑Jahre darunter. Global leben inzwischen rund zwei Drittel der Menschen in Ländern unter dem Reproduktionsniveau, darunter grosse Teile Asiens und Lateinamerikas.

Die Geburtenrate sinkt aus verschiedenen Gründen. So führen eine bessere Bildung und höhere Erwerbstätigkeit von Frauen dazu, dass Familien später gegründet und Kinder bewusster geplant werden. Dank geringerer Kindersterblichkeit und gut ausgebauten Sozialsystemen besteht kein ökonomischer Druck mehr, viele Kinder zu haben. Gleichzeitig erschweren hohe Lebenshaltungskosten, die unsichere Weltlage und veränderte Lebensstile den Entscheid für eine Familie oder für mehrere Kinder.

Die Folgen dieser Entwicklungen treten jetzt immer deutlicher zutage: Die geburtenstarken Jahrgänge erreichen das Rentenalter, während gleichzeitig deutlich weniger junge Menschen nachrücken. Der Anteil der 20- bis 64-Jährigen an der Gesamtbevölkerung sinkt seit Jahren kontinuierlich und damit auch das verfügbare inländische Arbeitskräftepotenzial. Trotz bereits steigender Arbeitsproduktivität wird der Bedarf an Arbeitskräften jedoch weiterwachsen müssen, wenn wir den Wohlstand pro Kopf in ähnlichem Ausmass sichern und steigern wollen, wie dies der Schweizer Wirtschaft in den vergangenen 20 Jahren gelungen ist.

Gemäss einem im letzten Jahr veröffentlichten Szenario (vgl. Inländisches Arbeitskräftepotenzial besser | economiesuisse ) rechnet die Wirtschaft, unter der Annahme einer linear steigenden Arbeitsproduktivität, bis 2035 mit einer Lücke von rund 460'000 Vollzeitbeschäftigten. Der Arbeitskräftemangel wird sich somit absehbar weiter zuspitzen und zu einer zunehmenden Belastung für die Schweiz werden. Um diese Lücke zu füllen, müssen wir einerseits das inländische Arbeitskräftepotenzial besser nutzen und andererseits die Arbeitsproduktivität massiv steigern. Ausserdem werden wir auch künftig auf eine arbeitsmarktbezogene Zuwanderung angewiesen sein.

Während alle drei Massnahmen notwendig sind, wird insbesondere die Steigerung der Arbeitsproduktivität eine zentrale Rolle spielen. Und genau hier eröffnet der rasante Fortschritt im Bereich der generativen künstlichen Intelligenz (KI) neue Chancen.

Es häufen sich Berichte über den Einfluss von KI auf den Arbeitsmarkt – insbesondere auf die Einstiegschancen von Hochschulabsolventinnen und -absolventen. Demnach würden KI-Anwendungen vermehrt Aufgaben übernehmen, die bislang typischerweise von Berufseinsteigerinnen und -einsteigern ausgeführt wurden. Entsprechend sinke in einigen Bereichen die Nachfrage nach jungen Leuten ohne praktische Berufserfahrung. 

Auch eine aktuelle Studie der Konjunkturforschungsstelle der ETH Zürich (KOF) stützt dieses verbreitete Narrativ. Dieser Analyse zufolge hat mit der Verbreitung von KI-Sprachmodellen seit Ende 2022 die Arbeitslosigkeit in Berufen, die sehr stark gegenüber KI exponiert sind, zugenommen. Ausserdem ist die Zahl der Stellenausschreibungen in stark KI-exponierten Berufen seit der Einführung der KI-Sprachmodelle deutlich zurückgegangen, während sie in Berufen mit niedriger und mittlerer Betroffenheit nur leicht abnahmen.  

Eine vergleichbare Studie von Iscenko & Millet (2026) aus den USA zeigt jedoch, dass der Rückgang der ausgeschriebenen Stellen dort bereits vor der Einführung generativer KI begonnen hat. In den USA erreichten die Stellenausschreibungen für stark KI-exponierte Berufe bereits im Frühjahr 2022 ihren Höhepunkt und gingen anschliessend deutlich zurück – also rund sechs Monate vor der Einführung von ChatGPT im November.  

Hinzu kommt, dass die weltweite Verbreitung von KI-Sprachmodellen in sehr kurzer Zeit zwar beachtlich war und Milliarden Nutzende erreichte, der blosse Zugang zu einem Tool aber nicht automatisch eine strategische Integration in Unternehmensprozesse bedeutet. Eine breit angelegte Nutzung erfordert sichere Lösungen, passende Schnittstellen und internes Know-how, weshalb weitreichende Personalentscheidungen unmittelbar nach der Einführung von KI-Tools eher unwahrscheinlich sind.

Stark KI-exponierte Berufe konzentrieren sich zudem auf Branchen wie IT, Finanzen, Versicherungen oder technische Dienstleistungen, die besonders sensibel auf Zins-, Wechselkurs- und konjunkturelle Schwankungen reagieren. Auch während der COVID-Krise zeigten diese Berufe deutlich stärkere Rückgänge als andere, was ihre erhöhte Anfälligkeit gegenüber wirtschaftlichen Schocks unterstreicht– unabhängig von generativer KI-Technologien wie ChatGPT, die damals noch nicht existierten. Junge Arbeitskräfte, die auf den Einstieg in den Arbeitsmarkt angewiesen sind, spüren diese Effekte besonders stark. 

Generative KI kann durchaus Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt haben, doch die bisherige Evidenz ist dafür noch begrenzt, und es ist insgesamt noch zu früh für eine verlässliche Beurteilung. Mit Blick nach vorne ist es jedoch plausibel, dass fortgeschrittene KI-Anwendungen die Tätigkeiten verändern, sich die Nachfrage nach bestimmten Kompetenzen verschiebt und damit auch die Einstiegswege in den Arbeitsmarkt neu prägen könnte.

Die vier vergangenen industriellen Revolutionen haben allesamt zu höheren Löhnen, mehr Freizeit, tieferer Arbeitslosigkeit und stärkeren Arbeitnehmerrechten geführt.

KI wird ein wichtiger, aber nicht alleiniger Treiber des kommenden Schweizer Strukturwandels. Ein Blick auf die Entwicklung seit 2016 zeigt, dass die Schweizer Wirtschaft trotz tiefgreifender technologischer Veränderungen robust bleibt: Jedes Jahr wurden mehr Stellen geschaffen als abgebaut, durchschnittlich rund 70’000 neue Arbeitsplätze. Selbst der Corona-bedingte Einbruch 2020 wurde bereits im Folgejahr überkompensiert. 

Die Digitalisierung hat dabei sehr unterschiedliche Spuren hinterlassen. Während in stark digitalisierbaren Sektoren wie Telekommunikation oder Finanzdienstleistungen Effizienzgewinne zu Stellenabbau führten, entstanden in wissensintensiven Bereichen wie IT, Forschung und Entwicklung oder der Schiff- und Luftfahrt deutlich mehr Arbeitsplätze. Der Strukturwandel verläuft somit dynamisch, aber insgesamt mit positiver Beschäftigungsbilanz (vgl. unser Dossier zu Erfolgreicher Arbeitsmarkt | economiesuisse ).

Wie frühere technologische Sprünge ist auch generative KI vor allem ein Produktivitätsmotor: KI könnte der entscheidende Hebel sein, um das Produktivitätswachstum zu erhöhen und so den demografischen Wegfall auszugleichen. Wie bereits erwähnt, erweitert generative KI vor allem kognitive Fähigkeiten und macht Tätigkeiten produktiver, ohne sie durchgehend vollständig zu ersetzen.

In den meisten Wirtschaftssektoren nimmt generative KI daher eine ergänzende Rolle ein. In der Schweiz entfallen rund 80 Prozent des wirtschaftlichen Potenzials der generativen KI auf Dienstleistungsbereiche – darunter Unternehmensdienstleistungen, Finanz- und Versicherungssektor, Handel, Verkehr und Tourismus, aber auch öffentliche Verwaltung, Bildung und Gesundheitswesen. In diesen Bereichen kann KI etwa automatische Dokumentenverarbeitung, vorbereitende Entscheidungsunterstützung und personalisierte Lernbegleitung leisten oder Fachpersonen in der Diagnostik unterstützen. Angesichts des wachsenden Bedarfs insbesondere in Verwaltung und Gesundheit kann und muss ein gezielter KI-Einsatz Abläufe spürbar effizienter machen und Engpässe entschärfen. Eine Studie der Implement Consulting Group (2026) zeigt zudem, dass KI nicht nur ein neues Werkzeug ist, sondern eine neue Form des Erfindens: Durch die Integration in Forschung und Entwicklung eröffnen sich erhebliche wirtschaftliche Chancen. KI kann die Innovationsqualität verdoppeln und die Effizienz von F&E-Prozessen je nach Bereich um zehn bis 20 Prozent steigern und damit bis 2034 potenziell rund 15 Milliarden Franken pro Jahr zum Schweizer BIP beitragen.

Schätzungen der Implement Consulting Group (2024) zeigen, dass die höhere Produktivität durch generative KI das Schweizer BIP in den kommenden zehn Jahren um bis zu elf Prozent steigern könnte – ein zusätzliches Wertschöpfungspotenzial von rund 80 bis 85 Milliarden Franken.

Dieser mögliche Wachstumsbeitrag (grüner Balken) entsteht einerseits durch Produktivitätssteigerungen in der Zusammenarbeit von Menschen mit generativer KI (oranger Balken) sowie andererseits durch die Wiederbeschäftigung der durch generative KI freigesetzten Arbeitszeit bei einem Teil der Arbeitskräfte für neue wertschöpfende Tätigkeiten (blauer Balken). Er fällt jedoch etwas geringer aus, weil ein Teil der durch KI-Automatisierung freigesetzten Arbeitszeit in Tätigkeiten mit tieferer Produktivität wiederbeschäftigt wird, was zu einem kleinen negativen Produktivitätseffekt führt (roter Balken).

Allerdings ist das KI-Potenzial nicht garantiert. Produktivitätseffekte werden kurzfristig häufig überschätzt und langfristig unterschätzt. Die Implement Consulting Group (2024) geht davon aus, dass wenn die Einführung verzögert wird, das Wachstumspotenzial markant, von rund elf auf lediglich drei Prozent sinkt.

Laut AWS & Strand Partners (2025) setzen derzeit 62 Prozent der Unternehmen KI vorwiegend für einfache Aufgaben ein, etwa zur Automatisierung von Routineprozessen, und schaffen es bislang nicht, diese Fähigkeiten für umfassendere Innovationen oder die Transformation ihres Geschäfts zu nutzen. Damit die Schweiz das volle Potenzial der KI nutzen und von einer höheren Produktivität profitieren kann, ist ein Paradigmenwechsel von isolierten Anwendungen hin zu einer strategischen, unternehmensweiten Integration notwendig. Eine beschleunigte digitale Transformation bildet die Grundlage dafür, Innovation, wirtschaftliche Widerstandsfähigkeit und Wohlstand nachhaltig zu stärken und die internationale Spitzenposition der Schweiz im Bereich KI zu sichern. Gerade vor dem Hintergrund der demografischen Entwicklung mit einem sinkenden Angebot an Arbeitskräften und einer alternden Bevölkerung ist das entscheidend, denn höhere Produktivität hilft, Wachstum trotz Fachkräftemangel zu sichern.

Bildung ist die zentrale Ressource unserer Volkswirtschaft. Sie sichert die Grundkompetenzen, schafft die Voraussetzung für lebenslanges Lernen und stärkt die Forschung, Innovation und Wettbewerbsfähigkeit. In einer Zeit rascher technologischer und wirtschaftlicher Veränderungen wird klar, dass Lernen nicht mit einem Abschluss endet. Das Schweizer Bildungssystem trägt dank seiner Durchlässigkeit wesentlich dazu bei, sich an strukturelle Veränderungen anzupassen.

Die Berufsbildung spielt dabei eine Schlüsselrolle. Sie orientiert sich konsequent am Bedarf des Arbeitsmarkts und stellt sicher, dass junge Menschen genau jene Kompetenzen erwerben, die tatsächlich gefragt sind. Unternehmen bilden nur dann aus, wenn sie mit einer späteren Beschäftigung rechnen können, was das System effizient und praxisnah macht. Gleichzeitig sorgt die Berufsbildung für einen kontinuierlichen Wissenstransfer zwischen Praxis und Bildung. Über die höhere Berufsbildung und die Fachhochschulen können Mitarbeitende berufsbegleitend studieren und neues Wissen direkt im Arbeitsalltag anwenden. Das berufsbegleitende Studium bietet dabei zahlreiche Vorteile (vgl. Berufsbegleitendes Studium: Ein oft ignorie | economiesuisse ). Gerade dieser enge Bezug zwischen Lernen und Arbeiten ist ein Kernelement lebenslangen Lernens.

Mit dem technologischen Wandel verändern sich die Kompetenzanforderungen grundlegend. Laut dem Weltwirtschaftsforum (2025) werden sich bis 2030 in der Schweiz rund 41 Prozent der am Arbeitsplatz benötigten Qualifikationen verändern. An Bedeutung gewinnen dabei sowohl technologische Kompetenzen, etwa in den Bereichen KI, Big Data oder Cybersicherheit, als auch überfachliche Fähigkeiten wie analytisches und kreatives Denken, Belastbarkeit, Flexibilität und Anpassungsfähigkeit. Dem McKinsey Global Institute (2024) zufolge wächst die Nachfrage nach technologischen Fähigkeiten in Europa um rund 25 Prozent und nach sozial-emotionalen Fähigkeiten um rund elf Prozent. Demgegenüber wird die Nachfrage nach Tätigkeiten, die vor allem grundlegende kognitive Fähigkeiten benötigen, etwa einfache Datenerfassung, Basis-Kommunikation oder administrative Routineaufgaben, um rund 14 Prozent sinken.

KI und Automatisierung spielen hierbei eine entscheidende Rolle: Laut einer Studie der Implement Consulting Group (2024) werden künftig rund 66 Prozent der Arbeitsplätze durch generative KI unterstützt, indem Teilaufgaben automatisiert oder effizienter erledigt werden. Rund ein Viertel der Jobs bleibt weitgehend unbeeinflusst – etwa im Bau, in der Reinigung oder in der Pflege. Etwa acht Prozent der Arbeitsplätze gelten hingegen als potenziell stark gefährdet, insbesondere Tätigkeiten mit hohem Anteil repetitiver administrativer Aufgaben wie in Kontaktcentern, Übersetzungen oder Sachbearbeitung.

Unternehmen erwarten, dass sich die Kompetenzprofile ihrer Belegschaften bis 2030 deutlich verändern und befürchten Engpässe bei qualifizierten Fachkräften (McKinsey Global Institutes, 2024). Ebenfalls stellt laut AWS & Strand Partners (2025) die digitale Qualifikationslücke eines der zentralen Hindernisse für die vollständige Nutzung des Potenzials von KI dar, da es Unternehmen zunehmend an Fachkräften mit den notwendigen Kompetenzen fehlt. 37 Prozent der Schweizer Unternehmen nennen fehlende Fachkompetenzen als konkrete Hürde, während 58 Prozent darin eine erhebliche Einschränkung für Innovationen sehen. Ein rasches und gezieltes Schliessen dieser Qualifikationslücke ist daher unerlässlich.

Lebenslanges Lernen ist der zentrale Hebel, um Qualifikationslücken nachhaltig zu verkleinern und den sich stetig wandelnden Kompetenzanforderungen gerecht zu werden. Es ermöglicht nicht nur längere Erwerbsbiografien und eine höhere Produktivität, sondern leistet auch einen wesentlichen Beitrag zur Chancengerechtigkeit. Wer seine Kompetenzen frühzeitig erweitert und kontinuierlich weiterentwickelt, bleibt gegenüber technologischen Veränderungen flexibel und kann die neuen Chancen der Arbeitswelt aktiv nutzen.

Empirische Forschung zeigt, dass generative KI selbst einen Beitrag zur Schliessung der Lücken zwischen den vorhandenen Qualifikationen und den künftig benötigten Fähigkeiten leisten kann. So fanden Noy und Zhang (2023) in einem experimentellen Setting heraus, dass der Einsatz generativer KI-Tools bei Schreibaufgaben nicht nur die Produktivität und Textqualität steigerte, sondern insbesondere Personen mit ursprünglich geringeren Schreibkompetenzen überdurchschnittlich profitieren liess. Dies deutet darauf hin, dass KI dazu beitragen kann, Leistungsunterschiede zu verringern und Lern- und Qualifizierungsprozesse zu fördern.

Doch damit dieses Potenzial breit wirksam wird, müssen Beschäftigte die verfügbaren Werkzeuge auch verstehen und nutzen. Laut Pew Research Center (2025) wird generative KI jedoch vor allem von gut ausgebildeten Personen genutzt, während Menschen mit geringerem Bildungsstand deutlich seltener darauf zurückgreifen. Es braucht daher eine umfassende Befähigung aller Mitarbeitenden, damit sie die Technologie gezielt im Arbeitsalltag einsetzen und Qualifikationslücken aktiv verringern.

Darüber hinaus kann generative KI auch im Bildungssystem, insbesondere in der Volksschule, einen wertvollen Beitrag leisten. Durch den Einsatz intelligenter, adaptiver Lernsysteme lassen sich Schülerinnen und Schüler individueller fördern, indem sie genau dort abgeholt werden, wo sie in ihrem Lernstand stehen. Solche Systeme können Lernwege automatisch anpassen, Wissenslücken gezielt identifizieren und personalisierte Übungsaufgaben bereitstellen. KI kann ausserdem Lehrpersonen von repetitiven Tätigkeiten, beispielsweise bei der Unterrichtsvorbereitung oder der Korrektur einfacher Aufgaben entlasten, und schafft Zeit für pädagogisch anspruchsvollere Tätigkeiten wie die individuelle Begleitung, Unterstützung und Motivation. Richtig eingesetzt, können digitale Lernsysteme langfristig dazu beitragen, die Bildungsqualität zu steigern und Kinder gezielt auf die Anforderungen einer zunehmend technologiegestützten Arbeitswelt vorzubereiten.

economiesuisse fordert ein innovationsfreundliches Umfeld und prinzipienbasierte, verhältnismässige und technologieoffene Regeln, um die Einführung von KI nicht zu verzögern. Regulierung soll Chancen ermöglichen und Innovation schützen – auf Basis eines risikobasierten Ansatzes und in internationaler Abstimmung. Das bestehende Rechtssystem bietet eine solide Grundlage; allfällige Lücken können gezielt geschlossen werden. Ergänzend braucht es flexible Instrumente wie Branchenvereinbarungen oder Selbstregulierung.

Damit die Schweiz das KI-Potenzial nutzen kann, spielt auch die Bildungspolitik eine zentrale Rolle. Schulen sollen die Schülerinnen und Schüler gezielt auf den kompetenten Umgang mit generativer KI vorbereiten. Digital- und Datenkompetenzen sowie kritisches Denken sind zu vermitteln, damit Informationen korrekt eingeordnet und KI verantwortungsvoll genutzt werden kann. Gleichzeitig muss die Weiter- und Höherqualifizierung auf allen Ebenen gestärkt werden. Beschäftigte sollen Zugang zu praxisnahen, flexibel einsetzbaren Lernformaten erhalten, die ihnen ermöglichen, neue Fähigkeiten gezielt und berufsbegleitend aufzubauen. Diese Instrumente müssen sich an unterschiedlichen Branchen, Tätigkeitsprofilen und Lernbedürfnissen anpassen lassen. Im Zentrum steht die Eigenverantwortung der Lernenden: Sie sollen befähigt werden, ihre Kompetenzen kontinuierlich weiterzuentwickeln, ohne dass zentralistische staatliche Vorgaben Innovation, Marktmechanismen oder betriebliche Flexibilität einschränken.

Die Kombination aus einem innovationsfreundlichen Umfeld, gezielter Regulierung und umfassender Befähigung der Arbeitskräfte entscheidet darüber, ob KI zum zentralen Produktivitätsmotor wird. Die Weichen dafür müssen heute gestellt werden.