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In welchem Umfang sind Arbeitsplätze durch die Automatisierung bedroht? Dazu gibt es schon zahlreiche Prognosen, nun hat auch das Beratungsunternehmen McKinsey eine Studie vorgelegt. Dazu wurden mehr als 2.000 Tätigkeiten in 800 Berufen untersucht. Demnach wird die Automatisierung bis zum Jahr 2055 jede zweite Tätigkeit betreffen, allerdings in sehr unterschiedlichem Ausmaß. Für die Studien wurden die anfallenden Aufgaben bei einem Job in sieben Kategorien unterteilt. Drei davon sind besonders betroffen von der Automatisierung: körperliche Arbeiten (81 Prozent), Datenverarbeitung (69 Prozent) und Datensammlung (64 Prozent). Am schlechtesten automatisierbar sind dagegen komplexe Management-Aufgaben. Basis der Untersuchung der New Yorker Unternehmensberatung sind die offiziellen Statistiken der US-Arbeitsmarktbehörde. Statt einer endgültigen Prognose wurden verschiedene Szenarien entwickelt, die sowohl die rein technische als auch die abzusehende gesellschaftlich-wirtschaftliche Umsetzbarkeit berücksichtigen.

Wenn ein immer größerer Anteil menschlicher Arbeit in Zukunft von Robotern verrichtet wird, bedeutet das auch, dass dem Staat ein erheblicher Anteil an Einnahmen nicht mehr zur Verfügung steht: die Einkommenssteuer. Dieses Problem sprach der Microsoft Gründer Bill Gates in einem Video-Interview mit dem Online-Wirtschaftsportal Quartz kürzlich an. Und Gates hat auch schon eine Lösung parat: „Wenn ein Roboter ins Spiel kommt und dieselbe Arbeit macht, die sonst ein Mensch machen würde, sollte man doch denken, dass man den Roboter auf einem ähnlichen Niveau besteuert.“ Mit dem eingenommenen Geld könnte man Berufe in der Pflege oder Pädagogik fördern, beides Tätigkeiten, die durch Roboter nur schwer ersetzbar sind. Die Menschen, deren Berufe durch die Automatisierung wegfielen, würden an diesen Stellen dringend als Arbeitskräfte gebraucht. Auch der Chef der Deutschen Post, Frank Appel, sprach sich für eine Art Robotersteuer aus, um staatliche Ausgaben zu finanzieren – und menschliche Arbeit geringer zu besteuern.

Stattliche 360.000 Arbeitsstunden investiert JP Morgan Chase & Co, die größte Bank der Vereinigten Staaten, im Jahr, um von Anwälten Kreditanträge bewerten zu lassen. Nun gelang es, diese Arbeit mittels einer künstlichen Intelligenz in wenigen Sekunden zu erledigen. Im Juni 2016 begann JP Morgan damit, einen Algorithmus namens COIN (Contract Intelligence) zu implementieren. COIN basiert auf maschinellem Lernen, das von einem privaten Cloud-Netzwerk unterstützt wird, das das Bankhaus betreibt. COIN reduziert nicht nur die Zeit, die bei der Überprüfung von Dokumenten benötigt wird, sondern hat auch die Anzahl an menschlichen Fehleinschätzungen drastisch reduziert. COIN ist Bestandteil der Bemühungen von JP Morgan, bestimmte Aufgaben zu automatisieren und neue Tools für Banker und Kunden bereitzustellen. Das Bankhaus stellt ein Budget von 9,6 Milliarden Dollar pro Jahr für den Technologie-Sektor zur Verfügung, um in die Bereiche Big Data, Robotik und Cloud-Infrastruktur zu investieren.