Jetzt also auch der Papst. In seiner Enzyklika Magnifica Humanitas warnte Papst Leo XIV. vor den Gefahren einer schrankenlosen Künstlichen Intelligenz (KI):^{1​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​} vor Daten und Algorithmen als neuer, unregulierter Form von Eigentum, vor der Machtkonzentration bei wenigen Konzernen,^{2​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​} vor einem Menschen, der zum Opfer irreversibler Entscheidungen künstlicher Systeme wird. Auch wenn CDU-Digitalminister Wildberger in dasselbe Horn stieß und vor Jobverlusten durch KI warnte, erwartbarerweise unterlegte er das sogleich mit dem marktliberalen Crescendo vom drohenden Wettbewerbsrückstand gegenüber China und den USA.

So ist das Bekenntnis, KI durchdringe gegenwärtig und künftig ohnedies alle Lebensbereiche, längst zum Gemeinplatz geworden. Das macht es nicht falsch, im Gegenteil: KI wirft für Politik und Gesellschaft zukunftsrelevante Fragen auf, zentral in der Arbeitswelt und im Bildungssystem, also auf jenen Feldern, die zur historischen „Mission“ der Sozialdemokratie gehören. Ebenso relevant sind Fragen nach der Verteilung der mit KI erzielten Gewinne, nach der Machtkonzentration bei wenigen Tech-Unternehmen und nach der Frage, mit welchen Daten diese Gewinne überhaupt erwirtschaftet werden.

Um nur einige dieser Fragen anzureißen: Gibt es meinen Job in zehn Jahren noch? Wie lernen wir, womit, was und wozu, wenn KI viele Aufgaben übernehmen kann? Und schließlich, vielleicht die sozialdemokratische Gretchenfrage überhaupt: Wer hat Zugang zu diesen KI-Systemen, und wer bleibt außen vor? Denn ob KI in der Arbeitswelt und im Bildungssystem tatsächlich zu mehr Teilhabe und Chancengleichheit führt, entscheidet sich vor allem an zwei Fragen: wer sie entwickelt und zur Verfügung stellt und ob ihre Nutzung vom Einkommen oder Geldbeutel der Eltern abhängt.

Und die SPD? Der Blick auf die politische Praxis zeigt, wie wenig diese Fragen bislang beantwortet sind: Während CDU und FDP KI vor allem unter der wohlvertrauten Chiffre wirtschaftlicher Potenziale diskutieren, fehlt der SPD eine eigene Vorstellung davon, was KI gesellschaftlich bedeutet und wie sie politisch mitgesteuert werden kann. Zwei Fragen wiegen dabei besonders schwer: Wie werden die sozialen Folgen von KI für Arbeit, Teilhabe und Verteilung gestaltet? Und wem gehört die Infrastruktur, auf der KI beruht? Sucht man nach einem sozialdemokratischen Konzept oder einer originären Erzählung für diese Entwicklungen, wird man bei ihr bislang nur selten fündig.

KI und die soziale Frage: Arbeit, Teilhabe, Verteilung

Damit wir uns nicht falsch verstehen: Es braucht keine pauschale KI-Risikoerzählung, wohl aber Klarheit darüber, wie sich das sozialdemokratische Verständnis von Arbeit als Ort der Teilhabe, nicht bloß des Broterwerbs, mit dem technologischen KI-Fortschritt verbinden lässt. Studien beschreiben die Auswirkungen von KI auf Arbeitsplatz und Arbeitsmarkt bislang uneinheitlich, auch wenn sich in einzelnen Branchen bereits Tendenzen abzeichnen. So automatisiert generative KI bisher vordringlich die Aufgaben von Berufsanfänger:innen, während erfahrene Mitarbeiter:innen (noch) verschont bleiben.^{3​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​} Eine Auswertung der WSI-Betriebsrätebefragung zeichnet demgegenüber ein Bild relativer Stabilität: Weder eine systematische Arbeitsverdichtung noch abrupte Veränderungen der Arbeitsorganisation ließen sich bislang feststellen, KI werde in mitbestimmten Betrieben bislang vor allem unterstützend eingesetzt.^{4​​​​​​​​​​​​​​​​​​​​} Offen ist indes, inwiefern KI die Arbeitsintensität kurz- bis langfristig erhöht oder inwiefern sie zur Entlastung beitragen und den Arbeitsschutz stärken kann, beispielsweise in der industriellen Fertigung. Auch Personal- und Betriebsräte sind sich hier noch uneins bzw. wagen keine Prognosen. Dem Arbeitssoziologen Florian Butollo folgend, verdichtet KI-Arbeit bislang eher statt sie „wegzurationalisieren“.^{5​​​​​​​​​​​​​​​​​​​} KI werde ihm zufolge zwar Arbeit übernehmen, paradoxerweise aber auch mehr Arbeit schaffen, etwa dadurch, dass mehr Daten erhoben oder ausgewertet werden müssen.^{6​​​​​​​​​​​​​​​​​​}

Diese Unsicherheit über das Ausmaß der Effekte sollte aber nicht darüber hinwegtäuschen, dass sich bereits ein struktureller Unterschied zu früheren technologischen Umbrüchen abzeichnet: Dampfmaschine und Fließband waren die Geburtsstunde von Arbeiterbewegung und Sozialdemokratie und trafen vor allem „Blue-Collar“-Tätigkeiten in Industrie und Fertigung.^{7​​​​​​​​​​​​​​​​​} KI dagegen erfasst stärker „White-Collar”-Bereiche wie Büro- und Wissensarbeit, höher qualifizierte Wissensarbeit und kreative Tätigkeiten, auch wenn Grenzfälle wie Callcenter-Mitarbeiter:innen zeigen, dass es weniger um Blue- oder White-Collar als um den Standardisierungsgrad einer Tätigkeit geht. Das IAB (Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung) benennt in einer aktuellen Analyse für Deutschland nicht klassische Industriebranchen, sondern Unternehmensdienstleistungen, Lagerei und Gesundheitswesen als Bereiche mit den größten erwarteten Beschäftigungsrückgängen. Bereiche also, in denen KI vor allem repetitive, administrative und diagnostische Teilaufgaben übernehmen kann.^{8​​​​​​​​​​​​​​​​}

Wie sich diese Verschiebung tatsächlich auswirken wird, entscheidet sich aber nicht abstrakt, sondern in den Betrieben selbst: Gewerkschaften und Betriebsräte nehmen bei der KI-Einführung längst eine Vorreiterrolle ein, erhöhen durch Kompetenzaufbau den betrieblichen Nutzen von KI und tragen so zur gesellschaftlichen Akzeptanz der Technologie bei.^{9​​​​​​​​​​​​​​​} Verbindliche Mitbestimmungsrechte und Weiterbildungsansprüche können Arbeitsverdichtung und Dequalifizierung für einzelne Beschäftigtengruppen verhindern, woran es in Betrieben aber vielerorts noch mangelt.^{10​​​​​​​​​​​​​​}

Doch von KI sind nicht nur Berufsanfänger:innen im Allgemeinen, sondern auch die Kultur- und Kreativbranche im Besonderen betroffen. Deutsche Synchronsprecher:innen protestierten jüngst gegen Verträge, die ihre Stimmaufnahmen ohne zusätzliche Vergütung fürs KI-Training nutzen.^{11​​​​​​​​​​​​​} ​​​​​​​​​​​​​Dahinter steht die grundsätzlichere Frage, wer für Inhalte vergütet wird, mit denen KI überhaupt erst funktioniert: Der KI-Anbieter Anthropic („Claude“) etwa hatte Millionen Bücher von Piraterie-Plattformen heruntergeladen, ohne um Erlaubnis zu fragen, geschweige denn Autor:innen dafür zu bezahlen und schloss nach einem Gerichtsurteil einen Vergleich über 1,5 Milliarden Dollar ab.^{12​​​​​​​​​​​}

Daran schließt sich die politische Verteilungsfrage an: Wie werden die Produktivitätsgewinne aus KI zwischen Kapital und Arbeit aufgeteilt? In der SPD wird schon seit ein paar Jahren eine Maschinensteuer diskutiert, mit der Steuerausfälle durch Automatisierung sozial ausgeglichen werden sollen. Diese Überlegungen gewinnen durch das rasante Wachstum von KI an Aktualität. Bernie Sanders schlug im Juni eine einmalige 50-Prozent-Abgabe auf die Aktien von KI-Konzernen mit mehr als 200 Millionen Dollar KI-Umsatz vor, aus der ein Staatsfonds mit jährlicher Dividende an alle Bürger:innen finanziert werden soll.^{13​​​​​​​​​​} ​​​​​​​​​​Auch Südkorea diskutiert eine staatliche Beteiligung am KI-Boom: Nach einem Streik der Beschäftigten in der Halbleitersparte bei Samsung wurde aus dem Umfeld des südkoreanischen Präsidenten eine „Bürgerdividende“ aus den Steuereinnahmen auf die KI-Gewinne der Technologiekonzerne vorgeschlagen.^{14​​​​​}

KI und Macht: Abhängigkeit, Infrastruktur, Regulierung

Erkennbar ist schon heute, dass Abhängigkeiten von Big Tech kaum eine Rolle in der konservativen KI-Erzählung spielen, was beispielhaft zwei Initiativen aus Nordrhein-Westfalen und Baden-Württemberg zeigen. In NRW bewarb Ministerpräsident Wüst die mit Microsoft lancierte „KI-Skilling-Initiative”, mit der Lehrpersonal und Finanzverwaltung im Umgang mit KI geschult werden sollen – an einen einzelnen Konzern gebunden, obwohl das Land für einzelne Bausteine Plattformneutralität betont.^{15​​​​} Das Grün-Schwarz regierte Baden-Württemberg band seine Polizei für mindestens fünf Jahre und rund 25 Millionen Euro an die Analysesoftware „Gotham“ des von Peter Thiel mitgegründeten Unternehmens Palantir.

Digitale Souveränität ist die notwendige Kehrseite der Verteilungsfrage: Wer dauerhaft von großen amerikanischen Anbietern abhängig bleibt, ist massiv politisch und wirtschaftlich erpressbar und hat auf die genaue Ausgestaltung der KI-Modelle und die Aufteilung der damit erzielten Gewinne wenig Einfluss. Zu dieser Unabhängigkeit – oder vielmehr geringeren Abhängigkeit – gehören eigene KI-Modelle, ja, im größeren Maßstab wie Mistrals „Vibe“ (ehedem Le Chat), aber vor allem vertrauensvolle Open-Source-Ansätze, die stärker gefördert werden müssen. Es muss zudem Alternativen zu den technisch potenten, aber politisch dubiosen Modellen aus China geben. All das muss in ein klares normatives Regelwerk eingebettet werden – nur so entsteht an Schulen oder in Betrieben Vertrauen gegenüber KI. Ausgerechnet der europäische AI Act, der hierfür pars pro toto steht, wird in der marktliberalen Erzählung aber vor allem als wirtschaftlicher Bremsklotz verhandelt, wie einst die DSGVO, die sich sodann nicht nur als praktikabel erwies, sondern sogar als internationales Gütesiegel reüssierte.

Wie notwendig eine vorausschauende Regulierung ist, zeigt sich nicht zuletzt an der physischen Infrastruktur, die die technische Grundlage für den KI-Boom darstellt: den Rechenzentren. Mindestens 47 Rechenzentren mit einem Investitionsvolumen von mehr als 41 Milliarden Dollar sind in den USA seit 2025 an lokalem Widerstand gescheitert.^{16​​​​} ​Auch in Deutschland kippte der Bau von Rechenzentren, zuletzt etwa in Maintal und Groß-Gerau.^17​​ ​​In Europa und Deutschland werden weniger und kleinere Rechenzentren gebaut, doch auch hier kann der Konflikt zwischen wirtschaftlichem Ansiedlungsinteresse und lokaler Akzeptanz schnell eskalieren, wie jahrelange Diskussionen um Windkraftanlagen gezeigt haben. Das wirft eine grundsätzlichere Frage auf: Erfordert digitale Souveränität tatsächlich eigene Großrechenzentren im US-amerikanischen Maßstab? Oder löst ein solcher Wettlauf um immer größere Kapazitäten – angesichts des hohen Energiebedarfs und der vergleichsweise geringen Zahl neu entstehender Arbeitsplätze – vor allem langfristige Standort- und Akzeptanzkonflikte aus und produziert auf lange Sicht „Bauruinen“?

Souveränität ließe sich dann weniger an der schieren Rechenkapazität bemessen als an der Fähigkeit, offene und ressourcenschonende Alternativen zu den großen US-Tech-Riesen zu entwickeln und an einer ehrlichen Erwartungshaltung darüber, wie viele und welche Arbeitsplätze solche Ansiedlungen tatsächlich schaffen.

Zugleich braucht es eine stärkere Regulierung von Big Tech, um Machtkonzentration entgegenzuwirken. Das ist nicht nur eine wirtschaftliche, sondern auch eine demokratiepolitische Frage. Klar ist: Regulierung und Förderung schließen sich nicht aus. Das Prinzip „Public Money, Public Code“, mit Steuergeldern finanzierte Software grundsätzlich quelloffen bereitzustellen, wäre dafür ein naheliegender Hebel: Es fördert europäische und offene Alternativen und entzieht den etablierten Anbietern zugleich einen Teil der öffentlichen Nachfrage. Wie wenig dieser Hebel bislang genutzt wird, zeigt der Bund selbst: 2025 zahlte die Bundesverwaltung 481 Millionen Euro für Microsoft-Lizenzen, 38 Prozent mehr als im Vorjahr, während die eigene Open-Source-Alternative eine verwaltungsinterne Nische bleibt.¹⁸

Ausblick

KI ist gestaltbar, kein Naturereignis, dem sich Politik fatalistisch zu fügen hätte. Ja, KI ist komplex, aber ihre Einführung in der Arbeitswelt ist keineswegs deterministisch auf Verdrängung und Stellenabbau ausgelegt. Wo Betriebsräte und Gewerkschaften frühzeitig mitbestimmen, verbessert KI Arbeitsprozesse eher, als sie zu verdichten oder Beschäftigte zu ersetzen. Genau darin liegt die originäre sozialdemokratische Antwort: nicht der Glaube an Technik als Selbstzweck, sondern das Beharren darauf, dass Teilhabe organisiert werden muss. Technologien wie KI werden besser, ob am Arbeitsplatz oder in der Medizin, wenn die Betroffenen mitsprechen und mitentscheiden können: über den Einsatz, über die verwendeten Daten, über die Grenzen der Automatisierung und über die Verwendung der Erträge. Diese Mitsprache erhöht nicht nur die Qualität der Systeme, sondern auch ihre Legitimation. Und diese Legitimation schafft Vertrauen in die Technologie und erhöht die Zustimmung zu ihr und damit den wirtschaftlichen Nutzen, der am Ende allen zugutekommt. Die SPD verfügt über die programmatische Tradition, die gewerkschaftliche Verwurzelung und die fachliche Expertise, um Künstliche Intelligenz in diesem Sinne zu gestalten. Es wird Zeit für einen progressiven Fortschrittsoptimismus.

Übrigens: Auch der Papst hält KI nicht für ein unaufhaltsames Schicksal der Menschheit, sondern für gestaltbar. Die SPD sollte diese Einsicht ernster nehmen als mancher Gläubige.

Literatur

¹ Vgl. Deutsche Bischofskonferenz 2026.

² Vgl. Frings 2026.

³ Vgl. Maasoum/Lichtinger 2025.

⁴ Vgl. Pusch et al. 2026.

⁵ Vgl. Butollo 2026.

⁶ Vgl. Laudenbach 2026.

⁷ Vgl. ausführlicher dazu: Frey 2019; Florian/Albers 2026.

⁸ Vgl. IAB 2025.

⁹ Vgl. Krzywdzinski/Wotschack 2026; vgl. Hoose 2025.

¹⁰ Vgl. Dumitrescu 2025.

¹¹ Vgl. Hildebrand/Steinitz 2026.

¹² Vgl. Lindner 2025.

¹³ Vgl. Sanders 2026.

¹⁴ Vgl. Mattheis 2026.

¹⁵ Vgl. Landtag NRW 2025.

¹⁶ Vgl. Hecking 2026.

¹⁷ Vgl. Kleinz/Werner 2026.

¹⁸ Vgl. Kipker/Kolain 2026.