Achthundert der 1.800 Stellen in der Zentrale, die Target im vergangenen Oktober gestrichen hat, waren gar nicht besetzt. Einzelhändler ersetzen ihre Einkäufer im Kern nicht durch KI. Sie nutzen KI als Rechtfertigung dafür, die Ebene darunter erst gar nicht aufzubauen. Rund tausend Target-Mitarbeiter wurden freigesetzt; die anderen 800 waren offene Stellen, die einfach geschlossen wurden – zusammen 8 Prozent der Belegschaft in der Zentrale. Die Entlassungen machten die Schlagzeilen. Die teure Zahl war die, die niemand verkünden musste.

Die Forschung zeigt in dieselbe Richtung. Zwei Harvard-Ökonomen werteten die Daten von 62 Millionen Beschäftigten in 285.000 Unternehmen aus. Seit Anfang 2023 sank die Beschäftigung junger Angestellter bei Unternehmen, die generative KI einsetzen, deutlich stärker als bei Nicht-Anwendern, während die Beschäftigung erfahrener Mitarbeiter weiter zunahm. Der Rückgang, so schreiben sie, sei „durch langsamere Einstellungen bedingt, nicht durch mehr Kündigungen oder Beförderungen”. Niemand wurde hinausgedrängt. Der Zustrom versiegte.

Anhand der Daten des größten US-Lohnabrechnungsdienstleisters fand das Digital Economy Lab der Stanford University einen relativen Beschäftigungsrückgang von 16 Prozent bei 22- bis 25-Jährigen in den Berufen, die am stärksten von KI betroffen sind. Das sind Software- und Support-Rollen, keine Einkaufsbüros; die Analogie muss man ziehen, nicht voraussetzen. Im Einzelhandel hinterlässt diese Entwicklung überhaupt keine Spur, denn ein Einkaufsteam, das eine Stelle gar nicht erst ausschreibt, hat auch nichts zu vermelden.

Walmart hat die Rechnung offen gelegt. Doug McMillon sagte dem Wall Street Journal, KI werde „buchstäblich jeden Job verändern”, berichtete CNBC, während die Belegschaft drei Jahre lang bei rund 2,1 Millionen konstant bleiben soll, obwohl der Umsatz wächst. Eine konstante Belegschaft bei einem wachsenden Unternehmen verspricht, dass niemand entlassen wird. Von der anderen Seite gelesen verspricht sie, dass niemand Neues dazukommt.

Man betrachte, was der Software übertragen wurde. Modern Retail berichtete im Juni, dass Walmarts Assistenzsystem Wally die Dateneingabe und Ursachenanalyse der Einkäufer übernimmt und dass Targets Trend Brain für die Eigenmarken die Trendsignale auswertet. Das sind genau die Aufgaben, an denen sich ein Junior-Einkäufer früher jahrelang abarbeitete, bevor man ihn überhaupt selbst einkaufen ließ. Niemand hat diese Aufgaben gemocht. Das war eher der Sinn der Sache.

Ein Einkäufer ist ein Junior-Einkäufer, der oft genug falsch lag, um aufzuhören zu raten.

Ein Ökonom hat die Konsequenz durchdacht. Enrique Ide argumentiert, dass die Automatisierung von Einstiegsjobs langfristiges Wachstum und Wohlstand senken kann, selbst wenn die Gesamtbeschäftigung stabil bleibt, weil sie Neulinge von den erfahrensten Praktikern fernhält und so die Weitergabe von implizitem Wissen unterbricht. Das ist ein Modell, keine Messung. Die Ersparnis ist real genug; sie wird von einem Konto abgebucht, auf das seit 2023 niemand mehr eingezahlt hat.

Die optimistische Lesart hat eine Lücke. Im März forderte Rich Honiball im Robin Report die Einzelhändler auf, die Rolle des Einkäufers um das herum neu aufzubauen, was KI nicht kann: Kultur lesen und formen, was eine Kategorie für den Kunden bedeutet. Mit dem Ziel hat er recht. Sein Argument setzt aber bereits einen Einkäufer mit vorhandenem Urteilsvermögen voraus und sagt nichts darüber, woher der nächste kommen soll.

Der Einzelhandel hat dieses Problem diagnostiziert, bevor er jemandem die Schuld dafür geben konnte. Bereits 2017 warnte Frederick Lamster im Total Retail, der Niedergang der Führungskräfte-Trainingsprogramme habe die Branche ohne genug vorbereitete Nachfolger zurückgelassen. Das war vor neun Jahren, ganz ohne KI-Modell in Sicht. Was KI lieferte, war nicht die Ursache – sie lieferte die Ausrede. In fünf Jahren wird jemand fragen, warum niemand im Haus mehr eine Saison lesen kann. Die Antwort wird in einem Personalplan aus dem Jahr 2026 stehen, abgelegt unter Effizienz.