Wie viele stellen streicht die Tech-Branche?

Der Stellenabbau in der Tech-Branche beschleunigt sich 2026 deutlich. Bereits bis Anfang Mai summiert sich die Zahl der Entlassungen weltweit auf 101.550 Mitarbeitende und nähert sich damit dem Gesamtwert des Jahres 2025 von 124.474 an. Besonders auffällig ist das erste Quartal 2026 mit 81.747 Entlassungen – ein Wert, der deutlich über den Quartalen der Vorjahre liegt. Das zeigt die Statista-Infografik mit Daten des Portals Layoffs.fyi

Neben Unternehmen wie Oracle, Intel und Amazon hat jetzt auch Cloudflare angekündigt, 1.100 Stellen zu streichen. Der starke Stellenabbau im laufenden Jahr dürfte nur zum Teil direkt auf Künstliche Intelligenz zurückzuführen sein. Zwar setzen viele Unternehmen verstärkt auf Automatisierung, etwa in der Softwareentwicklung, im Kundenservice oder im Backoffice. Dadurch könnten bestimmte Tätigkeiten effizienter erledigt und einzelne Rollen reduziert werden. Ein unmittelbarer, flächendeckender Ersatz von Arbeitsplätzen durch KI lässt sich aus den Daten jedoch nicht eindeutig ableiten.

OpenAI Chef Sam Altman sprach kürzlich auf einer Konferenz in Indien sogar von "AI-Washing": Ein Teil der Entlassungen wäre auch ohne KI gekommen, werde aber nun kommunikativ damit begründet. Es gebe sowohl echte Verdrängung als auch symbolische Schuldzuweisungen an KI, so Altman laut Medienberichten.

Wichtiger sind anderen Experten zufolge strukturelle Faktoren: Nach der starken Expansion in den Jahren zuvor stünden viele Tech-Konzerne unter Druck, Kosten zu senken und ihre Organisation zu straffen. Steigende Zinsen, verhaltene Investitionen und schwächere Wachstumsraten hätten bereits seit 2023 zu Sparprogrammen geführt. KI wirke in diesem Kontext eher als Beschleuniger bestehender Entwicklungen denn als alleinige Ursache.

Die Plattform layoffs.fyi erfasst weltweit Entlassungen in der Tech-Branche, indem sie öffentlich bekannte Fälle aus Unternehmensmeldungen, Medienberichten und sozialen Netzwerken zusammenführt. Ergänzend können Nutzer Hinweise einreichen, die geprüft und mit anderen Quellen abgeglichen werden, bevor sie in die Datenbank einfließen.