10.11.2022

„Klarnas Schwenk zum Spar-Modell ist scheinheilig“

Das "Buy Now Pay Later"-Dogma hat viele Menschen in die Schuldenfalle getrieben. Einer der Protagonisten dieses Modells führt jetzt ein Spar-Feature ein. Martin Granig, Gründer der monkee-App nennt dies "financial Greenwashing".
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Buy Now Pay Later, Klarna, Martin Granig, monkee, Save Now Pay Later
(c) Adobe.Stock/Jon Anders Wiken - Buy Now Pay Later hat viele in eine Schuldenfalle getrieben.

Es ist eine Sucht. Das Kaufverhalten vieler Menschen war die letzten Jahre durch die Möglichkeit geprägt, Dinge gleich zu kaufen, aber später zu bezahlen. Dieser „Buy Now Pay Later“-Trend (BNPL) führte zu einer hohen Verschuldung von User:innen diverser Payment-Dienste und brachte Anbietern hohe Gewinne.

Eine Besonderheit dabei ist die Möglichkeit, Rechnungen nicht nur später, sondern auch mittels Ratenzahlungen zu begleichen. Verpasste man allerdings Zahlungen und schob sie auf einen späteren Zeitpunkt, so konnte es geschehen, dass man sich plötzlich mit Zinsen von zehn bis 15 Prozent konfrontiert sah. Und hohe Schulden anhäufte.

Monkee-Gründer Martin Granig: „Buy Now Pay Later unter Druck“

Besonders sichtbar wurde dies auf dem Social Media-Kanal TikTok, wo User:innen als Challenge unter #klarnaschulden ihre offenen Rechnungen präsentierten, die teilweise mehrere Tausend Euro betrugen.

Gerade der schwedische Payment-Anbieter steht (nicht nur) bei Martin Granig schwer in der Kritik. Der plötzliche Schwenk zu einem neuen „Spar-Feature“, um auf das „Save Now Buy Later“-Modell umzusteigen, wirkt wie „financial Greenwashing“ sagt er.

„Buy Now Pay Later kommt unter Druck, einerseits weil die Kosten zur Finanzierung steigen und es für Klarna immer teurer wird, Geld auszuleihen, das sie zum Vorfinanzieren des Konsums bei Retailern verwenden können“, erklärt Granig den plötzlichen Umstieg. „Auf der anderen Seite steigt massiv die Anzahl von Konsumenten mit Zahlungsausfällen. Viele sind nicht mehr in der Lage, Raten zurückzuzahlen. Weshalb sich auch Klarnas Kosten im ersten Quartal verzehnfacht haben. Ihr Business-Modell bricht zusammen durch steigende Zinsen.“

Grauzone Kreditvergabe

Es ist nicht nur die Veränderung des wirtschaftlichen Umfeldes von Konsument:innen (Inflation, etc …), die für Payment-Anbieter mit dem BNPL-Modell zum Problem werden.

Der gesamte „Buy Now Pay Later“-Bereich bewegt sich in einer Grauzone. Kreditvergaben sind üblicherweise stark reguliert und unterlaufen strikten Prüfungen durch Banken. Die EU strebt seit kurzem strengere Regeln für Minikredite und den Kauf auf Raten beim Onlineshopping an, um der Verschuldung durch e-Commerce entgegenzuwirken.

„Die Verschärfung ziele auch auf BNPL-Anbieter wie das schwedische Unternehmen Klarna, die einen Teil ihrer Erträge mit Mahngebühren erzielten“, wird Malte Gallée, Deutscher Grüner im EU-Parlament, im Handelsblatt zitiert. Der Zahlungsanbieter hätte sein Geschäftsmodell auf der Überschuldung seiner Kunden aufgebaut.

Trendumkehr: Zuerst sparen, dann kaufen

Auch wenn Granig das neue Spar-Feature von Klarna als „scheinheilig“ bezeichnet, so sieht er doch global einen Trend, den auch Big Player wie Apple und Google nun aufgreifen.

„Der Zeitpunkt ist interessant“, so sagt er. „Nachdem man in den letzten 24 Monaten während Covid Millionen damit gemacht hat, Geld an Menschen zu verleihen, die es sich gar nicht leisten konnten, kommt jetzt das Business-Modell ins Wanken. Dieses neue Feature ist ein ‚interessanter‘ Move.“

Neukundengewinnung wurde kostenintensiver

Granig weiß auch, dass Kosten für Retailer zur Neukundenakquise im Vergleich zum Vorjahr um 66 Prozent gestiegen sind. Seine Smartphone-Spar-Idee, die er gemeinsam mit Christian Schneider und Jean-Yves Bitterlich als monkee-App umgesetzt hat, leiste seit Jahren nicht nur bei User:innen einen Beitrag zu einem verantwortungsvollen Umgang mit Geld, sondern bringe mit Features wie „FutureBoost“ auch für Retailer Vorteile.

Kurz gesagt geht es darum, dass man bei Erreichen eines Sparziels, um etwa ein Smartphone oder einen Laptop zu kaufen, zusätzlich bei monkee-Partnern einen prozentuellen Discount erhalte. Dies bedeute für Business-Partner auch eine gewisse Planungssicherheit.

Monkee: „Save Now Buy Later schädigt nicht“

„Retailer, die bei uns mitmachen, erreichen dadurch sehr relevante Kunden, die genau auf das sparen, was sie anbieten. Damit kreieren sie auch positive Touchpoints, weil sie durch ihre ‚FutureBoosts‘ unsere User:innen bei der Erreichung ihrer Ziele unterstützen. Save Now Buy Later ist verantwortungsvoller und schädigt nicht die finanzielle Gesundheit“, erklärt Granig.

Monkee selbst hat aktuell über 200.000 Downloads und mehr als 400 Partner in Deutschland und Österreich. Darunter nicht nur Verkäufer aus dem Elektronik- oder Urlaubs-Segment (Booking), sondern neuerdings auch Anbieter von „Necessities“ wie REWE, Fressnapf oder Shop Apotheke.

Fokus auf stationären Handel

Ende des Jahres plant monkee zudem mit VISA und quenta eine Smartcard zu launchen, um das System „FutureBoost“ in den stationären Handel zu skalieren.

„Damit erhöht sich der Wert für unsere Kunden sehr, weil das meiste Geld in den stationären Handel fließt; für unsere Partner, weil auch lokale Geschäfte dann loyale Kunden bekommen können“, so Granig abschließend.

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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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