LONDON (IT BOLTWISE) – Viele Absolventen berichten von einer schleppenden Jobsuche, obwohl sie sich frühzeitig bewerben und parallel Qualifikationen aufbauen. In Diskussionen rund um Künstliche Intelligenz fällt dabei immer wieder der Vorwurf, KI senke die Chancen auf Einstiegsstellen. Ökonomische Analysen zeichnen jedoch ein differenzierteres Bild: Sowohl die Automatisierbarkeit bestimmter Aufgaben als auch die besondere Rolle von Remote-Arbeit können den Effekt verstärken. Unstrittig bleibt, dass sich für Berufsanfänger die Erwartung an „Anlernzeit“ und „Tacit Knowledge“ schneller verschiebt als zuvor.
Die Jobsuche junger Absolventen wirkt gerade wie ein Filter, der sich schneller zusetzt als der Arbeitsmarkt neue Einstiegsprofile aufnehmen kann. Im konkreten Alltag berichten etwa Irene Chang (21) und Jacqueline Kline (25) von sehr hohen Bewerbungszahlen bei gleichzeitig dünner werdenden Rückmeldungen. Chang, die im Mai ein Bachelorstudium in Industrial and Systems Engineering an Georgia Tech abschloss, startete nach eigener Aussage bereits etwa ein Jahr vor dem Abschluss mit Bewerbungen auf Junior-Positionen als Data Analyst. Seit September hat sie nach ihrer Schätzung rund 450 Bewerbungen geschrieben und bis dato etwa 19 Vorstellungsgespräche geführt, ohne dass daraus ein Angebot geworden wäre. Kline wiederum, Absolventin eines Masterstudiums in Communications an der Florida State University, sagt, sie habe früh vernetzt, mehrere Praktika absolviert und schon während des Studiums angefangen, sich zu bewerben. Seit Dezember summiert sie über 500 Bewerbungen auf Einstiegsjobs – die trotz aktiver Bemühungen vorerst nicht in Einstellungen münden.
Dass Künstliche Intelligenz als Erklärung stark im Raum steht, passt zur Wahrnehmung vieler Kandidatinnen und Kandidaten: Aufgaben, die früher Menschen in der Ausbildung und beim Berufseinstieg begleiteten, scheinen sich durch KI-gestützte Systeme deutlich schneller oder zumindest „ausreichend gut“ erledigen zu lassen. Chang beschreibt das so, dass Einstiegs-Skills zwar wichtig bleiben, aber eben auch Fähigkeiten betreffen, die KI sehr effizient abbilden kann. In der gleichen Stoßrichtung argumentieren Umfragewerte: In einer Erhebung, in der nach einer möglichen KI-Auswirkung auf die Einstellungspraxis gefragt wurde, gaben 47% der Befragten an, KI habe bereits Hiring in ihrem Bereich beeinflusst. Gleichzeitig zeigt die Datenlage, wie groß der Druck auf Berufsanfänger ohnehin ist: Laut Federal Reserve Bank of New York lag die Arbeitslosenquote bei jüngeren Absolventen (22 bis 27 Jahre, neue Hochschulabschlüsse) im Juni bei 5,7%, während die Rate für alle Beschäftigten bei 4,1% lag.
Ökonomen sehen den Zusammenhang zwischen KI und Einstiegsjobs allerdings nicht als einfache Ursache-Wirkung-Kette. Der Stanford-Ökonom Erik Brynjolfsson ordnet KI zwar als relevanten Faktor ein, aber nicht als alleinige Ursache: „AI is not the whole story, but it’s part of the story and the evidence is building“, sagte er in dem Interview. Als Beleg verweist er auf Auswertungen von Payroll-Daten, die gemeinsam mit Koautoren seit Ende 2022 eine Veränderung besonders in AI-exponierten Rollen zeigen. Für frühe Erwerbsphasen (22 bis 25 Jahre) in Bereichen wie Softwareentwicklung oder Marketingmanagement wird ein relativer Beschäftigungsrückgang von 16% berichtet. Gleichzeitig sei die Beschäftigung älterer Beschäftigter in ähnlich exponierten Tätigkeiten stabil geblieben oder sogar gewachsen, ebenso in Jobfeldern, die nicht so leicht zu automatisieren sind, etwa Home-Health-Positionen, Physiotherapie oder Bau. Die Erklärung für die spürbar stärkere Wirkung auf Jüngere führt Brynjolfsson auf zwei Mechanismen zurück: Juniorrollen tragen bei wirtschaftlichen Abschwüngen häufig zuerst die Last, und große Sprachmodelle lernen vor allem aus „codified knowledge“ – also Wissen, das als Text vorliegt, etwa in Lehrbüchern und Dokumenten. Dieses Wissen überschneidet sich laut seiner Argumentation stark mit dem, was Berufsanfänger am Anfang typischerweise mitbringen. Was dann aber fehlt, ist die Art von Erfahrung, die sich erst durch Praxis („tacit knowledge“) aufbaut, und die genau diese Kompetenzlücke bei senioreren Profilen weniger anfällig macht.
Damit ist die KI-Frage noch nicht erschöpft, denn eine zweite Sicht rückt den zeitlichen Kontext in den Mittelpunkt. Der Harvard-Ökonom David Deming zeigt sich nicht überzeugt, dass KI allein den jüngeren Beschäftigungsdruck erklärt: Er verweist darauf, dass der Rückgang im Junior-Hiring zeitlich „etwa sechs Monate“ vor der Veröffentlichung von ChatGPT begonnen habe. Daraus zieht er eine Schlussfolgerung, die in eine andere Richtung weist: „I think it’s more like remote work.“ In einer Analyse der New York Fed wird zudem berichtet, dass Unternehmen weniger häufig Absolventen in solche Rollen einstellen, die aus der Ferne erledigt werden können. Mit dem Anstieg von Remote-Arbeit nach der COVID-19-Pandemie sei gleichzeitig die Arbeitslosigkeit bei jüngeren Hochschulabsolventen gewachsen. Die gleiche Untersuchung ordne KI nicht als treibende Kraft dafür ein. Deming begründet den Mechanismus über die Unternehmenslogik: Remote bedeutet für viele Einstiegsstellen einen höheren Schulungs- und Betreuungsaufwand, der sich aus Distanz schwerer steuern lässt. Wenn ein Arbeitgeber damit rechnen muss, dass Einarbeitung „aus der Ferne“ nicht so reibungslos funktioniert, sinkt die Attraktivität für Junior-Kandidaten. Umgekehrt steigt der Nutzen, wenn man eher auf erfahrene Personen setzen kann und durch Remote-Arbeit zudem ein breiteres Talent-Ökosystem über Regionen hinweg erreichbar wird.
Eine dritte Perspektive kommt hinzu, die stärker auf das Verhältnis von KI-Ausgaben und Personaleinsatz schaut. Anders Humlum, ebenfalls als Ökonom eingeordnet, argumentiert sinngemäß, dass man bei einer echten Substitution von Einstiegsjobs durch KI erwarten würde, dass Firmen, die stark in KI investieren, weniger Personal einstellen. Laut seiner Darstellung zeigt aber das Datenbild etwas anderes. Humlum verweist auf eine Studie, die AI-Spending und Mitarbeiterzahlen in mehr als 21.000 US-Unternehmen über den Zeitraum von Anfang 2021 bis Anfang 2026 untersucht. Firmen mit den größten KI-Investitionen hätten dabei den Einstiegs-Kopfbestand in den zwei Jahren nach der KI-Nutzung um 12% gesteigert. Auch wenn diese Zahl nicht automatisch beweist, dass KI neutral wirkt, stützt sie doch die These, dass KI in vielen Fällen eher in Prozesse integriert wird, statt bestehende Teams vollständig zu ersetzen. Humlums Argument wird zusätzlich mit einem konkreten Beobachtungswinkel unterfüttert: Unternehmen, die für KI-Modelle regelmäßig zahlen, würden offenbar sogar überdurchschnittlich einstellen.
Für die aktuelle Debatte heißt das: Absolventen erleben nicht nur einen „KI-Effekt“, sondern eine Kombination aus konjunkturellen Mechanismen, der Struktur bestimmter Rollen und dem Wandel in der Arbeitsorganisation. Das erklärt auch, warum sich die Wahrnehmung so hartnäckig hält, obwohl ökonomische Daten nicht überall den gleichen Effekt finden. Gleichzeitig betonen die befragten Ökonomen, dass ein größerer Beschäftigungswandel ohnehin läuft – auch wenn die Richtung und Geschwindigkeit je nach Tätigkeit variieren. Brynjolfsson beschreibt die Lage als gleichzeitig schwierig und historisch außergewöhnlich: „This is a really tough time for a lot of the conventional jobs“, sagte er, fügte aber hinzu, dass die Technologie Menschen zu Dingen befähige, die vorher nicht möglich gewesen seien. Humlum sieht bei Studierenden häufig eine zu frühe Opferperspektive und rät zu einem differenzierten Blick auf Chancen und Risiken. Deming bleibt in der Gesamtschau optimistisch: „I think on net, [AI] will be a force for good.“ Für Unternehmen bedeutet das praktisch, dass sie ihre Einstiegsprofile stärker entlang von Lernkurven, Aufgabenpaketen und Einarbeitungsmodellen neu gestalten müssen. Für Kandidatinnen und Kandidaten heißt es: Nicht nur „Skills“ sammeln, sondern auch die Fähigkeit nachweisen, KI-gestützte Arbeitsabläufe sinnvoll zu bedienen – inklusive der Erfahrung, die sich nicht vollständig automatisieren lässt.
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