LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktualisierte Studie von Stanford zeigt spürbare Beschäftigungsverluste bei 22- bis 25-Jährigen in stark KI-betroffenen Berufen. Gegenüber weniger exponierten Tätigkeiten liegt das Niveau inzwischen 19 % darunter, nach 13 % im Vorjahr. Auffällig ist dabei weniger der Effekt durch Entlassungen als durch geringere Einstellungsraten. Die Forschung unterscheidet zudem zwischen KI, die Arbeit automatisiert, und KI, die sie eher unterstützt.
Für den Arbeitsmarkt klingt „KI verdrängt Jobs“ oft nach einem Gesamtbild, das sich über Jahre erst abzeichnet. Die neue, überarbeitete Auswertung von Ökonomen an der Stanford University legt den Fokus jedoch auf eine deutlich engere Zeitachse und eine besonders kritische Lebensphase: den Einstieg ins Berufsleben. Konkret zeigt sich bei jungen Beschäftigten im Alter von 22 bis 25 Jahren ein struktureller Bruch zwischen Berufen, die als stark „AI-exposed“ gelten, und jenen, die weniger stark von KI-Disruption betroffen sind. Das Einstiegsniveau liegt inzwischen 19 % unter dem Vergleichswert in weniger exponierten Tätigkeitsfeldern; im Vorjahr betrug der Abstand noch 13 %. Genau diese Persistenz und Erweiterung ist für Unternehmen relevant, weil sie nicht wie ein kurzfristiger Konjunktureffekt wirkt, sondern wie eine Veränderung im Einstellungsverhalten.
Der methodische Kern der Studie besteht darin, die Berufe nach ihrer potenziellen Angriffsfläche für KI zu sortieren und diese Einteilung anschließend mit real beobachteten Beschäftigungsdaten gegenzuprüfen. Dazu greifen die Forschenden auf einen großen Teil anonymisierter, hochfrequenter Payroll-Daten zurück, die von der HR-Management-Firma ADP bereitgestellt werden. Zentral ist die Operationalisierung von „Exposure“: Sie kombinieren eine bereits etablierte Kennziffer zur erwarteten Arbeitsmarktwirkung mit dem Anthropic Economic Index, der darauf abzielt, wie verschiedene Berufe KI im Alltag tatsächlich nutzen. Als Brücke zwischen „Theorie“ und „Praxis“ wird damit nicht nur betrachtet, ob KI Aufgaben übernehmen könnte, sondern auch, wie der Alltag in einzelnen Berufsfeldern aussieht. In derselben Logik wird außerdem auf eine parallel veröffentlichte Auswertung verwiesen, die auf die Nutzung eines anderen Modells in der Berufspraxis abhebt.
Spannend ist dabei die Differenz zwischen Gesamtwirtschaft und Einstiegsphase. Betrachtet man die Ökonomie insgesamt, finden die Forschenden laut Studie nur wenig bis keine Abweichung zwischen den relativen Beschäftigungstrends in den am stärksten bzw. am wenigsten betroffenen Jobs. Sobald jedoch die Altersgruppe herausgerechnet wird, kippt das Bild: Seit 2022 fällt die Beschäftigung in den oberen 40 % der „AI-impacted“-Berufe bei 22- bis 25-Jährigen um etwa 11 %, während sie in den unteren 60 % mit geringerem KI-Einfluss im gleichen Zeitraum um rund 10 % wächst. Diese Gegenbewegung deutet darauf hin, dass Unternehmen zwar nicht zwingend die Gesamtzahl der Jobs reduzieren müssen, aber beim Nachwuchs selektiver werden. Im Datensignal zeigt sich das laut Studie vor allem über niedrigere Einstellungsraten für Einsteiger, weniger über höhere Kündigungsquoten oder einen messbaren Anstieg freiwilliger Abgänge.
Für die technische und organisatorische Einordnung wird es dann noch konkreter: Nicht jede potenziell KI-disruptive Tätigkeit ist gleich von der Entwicklung betroffen. In der Economic-Index-Logik von Anthropic wird zwischen „automative“ und „augmentative“ KI-Nutzung unterschieden. „Automative“ Systeme ersetzen dabei Arbeit, die zuvor Menschen erledigten; „augmentative“ KI soll dagegen die Effektivität menschlicher Arbeit steigern, während Menschen weiterhin benötigt werden. Daraus ergeben sich Unterschiede in der Studienauswertung: Berufe wie „accountants and auditors“ oder „receptionists and information clerks“ werden als besonders anfällig für Automatisierung eingeordnet, während „chief executive“ und „registered nurse“ häufiger als Beispiele für KI-gestützte Ergänzung statt Ersatz auftauchen. Entsprechend sind die schlechtesten relativen Einstiegs-Beschäftigungswerte dort sichtbar, wo KI nach dieser Logik vor allem automatisiert.
Auch die Hypothese über „kodifiziertes“ versus „implizites“ Wissen trägt zur Lesbarkeit für Management- und HR-Entscheider bei. Die Forschenden argumentieren, dass Einstiegsrollen besonders stark getroffen werden könnten, wenn sie stark auf formalisiertes, standardisiertes und dokumentiertes Wissen setzen – also auf Inhalte, die sich über Ausbildung, Lehrbücher oder schriftliche Prozeduren vermitteln lassen. Dem stellen sie Jobs gegenüber, in denen KI eher an die tacit knowledge erfahrener Mitarbeitender andockt, die typischerweise durch Praxis, Mentoring und wiederholte reale Situationen entsteht. Um das zu testen, nutzen sie den formalen Bildungsgrad als Proxy aus der O*NET-Datenbasis: Höher „codified knowledge“ korreliere im Ergebnis mit einem langsameren Wachstum der Einstiegsbeschäftigung, während mehr „tacit knowledge“ bei Mid-Career und Senior Workers mit schnellerem Wachstum zusammenhängt. Gleichzeitig deutet die Studie darauf hin, dass höhere Bildung als Puffer wirken kann: In Berufen mit größerem Anteil an Hochschulabsolventen seien die Differenzen zwischen stärker und weniger exponierten Tätigkeiten „gemuted“, während in Berufen mit wenigen Hochschulabsolventen die stärker exponierten Felder im Vergleich zu weniger exponierten deutlich an Einstiegsdynamik verlieren.
Für die Praxis lässt sich aus dem Muster eine klare Frage ableiten: Verändert KI weniger die Zahl der Rollen, sondern die Art, wie Unternehmen Einstiegsfenster öffnen? Der Hinweis aus einer dem Kontext nach wiedergegebenen Einordnung des leitenden Forschers Erik Brynjolfsson geht genau in diese Richtung: Jobs für den Status quo könnten bestehen bleiben, während für die kommende Erwerbsjahrgänge der „On-ramp“ in viele Karrierewege schmaler wird. Für die KI-Entwicklung bedeutet das gleichzeitig eine zweite, operative Perspektive: Wenn Automatisierung besonders stark auf Einstiegslevel wirkt, dann wird „augmentative“ Implementierung nicht nur zu einer Frage der Modellfähigkeiten, sondern zu einer HR- und Prozessarchitektur. Wer KI einführt, ohne Einstiegsrollen konsequent neu zu definieren, riskiert genau die Lücke, die die Daten zeigen – auch wenn die Gesamtbeschäftigung zunächst stabil wirkt.
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