LONDON (IT BOLTWISE) – Arbeitsmarkt-Forscher Oliver Schlenker ordnet ein, wie stark generative KI Berufseinsteiger belastet und warum das nicht automatisch in eine „verlorene Generation“ münden muss. In den USA zeigen Daten für KI-exponierte Berufe seit Ende 2022 eine deutlich schwächere Beschäftigungsentwicklung bei 22- bis 25-Jährigen. Für Deutschland nennt er als Haupttreiber vor allem Rezession und strukturelle Effekte wie mehr Homeoffice. Entscheidend wird damit, wie Unternehmen KI einführen und wie Nachwuchskräfte Ergebnisqualität sowie kritisches Denken lernen.
Die Sorge, dass generative KI vor allem junge Berufseinsteiger verdrängt, klingt nach einer einfachen Gleichung: mehr Automatisierung, weniger Einstiegsjobs. Im Interview ordnet Arbeitsmarkt-Forscher Oliver Schlenker diese Perspektive jedoch als unvollständig ein. Zwar zeigen sich in den USA Beschäftigungsrückgänge in besonders „KI-exponierten“ Tätigkeiten – betroffen ist dort insbesondere die Gruppe der 22- bis 25-Jährigen. Gleichzeitig macht er deutlich, dass in Europa und speziell für Deutschland KI nicht als alleiniger Erklärfaktor trägt, weil andere Bremsen am Arbeitsmarkt derzeit stärker wirken.
Technisch und organisatorisch lohnt der Blick auf genau diese Differenz: KI greift nicht gleichmäßig in alle Berufe ein, sondern trifft zuerst auf Aufgaben, die sich in digitale Muster übersetzen lassen. Schlenker nennt als besonders betroffenes Feld die Softwareentwicklung, daneben auch Kundenservice sowie den Bereich Geschäftskunden. Auch im wissensintensiven Dienstleistungssektor und sogar im Journalismus könne KI den Einstieg in bestimmte Routinen beschleunigen. Weniger spürbar sei die Veränderung hingegen dort, wo Aufgaben stark von Pflege- und Gesundheitsarbeit oder von intensiver sozialer Interaktion geprägt sind – weil diese Tätigkeiten typischerweise schwerer in standardisierte Output-Formate zerlegbar sind.
Dass die USA den Effekt stärker zeigen, lässt sich nach Schlenkers Einordnung bislang nicht eindeutig belegen, aber es gibt plausible Mechanismen. Ein möglicher Grund seien Unterschiede beim Kündigungsschutz: Wenn Arbeitgeber Personal flexibler anpassen können, reagieren sie bei schwächerer Nachfrage oder bei der Erprobung neuer KI-Workflows schneller. Hinzu komme, dass die Untersuchungen dort große Betriebe stärker gewichtet haben und KI in großen Unternehmen häufiger bereits intensiver genutzt wird. Für Deutschland müsse man solche Konstellationen aber getrennt betrachten; Schlenker verweist zudem auf eine laufende Auswertung, die speziell für Deutschland den Zusammenhang untersucht. Parallel betont er, dass Berufseinsteiger in Deutschland zwar deutlich unter der negativen Arbeitsmarktentwicklung leiden, KI aber „nur ein Grund von vielen“ sei – der größte sei die Rezession.
Genau an dieser Stelle wird die Debatte um eine „verlorene Generation“ greifbar. Jugendforscher Mathias Albert, der Autor der Shell-Jugendstudie, beschreibt Gen Z in dem Kontext als „verlorene Generation“, weil selbst gut ausgebildete junge Menschen zunehmend Probleme auf dem Arbeitsmarkt sehen. Schlenker bestätigt die psychologische Komponente nicht als reine KI-Story, sondern differenziert die Sorgen nach Ursache und Gewichtung: In einer Sinus-Jugendstudie der Barmer Krankenkasse macht KI einem Fünftel der Jugendlichen „große Zukunftssorgen“. Gleichzeitig stünden Kriege den Angaben zufolge dreimal häufiger im Zentrum großer Sorgen. Die entscheidende Frage lautet deshalb nicht, ob KI Angst auslöst, sondern wie Unternehmen und Bildungsakteure die Chancen danebenstellen und den Umgang mit KI planbar machen.
Für mittelalte und ältere Beschäftigte beschreibt Schlenker zudem eine andere Verteilungslogik. Ihre Beschäftigungsentwicklung sei im Vergleich zu Jüngeren stabiler, weil die wirtschaftliche Schwäche vor allem über weniger Neueinstellungen wirkt und bestehende Beschäftigungsverhältnisse weniger stark drehen. Zweitens werde Erfahrung mit dem Vormarsch von KI eher wertvoll: Wer Routineaufgaben an KI auslagern kann, prüft die Ergebnisse nicht nur schneller, sondern auch sachlicher. Dazu passt sein Argument, dass KI-Nutzung nicht automatisch von Unternehmen ausgeht, sondern in vielen Fällen bereits von den Beschäftigten selbst vorangetrieben wird. Wenn KI „auf eigene Faust“ eingeführt und etwa ein Bericht in Stunden statt Wochen erzeugt wird, kann das in Teams durchaus zusätzlichen Leistungsdruck erzeugen – und damit die Dynamik von Digitalisierung und Stress im Alltag verschieben.
Was bedeutet das für Gewinner und Verlierer im Arbeitsalltag? Schlenker formuliert es pragmatisch: Besonders profitieren Menschen, deren Arbeit durch KI ergänzt wird und die KI-generierte Ergebnisse zuverlässig beurteilen können. Damit seien mutmaßlich eher Experten mit hohem Fachwissen und Erfahrung gemeint, die KI-Agenten als Produktivitätshebel nutzen, während sie die Qualität aktiv verifizieren. Unter Druck geraten dagegen standardisierte digitale Routinetätigkeiten wie einfache Schreib-, Programmier- oder Bildproduktionsaufgaben. Gleichzeitig sei es nach seiner Lesart – ähnlich wie bei früheren Technologiephasen – selten, dass ganze Berufe verschwinden; oft wandeln sich Tätigkeiten, und neue Rollen entstehen. Für den praktischen Umgang mit Unsicherheit übersetzt er das in eine „Unique Selling Point“-Frage: Welche Fähigkeiten liegen jenseits kognitiver Routinen? Hilfreich sei nicht nur Fachwissen, sondern die Fähigkeit, gut mit KI zu arbeiten – inklusive kritischem Denken, sozialer Interaktion und dem Verstehen, was Ergebnisse erwarten lassen.
Damit rückt die betriebliche Umsetzung in den Vordergrund, denn genau dort entscheidet sich, ob KI zum Stressverstärker oder zum Entlastungsinstrument wird. In der Vergangenheit habe die robotische Automatisierung gezeigt, dass betriebliche Mitbestimmung und eine koordinierte Weiterbildung negative Folgen abmildern können, ohne dass die Produktivität leidet. Ersetzt werden können demnach Routinetätigkeiten, während betroffene Beschäftigte mit Weiterbildung neue Aufgaben übernehmen, beispielsweise das Bedienen von Robotersystemen. Übertragen auf KI heißt das: Unternehmen sollten Einstiegsmöglichkeiten so gestalten, dass Nachwuchskräfte trotz KI praktische Erfahrung aufbauen können – etwa durch Mentoring, regelmäßiges Feedback und schrittweise wachsende Verantwortung. Ein großes Hemmnis seien dabei fehlende digitale Fähigkeiten bei vielen Beschäftigten, weshalb zusätzliche Lernpfade nicht nur ein individuelles, sondern auch ein organisatorisches Thema werden.
Auch der Bildungs- und Ausbildungsmarkt spiegelt den Druck, aber nicht als einfache Flucht in „KI-sichere“ Berufe. Schlenker sieht in den „handfesten“ Ausbildungen bisher keinen Handwerksboom; es gebe lediglich eine leichte Verschiebung innerhalb der dualen Ausbildung ins Handwerk. Gleichzeitig seien Handwerksberufe nicht automatisch immun gegen Digitalisierung, und KI biete gerade dort Chancen, etwa wenn Routineaufgaben wegfallen, die heute wenig Freude machen. Für Branchen mit Fachkräftemangel nennt er konkrete Einsatzrichtungen: In der Pflege könne Technologie bei administrativen Tätigkeiten wie der Dokumentation entlasten, und auch im öffentlichen Dienst bestehe Potenzial, Prozesse zu verschlanken. Selbst im Bewerbungsprozess wird KI bereits genutzt: Das senke zwar den Aufwand, könne aber neue Risiken wie Voreingenommenheit verstärken – entscheidend sei, wie stark Menschen in den Auswahlprozess eingebunden sind. Am Ende bleibt als Kernbotschaft: Die Folgen von KI sind kein Schicksal, sondern hängen davon ab, wie sie eingeführt wird – und ob Unternehmen sowie Bildungsakteure gezielt Kompetenzen für Qualitätssicherung, Monitoring und kritisches Denken aufbauen.
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