LONDON (IT BOLTWISE) – Eine US-Studie des Census Bureau deutet darauf hin, dass Absolventen aus stark KI-nahen Studiengängen beim Berufseinstieg weniger verdienen. Im ersten Arbeitsquartal lag das Gehalt im Schnitt rund 13 Prozent unter dem Niveau von Absolventen anderer Fächer. Gleichzeitig fanden Absolventen dieser Fachrichtungen etwa 5 Prozentpunkte seltener einen Job. Die Untersuchung lässt aber offen, ob Künstliche Intelligenz tatsächlich die Ursache ist.
Seit dem Start von ChatGPT Ende 2022 wird Künstliche Intelligenz nicht nur in Produkten, sondern auch in vielen Ausbildungs- und Einstiegsbiografien sichtbar. Genau an dieser Schnittstelle setzt eine Arbeit aus den USA an, die vom US Census Bureau im September 2026 als Arbeitspapier veröffentlicht wurde. Weil es sich ausdrücklich noch nicht um einen offiziellen, geprüften Bericht handelt, sollte man die Ergebnisse eher als belastbare Indizien denn als endgültiges Urteil über Ursache und Wirkung lesen. Dennoch ist das Muster für Hochschulabsolventen besonders relevant: Es betrifft nicht „die Tech-Branche“ allgemein, sondern vor allem den Arbeitsmarkteinstieg von Absolventen aus Fächern, in denen KI besonders häufig zum Einsatz kommt.
Methodisch basiert die Auswertung auf Daten von rund 6,7 Millionen Bachelor-Absolventen. Das entspricht fast 30 Prozent aller Abschlüsse zwischen 2016 und 2024. Die Forschenden betrachten dazu, wo die Absolventen im Job landen und was sie verdienen, und ordnen die Fachrichtungen nach ihrer „KI-Belastung“ ein. Das wichtigste Ergebnis ist vergleichsweise klar: Absolventen der Fächer mit der höchsten KI-Nähe verdienten im ersten Arbeitsquartal rund 13 Prozent weniger als Absolventen anderer Studienrichtungen. Zusätzlich lag die Chance, überhaupt einen Job zu finden, um etwa 5 Prozentpunkte niedriger.
Ein Blick auf die Größenordnung macht die Beobachtung greifbar, weil der Abstand zeitlich einem typischen Konjunktur- und Einstiegsprofil ähnelt. Die Studie vergleicht den Verlust in der Größenordnung mit dem, was Absolventen erleben, wenn sie während einer schweren Wirtschaftskrise ins Erwerbsleben starten. Nach zwei Jahren schrumpfte der Abstand auf etwa 5 Prozent, aber er verschwand nicht vollständig. Damit handelt es sich nicht um einen Effekt, der nur kurzfristig während eines einzelnen Einstiegsmonats auftritt, sondern um eine Dynamik über mehrere Quartale hinweg, die sich trotzdem abschwächen kann.
Welche Fächer besonders betroffen sind, zeigt sich vor allem in Informatik und ähnlichen Studiengängen. Auch Mathematik und Statistik tauchen in der Gruppe mit hoher KI-Nähe auf. Der Studie zufolge lassen sich die rund 13 Prozent Unterschied in zwei Teile zerlegen: Erstens entfällt etwa die Hälfte auf die Branchenwahl. Absolventen dieser Fachrichtungen landen demnach häufiger in schlechter bezahlten Bereichen als in klassischen Tech-Umfeldern; als Beispiele werden Einzelhandel oder Gastronomie genannt. Zweitens kommt die andere Hälfte aus innerhalb der Branche niedrigeren Verdiensten: Selbst wenn Absolventen in ähnlichen wirtschaftlichen Bereichen arbeiten, verdienen sie demnach im Berufseinstieg weniger.
Als plausible Erklärung für diesen zweiten Teil nennen die Forschenden, dass viele Berufseinsteiger möglicherweise unter ihrem Potenzial arbeiten. Außerdem deuten die Daten darauf hin, dass manche später häufiger den Job wechseln und dadurch der Lohnabstand über die Zeit kleiner wird. Das ist jedoch nicht „gesichert“ im Sinne einer langfristigen Prognose, weil der beobachtete Zeitraum dafür aus Sicht der Autorinnen und Autoren zu kurz ist. Andere Hypothesen wie der Einfluss von Homeoffice oder eine höhere Zahl von Absolventen konnten nicht nachgewiesen werden, und auch alternative Messmethoden änderten das Ergebnis nicht. Steigende Zinsen könnten demnach höchstens einen Anteil von etwa einem Viertel am Effekt erklären, während sich andere Einflussfaktoren schwerer sauber trennen lassen.
Gerade weil die Studie nicht beweist, dass KI die Ursache ist, lohnt die Einordnung in einen breiteren Markt- und Zeitkontext. Die Forschenden machen deutlich, dass sie nicht direkt kausal belegen können, dass KI tatsächlich „auslösend“ war. Trotzdem passen Zeitpunkt und Muster in ihre Beobachtung: Das Zeitfenster fällt in die Phase, in der KI-Anwendungen ab 2022 stark Aufmerksamkeit und Verbreitung erhielten. Gleichzeitig bleibt offen, ob Unternehmen weniger Berufseinsteiger benötigen, weil KI Teile einfacher Aufgaben übernimmt, oder ob sich vielmehr Einstiegspositionen verschieben und Anforderungen an Bewerber stärker differenzieren. Für Hochschulen, Unternehmen und Absolventen ist deshalb entscheidend, dass man die Ergebnisse als Hinweis auf mögliche Arbeitsmarktverschiebungen versteht – und nicht als Beweis, dass KI automatisch weniger Gehalt für alle KI-nahen Abschlüsse bedeutet.
Praktisch führt das zu einer Frage, die über Statistiken hinausgeht: Wie verändert sich die Nachfrage nach Berufseinsteigern, wenn KI-Tools Arbeitsprozesse schneller machen? Wenn Unternehmen Routinetätigkeiten zunehmend automatisieren oder KI-gestützt anreichern, kann das Einstiegsrollen neu sortieren – etwa weg von reiner Ausführung hin zu Aufgaben rund um Qualitätssicherung, Datenaufbereitung, Modellbewertung oder Domänenwissen. Genau hier liegt eine Chance, die in der Studie nur indirekt mitschwingt: Wenn sich Löhne über Jobwechsel und bessere Passung später angleichen können, dann wird Weiterbildung und gezieltes Matching zwischen Skills und konkreten Einsatzfeldern wichtiger. Für Personaler heißt das, Einstiegslevel und Gehaltsbänder transparenter an Kompetenzprofile zu koppeln; für Absolventen bedeutet es, nicht nur KI als Tool zu lernen, sondern auch die Schnittstelle zwischen KI-Entwicklung und produktivem Einsatz zu verstehen.
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