LONDON (IT BOLTWISE) – Ein neuer Frühindikator des Ifo-Instituts zeigt, dass KI vor allem beim Berufseinstieg junger Menschen spürbar wird. In stark KI-exponierten Berufen sinkt die Beschäftigung von Berufseinsteigern, während sie insgesamt stabil bleibt. Der Indikator vergleicht Beschäftigung und Einstellungen nach Alter in 140 Berufen mit der KI-Exponierung der jeweiligen Tätigkeiten. Entscheidend sei, wie Unternehmen KI konkret einsetzen – ergänzend oder automatisierend.
Der Arbeitsmarkt verändert sich nicht gleichmäßig, sondern zuerst an einer Stelle, die besonders empfindlich auf neue Technologien reagiert: beim Berufseinstieg. Das legt ein Frühindikator nahe, den das Ifo-Institut vorgestellt hat und der KI-Effekte nicht pauschal, sondern über die Exponierung einzelner Berufe messbar machen soll. Während die Gesamtbeschäftigung junger Menschen nach den vorliegenden Angaben stabil bleibt, zeigen sich in stark mit KI-Tätigkeiten verknüpften Berufsfeldern deutliche Verschiebungen. Damit rückt eine Logik in den Fokus, die vielen Unternehmen bereits aus Projektpraxis bekannt ist: Neue Systeme werden selten sofort in jeder Stelle gleichermaßen ausgerollt, sondern zunächst dort, wo Prozesse standardisierbar sind und sich schneller produktiv nutzen lassen.
Technisch und konzeptionell geht der Indikator dabei einen Schritt weiter als reine Diskussionen über „KI zerstört Jobs“. Er vergleicht Beschäftigung und Einstellungen nach Altersgruppen in insgesamt 140 Berufen und setzt diese Werte in Beziehung zu der KI-Exponierung der jeweiligen Tätigkeiten. In den am stärksten exponierten Berufen ist seit dem dritten Quartal 2022 die Beschäftigung um 1,8 % gewachsen. Gleichzeitig ist sie in den am wenigsten exponierten Berufen um 6,4 % gesunken. Besonders aussagekräftig wird es bei den Berufseinsteigern: Bei der Vollzeitbeschäftigung der 20- bis 24-Jährigen fällt in stark exponierten Berufen ein Minus von 14 % an – von rund 279.000 auf 239.000. Für die Interpretation ist das entscheidend, weil hier nicht „Jobs insgesamt“ betrachtet werden, sondern der Übergang vom Nachwuchs in die Facharbeit.
Auch zeitlich ordnet das Ifo die Wirkung in eine frühe Phase ein. „Von einem breiten Jobabbau durch KI sehen wir bislang nichts. Aber wer ins Berufsleben startet, spürt die Veränderung als Erstes“, sagte Ifo-Präsident Clemens Fuest. Diese Aussage passt zu dem Muster, das Personal- und Hiring-Entscheidungen in vielen Branchen prägt: Wenn Unternehmen Prozesse umstellen, bleiben die bestehenden Teams oft zunächst erhalten, während neue Einstellungsprofile angepasst werden. Oliver Falck, Leiter des Ifo-Zentrums für Innovationsökonomik und digitale Transformation, beschreibt den Berufseinstieg deshalb als „Frühwarnsystem des Arbeitsmarkts“. Im Klartext heißt das: Wer wissen will, wie KI die Arbeitswelt tatsächlich umgebaut, sollte nicht nur Produktions- oder Umsatzkennzahlen verfolgen, sondern auch die Einstiegswege, also Praktikums- und Junior-Rollen, Trainee-Programme sowie die Besetzung altersbezogener Positionen.
Der Bericht betont außerdem, dass nicht „KI“ als Schlagwort die Unterschiede erzeugt, sondern die Art, wie sie eingesetzt wird. Ifo-Ökonom Yuchen Guo macht dabei einen praxisnahen Unterschied fest: „Ob KI Aufgaben ergänzt oder automatisiert, macht für Berufseinsteiger den Unterschied. In Bereichen wie unterstützenden Büro Tätigkeiten oder dem IT-Support, die bisher gute Einstiegschancen boten, kann KI bereits viele Aufgaben übernehmen.“ Genau hier liegt eine wichtige technische und organisatorische Stellschraube. Unterstützende Tätigkeiten und Teile des IT-Supports sind häufig geprägt von wiederkehrenden Abläufen, standardisierten Eingaben und klaren Workflows. Wenn KI hier als Assistenzsystem arbeitet, entstehen eher neue Rollen für Überwachung, Qualitätssicherung oder Ergebnisinterpretation. Wird KI jedoch als Automatisierungsbaustein in den operativen Ablauf integriert, sinkt die Nachfrage nach Einstiegsfunktionen, die zuvor das „Anlernen durch Routine“ getragen haben.
Damit verbunden ist ein zweiter Befund, der über Deutschland hinausreicht: Der Indikator liefert Hinweise darauf, wie Einstellungen in der Europäischen Union ausfallen können. Die Logik lautet: Wenn KI primär automatisiert, werden junge Beschäftigte seltener eingestellt als ältere. Gleichzeitig ordnen die Autoren die Ergebnisse methodisch ein und vermeiden eine zu einfache Kausalitätsbehauptung. Der Indikator zeige zwar eine Entwicklung, lasse sich aber nicht so interpretieren, dass der vermehrte KI-Einsatz allein diese Entwicklung verursacht. Als mögliche konkurrierende Faktoren werden demografischer Wandel, längere Ausbildungszeiten und auch eine erschwerte Einarbeitung durch Homeoffice genannt. Für Unternehmen bedeutet das: KI-Strategien sollten zwar nicht als „alleiniger Treiber“ der Personalentwicklung behandelt werden, aber die Einstiegsfähigkeit von Qualifikationsprofilen muss trotzdem proaktiv gemessen und nachjustiert werden.
Für die Praxis folgt daraus vor allem eines: Aus- und Weiterbildung werden zur zentralen Stellgröße, wenn sich Einstiegsrouten verschieben. Die Ifo-Forscher sehen es als notwendig an, die Ausbildung stärker auf Fähigkeiten auszurichten, die KI ergänzt. Das ist weniger eine Frage von „mehr IT-Kompetenz“ als von einem Kompetenzmix: Menschen müssen lernen, KI-Ergebnisse zu prüfen, zu kontextualisieren und in Arbeitsabläufe einzupassen. Gerade bei Tätigkeiten, die bisher als gute Einstiegsleiter dienten, wird die Wertschöpfung zunehmend entlang von Domänenwissen, Prozessverständnis und Qualitätsverantwortung organisiert. Dazu kommt eine organisatorische Komponente: Wenn Homeoffice und digitale Zusammenarbeit Einarbeitung verändern, muss Training stärker strukturiert werden, etwa über dokumentierte Workflows, Feedback-Zyklen und klar definierte Verantwortlichkeiten für KI-unterstützte Entscheidungen.
Unterm Strich liefert der Frühindikator eine konkrete Messperspektive: Nicht jeder Rückgang ist KI-bedingt, aber die Muster in stark exponierten Berufen sind ein Signal, das sich beobachten lässt, bevor sich Veränderungen im Produktivitätswachstum sichtbar auswirken. Für Entscheider in HR, Fachbereichen und Weiterbildungseinrichtungen ist das relevant, weil frühzeitige Anpassungen die „erste Welle“ abfedern können: Einstellungsprofile, Onboarding und Ausbildungspläne sollten nicht erst dann reagieren, wenn Stellenanzeigen bereits sichtbar schrumpfen. Gleichzeitig bleibt die Aufgabe, die neuesten KI-Technologien in die Beobachtung einzubeziehen und die Entwicklung nach Alter und Berufsgruppen differenziert fortzuschreiben – genau weil KI-Effekte je nach Prozessintegration sehr unterschiedlich ausfallen.
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