LONDON (IT BOLTWISE) – Die Internationale Arbeitsorganisation (ILO) sieht Künstliche Intelligenz zunehmend als Hürde für den Berufseinstieg. Laut ILO sind weltweit rund 67 Millionen Menschen im Alter von 15 bis 24 Jahren betroffen, weil sich Tätigkeitsprofile verändern. Besonders kritisch sei die Lage bei NEET-Jugendlichen mit 257 Millionen Betroffenen. Parallel erwarten viele Unternehmen bereits spürbaren Druck auf Einstiegsgehälter, sofern zusätzliche Qualifikationen fehlen.
Die Debatte um Künstliche Intelligenz wird oft auf Produktivität und Automatisierung verengt. Die aktuelle Einordnung der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) dreht den Fokus jedoch auf den Einstieg in den Arbeitsmarkt: KI-gestützte Prozesse ersetzen oder transformieren laut ILO immer öfter Aufgaben, mit denen Berufseinsteiger bislang den ersten Fuß in den Job bekommen. Betroffen sind insbesondere kaufmännische und administrative Tätigkeiten sowie Rollen in Verkauf, Dienstleistungen, Produktion und in ausgewählten technischen Bereichen. In der Praxis heißt das: Wer neu ins Berufsleben startet, trifft häufiger auf Stellenprofile, in denen KI-Kompetenzen nicht nur „nice to have“ sind, sondern als Voraussetzung für die erfolgreiche Einarbeitung gelten.
Diese technische Verschiebung trifft auf einen Arbeitsmarkt, der ohnehin bereits angespannt ist. Die ILO nennt für die Jugendarbeitslosigkeit einen leichten Anstieg: von 12,3 Prozent im Jahr 2023 auf 12,4 Prozent bis 2025. Hochgerechnet betrifft das Schätzungen zufolge rund 67 Millionen junge Menschen zwischen 15 und 24 Jahren. Besonders deutlich wird der Handlungsdruck bei der NEET-Gruppe, also Jugendlichen, die weder in Arbeit noch in Aus- oder Weiterbildung sind: Ihre Zahl beziffert die ILO weltweit mit 257 Millionen: das entspricht einer Quote von 20 Prozent. Damit liegt das Risiko nicht nur im „Übergang“ von Schule zu Job, sondern auch in der dauerhaft eingeschränkten Anschlussfähigkeit an Qualifizierung und Beschäftigung.
Regional ist die Lage laut ILO nicht gleich verteilt. Für arabische Staaten nennt die Organisation 26,2 Prozent Jugendarbeitslosigkeit, für Nordafrika 22,6 Prozent; in Europa wird mit 15 Prozent gerechnet. In Nordamerika wiederum steigt die Quote den Angaben zufolge von 8,3 Prozent auf zuletzt 9,8 Prozent. Für Unternehmen und Ausbildungsakteure ist diese Differenz mehr als eine statistische Randnotiz: Sie bestimmt, wie groß der Pool an passendem Nachwuchs in einzelnen Märkten ist und wie schnell sich Qualifikationslücken schließen lassen. Wenn KI zudem Einstiegskompetenzen stärker gewichtet, geraten Regionen mit ohnehin niedrigeren Vermittlungsquoten noch stärker unter Druck.
Technisch lässt sich der Kern der ILO-Erzählung relativ konkret fassen: KI wird zunehmend in betriebliche Abläufe integriert, wodurch sich die Anforderungen an Tätigkeiten verschieben. Die ILO berichtet, dass derzeit etwa 6,1 Prozent der 15- bis 29-Jährigen in Positionen arbeiten, die eine hohe KI-Exposition aufweisen. Schon ein Wegfall von lediglich 10 Prozent dieser Stellen würde, so die ILO, rund 5,6 Millionen junge Menschen direkt betreffen. Entscheidend ist dabei nicht nur die „Automatisierungsrate“, sondern die Frage, welche Aufgaben in vorhandenen Rollen verbleiben und welche Kompetenzen neu hinzukommen: KI-gestützte Arbeit bedeutet häufig mehr Kontrolle, Qualitätssicherung, Datenverständnis und die Fähigkeit, Systeme sinnvoll zu steuern statt nur Tätigkeiten auszuführen.
Wie stark das auch finanziell durchschlägt, zeigt eine Parallel-Auswertung aus der Unternehmenspraxis: Laut einer Umfrage des Ifo-Instituts unter mehr als 3.000 Firmen, die bereits KI einsetzen, rechnen viele Betriebe mit sinkenden Löhnen in unteren Berufserfahrungsgruppen. Demnach erwarten 48,3 Prozent der befragten Unternehmen rückläufige Lohnentwicklungen für Beschäftigte mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung, wenn kein Hochschulabschluss vorliegt. Bei Berufseinsteigern mit Hochschulabschluss gehen sogar 50,8 Prozent der Firmen von einer rückläufigen Entwicklung aus. Für erfahrene Fachkräfte mit mindestens fünf Jahren Praxis fällt das Bild zwar moderater aus, bleibt aber negativ: 40,4 Prozent erwarten Lohnrückgänge ohne Hochschulabschluss, 37,5 Prozent mit akademischem Grad.
Die Brisanz wird zusätzlich durch Branchenunterschiede unterstrichen. Im Dienstleistungssektor gehen 53,3 Prozent der Unternehmen von sinkenden Löhnen für unerfahrene Kräfte ohne Abschluss aus. Im Handel liegt der Wert bei 47,9 Prozent, gefolgt vom verarbeitenden Gewerbe mit 46,5 Prozent. Am geringsten wird der Effekt laut der Umfrage im Baugewerbe eingeschätzt: Dort rechnen 39 Prozent der Befragten mit Lohnrückgängen in dieser Gruppe. Diese Streuung ist auch für die Personalplanung relevant: Wenn bestimmte Sektoren eher skalierbar mit KI-gestützten Prozessen arbeiten, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass sich Einstiegsprofile schneller standardisieren und damit weniger Spielraum für „learning on the job“ entsteht.
Für Unternehmen folgt daraus ein doppelter Handlungsdruck. Erstens müssen sie Qualifizierungs- und Onboarding-Modelle so umbauen, dass Berufseinsteiger die nötigen KI-bezogenen Kompetenzen tatsächlich aufbauen können, bevor produktive Aufgaben zunehmend automatisiert oder teilautomatisiert werden. Zweitens gewinnen regulatorische Anforderungen an Verlässlichkeit und Risikobewertung an Bedeutung, sobald KI-Systeme in produktive Prozesse wandern; genau dafür wird in vielen Unternehmen parallel Kapazität in der Rechts- und IT-Abteilung aufgebaut, etwa entlang der EU-Regelarchitektur. Wer jetzt nur die Technologie einkauft, aber Qualifikation und Governance nicht nachzieht, riskiert nicht nur eine schlechtere Passung am Arbeitsmarkt, sondern auch erhöhte Umsetzungs- und Haftungsrisiken. Unterm Strich verdichten die ILO- und Ifo-Daten eine klare Botschaft: KI verändert den Arbeitsmarkteinstieg nicht gleichmäßig, aber sie wirkt spürbar – und zwar zeitnah bei denjenigen, die neu beginnen.
Damit verschiebt sich die Priorität in vielen Organisationen von „Welche Prozesse lassen sich automatisieren?“ hin zu „Welche Rollen bleiben anschlussfähig, und wie gestaltet man den Übergang?“. In der Ausbildung bedeutet das mehr Praxis mit KI-gestützten Workflows und weniger Fokus auf reine Toolbedienung; im Recruiting bedeutet es, dass Abschlüsse allein nicht automatisch als Schutzfaktor taugen, wenn Firmen zugleich von Lohnrückgängen ausgehen. Die ILO mahnt entsprechend verstärkte Investitionen in Bildungs- und Ausbildungssysteme an, um die junge Generation auf neue Marktgegebenheiten vorzubereiten. Für Entscheider heißt das: Die KI-Strategie muss organisatorisch verankert werden, damit der Nachwuchs nicht in die NEET-Lücke rutscht, sondern in neue Tätigkeitssegmente hineinwachsen kann.
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