LONDON (IT BOLTWISE) – Goldman Sachs zeigt in einer Studie, dass Branchen mit hoher KI-Exposition seit der zweiten Jahreshälfte 2022 schwächeres Wachstum bei offenen Stellen verzeichnen. Besonders betroffen seien Berufseinsteiger, während erfahrene Beschäftigte im Schnitt weniger stark unter Druck geraten. Für Callcenter-Jobs nennt die Analyse deutliche Abweichungen vom historischen Trend in mehreren Ländern, darunter den USA und Deutschland. Die Studie unterstreicht damit, dass der KI-Umbruch nicht nur Rollen verändert, sondern auch Einstiege erschwert.

KI setzt Berufseinsteiger unter Druck: Goldman Sachs sieht schwächeres Stellenwachstum
KI setzt Berufseinsteiger unter Druck: Goldman Sachs sieht schwächeres Stellenwachstum (Foto: IT BOLTWISE)
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Die Arbeitsmarktfrage im KI-Zeitalter lässt sich inzwischen weniger als abstrakte Debatte über “Jobs der Zukunft” diskutieren, sondern stärker als messbares Muster im laufenden Stellenaufbau. Die US-Investmentbank Goldman Sachs hat dafür die Beschäftigungs- und Jobentwicklung in mehr als 800 Berufen weltweit ausgewertet und dabei den Grad der KI-Exposition je Beruf als erklärende Variable herangezogen. Das Ergebnis fällt nicht als pauschale “KI schafft alles ab”-Erzählung aus, sondern als differenziertes Bild: In Ländern und Branchen, in denen KI-gestützte Methoden besonders schnell Einzug halten, wächst die Zahl der offenen Stellen seit 2022 langsamer als in weniger betroffenen Bereichen.

Technisch betrachtet geht es bei der Studie um den Zusammenhang zwischen Tool-Adoption und Nachfrage nach Arbeitskräften, nicht um die reine Leistungsfähigkeit von Modellen. Die US-Investmentbank verweist darauf, dass die Adoption von KI-Werkzeugen in großen Industrieländern inzwischen grob im Bereich von 15 bis 20 Prozent liegt. Wichtig ist dabei, dass diese Quote bereits als “Umsetzungsrealität” wirkt: Wenn Unternehmen KI-gestützt automatisieren oder zumindest Teile von Prozessen standardisieren, verschiebt sich der Bedarf in vielen Tätigkeitsprofilen von Routine-Schritten hin zu Kontrolle, Qualitätssicherung, Domänenwissen und Schnittstellenarbeit. Genau diese Verschiebung spiegelt sich in der gemessenen Abschwächung des Stellenwachstums wider, die seit der zweiten Jahreshälfte 2022 in mehreren Industrieländern sichtbar ist.

Besonders markant sind die Zahlen in konkreten Berufsfeldern. Callcenter-Jobs liegen in den USA 39 Prozent unter dem historischen Trend, in Kanada 33 Prozent und in Deutschland 27 Prozent. Auch wenn die Studie nicht allein mit einem einzigen “Callcenter-Effekt” erklärt werden kann, passt das Muster zu dem, was sich aus Prozessautomatisierung ableiten lässt: Viele Aufgaben in kundenorientierten Triage- und Supportabläufen sind stark regelbasiert, routing- und antwortgetrieben. Wenn KI-Assistenten Texte vorschlagen, Wissensdatenbanken durchforsten oder Standardanfragen vorselektieren, sinkt der Bedarf an zusätzlicher Kapazität auf Einstiegsebene, selbst wenn die Gesamtnachfrage nach Kundendienstleistungen nicht vollständig verschwindet.

Die Branchenebene ergänzt dieses Bild. In der Informations- und Kommunikationsbranche – einer der am stärksten von KI betroffenen Bereiche – verlangsamt sich das Beschäftigungswachstum in nahezu allen untersuchten Industrieländern seit 2022. Gleichzeitig bleibt die Beschäftigung außerhalb der USA nahe oder sogar über ihrem langfristigen Trend; das wirkt wie ein Hinweis darauf, dass es nicht überall zu einem sofortigen Abbau kommt, sondern eher zu einer weniger dynamischen Ausweitung. Zusätzlich nennt die Studie ähnliche Bremsspuren in Feldern wie Softwareentwicklung, Unternehmensberatung und Werbung, wo KI-Tools zwar produktivitätssteigernd wirken können, aber zugleich die Zahl der neu benötigten Einstiegsstellen relativ zum früheren Wachstumspfad sinkt.

Auch die Frage, wer genau unter Druck gerät, entscheidet die Studie zugunsten der Berufseinsteiger. Goldman Sachs berechnet über alle untersuchten Berufe hinweg: Eine um 10 Prozent höhere KI-Exposition entspricht einem Rückgang des jährlichen Beschäftigungswachstums um rund 0,1 Prozentpunkte in Ländern wie Frankreich, Kanada und den USA. Bei Berufseinsteigern ist dieser Effekt deutlich stärker; in Australien liegt er bei über 0,6 Prozentpunkten und in den USA bei mehr als 0,2 Prozentpunkten. In der gleichen Linie verweist ein Bericht der Internationalen Arbeitsorganisation (ILO) aus dem Jahr 2026 auf ein Risiko für junge Arbeitnehmer: Wenn nur 10 Prozent der weltweit als stark KI-exponiert eingestuften Stellen junger Beschäftigter tatsächlich wegfielen, wären laut ILO etwa 5,6 Millionen junge Menschen weltweit von Arbeitslosigkeit, Jobwechsel oder einem Rückzug aus dem Arbeitsmarkt betroffen.

Spannend ist, dass selbst in der KI-bedingten Arbeitsmarktdebatte die langfristigen Folgen nicht einheitlich ausfallen. Goldman-Sachs-Ökonom Joseph Briggs bezifferte bereits im März 2026 den Anteil betroffener US-Beschäftigter auf 6 bis 7 Prozent im Zuge einer rund zehnjährigen Übergangsphase; dabei könnte die Arbeitslosenquote um etwa 0,6 Prozentpunkte steigen. Im Juli nannte er hingegen höhere Werte von 9 Prozent beziehungsweise 15 Millionen Beschäftigten, die im Zuge der KI-Transition umverteilt werden müssten, bei einem unter einem Prozentpunkt liegenden jährlichen Anstieg der Arbeitslosenquote. Die Bandbreite zeigt: Selbst wenn der kurzfristige Zusammenhang zwischen KI-Exposition und Stellenwachstum robust erscheint, ist die Prognose, wie stark sich daraus dauerhaftere Beschäftigungseffekte ableiten lassen, weiterhin unsicher.

Ein Teil dieser Unsicherheit speist sich aus unterschiedlichen Annahmen darüber, wie schnell KI in Unternehmen tatsächlich skaliert. Daron Acemoglu (MIT) geht von begrenzteren Effekten aus und erwartet innerhalb der kommenden fünf Jahre Nettoverluste von weniger als zwei bis vier Prozent der Stellen, vor allem in kognitiven Routinetätigkeiten wie Kundenservice und Backoffice. Sein MIT-Kollege Neil Thompson äußerte sich dazu zurückhaltender und verwies darauf, dass die Verbreitung von KI-Anwendungen in Unternehmen langsamer verlaufe als die technische Leistungsfähigkeit der Systeme selbst. Für Unternehmen und Beschäftigte ergibt sich daraus eine klare Arbeitsaufgabe: KI-gestützte Tools sollten nicht nur beschafft werden, sondern mit Rollenmodellen, Trainingspfaden und Aufgabenarchitekturen verknüpft werden, damit der Produktivitätsgewinn nicht primär auf Kosten von Einstiegs- und Übergangsarbeitsplätzen geht. Denn historisch verschiebt Technologie Beschäftigung regelmäßig – die entscheidende Frage ist jedoch, ob in dieser Übergangsphase das Gleichgewicht aus Abbau und Neuschaffung rechtzeitig genug für die Einstiegsjahrgänge ausfällt.


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