FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Studie der Stanford University ordnet die Arbeitsmarkteffekte von generativer KI nach Berufsanforderungen und Alter. Besonders junge Berufseinsteiger verlieren dort den Anschluss, wo Aufgaben sich durch KI stark automatisieren oder ersetzen lassen. Die Auswertung von anonymisierten ADP-Gehaltsdaten für 2022 bis 2026 zeigt eine relative Lücke von 19 Prozent, die sich seit 2025 weiter vergrößert hat. Laut den Forschenden entsteht der Rückgang vor allem durch weniger Neueinstellungen, nicht durch klassische Kündigungswellen.
Die Debatte um KI am Arbeitsplatz dreht sich oft um Produktivität, Lohnentwicklung oder die Frage, ob ganze Tätigkeiten verschwinden. Die Daten aus einer Untersuchung der Stanford University gehen an eine präzisere Stelle: Welche Jobs verschieben sich bei der Konkurrenz um den Berufseinstieg besonders stark – und wie verteilt sich der Effekt nach Alter. Das Ergebnis fällt nicht gleichmäßig aus. Während die Beschäftigung in Berufen mit geringem KI-Einfluss für junge Menschen (22 bis 25 Jahre) seit Ende 2022 um rund zehn Prozent steigt, sinkt sie in stark KI-exponierten Tätigkeiten im gleichen Zeitraum um etwa elf Prozent. Damit entsteht eine relative Lücke von 19 Prozent, die im Vergleich zur letzten Erhebung 2025 bereits größer geworden ist (damals: 13 Prozent).
Technisch betrachtet wirkt diese Lücke weniger wie ein „einheitlicher KI-Schalter“ und eher wie eine Folge davon, wie viel der alltäglichen Arbeit sich durch generative KI in standardisierte Teilaufgaben zerlegen lässt. Die Forschenden unterscheiden dafür Berufe danach, wie stark die dortigen Aufgaben automatisiert oder ersetzt werden können. Als Datenbasis dient ein Monatsdatensatz mit anonymisierten Gehaltsdaten des HR-Dienstleisters ADP für die USA, abgedeckt von 2022 bis 2026. Laut Studie basiert die monatliche Stichprobe auf Zahlen von 3,5 bis 5 Millionen Arbeitnehmenden. Entscheidend ist dabei nicht nur, ob KI grundsätzlich „im Spiel“ ist, sondern ob sie konkrete Arbeitsschritte übernimmt, die bislang den Einstieg junger Beschäftigter mit definieren.
Wenn man den Blick von der Gesamtzahl auf das Muster innerhalb der Erwerbsbiografien richtet, zeigt sich zusätzlich eine wichtige Dynamik: Der Rückgang hängt laut den Autorinnen und Autoren in erster Linie an sinkenden Neueinstellungen. Kündigungen oder Entlassungen spielen dagegen als Treiber eine geringere Rolle. Das erklärt auch, warum sich der Markt insgesamt weniger dramatisch verändert als einzelne Berufsgruppen vermuten lassen: über alle Altersgruppen hinweg zeigt sich gesamtwirtschaftlich nur ein begrenzter Unterschied zwischen Berufen mit wenig und viel KI-Einfluss. Erst beim Schnitt nach Alter wird das Bild scharf. Für Unternehmen ist das relevant, weil es die Veränderung in Richtung Recruiting-Strategie verschiebt: Nicht nur die bestehende Belegschaft wird neu gemischt, sondern vor allem der Einstiegskanal wird anders kalibriert.
Die Studie macht den Substitutionseffekt damit greifbar, aber sie liefert auch die zweite Hälfte der Gleichung: Dort, wo KI nicht ersetzt, sondern unterstützt, bleibt die Beschäftigung stabil oder wächst sogar. Als Beispiele für Berufe mit besonders starkem Einbruch bei Einstiegsjobs nennt die Auswertung Buchhalter, Wirtschaftprüfer und Empfangskräfte. Umgekehrt bleiben Tätigkeiten, in denen KI eher assistiert – etwa bei Führungskräften oder Pflegepersonal – laut Studie weitgehend auf Kurs. Im Kern geht es um Aufgabenzerlegung und Verantwortungsgrenzen: Wo die KI Ergebnisse liefern kann, die bislang durch Routine, formalisierte Prozesse und klar definierte Eingaben entstehen, werden Einstiegsrollen anfälliger. Wo dagegen Entscheidungsketten, Interaktion und Kontextwissen dominieren, verschiebt sich der Einsatz eher in Richtung Ergänzung als Austausch.
Für die Frage, welche Fähigkeiten künftig zählen, ist deshalb weniger „Fachwissen versus KI“ die Hauptlinie, sondern die Balance zwischen kodifiziertem und implizitem Wissen. Die Stanford-Forscherinnen und -Forscher unterscheiden kodifiziertes Wissen als formales, standardisiertes Wissen, das sich über Lehrbücher und Ausbildungen vermitteln lässt, und implizites Wissen als Ergebnis von Praxis, Mentoring und wiederholter Erfahrung. In Berufen mit hohem Anteil an kodifiziertem Wissen fällt das Beschäftigungswachstum bei Berufseinsteigern langsamer aus. Berufe, die stärker auf implizites Wissen setzen, wachsen dagegen stärker – besonders bei erfahreneren Beschäftigten. Gleichzeitig wirkt höhere Bildung als Puffer: In Berufen mit vielen Hochschulabsolventen sind die Beschäftigungsunterschiede zwischen stärker und weniger KI-geprägten Tätigkeiten geringer. In weniger akademisch geprägten Jobs ist das Bild deutlichere – dort wachsen die am wenigsten betroffenen Bereiche, während die stark KI-geprägten schrumpfen.
Diese Erkenntnisse decken sich mit Einschätzungen aus dem deutschsprachigen Hochschulkontext. Die BWL-Professorin Jutta Rump von der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft Ludwigshafen beschreibt den Wandel als Verschiebung der Kontroll- und Spezialisierungsaufgaben: Wer intensiv mit KI arbeitet, müsse über tiefes Spezialistenwissen verfügen, um die Antworten der Systeme prüfen und einordnen zu können. Genau an dieser Stelle ergänzt sie die Fähigkeitendebatte um metakognitive Kompetenz. Nach ihrer Darstellung sei es extrem gefährlich anzunehmen, KI mache Fachwissen überflüssig. Stattdessen rücken drei Kompetenzen: Fachwissen, digitale Anwendungskompetenz und metakognitive Fähigkeiten. Metakognition meint dabei nicht nur „nachdenken“, sondern Systematisierungs- und Strukturierungsfähigkeit, Prozessdenken sowie die Fähigkeit, eigene Gedanken präzise in Worte zu fassen.
Gerade in der Praxis hängt die Qualität von KI-Ausgaben eng mit dem zusammen, was Nutzerinnen und Nutzer vorstrukturieren: Je präziser jemand promptet, desto präziser lassen sich Antworten erzeugen. Rump verbindet das mit einer Vogelperspektive auf den eigenen Arbeitsprozess, weil KI oft „von unten“ arbeitet und nicht den gesamten Ablauf automatisch im Blick hat. Wer den Prozess steuert, erkennt Zusammenhänge und ordnet Ergebnisse kritisch ein, entwickelt den eigentlichen Vorteil. Für viele Berufsgruppen kann der Übergang jedoch schmerzhaft werden, weil sich der Substitutionseffekt zeitlich früher zeigt als der Aufbau- und Ergänzungseffekt: Zuerst nimmt KI in vielen Bereichen Stellen ein, anschließend entstehen durch Umorientierung neue Rollen. Die Stanford-Studie zeichnet damit ein Bild, in dem der Arbeitsmarkt zwar insgesamt relativ stabil wirkt, aber der Zugang für Einsteiger schwieriger wird – besonders in Tätigkeiten, die sich stark formalisieren und automatisieren lassen.
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