FRANKFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine neue Stanford-Studie zeigt, dass KI am Arbeitsmarkt vor allem junge Berufseinsteiger trifft. Die Auswertung von ADP-Gehaltsdaten (3,5 bis 5 Millionen Beschäftigte in den USA) vergleicht Jobs mit starkem und schwachem KI-Einfluss. In stark KI-exponierten Berufen sank die Beschäftigung der 22- bis 25-Jährigen seit Ende 2022 um etwa elf Prozent. Gleichzeitig deutet die Studie darauf hin, dass der Rückgang vor allem durch weniger Neueinstellungen entsteht.
Die Arbeitswelt verändert sich durch Künstliche Intelligenz nicht gleichmäßig über alle Altersgruppen hinweg. Die neue Studie der Stanford University setzt dabei genau an der Frage an, die Personalverantwortliche und Nachwuchsprogramme gerade umtreibt: Wer konkurriert beim Berufseinstieg eigentlich mit welcher Art von Automatisierung? Laut den Forschenden ist der Effekt vor allem bei jungen Menschen sichtbar, während sich über alle Altersgruppen hinweg nur geringe Unterschiede zwischen Tätigkeiten mit wenig und viel KI-Einfluss zeigen. Für Unternehmen ist das ein Hinweis darauf, dass sich Stellenbesetzungen, Einstiegsprofile und Recruiting-Logiken schneller verschieben können als die Gesamtbeschäftigung.
Im Zentrum steht eine monatliche Auswertung von anonymisierten Gehaltsdaten des HR-Dienstleisters ADP für den Zeitraum 2022 bis 2026. Die Stichprobe basierte auf Zahlen von 3,5 bis 5 Millionen Arbeitnehmenden in den USA und ordnete Berufsfelder danach ein, wie stark deren Aufgaben durch generative KI automatisiert oder ersetzt werden können. Auf dieser Grundlage ergibt sich ein klares Muster: In Berufen mit geringem KI-Einfluss stieg die Beschäftigung junger Menschen (22 bis 25 Jahre) seit Ende 2022 um rund zehn Prozent. In stark KI-exponierten Berufen sank sie im selben Zeitraum dagegen um etwa elf Prozent. Die resultierende relative Lücke liegt damit bei rund 19 Prozent und ist seit der letzten Erhebung im Jahr 2025 noch größer geworden.
Wichtig ist dabei, woher der Rückgang kommt. Die Studie stellt fest, dass er vor allem durch sinkende Neueinstellungen entsteht, nicht durch Kündigungen oder Entlassungen. Studienleiter Erik Brynjolfsson bringt die beobachtete Spannung auf den Punkt: „Ich mache mir mehr Sorgen als früher über einen Arbeitsmarkt, der sein Gesamtbeschäftigungsniveau hält und gleichzeitig leise den Einstieg für Berufsanfänger erschwert.“ Das passt zu einer praktischen Unternehmensrealität: Selbst wenn Rollen nicht komplett verschwinden, werden Einstiegslevel, Qualifikationsnachweise und Einstellungsvolumen häufig so angepasst, dass KI-gestützte Arbeitsprozesse die Hürde für den Einstieg erhöhen.
Technisch und organisatorisch entscheidet vor allem, wie KI in einem Beruf eingesetzt wird. Berufe, in denen KI menschliche Arbeit vollständig ersetzen kann, verzeichnen laut Studie die stärksten Einbrüche bei Einstiegsjobs; genannt werden etwa Buchhalter, Wirtschaftsprufer und Empfangskräfte. In Tätigkeiten, in denen KI eher unterstützend wirkt – zum Beispiel bei Führungskräften oder Pflegepersonal – bleibt die Beschäftigung stabil oder wächst sogar. Neben der Automatisierbarkeit einzelner Arbeitsschritte spielt hier eine zweite Dimension hinein: die Art des Wissens, das ein Job erfordert. Die Stanford-Forschenden unterscheiden zwischen kodifiziertem Wissen, also formalisierbaren, standardisierten Inhalten, und implizitem Wissen, das aus Praxis, Mentoring und wiederholter Erfahrung entsteht. Während Jobs mit hohem Anteil an kodifiziertem Wissen beim Berufseinsteigern langsamer wachsen, ziehen Tätigkeiten mit viel implizitem Wissen stärker an, insbesondere bei erfahreneren Beschäftigten.
Für die Personalplanung folgt daraus eine recht nüchterne Konsequenz: Bildung kann als Puffer wirken. Laut Studie fallen die Unterschiede zwischen stark und weniger KI-geprägten Tätigkeiten geringer aus, wenn in einem Beruf viele Hochschulabsolventen arbeiten. In Berufen mit weniger Akademikern ist das Bild deutlicher: Die am wenigsten betroffenen Tätigkeiten wachsen, während die stark von KI geprägten schrumpfen. Diese Aufteilung wird auch durch Einschätzungen aus dem deutschsprachigen Hochschulbereich gestützt. Die BWL-Professorin Jutta Rump von der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft Ludwigshafen beschreibt einen ähnlichen Wandel und formuliert mit Blick auf KI-gestützte Arbeit: „Leute, die intensiv mit KI zusammenarbeiten, wissen, dass sie tiefes Spezialistenwissen haben müssen, um die Antworten der Systeme kontrollieren zu können“.
Rumps Kernaussage geht jedoch über das Schlagwort „KI ersetzt“ hinaus. Sie warnt davor, Fachwissen als überflüssig zu betrachten, und hebt stattdessen drei Kompetenzen als zunehmend entscheidend hervor: Fachwissen, digitale Anwendungskompetenz und metakognitive Fähigkeiten. Metakognition meint dabei nicht nur, etwas zu wissen, sondern das eigene Denken zu steuern: Systematisierung und Strukturierung, Prozessdenken sowie die Fähigkeit, Gedanken präzise in Worte zu fassen. Rump bringt das praktisch auf den Punkt: „Je präziser ich prompten kann, umso präziser bekomme ich eine Antwort“. Der Punkt dahinter ist anspruchsvoll: KI-Systeme arbeiten „von unten aufbauend“, ohne den gesamten Prozess automatisch im Blick zu haben, daher müssen Menschen die Vogelperspektive einnehmen, Zusammenhänge erkennen und Ergebnisse kritisch einordnen.
Auch die zeitliche Dynamik verdient im Unternehmenskontext Aufmerksamkeit. Rump beschreibt den Übergang als zweiphasig: Erst greift der Substitutionseffekt, während der Ergänzungs- und Aufbaueffekt zeitversetzt kommt. Konkret bedeutet das, dass Rollen zuerst ersetzt oder in ihrer bisherigen Form ausgedünnt werden, bevor sich neue Aufgabenprofile etablieren, in denen KI anders genutzt wird und zusätzliche Stellen entstehen können. Genau in diese Richtung deutet bereits die Stanford-Studie: Der Einbruch manifestiert sich bei Neueinstellungen, nicht bei der Gesamtzahl der Beschäftigten. Für Arbeitgeber heißt das zugleich: Wenn man Nachwuchs gewinnt, braucht man nicht nur KI-Tools, sondern klar definierte Lernpfade, die metakognitive Kompetenz fördern – also das Training, KI-Ausgaben zu prüfen, Arbeitsschritte zu strukturieren und Entscheidungen sauber zu begründen.
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