Irene Chang tat alles, was sie tun sollte. Sie studierte Industrie- und Systemtechnik an der Georgia Tech, einen Abschluss, den sie unter anderem deshalb wählte, weil er ihr eine sichere Beschäftigung schien, und begann fast ein Jahr vor ihrem Abschluss im Mai, sich für Einstiegsstellen als Datenanalystin zu bewerben. Seit letztem September hat sie rund 450 Bewerbungen eingereicht und etwa 19 Vorstellungsgespräche bekommen. Bisher hat keiner ein Angebot vorgelegt.
„Ich habe das Gefühl, dass die Einstiegsfähigkeiten, die man hat, wichtig sind, aber auch etwas, das KI sehr effizient leisten kann“, sagte Chang gegenüber NPR in einem am Dienstag veröffentlichten Bericht. Ihre Erfahrungen – und ihr Verdacht, dass künstliche Intelligenz Teil des Problems ist – werden unter den jüngsten Hochschulabsolventen immer häufiger und prägen die Art und Weise, wie junge Amerikaner über [Arbeit im Zeitalter der KI] denken (https://aibuzzwire.news).
Die Zahlen hinter der Angst
Das Gefühl eines unter Druck stehenden Einstiegsmarktes kann man sich nicht vorstellen. Nach Angaben der Federal Reserve Bank of New York lag die Arbeitslosenquote für junge Hochschulabsolventen – definiert als 22- bis 27-Jährige mit mindestens einem Bachelor-Abschluss – im Juni bei 5,7 % und damit deutlich über der Quote aller Arbeitnehmer von 4,1 %.
Der Glaube, dass KI der Übeltäter sei, ist weit verbreitet. In einer von NPR zitierten ZipRecruiter-Umfrage gaben 47 % der Absolventen an, dass KI sich bereits auf die Einstellung von Mitarbeitern in ihrem Bereich ausgewirkt habe. Jacqueline Kline, 25, die in diesem Frühjahr ihren Master in Kommunikation an der Florida State University abgeschlossen hat, sagte gegenüber NPR, sie habe sich seit Dezember auf mehr als 500 Einstiegsjobs beworben. „Es ist schwer zu wissen, dass ich alles tue, was ich kann, um erfolgreich zu sein, und das Gefühl zu haben, dass das nicht genug ist“, sagte sie.
Der Fall, dass die KI schuld ist
Der Stanford-Ökonom Erik Brynjolfsson gibt der Beschwerde echtes Gewicht. „KI ist nicht die ganze Geschichte, aber sie ist Teil der Geschichte und die Beweise verdichten sich“, sagte er gegenüber NPR.
Anhand von Gehaltsabrechnungsdaten stellten Brynjolfsson und seine Co-Autoren fest, dass Berufseinsteiger im Alter von 22 bis 25 Jahren in KI-gefährdeten Positionen wie Softwareentwicklern und Marketingmanagern seit Ende 2022 – als große Sprachmodelle wie ChatGPT auf den Markt kamen – einen relativen Beschäftigungsrückgang von 16 % verzeichneten. Im gleichen Zeitraum blieb die Beschäftigung älterer Arbeitnehmer in denselben Bereichen und von Arbeitnehmern jeden Alters in Berufen, die schwer zu automatisieren sind – Haushaltshilfen, Physiotherapeuten, Bauarbeiter – stabil oder nahm zu.
Brynjolfsson identifiziert zwei Mechanismen. Junge Arbeitnehmer tragen immer die Hauptlast von Einstellungsrückgängen, und Nachwuchskräfte werden in der Regel zuerst gestrichen. Noch deutlicher ist, dass große Sprachmodelle auf kodifiziertem Wissen trainiert werden: den niedergeschriebenen Informationen im Lehrbuchstil, auf die sich Studienanfänger verlassen. Das implizite, erfahrungsbasierte Wissen älterer Mitarbeiter ist für ein Modell weitaus schwieriger zu reproduzieren, sodass die neuesten Mitarbeiter am direktesten mit der Technologie konkurrieren.
Der Fall, dass etwas anderes vor sich geht
Der Harvard-Ökonom David Deming ist nicht überzeugt. „Wenn man sich den Zeitpunkt genau anschaut, sieht es so aus, als ob der Rückgang bei der Einstellung von Nachwuchskräften tatsächlich etwa sechs Monate vor der Veröffentlichung von ChatGPT begonnen hat“, sagte er gegenüber NPR. „Und das sagt mir, dass es etwas anderes ist. Ich denke, es ist eher eine Art Remote-Arbeit.“
Eine aktuelle Analyse der New York Fed bestätigt diese Aussage: Es ist weniger wahrscheinlich, dass Unternehmen neue Hochschulabsolventen für Stellen einstellen, die aus der Ferne erledigt werden können, und als nach der Pandemie die Zahl der Fernstellen zunahm, stieg auch die Arbeitslosigkeit unter jüngeren Hochschulabsolventen. Die Analyse ergab, dass KI den Anstieg nicht erklären konnte – Remote-Arbeit hingegen schon. In Demings Logik geht es um Schulungskosten: Nachwuchskräfte benötigen Investitionen, um sich auf den neuesten Stand zu bringen, und das ist aus der Ferne schwieriger. Remote-Arbeit bietet Arbeitgebern außerdem einen landesweiten Talentpool, sodass es einfacher ist, bewährte Führungskräfte einzustellen, anstatt Nachwuchskräfte zu entwickeln.
Der Ökonom Anders Humlum von der University of Chicago bietet einen dritten Datenpunkt an, der im Widerspruch zum Narrativ der KI-Verdrängung steht. Er verweist auf eine Studie des Finanzbuchhaltungsunternehmens Ramp und der Arbeitskräfteforscher Revelio Labs, in der die KI-Ausgaben und der Personalbestand von mehr als 21.000 US-Firmen von Anfang 2021 bis Anfang 2026 untersucht wurden. Bei den Unternehmen, die die größten KI-Investitionen tätigten, stieg die Zahl der Einsteiger in den zwei Jahren nach der KI-Einführung um 12 %.
„Wenn wir uns die starken Nutzer dieser Tools ansehen, die Firmen, die viel Geld an Anthropic und OpenAI zahlen, um ihre Modelle zu abonnieren, dann stellen sie mehr ein als alle anderen“, sagte Humlum.
Ein sich verändernder Konsens
Die drei Ökonomen sind sich nicht einig darüber, wie viel Schaden KI heute für junge Berufseinsteiger anrichtet, aber alle sind sich einig, dass derzeit ein großer Beschäftigungswandel im Gange ist. Sie alle gehören zu den Ökonomen, Führungskräften und Forschern, die letzten Monat einen offenen Brief unterzeichnet haben, in dem sie davor warnen, dass KI einen wirtschaftlichen Wandel vorantreiben könnte, der größer ist als die industrielle Revolution, mit dem Potenzial für weitreichende Arbeitsplatzverlagerungen.
Doch keiner von ihnen rät zur Verzweiflung. Humlum sagt, dass die meisten Studenten, mit denen er spricht, „einfach das Gefühl haben, dass sie von der neuen Technologie übers Ohr gehauen werden“ – eine Schlussfolgerung, die er als sehr verfrüht bezeichnet – und argumentiert, dass KI dazu geeignet ist, Arbeitnehmern mehr zu helfen als ihnen zu schaden. Brynjolfsson schlägt eine ähnliche Meinung: „Dies ist eine wirklich schwierige Zeit für viele konventionelle Jobs. Ich denke auch, dass es eine der erstaunlichsten Zeiten ist, in der man lebt, in der diese Technologien es den Menschen ermöglichen, Dinge zu tun, die sie vorher nie tun konnten.“
Für die Hunderten von Bewerbern wie Chang und Kline, die immer noch auf ein Angebot warten, mag diese Zusicherung hohl klingen. Aber die Forschung legt nahe, dass die Geschichte, die sie sich über KI erzählen, zumindest unvollständig ist – eine Mischung aus echter technologischer Verdrängung, einer Umstrukturierung der Nachwuchskräfte im Homeoffice und einem gewöhnlichen zyklischen Squeeze-Landing auf einmal.
