Laut einer kürzlich aktualisierten Studie von Ökonomen der Stanford University tragen junge Arbeitnehmer die Hauptlast der Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt. Das Beschäftigungsniveau von Arbeitnehmern im Alter von 22 bis 25 Jahren in den am stärksten KI-exponierten Berufen liegt jetzt 19 Prozent unter dem ihrer Kollegen in Bereichen, die weniger KI-Störungen ausgesetzt sind – eine Lücke, die nur 13 Prozent betrug, als die Forscher vor einem Jahr ihre erste Analyse veröffentlichten. Die Ergebnisse stammen aus der Augustausgabe 2026 von „Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence“, einer Aktualisierung und Überarbeitung des einflussreichen Papiers des Teams aus dem Jahr 2025. Die Ergebnisse wurden in einem Bericht von Ars Technica detailliert beschrieben. Für jeden, der sich mit der Ökonomie der KI-Branche beschäftigt, ist dies einer der bislang klarsten Beweise dafür, dass Verdrängungseffekte real sind – und zwar konzentriert.

Die Forscher unter der Leitung des Stanford-Ökonomen Erik Brynjolfsson und Kollegen stellten fest, dass die Beschäftigungstrends, die sie letztes Jahr identifiziert hatten, nicht nur anhalten, sondern sich ausweiten.

Die Zahlen hinter der Lücke

Die Studie stützt sich auf eine große Teilstichprobe anonymisierter, hochfrequenter Lohn- und Gehaltsabrechnungsdaten, die vom Personalverwaltungsunternehmen ADP aggregiert wurden. Um die „Gefährdung“ jedes Berufs durch KI-Störungen zu bewerten, verwendete das Team zwei unabhängige Messgrößen: einen von früheren Forschern erstellten Maßstab für potenzielle Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt und den Anthropic Economic Index, der verfolgt, wie verschiedene Berufe das Claude-Modell von Anthropic tatsächlich in der täglichen Arbeit nutzen. Google hat letzten Monat einen ähnlichen Bericht veröffentlicht, der auf der beruflichen Nutzung von Zwillingen basiert.

Als die Forscher die Zahlen für die gesamte Wirtschaft analysierten, stellten sie kaum oder gar keinen Unterschied in der relativen Gesamtbeschäftigung zwischen den Arbeitsplätzen fest, die als am stärksten und am wenigsten von KI betroffen eingestuft wurden. Die Störung wird erst sichtbar, wenn die Daten nach Alter aufgeschlüsselt werden:

– Seit 2022 ist die Beschäftigung von Arbeitnehmern im Alter von 22 bis 25 Jahren in den oberen 40 Prozent der von KI betroffenen Arbeitsplätzen um etwa 11 Prozent zurückgegangen.

  • Im gleichen Zeitraum stieg die Beschäftigung junger Arbeitnehmer in den 60 Prozent der Arbeitsplätze, die am wenigsten von KI betroffen sind, um 10 Prozent.

  • Das Ergebnis ist eine große und zunehmende Divergenz unter Berufseinsteigern, die bei ihren älteren Kollegen einfach nicht auftritt.

Einstellungsstopps, keine Entlassungen

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der Studie ist die Entstehung der Kluft. Den Forschern zufolge äußert sich der Effekt hauptsächlich in niedrigeren Einstellungsquoten für Berufseinsteiger in von KI betroffenen Bereichen – und nicht in vermehrten Entlassungen, Entlassungen oder Kündigungen. Junge Arbeitnehmer in exponierten Berufen werden faktisch nicht ersetzt, wenn ihre Kohorten abwandern.

Die Forscher fanden außerdem heraus, dass sich die Auswirkungen auf den Arbeitsmarkt in dieser Altersgruppe hauptsächlich in einer geringeren Gesamtbeschäftigung und nicht in niedrigeren Lohnsätzen zeigten. Menschen, die Jobs in KI-gefährdeten Bereichen haben, müssen im Großen und Ganzen keine großen Lohnkürzungen hinnehmen – es gibt einfach weniger von ihnen, die in diese Bereiche vordringen.

Dieses Muster steht im Einklang mit der Tatsache, dass Unternehmen Einstiegsaufgaben – Aufgaben wie Entwerfen, Zusammenfassen, grundlegende Codierung und Routineanalysen – stillschweigend auf KI-Systeme umleiten und dadurch die unteren Stufen der Karriereleiter verkleinern. Es deckt sich auch damit, was mehrere große Arbeitgeber öffentlich über die Verlangsamung der Einstellung von Hochschulabsolventen in Funktionen gesagt haben, in denen KI-Tools jetzt die Arbeit im ersten Durchgang erledigen.

Ältere Arbeitnehmer weitgehend unberührt – bisher

Das vielleicht auffälligste Ergebnis ist, was in der Studie nicht gefunden wurde: Ältere Arbeitnehmer scheinen bisher weitgehend nicht betroffen zu sein. Die Beschäftigungslücke konzentriert sich fast ausschließlich auf Arbeitnehmer in ihren frühen Zwanzigern, die Kohorte, die typischerweise durch genau die Art routinemäßiger kognitiver Arbeit in die Arbeitswelt einsteigt, die große Sprachmodelle heute kostengünstig erledigen.

Die Asymmetrie hat unangenehme Auswirkungen. Wenn KI die Aufgaben übernimmt, die einst Anfängern vorbehalten waren, wird der traditionelle Weg, auf dem junge Mitarbeiter zu älteren Mitarbeitern werden, geschwächt – auch wenn Berufstätige in der Mitte ihrer Karriere derzeit kaum direkten Druck verspüren. Ökonomen beschreiben dies manchmal als das Problem der „zusammengebrochenen Leiter“: Bei den wegfallenden Arbeitsplätzen handelt es sich nicht um Karrieren, sondern um die Aufstiegsrampen zu Karrieren.

Vorbehalte und Kontext

Die Ergebnisse weisen wichtige Einschränkungen auf. Die Effektgrößen sind relativ und vergleichen KI-exponierte Berufe mit weniger exponierten Berufen, nicht die absolute Arbeitslosigkeit. Die Expositionsmessungen selbst sind Proxys – basierend auf Aufgabenerhebungen und Modellnutzungsdaten – und können nicht jede Nuance davon erfassen, wie KI eine bestimmte Rolle verändert. Ein Teil des gemessenen Rückgangs könnte auf umfassendere postpandemische Veränderungen bei der Einstellung von Nachwuchskräften zurückzuführen sein, obwohl die wachsende Kluft zwischen exponierten und nicht exponierten Berufen speziell darauf hindeutet, dass KI der differenzierende Faktor ist.

Die Studie behauptet auch nicht, dass KI die Gesamtbeschäftigung in der gesamten Wirtschaft reduziert. Der wirtschaftsweit gemessene Gesamteffekt war gedämpft; Der Schaden ist in bestimmten Berufen und auf bestimmten Karrierestufen lokalisiert. Auch neue Rollen – KI-Operationen, Aufsicht und Integrationsarbeit – werden geschaffen, wenn auch nicht unbedingt im gleichen Tempo oder für die gleichen Leute.

Dennoch ist die Fahrtrichtung kaum zu ignorieren. Vor einem Jahr zeigte dieselbe Untersuchung eine Lücke von 13 Prozent und wurde als Frühsignal diskutiert. Zwölf Monate später ist der Abstand auf 19 Prozent angewachsen, was auf die anhaltend schwache Einstellung junger Arbeitnehmer in den am stärksten gefährdeten Bereichen zurückzuführen ist. Was als Hypothese über die Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt begann, verfestigt sich zu einem messbaren Trend – und die Arbeitnehmer, die dies zuerst spüren, sind diejenigen mit der geringsten Verhandlungsmacht.

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