Eine Studie hat untersucht, wie stark sich künstliche Intelligenz auf den Arbeitsmarkt wirkt. Dabei hat man festgestellt, dass KI es vor allem Berufseinsteigern erschwert, einen Job zu finden. Personen mit langjähriger Erfahrung sind deutlich seltener betroffen.
Was ist das für eine Studie? Die Stanford University hat gemeinsam mit dem Ökonomen Erik Brynjolfsson eine Studie herausgegeben (PDF), wie sich künstliche Intelligenz auf den Arbeitsmarkt und Löhne auswirkt. Die Studie untersuchte Berichten zufolge Daten des Lohnbuchhaltungsunternehmens Automatic Data Processing und berücksichtigte Lohnabrechnungen von Tausenden von Unternehmen mit insgesamt Millionen von Mitarbeitern.
Und die Stanford University stellte fest, dass künstliche Intelligenz Berufseinsteigern in den USA die Suche nach Arbeitsplätzen in Bereichen wie Softwareentwicklung und Kundenservice deutlich erschwert.
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Die Gesamtbeschäftigung wächst, aber junge Menschen finden trotzdem seltener einen Job
Insgesamt macht die Studie ihre Ergebnisse an 6 wichtigen Erkenntnissen fest.
Die 6 wichtigen Erkenntnisse:
Beschäftigungsrückgang bei Berufseinsteigern: Junge Arbeitnehmer (22–25) in stark KI-exponierten Berufen wie Softwareentwicklung und Kundendienst verlieren deutlich an Beschäftigung.
Ungleiches Beschäftigungswachstum: Während die Gesamtbeschäftigung wächst, stagniert die Beschäftigung junger Arbeitnehmer seit Ende 2022; Rückgang von 6 % bei ihnen gegenüber +6–9 % bei älteren Arbeitnehmern in den gleichen Berufen.
Unterschied nach KI-Anwendung: Beschäftigungsverluste treten vor allem bei automatisierender KI auf. KI, die Tätigkeiten ergänzt, wirkt nicht negativ auf Einstiegsjobs.
Robustes Muster trotz Kontrolle: Rückgänge bei jungen Arbeitnehmern bleiben auch nach Kontrollfaktoren wie Unternehmens- und Zeiteffekten bestehen; mögliche Erklärung: branchenspezifische Schocks.
Wirkung stärker auf Beschäftigung als auf Löhne: Unterschiede zeigen sich primär in der Beschäftigung, nicht in den Gehältern.
Breite Gültigkeit: Ergebnisse gelten unabhängig von Berufsgruppe, Remote-Arbeit oder Outsourcing-Potenzial und lassen sich nicht allein anhand früherer KI-Expositionsmetriken erklären. Eine „Expositionsmetrik“ gibt an, wie stark ein Beruf, eine Tätigkeit oder eine Gruppe von Arbeitnehmern durch Künstliche Intelligenz (KI) betroffen ist und wie groß die Wahrscheinlichkeit ist, dass Aufgaben in einem Beruf durch KI automatisiert oder ersetzt werden können.
Bei diesen Entwicklungen könnte es aber nicht bleiben, warnt die Studie. Denn KI entwickelt sich rasant weiter, und Brynjolfsson warnt davor, dass sich die Auswirkungen auf jüngere Arbeitnehmer auch auf diejenigen mit mehr Erfahrung ausweiten könnten.
Wir müssen ein Frühwarnsystem in Form eines Dashboards entwickeln, mit dem wir dies in Echtzeit verfolgen können. Dies ist eine sehr folgenreiche Technologie.
Künstliche Intelligenz gilt als große Herausforderung für viele Bereiche. Ein CEO hat in einem Gespräch erzählt, wie er seine gesamte Firma umgebaut hat, um sie KI-fit zu machen. Dabei mussten Mitarbeiter gehen, die sich weigerten, KI einzusetzen: Ein CEO hat fast 80 % seiner Mitarbeiter entlassen, weil sie sich weigerten, KI zu verwenden: Zwei Jahre später sagt er, er würde es wieder tun
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