Neue Studie der Stanford-Universität: Künstliche Intelligenz hat den Arbeitsmarkt bisher noch nicht negativ beeinflusst, aber frische Hochschulabsolventen sollten darauf achten.

Hat KI tatsächlich begonnen, Arbeitsplätze zu übernehmen?

Der Stanford-Professor Neale Mahoney ist der Ansicht, dass gemäß den gesamten Beschäftigungsdaten die Antwort vorläufig lautet: Nein;

Aber für Absolventen, die gerade die Hochschule verlassen haben, haben sie dies möglicherweise bereits im Voraus erlebt.

Anfang 2026 erreichte die Arbeitslosenquote der Absolventen in den USA 5,6 %, was 1,6 Prozentpunkte höher lag als vor drei Jahren.

In Berufen, die stark von KI betroffen sind wie Softwareentwicklung und Kundenservice, ist die Zahl der beschäftigten jungen Mitarbeiter deutlich gesunken, während die der erfahrenen Mitarbeiter relativ stabil geblieben ist.

Mit anderen Worten: KI hat noch keinen Tsunami ausgelöst, der den gesamten Arbeitsmarkt erfasst, aber das Fehlen von Berufserfahrung hat möglicherweise bereits einen Teil der Einstiegsstellen auf dem Arbeitsmarkt weggespült.

Ist das nun so, dass KI den jungen Menschen die Arbeitsplätze wegnimmt, oder ist das die gemeinsame Folge von Zinserhöhungen, Entlassungen in der Technologiebranche und übermäßiger Einstellungen im Bereich der Telearbeit?

Kürzlich veröffentlichte das Stanford Institute for Economic Policy Research eine Politikkurzinformation, um die Antwort aus echten Daten zu Beschäftigung, Einstellungen, Produktivität und Unternehmensumfragen zu finden.

Der Hauptautor des Artikels, Neale Mahoney, ist Professor für Wirtschaftswissenschaften an der Stanford University und Direktor des Stanford Institute for Economic Policy Research. Er war früher Sonderberater für Politik im Nationalen Wirtschaftsrat des Weißen Hauses.

Die Schlussfolgerung des Forschungsteams ist nicht einfach:

KI hat vorläufig keine Massenarbeitslosigkeit verursacht, aber ihre Auswirkungen auf verschiedene Bevölkerungsgruppen, Stellen und Unternehmen sind ungleich verteilt. Absolventen stehen möglicherweise bereits als Erste unter Druck, während die wirklich tiefgreifenden Veränderungen vielleicht erst begonnen haben.

Die Internationale Arbeitsorganisation ILO hat in ihrer Forschungskurzinformation 2026 ebenfalls eine Warnung ausgesprochen:

Die vorhandenen Beweise reichen nicht aus, um zu belegen, dass generative KI derzeit eine Massenverdrängung von Arbeitsplätzen verursacht, aber einige Studien haben bereits beobachtet, dass die Beschäftigungsmöglichkeiten für Einstiegsstellen und junge Arbeitnehmer in Berufen mit hohem KI-Expositionsgrad abnehmen und die Ungleichheit bei den Beschäftigungsmöglichkeiten weiter vergrößern könnten.

Die Gesamtbeschäftigung ist durch KI noch nicht zusammengebrochen

Zuerst die Schlussfolgerung: Zumindest derzeit gibt es keine ausreichenden Beweise dafür, dass KI Massenarbeitslosigkeit verursacht.

Seit 2022 ist die Arbeitslosenquote in den Berufen mit dem höchsten KI-Einfluss um 0,77 Prozentpunkte gestiegen; in den Berufen mit dem niedrigsten KI-Einfluss ist die Arbeitslosenquote dagegen um 0,85 Prozentpunkte gestiegen.

Das heißt, KI hat nicht vorrangig die Stellen beseitigt, die am leichtesten zu ersetzen sind.

Diese Datengruppe deutet eher darauf hin, dass der gesamte Arbeitsmarkt sich abkühlt, statt dass KI gezielt bestimmte Berufe präzise angreift.

Einige Stellen, die als Hochrisikobereiche für KI gelten, sind nicht so schlimm wie erwartet.

Obwohl das Beschäftigungswachstum bei programmierbezogenen Stellen etwas nachgelassen hat, hält es insgesamt weiter an.

Im vergangenen Jahr ist die Zahl der Online-Stellenangebote für Softwareentwicklungsstellen sogar schneller gestiegen als bei anderen Berufen.

Weitere Studien haben ergeben, dass die Mitarbeiterzahl der Unternehmen nach der Einführung von KI im Durchschnitt um 10 % gewachsen ist, wobei das Wachstum bei Unternehmen mit höheren KI-Investitionen deutlicher ausfällt.

Was die Unternehmen angeht, die den Grund für ihre Entlassungen auf KI schieben, so kann man deren Aussagen nicht uneingeschränkt akzeptieren.

Diese Entlassungen stehen alle im Zusammenhang mit KI, aber die dahinterstehende Logik ist unterschiedlich.

Beispielsweise hat Meta fast 8000 Mitarbeiter entlassen, um Kapital für KI-Investitionen im Umfang von Hunderten von Milliarden Dollar freizusetzen; HP plant, 6000 Mitarbeiter zu entlassen, um seine Geschäftstätigkeit mithilfe von KI zu verschlanken; während Amazon in zwei Entlassungsrunden etwa 30.000 Stellen abgebaut hat, was hauptsächlich darauf zurückzuführen ist, die Last der übermäßigen Einstellungen während der Pandemie abzubauen und gleichzeitig die Anwendung von KI-Tools auszuweiten.

Man sieht also: Obwohl das Verschwinden einiger Stellen direkt mit der KI-Automatisierung zusammenhängt, kann man nicht jede Entlassung einfach mit „KI ersetzt Menschen“ gleichsetzen.

KI kann sowohl der tatsächliche Grund für Entlassungen sein, als auch nur die auffälligste Erklärung sein, wenn Unternehmen ihre Kosten und Organisationsstrukturen anpassen.

Verglichen mit direkten Entlassungen ist die derzeit häufigste Auswirkung von KI möglicherweise eine andere: Unternehmen fassen Arbeiten, die früher auf mehrere Personen verteilt waren, zusammen oder reduzieren ganz einfach die Einstellungen für entsprechende Stellen.

Also, unsere Arbeitsplätze werden nicht sofort weggenommen, aber es könnte weniger neue Arbeitsplätze geben.

Die Absolventen sind die ersten, die davon betroffen sind

Obwohl die Gesamtbeschäftigungsdaten relativ stabil aussehen, ist die Situation wenn man den Fokus auf junge Menschen richtet, nicht mehr so optimistisch.

Anfang 2026 erreichte die Arbeitslosenquote der Absolventen in den USA 5,6 %, was um 1,6 Prozentpunkte höher lag als vor drei Jahren. Sie stehen einem der schwierigsten Arbeitsmärkte seit vielen Jahren gegenüber.

Dahinter steckt möglicherweise ein gewisser Einfluss der KI.

Viele Einstiegsstellen umfassen genau Aufgaben wie Datensammlung, grundlegende Analysen, Inhaltsorganisation und Textverfassung. Diese Aufgaben wurden früher normalerweise an Neueinsteiger vergeben, damit sie Erfahrungen sammeln, heute können sie schnell von KI erledigt werden.

Eine viel beachtete Studie hat ergeben, dass seit der Veröffentlichung von ChatGPT im Jahr 2022 in Berufen, die stark von KI betroffen sind wie Softwareentwicklung und Kundenservice, die Zahl der beschäftigten jungen Mitarbeiter deutlich gesunken ist; die Beschäftigungssituation der erfahrenen Mitarbeiter im selben Beruf ist im Wesentlichen stabil geblieben oder hat sogar weiter zugenommen.

Die Forscher nennen junge Mitarbeiter daher den Kanarienvogel im Bergwerk, das heißt sie sind möglicherweise die erste Gruppe, die die Auswirkungen von KI spürt.

Man kann KI hier jedoch nicht direkt die „Schuld“ geben.

Die Federal Reserve hat im März 2022 mit den Zinserhöhungen begonnen, einige Monate vor der Veröffentlichung von ChatGPT; Technologieunternehmen bauen noch die Last der übermäßigen Einstellungen ab; die Verbreitung der Telearbeit macht zudem die Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten, zu einem strengeren Kriterium als die Bereitschaft zu lernen, sodass Unternehmen eher dazu neigen, erfahrene Mitarbeiter einzustellen, die sofort einsatzbereit sind, selbstständig arbeiten können und für deren Ausbildung kaum Kosten anfallen.

Nach Ausschluss einiger Störfaktoren ist der deutliche Rückgang der Einstiegsstellen erst 2024 wirklich aufgetreten.

Dieser Zeitpunkt ist bemerkenswert. Bis 2024 haben sich die Fähigkeiten von KI und die Akzeptanzrate bei den Unternehmen deutlich verbessert, sodass die Erklärung, dass KI die Einstellungen von Neueinsteigern direkt beeinflusst, überzeugender wird.

Daher ist die genauere Aussage nicht „KI hat den jungen Menschen bereits die Arbeitsplätze weggenommen“, sondern „der ohnehin schon schlechte Arbeitsmarkt für Absolventen wurde durch KI noch weiter verschlechtert“.

KI verbessert zwar die Effizienz, aber man verdient nicht sofort damit

Wenn KI vorläufig keine Massenarbeitslosigkeit verursacht hat, lässt sie die Menschen dann schneller arbeiten?

Die Antwort fällt im Großen und Ganzen positiv aus, aber der Effekt ist bei weitem nicht so einheitlich und übertrieben wie bei „jedermanns Effizienz steigt sprunghaft“.

In einem großen Callcenter hat der generative KI-Assistent die Gesamtproduktivität der Kundendienstmitarbeiter um 15 % gesteigert. Dabei haben vor allem Neueinsteiger und Mitarbeiter mit geringeren Fähigkeiten die größte Verbesserung erzielt, die Zahl der pro Stunde gelösten Probleme ist um 30 % gestiegen.

Aber erfahrene Kundendienstmitarbeiter haben fast keine Effizienzsteigerung erzielt, die Qualität der Antworten hat sogar leicht abgenommen.

Ähnliches zeigt sich auch in der Softwareentwicklung.

Ein Experiment hat gezeigt, dass GitHub Copilot Programmierern helfen kann, Aufgaben 56 % schneller zu erledigen, wobei erneut die Entwickler mit weniger Erfahrungen am meisten profitieren. Eine andere Studie hat jedoch nur eine Steigerung von 10 % bis 30 % ermittelt, und die Unterschiede zwischen den Unternehmen sind sehr groß.

Auch bei Aufgaben wie Schreiben, Vertragsverfassung und medizinischen Aufzeichnungen gilt ein ähnliches Muster: KI kann normalerweise Zeit sparen, aber der Effekt hängt von der Aufgabe selbst, dem Kenntnisstand des Nutzers und der Fähigkeit des Menschen ab, zu beurteilen, ob die Antwort von KI zuverlässig ist.