KI hat begonnen, sich auf die Einstiegsjobs auszuwirken

Vor einem Jahr haben wir darüber diskutiert, wie KI Arbeitsplätze verdrängt oder dies in Zukunft tun wird. Das wichtigste Ergebnis war: Es hängt von der Art des Arbeitsplatzes ab, insbesondere von den für einen Arbeitsplatz erforderlichen Aufgaben. Lesen Sie hier den Artikel dazu. Nun wurde eine neue Studie veröffentlicht, die versucht, diese These empirisch zu belegen. In der Studie „Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence” (Kanarienvögel in der Kohlengrube? Sechs Fakten über die jüngsten Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf die Beschäftigung), die vom Standford Digital Economy Lab veröffentlicht wurde, untersuchen die Autoren hochfrequente Lohn- und Gehaltsdaten, um einige potenziell besorgniserregende Trends auf dem Arbeitsmarkt nach der weit verbreiteten Einführung generativer KI-Tools aufzudecken. Anstatt sich die Gesamtzahlen anzusehen, die wichtige Veränderungen verschleiern können, gehen sie ins Detail und betrachten bestimmte Altersgruppen und bestimmte Branchen.

Die „Kanarienvögel” und was sie uns sagen:

Der Titel des Artikels bezieht sich auf die historische Praxis, Kanarienvögel in Kohlebergwerke mitzunehmen, um gefährliche Gase aufzuspüren. Wenn die Kanarienvögel Anzeichen von Stress zeigten, war dies ein Warnsignal für die Bergleute. In diesem Fall präsentieren die Autoren sechs „Fakten”, die als Frühwarnzeichen für die Auswirkungen der KI dienen können, insbesondere auf junge Arbeitnehmer in bestimmten Bereichen. Hier ist eine Aufschlüsselung dieser Ergebnisse:

Wichtige Erkenntnisse aus der Studie des Stanford Digital Economy Lab:

1. Rückgang der Einstiegsjobs: Die Studie ergab einen deutlichen Rückgang der Beschäftigung für Arbeitnehmer im Alter von 22 bis 25 Jahren in Berufen, die am stärksten von KI betroffen sind, wie Softwareentwicklung und Kundenservice. Dieser Rückgang ist sowohl im Vergleich zu erfahreneren Arbeitnehmern in denselben Bereichen als auch zu jüngeren Arbeitnehmern in weniger KI-exponierten Berufen zu beobachten.

   • Warum dies wichtig ist: Dies deutet darauf hin, dass KI nicht alle Berufe gleichermaßen betrifft. Sie hat möglicherweise Auswirkungen auf den Einstieg in bestimmte Karrierewege.

     
     

2. Stagnierendes Wachstum für junge Arbeitnehmer: Während die Gesamtbeschäftigung weiterhin wächst, zeigt die Studie, dass das Beschäftigungswachstum für junge Arbeitnehmer, insbesondere für Berufseinsteiger, seit Ende 2022 stagniert. Die Studie legt nahe, dass diese Stagnation auf den Rückgang der Beschäftigung in KI-gefährdeten Berufen zurückzuführen ist.

   • Warum das wichtig ist: Die wirtschaftliche Gesundheit verschleiert die Trends für jüngere Arbeitnehmer.

     
     

3. Automatisierung vs. Augmentierung: Die Auswirkungen der KI sind nicht einheitlich. Der Rückgang der Einstiegsjobs konzentriert sich auf Bereiche, in denen KI in erster Linie zur Automatisierung von Aufgaben und nicht zur Augmentierung menschlicher Arbeit eingesetzt wird. In Berufen, in denen der Einsatz von KI eher eine Ergänzung zu menschlichen Fähigkeiten darstellt, ist weiterhin ein Beschäftigungswachstum zu beobachten.

   • Warum das wichtig ist: Dies ist ein entscheidender Unterschied. Die Art des KI-Einsatzes hat einen großen Einfluss auf die Auswirkungen auf Arbeitsplätze.

     
     

4. Unternehmensspezifische Schocks kontrolliert: Die Autoren haben sich bemüht, andere mögliche Erklärungen für die beobachteten Trends auszuschließen. Sie haben unternehmensspezifische oder branchenspezifische Schocks (wie Zinsänderungen) kontrolliert, die jüngere Arbeitnehmer in AI-exponierten Bereichen überproportional betreffen könnten. Selbst nach Berücksichtigung dieser Faktoren bleibt der relative Beschäftigungsrückgang bei jungen, AI-exponierten Arbeitnehmern bestehen.

   • Warum dies wichtig ist: Es stärkt die Überzeugung, dass die Trends mit KI zusammenhängen und nicht nur mit anderen wirtschaftlichen Faktoren.

     
     

5. Beschäftigung stärker betroffen als Vergütung (bislang): Die in der Studie festgestellten Anpassungen des Arbeitsmarktes zeigen sich in erster Linie in den Beschäftigungszahlen und nicht in unmittelbaren Veränderungen der Vergütung. Die Autoren vermuten, dass dies auf die Trägheit der Löhne zurückzuführen sein könnte – Löhne passen sich oft langsamer an als das Beschäftigungsniveau.

   • Warum das wichtig ist: Dies deutet auf einen möglichen Druck auf die Beschäftigungszahlen hin, da sich der Arbeitsmarkt an die KI anpasst.

     
     

6. Robust in verschiedenen Szenarien: Die Autoren haben ihre Ergebnisse unter verschiedenen alternativen Bedingungen getestet:

• Ausschluss technologiebezogener Berufe

• Ausschluss von Berufen, die für Remote-Arbeit geeignet sind (um Bedenken hinsichtlich Outsourcing auszuräumen)

• Betrachtung eines längeren Zeithorizonts (um Trends vor der Einführung der KI zu verstehen)

• Analyse von Berufen mit hohem und niedrigem Anteil an Hochschulabsolventen

Die Kernergebnisse blieben weitgehend konsistent, was das Argument stärkt, dass KI eine Rolle spielt.

• Warum dies wichtig ist: Höheres Vertrauen, dass es sich hierbei tatsächlich um Trends handelt.

Beschäftigungstrends für verschiedene Altersgruppen, die einen Rückgang bei jungen Arbeitnehmern (22–25) in Berufen mit hoher KI-Exposition zeigen. Daten aus einer Studie des Stanford Digital Economy Lab.

Wir können deutlich erkennen, wie sich die Beschäftigungstrends für jüngere Arbeitnehmer in Berufen, die stärker von KI betroffen sind, im Vergleich zu weniger betroffenen Berufen nach unten divergieren. Es zeigt sich auch, dass dieser Effekt bei älteren Altersgruppen abnimmt, was deutlich macht, dass die Auswirkungen nicht für alle Bevölkerungsgruppen gleich sind.

Auswirkungen und Ausblick:

Die Ergebnisse der Studie deuten darauf hin, dass die KI-Revolution beginnt, erhebliche und unverhältnismäßige Auswirkungen auf Berufseinsteiger auf dem amerikanischen Arbeitsmarkt zu haben. Die Ergebnisse sind für Berufseinsteiger besonders wichtig, da die Veränderungen hier früher wahrgenommen werden. Der Artikel erwähnt, dass KI kodifiziertes Wissen, das „Buchwissen”, das in der formalen Bildung erworben wird, ersetzt. Diese Ergebnisse sind nur eine Momentaufnahme, und die Autoren betonen die Notwendigkeit einer kontinuierlichen Beobachtung, um zu sehen, wie sich diese Trends entwickeln. Für Unternehmen ist es von entscheidender Bedeutung, sorgfältig darüber nachzudenken, wie sie KI einsetzen, und sich dabei auf Initiativen zur Erweiterung und Umschulung zu konzentrieren, um den Arbeitnehmern zu helfen, sich an die sich verändernden Rahmenbedingungen anzupassen.