Studie: Weniger Jobs für junge Arbeitnehmer durch KI
Palo Alto (dpa) - In Bereichen mit einem breiten Einsatz von Künstlicher Intelligenz gibt es laut einer US-Studie spürbar weniger Jobs für junge Arbeitnehmer. So sei die Beschäftigung von 22- bis 25-jährigen Software-Entwicklern seit Ende 2022 um ein Fünftel gefallen, errechneten Forscher der Stanford-Universität.
Insgesamt sei die Zahl der 22- bis 25-jährigen Beschäftigten in Jobs, die am stärksten von KI-Software durchdrungen sind, um sechs Prozent gesunken. Eine weitere stark betroffene Branche neben der Software-Entwicklung ist der Kundendienst unter anderem mit Callcenter-Arbeitsplätzen. In Bereichen mit wenig KI-Einsatz sei die Beschäftigung junger Arbeitnehmer dagegen um rund neun Prozent gestiegen, hieß es.
Schützt Erfahrung vor KI-Konkurrenz?
Eine weitere Erkenntnis aus der Studie: Die Zahl älterer Arbeitnehmer nahm auch in Bereichen mit hohem KI-Einsatz zu. Die Stanford-Forscher sehen eine mögliche Erklärung dafür darin, dass KI über das Grundwissen aus der Ausbildung verfüge - nicht aber über die Erfahrung, die man sich mit der längeren Ausübung eines Berufs aneigne.
Zudem sei die Verdrängung höher bei Jobs, in denen KI Mitarbeiter ersetzen könne, statt sie nur zu unterstützen. In Bereichen wie der Pflege wachse die Beschäftigung in allen Altersgruppen.
Auch andere Faktoren möglich
Für die Studie wurden Informationen des Personalbuchhaltungs-Dienstleisters ADP ausgewertet. Nach dem Ausschluss unter anderem von Teilzeit-Beschäftigten lag die Datenbasis für die Studie bei 3,5 bis 5 Millionen Arbeitnehmern pro Monat. Es ist die erste Analyse auf einer so breiten Grundlage, die zu dem Ergebnis kommt, dass KI den Arbeitsmarkt bereits spürbar beeinflusst.
Die Stanford-Forscher schränken zugleich ein, dass die ADP-Daten nicht ganz die Struktur der US-Wirtschaft abbilden. Auch stützten sie sich unter anderem auf Schätzungen der KI-Firma Anthropic als es darum ging, die Art der KI-Nutzung in einer Tätigkeit zu bestimmen. Die Forscher räumen ein, dass die exakten Zahlen auch von anderen Faktoren beeinflusst werden könnten. Sie versuchten unter anderem, mögliche Verzerrungen durch die Konjunktur oder die Jobstreichungen nach einem zu schnellen Aufbau von Arbeitsplätzen zu Beginn der Corona-Pandemie herauszurechnen.
