Was aber, wenn die Maschinen bald so schnell neue Fähigkeiten erwerben, dass neue Jobs gar nicht mehr entstehen? Die Anhänger dieser These haben seit Ende August das, was man eine »smoking gun« nennt. Einen scheinbar eindeutigen Beleg für massive Verwerfungen am Arbeitsmarkt, ausgelöst durch KI. Ein Team um den weltweit angesehenen Ökonomen Erik Brynjolfsson von der Universität Stanford hat ihn geliefert. Er steht nicht im Verdacht, unkritisch Fantasieszenarien von KI-Fans zu übernehmen. Die Wissenschaftler haben die Daten des größten US-Anbieters für elektronische Lohnbuchhaltung ausgewertet, Informationen von 25 Millionen amerikanischen Beschäftigten. Dabei stießen sie auf beunruhigende Trends: Die Zahl der Jobs in den USA ist weiter gestiegen, doch nicht für alle Altersgruppen gleichermaßen. Für junge Amerikanerinnen und Amerikaner haben sich die Jobaussichten seit Herbst 2022 – dem Jahr der ChatGPT-Vorstellung – in vielen Bereichen verschlechtert.

Dass ausgerechnet jüngere Menschen stärker von KI betroffen sein könnten, deutet eine im August erschienene Studie der Universität Stanford an. Die Autorinnen und Autoren zeigen anhand der Gehaltsdaten von mehr als 25 Millionen Arbeitnehmenden in den USA, dass der US-Arbeitsmarkt seit der Einführung von Chat-GPT insgesamt weiter gewachsen ist. Auffallend ist aber, dass ein deutlicher Beschäftigungsrückgang bei Berufseinsteigern (22 bis 25 Jahre) in KI-exponierten Berufen wie der Softwareentwicklung und dem Kundendienst zu beobachten ist. Seit Ende 2022 beträgt dieser Rückgang rund 13 Prozent. Bei jungen Softwareentwicklern sank die Beschäftigung bis Juli 2025 sogar um fast 20 Prozent. Ältere Arbeitnehmende in denselben Berufen zeigten hingegen ein stabiles oder gar wachsendes Beschäftigungsniveau. Die Forschenden vermuten, dass KI hauptsächlich Lehrbuchwissen ersetzt, nicht aber Erfahrungswissen. Da junge Arbeitnehmende mehr Lehrbuchwissen und weniger Erfahrungswissen besitzen, seien sie – zumindest in den USA – stärker vom KI-bedingten Stellenschwund betroffen.

This paper examines changes in the labor market for occupations exposed to generative artificial intelligence using high-frequency administrative data from the largest payroll software provider in the United States. We present six facts that characterize these shifts. We find that since the widespread adoption of generative AI, early-career workers (ages 22-25) in the most AI-exposed occupations have experienced a 13 percent relative decline in employment even after controlling for firm-level shocks. In contrast, employment for workers in less exposed fields and more experienced workers in the same occupations has remained stable or continued to grow. We also find that adjustments occur primarily through employment rather than compensation. Furthermore, employment declines are concentrated in occupations where AI is more likely to automate, rather than augment, human labor. Our results are robust to alternative explanations, such as excluding technology-related firms and excluding occupations amenable to remote work. These six facts provide early, large-scale evidence consistent with the hypothesis that the AI revolution is beginning to have a significant and disproportionate impact on entry-level workers in the American labor market.