Stanford-Studie: Beschäftigungslücke für junge Arbeitnehmer in KI-exponierten Berufen auf 19 Prozent erweitert

Eine aktualisierte Studie des Stanford Digital Economy Lab enthüllt, dass die Beschäftigungslücke für junge Arbeitnehmer in KI-exponierten Berufen erheblich zugenommen hat und Mitte 2026 19 Prozent erreicht hat — ein Anstieg von 15 Prozent vor nur einem Jahr.

Die Forschung mit dem Titel „Kanarienvögel in der Kohlenmine? Sechs Fakten zu den jüngsten Beschäftigungswirkungen von künstlicher Intelligenz" nutzt Gehaltsdaten von ADP, um zu verfolgen, wie sich die Beschäftigung seit der Veröffentlichung von ChatGPT entwickelt hat. Unter der Leitung der Ökonomen Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar und Ruyu Chen dokumentiert die Studie sechs Hauptergebnisse.

Das Schlagzeilenergebnis: Die Beschäftigung von 22- bis 25-Jährigen in hoch KI-exponierten Berufen liegt nun etwa 19 Prozent unter dem Niveau, das sie bei gleichem Wachstum wie weniger exponierte Gleichaltrige erreicht hätten. In absoluten Zahlen fiel die Beschäftigung in den am stärksten exponierten Berufen zwischen November 2022 und Juni 2026 um etwa 11 Prozent, während sie in den am wenigsten exponierten um etwa 10 Prozent wuchs.

Entscheidend ist, dass die Studie keine weit verbreitete, gesamtwirtschaftliche Arbeitsplatzverdrängung feststellt. Erfahrene Arbeitnehmer zeigen keine vergleichbare Lücke, und die Anpassung erfolgt offenbar hauptsächlich durch geringere Einstellungen junger Arbeitnehmer und nicht durch zunehmende Entlassungen.

Ein wesentlicher Erkenntnisgewinn der überarbeiteten Studie ist die Unterscheidung zwischen kodifiziertem und implizitem Wissen. Die Beschäftigung ist unter jungen Arbeitnehmern in Berufen gesunken, die auf kodifiziertem Wissen basieren. In Berufen, die auf implizitem Wissen basieren, das durch Praxis und Mentoring erworben wird, stieg die Beschäftigung erfahrener Arbeitnehmer.

Dieses Muster stimmt mit einer Welt überein, in der generative KI hervorragend darin ist, in Texten und digitalen Informationen kodiertes Wissen zu reproduzieren und anzuwenden, während erfahrungsbasiertes Wissen schwerer zu replizieren ist.

Die Rückgänge konzentrieren sich speziell auf Berufe, in denen KI-Nutzung menschliche Aufgaben zu automatisieren tendiert. In Berufen, in denen KI eher zur Ergänzung von Arbeitnehmern eingesetzt wird, ist die Beschäftigung stabil oder steigend.

Die Forscher weisen darauf hin, dass die Daten allein keine Kausalität herstellen können. Die Divergenz hat sich jedoch durch Mitte 2026 fortgesetzt, lange nachdem die Zinsen ihren Höhepunkt erreicht hatten.