Goldman Sachs: KI erhöht Arbeitslosigkeit bei jungen Techies

Künstliche Intelligenz übt laut einer aktuellen Analyse von Goldman Sachs bereits einen spürbaren Einfluss auf die Beschäftigungslandschaft aus, insbesondere für junge Fachkräfte im Technologiesektor. Die Untersuchung der Investmentbank zeigt, dass seit Anfang 2024 die Arbeitslosenquote unter 20- bis 30-Jährigen im Tech-Bereich deutlich schneller gestiegen ist als die allgemeine Arbeitslosenquote.

Dieser Trend ist besonders ausgeprägt in Branchen, die stark von der KI-Einführung betroffen sind, wie Marketing, Kundendienstzentren, Grafikdesign, Suchmaschinen und Softwareentwicklung. In diesen Bereichen hat das Beschäftigungswachstum eine negative Wendung genommen, und der Anteil der Technologiebranche an der Gesamtbeschäftigung ist unter ihren langfristigen Durchschnitt gesunken. Dies bestätigt reale Beobachtungen, wonach KI die Jobaussichten von Hochschulabsolventen im Tech-Bereich beeinflusst.

Der Einfluss scheint überproportional Einstiegs- und Angestelltenpositionen zu treffen. Seit der Einführung fortschrittlicher KI-Modelle wie ChatGPT sind die Stellenangebote für Einstiegspositionen um 32% eingebrochen, ein Rückgang, der die allgemeine Schrumpfung des Arbeitsmarktes um 21% weit übertrifft. Die Arbeitslosenquote für Hochschulabsolventen in den Vereinigten Staaten ist kürzlich auf 5,8% gestiegen und hat damit zum ersten Mal in der jüngeren Geschichte den nationalen Durchschnitt überschritten, was auf eine grundlegende Verschiebung der Arbeitsmarktdynamik hindeutet. Große Technologieunternehmen wie Microsoft und IBM haben bereits erhebliche Entlassungen vorgenommen, wobei KI eine Rolle bei der Automatisierung von Aufgaben, einschließlich der Codeentwicklung und des Personalwesens, spielt.

Trotz dieser lokalen Auswirkungen vertritt Goldman Sachs eine differenzierte Perspektive auf die breiteren Auswirkungen von KI auf den Arbeitsmarkt. Das Unternehmen geht davon aus, dass der Einfluss von KI zwar in bestimmten Sektoren offensichtlich ist, es aber unwahrscheinlich ist, dass sie in den nächsten zehn Jahren eine weit verbreitete Massenarbeitslosigkeit auslösen wird. Diese Einschätzung ist teilweise auf die derzeit geringe Akzeptanz von generativer KI durch die meisten Unternehmen zurückzuführen; Berichten zufolge nutzen nur 9,3% der Unternehmen diese in ihren Produktionsprozessen. Die Modelle von Goldman Sachs prognostizieren, dass beim derzeitigen Einführungstempo etwa 6% bis 7% der Arbeitsplätze in den kommenden Jahren durch KI ersetzt werden könnten, wobei diese Zahl unter verschiedenen Annahmen zwischen 3% und 14% liegen könnte.

Entscheidend ist, dass die Bank auch hervorhebt, dass KI-bezogene technologische Innovationen voraussichtlich eine beträchtliche Anzahl neuer Arbeitsplätze schaffen werden, was einige der durch Automatisierung verdrängten Rollen ausgleichen könnte. Dies steht im Einklang mit dem "Future of Jobs Report 2025" des Weltwirtschaftsforums, der ein Nettowachstum von 78 Millionen Arbeitsplätzen weltweit zwischen 2025 und 2030 prognostiziert, wobei 170 Millionen neue Arbeitsplätze entstehen, selbst wenn 92 Millionen verloren gehen.

Die sich entwickelnde Landschaft erfordert eine signifikante Verschiebung der benötigten Fähigkeiten. Experten betonen die wachsende Nachfrage nach nicht-routinemäßigen analytischen und zwischenmenschlichen Fähigkeiten, da Routineaufgaben automatisiert werden. Folglich werden Umschulungs- und Weiterbildungsmaßnahmen für Arbeitnehmer von größter Bedeutung, um sich anzupassen und in einer KI-unterstützten Belegschaft relevant zu bleiben. Marco Argenti, Chief Information Officer von Goldman Sachs, stellt sich eine "hybride Belegschaft" vor, in der Menschen und KI zusammenarbeiten, wobei Unternehmen menschliche Manager umschulen müssen, um diese integrierten Teams zu beaufsichtigen. Dies könnte auch zu "KI-Entlassungen" führen, bei denen fortschrittlichere KI-Tools ältere KI-Systeme oder sogar menschliche Rollen ersetzen, wenn die Leistung nachlässt.

Im Wesentlichen, während KI zweifellos den Arbeitsmarkt umgestaltet, insbesondere für jüngere Tech-Mitarbeiter und diejenigen in sich wiederholenden Angestelltenpositionen, deutet die vorherrschende Ansicht eher auf eine Transformation als auf eine vollständige Verdrängung hin. Die Herausforderung besteht darin, Bildung und Ausbildung anzupassen, um die Arbeitskräfte mit den Fähigkeiten auszustatten, die erforderlich sind, um an der Seite von KI erfolgreich zu sein.