In Bereichen mit einem breiten Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz gibt es laut einer US-Studie sp\u00fcrbar weniger Jobs f\u00fcr junge Arbeitnehmer. So sei die Besch\u00e4ftigung von 22- bis 25-j\u00e4hrigen Software-Entwicklern seit Ende 2022 um ein F\u00fcnftel gefallen, errechneten Forscher der Stanford-Universit\u00e4t. <\/p>\n
Insgesamt sei die Zahl der 22- bis 25-j\u00e4hrigen Besch\u00e4ftigten in Jobs, die am st\u00e4rksten 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-Arbeitspl\u00e4tzen. In Bereichen mit wenig KI-Einsatz sei die Besch\u00e4ftigung junger Arbeitnehmer dagegen um rund neun Prozent gestiegen, hie\u00df es.<\/p>\n
Eine weitere Erkenntnis aus der Studie: Die Zahl \u00e4lterer Arbeitnehmer nahm auch in Bereichen mit hohem KI-Einsatz zu. Die Stanford-Forscher sehen eine m\u00f6gliche Erkl\u00e4rung daf\u00fcr darin, dass KI \u00fcber das Grundwissen aus der Ausbildung verf\u00fcge \u2013 nicht aber \u00fcber die Erfahrung, die man sich mit der l\u00e4ngeren Aus\u00fcbung eines Berufs aneigne. <\/p>\n
Zudem sei die Verdr\u00e4ngung h\u00f6her bei Jobs, in denen KI Mitarbeiter ersetzen k\u00f6nne, statt sie nur zu unterst\u00fctzen. In Bereichen wie der Pflege wachse die Besch\u00e4ftigung in allen Altersgruppen. <\/p>\n
F\u00fcr die Studie wurden Informationen des Personalbuchhaltungs-Dienstleisters ADP ausgewertet. Nach dem Ausschluss unter anderem von Teilzeit-Besch\u00e4ftigten lag die Datenbasis f\u00fcr 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 sp\u00fcrbar beeinflusst.<\/p>\n
Die Stanford-Forscher schr\u00e4nken zugleich ein, dass die ADP-Daten nicht ganz die Struktur der US-Wirtschaft abbilden. Auch st\u00fctzten sie sich unter anderem auf Sch\u00e4tzungen der KI-Firma Anthropic als es darum ging, die Art der KI-Nutzung in einer T\u00e4tigkeit zu bestimmen. Die Forscher r\u00e4umen ein, dass die exakten Zahlen auch von anderen Faktoren beeinflusst werden k\u00f6nnten. Sie versuchten unter anderem, m\u00f6gliche Verzerrungen durch die Konjunktur oder die Jobstreichungen nach einem zu schnellen Aufbau von Arbeitspl\u00e4tzen zu Beginn der Corona-Pandemie herauszurechnen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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