Auf einen Blick
- Quelle
- Hosseini and Lichtinger (2025). Generative AI as Seniority-Biased Technological Change: Evidence from U.S. Résumé and Job Posting Data. SSRN working paper 5425555 (version of 6 May 2026). doi:10.2139/ssrn.5425555 · Nicht fachlich begutachtet: Andere Forschende haben sie noch nicht für eine Fachzeitschrift geprüft.
- Wie sie durchgeführt wurde
- Die Autoren werteten eine Firma als Anwender, sobald sie eine Stelle für jemanden ausschrieb, der generative KI in ihre Arbeit einbauen sollte. Sie verglichen die Beschäftigung von Nachwuchskräften und erfahrenen Kräften bei Anwendern und anderen Firmen, vor und nach dem Einstieg. Datenanalyse. Sie bildet ein Maß aus vorhandenen Daten, etwa aus Angaben zu Berufen und Aufgaben.
- Wer teilnahm
- Lebensläufe von 65 Millionen Beschäftigten in mehr als 280.000 US-Firmen, 2015–2025, und deren Stellenanzeigen. 10.433 Firmen galten als Anwender.
- Wo
- Vereinigte Staaten. Die Anwender konzentrierten sich auf freiberufliche und technische Dienstleistungen (28 %) und Information (24 %).
“The decline is driven primarily by slower hiring rather than increased separations.” [Der Rückgang geht vor allem auf langsamere Einstellungen zurück, nicht auf mehr Abgänge.]
Was sie fand
- Wer einstieg. 10.433 Firmen schrieben mindestens eine Stelle für einen “GenAI integrator” [„GenAI-Integrator“] aus: jemanden, der eingestellt wird, um generative KI in die Arbeit der Firma einzubauen. Sie waren 3,7 % der Firmen in den Daten, beschäftigten aber rund 16 % der Beschäftigten.
- Nachwuchskräfte. Vor 2023 entwickelte sich die Beschäftigung von Nachwuchskräften bei Anwendern und anderen Firmen gleich. Ab dem ersten Quartal 2023 sank sie bei den Anwendern. Nach sechs Quartalen lag sie etwa 9 % niedriger als bei anderen Firmen.
- Erfahrene Kräfte. Die Beschäftigung erfahrener Kräfte bei Anwendern zeigte keinen Bruch im Trend.
- Einstellungen, nicht Abgänge. Der Rückgang kam vor allem daher, dass die Anwender weniger Nachwuchskräfte einstellten, nicht daher, dass Nachwuchskräfte gingen.
- Exponierte Berufe und Aufgaben. Der Rückgang war in den Berufen am größten, die KI am stärksten ausgesetzt sind. Innerhalb der Berufe verschwanden die Aufgaben, die KI erledigen kann, zunehmend aus den Stellenanzeigen der Anwender für Nachwuchskräfte.
„Nachwuchskraft“ meint hier Stellen, die in den Daten als Einstiegs- oder Junior-Ebene eingestuft sind. Alle darüber gelten als erfahrene Kräfte.
Die Autoren argumentieren, dass die in Experimenten am Arbeitsplatz gemessenen Gewinne von Nachwuchskräften und dieser Rückgang bei ihren Einstellungen zusammenpassen. Macht KI jede Nachwuchskraft produktiver, braucht eine Firma weniger davon.
Wann das Ergebnis gilt
Das Merkmal für den Einstieg greift eine bestimmte Art von Firma heraus. Anwender hatten im Durchschnitt rund 546 Beschäftigte, andere Firmen rund 108, und ihr Personal war erfahrener. Firmen, die nur KI-Abonnements kaufen, erscheinen nicht als Anwender.
Die Evidenz zu Einstellungen von Nachwuchskräften weist in beide Richtungen. Studien, die KI-Nutzung anders messen oder die gesamte US-Wirtschaft betrachten, haben nicht denselben Rückgang gefunden.
Grenzen
- Die Studie vergleicht Anwender mit anderen Firmen. Sie kann nicht ausschließen, dass sich die Anwender auf eine Weise unterschieden, die auch ihre Einstellungen veränderte.
- Die Lebenslaufdaten stammen aus LinkedIn-Profilen, die nicht alle Beschäftigten erfassen.
- Die Autoren ließen die rund 800 größten Firmen weg.
- Nur die Vereinigten Staaten. Ein Arbeitspapier, nicht fachlich begutachtet. Zahlen können sich zwischen Fassungen ändern; diese Seite stützt sich auf die Fassung vom 6. Mai 2026.
Praktiken, die sich auf diese Studie stützen
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