Generative Künstliche Intelligenz hinterlässt bislang keine klar erkennbare breite Schneise auf dem US-Arbeitsmarkt. Bei jungen Beschäftigten zeigt sich jedoch ein auffälliges Muster. Eine aktualisierte Untersuchung des Stanford Digital Economy Lab kommt zu dem Ergebnis, dass sich die Beschäftigung von 22 bis 25 Jährigen in Berufen mit hoher KI-Exposition seit Ende 2022 deutlich schwächer entwickelt hat als in weniger exponierten Tätigkeiten. Die Debatte über KI und Berufseinsteiger erhält damit neue Daten. Einen Beweis dafür, dass generative KI diese Entwicklung verursacht hat, liefert die Studie allerdings ausdrücklich nicht.
Die Untersuchung trägt den Titel Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence. Sie stammt von Erik Brynjolfsson, Bharat Chandar und Ruyu Chen vom Stanford Digital Economy Lab. Eine erste Fassung erschien 2025. Am 12. August 2026 veröffentlichte das Institut eine überarbeitete Version mit zusätzlichen Analysen und Daten bis Juni 2026. Stanford führt die Untersuchung weiterhin als Working Paper.
Grundlage sind anonymisierte Abrechnungsdaten des US-Personaldienstleisters ADP. ADP wickelt Lohnabrechnungen für Unternehmen mit zusammen mehr als 26 Millionen Beschäftigten in den USA ab. Für die Hauptanalyse nutzen die Forschenden jedoch nur einen Teil dieses Bestands. Das ausgewertete Panel umfasst Unternehmen, die von Januar 2021 bis Juni 2026 durchgehend beobachtet werden konnten. Je nach Monat enthält es Daten von 3,5 bis 5 Millionen Vollzeitbeschäftigten. Für längerfristige Vergleiche verwenden die Forscher zusätzlich ein Panel, das bis Januar 2018 zurückreicht.
Besonders deutlich ist die Entwicklung bei den 22 bis 25 Jährigen. In den beiden Berufsgruppen mit der höchsten gemessenen KI-Exposition ging ihre Beschäftigung zwischen November 2022 und Juni 2026 im ADP-Datensatz um rund 11 Prozent zurück. In den drei weniger exponierten Gruppen stieg die Beschäftigung Gleichaltriger im selben Zeitraum dagegen um etwa 10 Prozent. Über alle untersuchten Berufe hinweg lag die Beschäftigung der 22 bis 25 Jährigen im Juni 2026 rund 1,9 Prozent unter dem Stand von November 2022.
Aus diesem Unterschied ergibt sich die häufig zitierte Zahl von 19 Prozent. Sie beschreibt keinen absoluten Verlust von 19 Prozent aller Arbeitsplätze. Gemeint ist vielmehr, dass die Beschäftigung junger Menschen in stärker KI exponierten Berufen rund 19 Prozent niedriger liegt, als sie wäre, wenn sie sich seit November 2022 im gleichen Verhältnis entwickelt hätte wie bei Gleichaltrigen in weniger exponierten Tätigkeiten. In absoluten Veränderungsraten stehen sich ungefähr minus 11 Prozent und plus 10 Prozent gegenüber.
Für erfahrenere Beschäftigte erkennen die Autoren keine vergleichbar ausgeprägte Lücke. Bei den 35 bis 49 Jährigen nahm die Beschäftigung in den beiden am stärksten KI exponierten Berufsgruppen zwischen November 2022 und Juni 2026 nach Angaben der Studie sogar um rund 10 Prozent zu. Über sämtliche Altersgruppen hinweg wuchs die Beschäftigung im untersuchten ADP-Panel seit November 2022 um etwa 6 Prozent. Selbst im am stärksten KI exponierten Fünftel der Berufe lag das Plus bei ungefähr 4 Prozent.
Die Daten sprechen damit nicht für einen allgemeinen Beschäftigungseinbruch durch Künstliche Intelligenz. Das Stanford-Team hält ausdrücklich fest, dass in den vorliegenden Daten bis Juni 2026 keine breite, gesamtwirtschaftliche Verdrängung von Arbeitsplätzen durch KI erkennbar ist. Der auffällige Unterschied konzentriert sich bislang vor allem auf jüngere Beschäftigte in bestimmten Berufsgruppen.
Die Forscher untersuchen auch, auf welchem Weg die Beschäftigungslücke entsteht. Nach ihren Auswertungen liegt der Schwerpunkt bei einer geringeren Zahl von Neueinstellungen junger Beschäftigter und weniger bei zusätzlichen Kündigungen oder Entlassungen. Zudem finden sie die schwächere Beschäftigungsentwicklung vor allem in Berufen, in denen KI nach den verwendeten Nutzungsdaten eher menschliche Aufgaben automatisiert. Wo KI häufiger ergänzend eingesetzt wird, ist das Muster schwächer oder die Beschäftigung nimmt zu.
Zur Einteilung der Berufe nutzen die Autoren mehrere Messgrößen. Dazu gehören Bewertungen darüber, wie gut Aufgaben eines Berufs mit großen Sprachmodellen bearbeitet werden können, sowie Daten des Anthropic Economic Index über die tatsächliche Nutzung des KI-Modells Claude. Dort wird unter anderem unterschieden, ob KI Aufgaben weitgehend übernimmt oder Beschäftigte bei ihrer Arbeit ergänzt. Die Stanford-Analyse verwendet deshalb nicht einfach die Häufigkeit des Wortes KI in Stellenanzeigen, sondern ordnet konkrete berufliche Tätigkeiten nach ihrer möglichen und beobachteten Exposition ein.
Die zeitliche Übereinstimmung mit dem Aufstieg generativer KI reicht nicht aus, um einen ursächlichen Zusammenhang nachzuweisen. Die Autoren bezeichnen ihre Ergebnisse ausdrücklich als beschreibende Befunde und nicht als kausale Schätzungen. Bereits vor der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 waren bei stärker und schwächer KI exponierten Berufen teilweise unterschiedliche Beschäftigungstrends zu beobachten. Zudem fielen in den Untersuchungszeitraum steigende US-Zinsen, die Folgen der Pandemie, Veränderungen bei der Arbeit im Homeoffice und eine allgemeine Abkühlung in Teilen des Technologiesektors.
Die Forschenden versuchen, mehrere dieser Faktoren statistisch zu berücksichtigen. Der Unterschied für junge Beschäftigte bleibt etwa bestehen, wenn Technologieunternehmen oder Computerberufe ausgeschlossen sowie Zinsabhängigkeit und Homeoffice-Eignung berücksichtigt werden. Wird jedoch das Bildungsniveau der Berufe einbezogen, wird der gemessene Zusammenhang deutlich schwächer. Auch deshalb ziehen die Autoren keine kausale Schlussfolgerung.
Eine weitere Einschränkung betrifft die Stichprobe. Die analysierten ADP-Unternehmen entsprechen nicht exakt der Struktur der gesamten US-Wirtschaft. Industrie und Großhandel sind überrepräsentiert, Einzelhandel sowie Beherbergung und Gastronomie unterrepräsentiert. Außerdem enthält das Panel vergleichsweise viele größere Unternehmen und überdurchschnittlich viele Berufe mit hoher KI-Exposition. Die Autoren weisen selbst darauf hin, dass die Unterschiede in ihrem ADP-Datensatz stärker ausfallen als in einigen landesweiten US-Befragungen.
Hinzu kommt, dass bei rund 30 Prozent der Datensätze zunächst keine Berufsbezeichnung vorliegt. Soweit möglich, ergänzen die Forscher die Berufszuordnung anhand vorheriger oder späterer Angaben derselben Person. Außerdem setzt die Studie frühe Berufserfahrung mit der Altersgruppe von 22 bis 25 Jahren gleich. Sie misst damit nicht unmittelbar, ob eine Person tatsächlich gerade ihren ersten Beruf oder ihre erste Stelle begonnen hat. Die zugrunde liegenden individuellen ADP-Abrechnungsdaten sind wegen der Datenvereinbarung nicht öffentlich zugänglich.
Auch international gibt es bisher keinen einheitlichen Befund über die Größe der Beschäftigungseffekte generativer KI. Eine im März 2026 überarbeitete Untersuchung von Anders Humlum und Emilie Vestergaard verbindet beispielsweise Befragungen zur KI-Nutzung mit administrativen Arbeitsmarktdaten aus Dänemark. Die Forscher fanden zwei Jahre nach der Einführung von ChatGPT keine messbaren Auswirkungen von KI-Chatbots auf Einkommen oder erfasste Arbeitsstunden, die größer als etwa 2 Prozent gewesen wären. Gleichzeitig beobachteten sie Veränderungen bei Aufgaben und Berufswechseln.
Damit widersprechen sich die Untersuchungen nicht zwingend. Sie betrachten unterschiedliche Länder, Kennzahlen, Berufsgruppen und Wirkungswege. Stanford untersucht vor allem Beschäftigtenzahlen nach Alter und KI-Exposition. Die dänische Studie konzentriert sich unter anderem auf Einkommen und Arbeitsstunden von Beschäftigten, deren tatsächliche KI-Nutzung genauer beobachtet werden kann. Zusammen zeigen die Arbeiten vor allem, dass Veränderungen der Arbeitswelt früher sichtbar werden können als ein gesamtwirtschaftlicher Beschäftigungseinbruch.
Für Deutschland existiert mit der Stanford-Untersuchung kein unmittelbar vergleichbarer Nachweis. Die jüngsten amtlichen Daten zeigen zunächst einen insgesamt schwachen Arbeitsmarkt. Im zweiten Quartal 2026 waren rund 45,7 Millionen Menschen erwerbstätig. Das waren 0,5 Prozent weniger als ein Jahr zuvor. Im Bereich Information und Kommunikation sank die Erwerbstätigkeit im Vorjahresvergleich um 24.000 Personen beziehungsweise 1,5 Prozent. Aus diesen Zahlen lässt sich jedoch nicht ableiten, welchen Anteil Künstliche Intelligenz daran hat.
Auch die Lage jüngerer Menschen ist differenziert. Nach Destatis waren 2025 insgesamt 10,0 Prozent der 20 bis 24 Jährigen in Deutschland weder in Beschäftigung noch in Aus- oder Weiterbildung. 2022 waren es 8,8 Prozent. Diese sogenannte NEET-Quote umfasst allerdings sehr unterschiedliche Ursachen, darunter Arbeitssuche, Betreuungspflichten, gesundheitliche Gründe oder Übergänge in Ausbildung und Studium. Sie ist deshalb kein Indikator für KI bedingten Arbeitsplatzverlust.
Dass KI in deutschen Unternehmen inzwischen breit eingesetzt wird, ist dagegen belegt. In einer ifo-Umfrage aus dem Jahr 2025 gaben 40,9 Prozent der Unternehmen an, KI bereits in Geschäftsprozessen einzusetzen. 27,1 Prozent erwarteten innerhalb der folgenden fünf Jahre einen Stellenabbau durch KI, 5,2 Prozent zusätzliche Stellen und rund zwei Drittel keine Veränderung. Dabei handelt es sich um Erwartungen der Unternehmen und nicht um bereits gemessene Beschäftigungseffekte.
Die Stanford-Daten liefern damit ein auffälliges Frühzeichen für einen Teil des amerikanischen Arbeitsmarktes. Sie zeigen eine zunehmende Beschäftigungslücke zwischen jungen Menschen in stärker und weniger stark KI exponierten Berufen. Sie zeigen zugleich, dass ein flächendeckender Beschäftigungseinbruch bislang nicht erkennbar ist. Welche Rolle generative KI selbst bei der Entwicklung spielt, lässt sich aus der Studie nicht eindeutig bestimmen.
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