Neue Studie prüft, ob ChatGPT den Arbeitsmarkt verändert hat: Daten zeigen frühe Trends, keinen klaren globalen Kippeffekt, aber regionale Ausreißer.
In Kürze
- Arbeitslosigkeitsrisiken für stark LLM‑exponierte Berufe stiegen bereits Anfang 2022.
- LLM‑Berufe hatten historisch geringere Risiken; Pandemie und Home‑Office veränderten Unterschiede.
- ChatGPT‑Start beschleunigte den Trend nicht allgemein, in einigen US‑Bundesstaaten gab es aber Anstiege.
Für alle, die KI und Arbeitsmarkt im Blick haben: Eine neue Studie um Morgan Frank (University of Pittsburgh) zerpflückt Datenberge, um zu prüfen, ob der Start von ChatGPT im November 2022 die Jobaussichten in stark LLM-exponierten Berufen verändert hat. Die Forscher:innen nutzten monatliche Arbeitslosenversicherungsdaten des US-Arbeitsministeriums, 10,6 Millionen LinkedIn-Profile und rund 3 Millionen Universitäts‑Lehrpläne.
Was sie getan haben
Die Analyse vergleicht Berufe danach, wie sehr sie von großen Sprachmodellen (LLMs — KI-Modelle, die natürlichen Text erzeugen, z. B. ChatGPT) betroffen sein könnten. Ziel war, zeitliche Muster zu erkennen: Begann ein Anstieg der Arbeitslosigkeitsrisiken erst nach dem ChatGPT‑Launch oder schon früher?
Die wichtigsten Ergebnisse in Kürze
- Der Anstieg der Arbeitslosigkeitsrisiken für stark LLM-exponierte Berufe setzte schon Anfang 2022 ein — also Monate vor dem ChatGPT-Start. Betroffen waren vor allem Computer‑ und Mathematikberufe, ab Frühjahr 2022 zeigten die Risiken dort spürbare Zuwächse.
- Historisch hatten LLM‑exponierte Berufe allerdings ein niedrigeres Arbeitslosigkeitsrisiko als weniger exponierte Berufe (typischerweise 20–80 % geringer). Während der Pandemie verringerte sich dieser Unterschied weiter — vermutlich zum Teil wegen besserer Home‑Office‑Optionen in diesen Berufen.
- Entgegen mancher öffentlicher Erzählungen beschleunigte sich der negative Trend nach dem ChatGPT‑Start nicht allgemein; er flachte eher ab. Lokal gab es aber Ausnahmen: In einigen US‑Bundesstaaten — etwa Kalifornien, Washington und Alaska — stiegen die Risiken nach dem Launch, sodass ein regionaler LLM‑Effekt nicht ausgeschlossen wird.
Was die Daten zu Hochschulabsolvent:innen und Curricula zeigen
- LinkedIn‑Daten: Absolventenkohorten ab 2021 traten seltener in LLM‑exponierte Erstjobs ein als frühere Jahrgänge. Vor dem Launch fanden Absolvent:innen mit exponiertem Erstjob tendenziell schneller eine Stelle; für die Jahrgänge 2023/24 war das nicht mehr der Fall — sie benötigten länger für den Einstieg in solche Jobs.
- Lehrplan‑Analyse: Studiengänge, die stark Fähigkeiten abdecken, die LLMs betreffen (z. B. Schreiben, Programmieren, Recherche, Synthese), führten nach dem ChatGPT‑Launch nicht zu schlechteren Arbeitsmarktresultaten. Teilweise hatten Absolvent:innen dieser Studiengänge sogar höhere Einstiegsgehälter und schnellere Vermittlungszeiten.
- Interpretation der Autor:innen: Die betroffenen Fähigkeiten sind offenbar nicht wertlos geworden. Arbeitgeber scheinen weiterhin Bedarf an Personen zu haben, die LLMs bedienen, Output beurteilen oder effektiv mit ihnen zusammenarbeiten können — oder die KI‑Nutzung ist schlicht noch nicht so weit verbreitet, dass die Fähigkeiten ersetzt werden.
Ursachen, Unsicherheiten und methodische Grenzen
Die Forscher:innen weisen darauf hin, dass der frühe Beginn der Verschlechterung auf andere Faktoren hindeutet: die geldpolitische Straffung durch die US‑Notenbank 2022/23, einen Rückgang bei Stellenausschreibungen für Software‑Entwicklung oder eine Marktkorrektur nach dem starken Pandemie‑Wachstum. Methodische Einschränkungen sind ebenfalls offen: Gehaltsangaben basieren auf einem Modell und wurden nicht gegen vollständige Abrechnungsdaten validiert; die Lehrplandaten reichen nur bis 2020 zurück; und die Studie stellt keine kausalen Effekte von LLMs fest.
Was die Autor:innen daraus folgern
Die Studie macht deutlich, dass der ChatGPT‑Launch kein sauberer Einschnitt ist, um alleinige Arbeitsmarkteffekte der KI zu messen. Wer nur auf den Zeitpunkt November 2022 schaut, könnte KI‑Effekte mit gleichzeitigen makroökonomischen Veränderungen verwechseln.
Einordnung im öffentlichen Diskurs
In der öffentlichen Debatte kursieren drastischere Einschätzungen — etwa Warnungen, dass viele Einstiegsjobs bedroht seien. Einige Branchenvertreter:innen melden erste Einschnitte bei Junior‑Stellen und erwarten stärkere Effekte bis 2026. Die Studie trägt zur Einordnung bei: KI hat Einfluss, aber sie erklärt nicht alleine die beobachteten Veränderungen auf dem Arbeitsmarkt.
Quellen
- Quelle: University of Pittsburgh
- Der ursprüngliche Artikel wurde hier veröffentlicht
- Dieser Artikel wurde im Podcast KI-Briefing-Daily behandelt. Die Folge kannst du hier anhören.
