- Die Studie führt einen neuen Index namens „observed exposure“ ein, um das Risiko des Ersatzes von Arbeitskräften durch KI zu messen, wobei die theoretischen Fähigkeiten von LLMs mit realen Nutzungsdaten kombiniert werden.
- Die Analyse basiert auf drei Datenquellen: der Berufsdatenbank O*NET (ca. 800 Berufe in den USA), dem Anthropic Economic Index und Bewertungen zur Automatisierung von Aufgaben aus einer Studie von 2023.
- Die β-Skala bewertet die Fähigkeit der KI, die Arbeit zu beschleunigen: β=1, wenn LLMs die Geschwindigkeit verdoppeln können, β=0,5, wenn zusätzliche Werkzeuge benötigt werden, und β=0, wenn eine Automatisierung unmöglich ist.
- Die Ergebnisse zeigen, dass die KI derzeit nur einen kleinen Teil ihrer theoretischen Möglichkeiten ausschöpft. In der Gruppe Informatik & Mathematik könnten 94 % der Aufgaben durch LLMs unterstützt werden, die tatsächliche Nutzung liegt jedoch nur bei etwa 33 %.
- Berufe mit der höchsten Exposition sind Programmierer (75 % der Aufgaben automatisierbar), Kundendienstmitarbeiter und Datenerfasser (ca. 67 %).
- Etwa 30 % der Arbeitnehmer sind fast nicht von KI betroffen, da ihre Aufgaben nicht in den Nutzungsdaten auftauchen (Köche, Mechaniker, Rettungsschwimmer, Barkeeper).
- Ein Vergleich mit den Prognosen des US Bureau of Labor Statistics zeigt, dass Berufe mit hoher KI-Exposition bis 2034 tendenziell ein geringeres Beschäftigungswachstum aufweisen.
- Pro 10 Prozentpunkte Zunahme der Exposition sinkt das prognostizierte Beschäftigungswachstum um etwa 0,6 Prozentpunkte.
- Arbeitnehmer in den betroffenen Berufsgruppen sind meist älter, haben einen um 16 Prozentpunkte höheren Frauenanteil und ein um 47 % höheres Durchschnittseinkommen.
- Akademiker mit Postgraduiertenabschluss machen 17,4 % der hochexponierten Gruppe aus, fast viermal so viel wie in der gering exponierten Gruppe (4,5 %).
- Die Analyse der US-Arbeitslosendaten von 2016 bis heute zeigt keine Beweise dafür, dass die Arbeitslosigkeit seit dem Erscheinen von ChatGPT Ende 2022 gestiegen ist.
- Einstellungsdaten zeigen jedoch erste Anzeichen: Die Einstellungsrate junger Arbeitskräfte (22–25 Jahre) in Berufen mit hoher KI-Exposition ist im Vergleich zu 2022 um etwa 14 % gesunken. 📌 Fazit: Die Forschung zeigt, dass KI noch weit von ihren theoretischen Fähigkeiten entfernt ist und keine Massenarbeitslosigkeit verursacht hat. Berufe wie Programmierung, Kundenservice und Finanzanalyse sind jedoch stark exponiert. Die betroffene Gruppe hat ein 47 % höheres Einkommen. Daten von 2016–2025 zeigen keine erhöhte Arbeitslosigkeit, aber die Einstellung von Jugendlichen in KI-ersetzbare Berufe sank um 14 %.
