KI verdraengert vor allem Einstiegsjobs statt Arbeitsplaetze generell

Im Juni nannte der CEO von AWS den Gedanken, Junior-Mitarbeiter durch KI zu ersetzen, "eines der dummsten Dinge, die ich je gehoert habe". Er sagte, Amazon werde in diesem Jahr 11.000 Praktikanten und Hochschulabsolventen einstellen.

Er hat vielleicht recht. Er ist auch eine Ausnahme. SignalFire beobachtet die Einstellungspraxis der grossen Tech-Konzerne und von Startups in der Fruehphase. In seinem Bericht fuer 2026 lag die Einstellung von Berufseinsteigern bei den Tech-Majors rund 65 Prozent unter dem Niveau von 2019 und bei Startups sogar 76 Prozent darunter.

Ich betreibe ein Produkt fuer die Jobsuche und sehe die Situation daher taeglich aus der Sicht der Bewerber. Bei meinem letzten Startup musste ich den Grossteil meines Teams entlassen und machte es anschliessend zur Aufgabe, jedem Einzelnen davon eine neue Stelle zu verschaffen. Hier ist, was meiner Ansicht nach tatsaechlich passiert, und was ich an der Stelle eines 22-Jaehrigen tun wuerde.

Die besten Daten stammen vom Digital Economy Lab der Stanford University, das Lohndaten von ADP auswertet. Im August-2026-Update lag die Beschaeftigung von 22- bis 25-Jaehrigen in den am staerksten KI-exponierten Berufen 19 Prozent unter dem Wert, der zu erwarten waere, haette sie mit weniger exponierten Berufsgruppen Schritt gehalten. Ein Jahr zuvor lag die Luecke bei 15 Prozent.

Drei Details in dieser Studie sind wichtiger als die Schlagzeile.

Erstens entsteht die Luecke durch weniger Einstellungen, nicht durch mehr Entlassungen. Junge Menschen werden nicht hinausgedraengt. Ihnen wird schlicht der Zugang verwehrt.

Zweitens zeigen erfahrene Arbeitskraefte in denselben Berufen keinen vergleichbaren Rueckgang. Gleicher Beruf, gleiche Exposition, anderes Alter, anderes Ergebnis.

Drittens kommt es darauf an, wie KI eingesetzt wird. Wo KI die Aufgabe anstelle des Menschen erledigt, sinkt die Beschaeftigung junger Menschen. Wo KI dem Menschen bei der Aufgabe hilft, tut sie das nicht, und bei aelteren Arbeitnehmern ist der Effekt leicht positiv.

Das Muster lautet also nicht "KI nimmt die Jobs". Es lautet "KI nimmt den Teil des Jobs, der frueher Anfaengern uebertragen wurde".

Man sollte sich vor Augen fuehren, was eine erste Stelle tatsaechlich war. Erste Entwuerfe. Support-Tickets. Boilerplate-Code. Recherchen, die niemand anderes machen wollte. Das Ergebnis war selten viel wert. Die Firma bezahlte einen trotzdem, denn zwei Jahre lang diese Arbeit zu verrichten ist der Weg, wie man zu jemandem wurde, dem man ordentlich etwas zahlen wuerde.

Der Junior-Job war eine bezahlte Lehrstelle in Gestalt eines Berufstitels.

Genau diese Arbeit erledigt die KI heute zuerst. Klarna erklaerte 2024, sein Assistent bearbeite zwei Drittel der Kundenservice-Chats. Der CEO von Salesforce sagte im vergangenen Jahr, die Zahl der Support-Mitarbeiter sei um rund 4.000 gesunken. Der CEO von Shopify forderte seine Teams auf, zu begruenden, warum KI eine Aufgabe nicht uebernehmen kann, bevor sie eine Neueinstellung beantragen. In all diesen Faellen heisst es nicht "wir haben die Juniors entlassen". Es heisst "wir muessen den Juniors diese Arbeit nicht mehr geben".

Und wenn die Ausbildungsaufgaben verschwinden, wird der verbleibende Job stillschweigend anspruchsvoller. PwC hat in diesem Jahr ueber eine Milliarde Stellenanzeigen untersucht. Einstiegspositionen mit hoher KI-Exposition verlangten siebenmal haeufiger klassische Fuehrungsqualifikationen wie Leadership und strategisches Denken. Indeed ordnet Software-Stellen nach ihrem tatsaechlichen Anforderungsprofil ein, und Anfang 2026 waren 69 Prozent davon auf Senior-Level angesiedelt.

Die erste Stelle verlangt heute, dass man die erste Stelle bereits hinter sich gebracht hat.

Jeder Senior-Ingenieur, Analyst und Kundenbetreuer war einmal ein Junior, der dafuer bezahlt wurde, langsam zu sein. Wenn Firmen keine Anfaenger mehr einstellen, sparen sie kein Geld. Sie leihen sich es aus einer Zukunft, in der es niemanden mehr gibt, den man befoerdern koennte.

Das ist der eigentliche Kern des AWS-Zitats, und einige Firmen setzen davon abgeleitet bereits um. IBM erklaerte im Maerz, die Einstellung von Berufseinsteigern in den USA in diesem Jahr verdreifachen zu wollen; diese Rollen wuerden sich von der reinen Aufgabenerledigung hin zu Analyse, Problembewaeltigung und dem kompetenten Einsatz von KI verschieben. Ich bin ueberzeugt, dass die Firmen, die in dieser Zeit weiterhin Juniors ausbilden, 2035 ueber die besten Leute verfuegen werden, und das zu einem Niedrigpreis.

Aber die meisten Firmen optimieren fuer das laufende Quartal, nicht fuer 2035. Ich wuerde daher meine Karriere nicht darauf aufbauen, dass sie zu Vernunft kommen.

Die bequeme Version dieser Geschichte besagt, dass neue KI-Jobs die alten ersetzen werden. Forward-Deployed Engineers, GTM Engineers, AI Product Managers, Evals Engineers.

Diese Rollen existieren wirklich. Sie erscheinen taeglich auf unseren Joblisten. Doch als ich nach Belegen dafuer suchte, dass sie das verlorene Volumen an Einstiegsstellen ersetzen, wurde ich nicht fuendig. Es gibt keine verlaesslichen oeffentlichen Daten darueber, wie schnell sie wachsen oder wie viele der Inhaber dieser Rollen aus den unter Druck geratenen Junior-Rollen kommen. Die Verguetungsdaten von Pave stufern Forward-Deployed Engineers sogar unter generalistische Software-Entwickler ein. Und die OECD schaetzt, dass weniger als 1 Prozent der Beschaeftigten fortgeschrittene KI-Kompetenzen wie das Training von Modellen benoetigen.

Klar messbar ist dagegen ein Aufpreis fuer KI-Kenntnisse in gewoehnlichen Jobs. Die 2026er-Daten von PwC zeigen, dass Stellenanzeigen mit geforderten KI-Kenntnissen im Schnitt rund 62 Prozent mehr Gehalt bieten. Lightcast fand 28 Prozent, rund 18.000 Dollar. Verschiedene Methoden, gleiche Richtung.

Die neue Sprosse ist also kein neuer Jobtitel. Sie ist der alte Job, ausgeuebt von jemandem, der bereits weiss, wie man die KI die Haelfte der Arbeit erledigen und die andere Haelfte ueberpruefen laesst.

Greenhouse wickelt die Personalsuche fuer Tausende von Firmen ab. Zwischen 2022 und 2025 stieg die durchschnittliche Zahl der Bewerbungen pro Stelle von 116 auf 244. Die Zahl der Recruiter pro Firma fiel um mehr als die Haelfte. Jeder Recruiter veroeffentlichte von rund 1.600 auf rund 4.900 Bewerbungen pro Jahr. Die Zeit zur Besetzung einer Stelle stieg um mehr als zwei Wochen.

In der neuesten Umfrage von Greenhouse sagten 86 Prozent der US-Recruiter, dass mindestens die Haelfte der eingehenden Bewerbungen von KI verfasst sei. Robert Half fand heraus, dass 65 Prozent der Hiring Manager angeben, durch KI polierte Bewerbungen machten es schwerer, Faehigkeiten zu ueberpruefen.

Setzt man das zusammen: Weniger Einstiegsstellen, jede davon mit hoeheren Anforderungen, begraben unter doppelt so vielen Bewerbungen, gelesen von halb so vielen Recruitern, die dem, was sie lesen, nicht vertrauen.

Ich moechte ehrlich darlegen, was diese Datenlage nicht zeigt.

Das Budget Lab von Yale findet bislang keine breite KI-Spur auf dem Arbeitsmarkt. Die allgemeine Arbeitslosigkeit folgt nicht dem KI-Einsatz. Die Stanford-Autoren bezeichnen ihre eigenen Ergebnisse als deskriptiv, nicht kausal, und ein Teil der Auseinanderentwicklung begann vor ChatGPT. Und der Tech-Sektor hat waehrend der Pandemie massiv ueberstellt. Die von SignalFire beobachteten Tech-Majors lagen 2022 mit ihren Einstellungen 63 Prozent ueber dem Niveau von 2019, ein Teil des seitherigen Rueckgangs ist also schlicht der Kater danach.

All das ist wahr. Meine Lesart ist, dass es am Rat nichts aendert. Ob sich die Tuer wegen KI, Zinssaetzen oder einem Einstellungs-Kater verengt hat, die KI macht es sehr unwahrscheinlich, dass sie sich auf dem alten Weg wieder oeffnet. Die Aufgaben, mit denen frueher Anfaenger ausgebildet wurden, kehren nicht zu den Anfaengern zurueck.

Auch die Geschichte haelt hier eine nuetzliche Lektion bereit. Als die Geldautomaten kamen, sank die Zahl der Bankangestellten pro Filiale von rund 20 auf 13. Die Stellen verschwanden nicht, denn billigere Filialen bedeuteten mehr Filialen, und die Angestellten wechselten zu Verkauf und Service. Technologie kann mehr Arbeit schaffen, als sie beseitigt. Das geschah aber, weil sich der Job veraenderte, und wer gut abschnitt, waren diejenigen, die sich mit veraenderten.

Die Lehrstelle hat sich verlagert. Frueher fand sie innerhalb der Firma statt, bezahlt. Heute findet sie vor der Firma statt, unbezahlt, und meistens mit der KI als Lehrer. Das klingt trostlos. Es ist auch das erste Mal in der Geschichte, dass ein 22-Jaehriger in jedem beliebigen Feld kostenlos um 2 Uhr nachts einen brauchbaren Tutor bekommen kann.

Allen fuenf Punkten liegt eine einzige Eigenschaft zugrunde, und das ist nicht Intelligenz. Es ist die Bereitschaft, sich das Wissen anzueignen, das einem niemand aufgetragen hat, inklusive der Dinge, auf die man keine Lust hat. Ich glaube, dass das zur wertvollsten Faehigkeit ueberhaupt wird, und darueber schreibe ich als Naechstes.

Die erste Stelle war frueher der Ort, an dem man lernte. Heute lernt man, bevor man sie bekommt.

Ich baue landed, ein Tool, das passende Jobs findet und sich fruehzeitig darauf bewirbt. Wir bieten auch kostenlose, automatisch aktualisierte Joblisten und Interview-Vorbereitung fuer KI-Rollen auf GitHub an.