- In den vergangenen Jahren ist die Arbeitslosenquote unter Hochschulabsolventen schneller gestiegen als bei anderen Arbeitnehmern, was die Sorgen darüber wachsen lässt
- Die jüngste Entlassung von mehr als 1.000 Mitarbeitern in der Unternehmenszentrale von Starbucks dient als Warnsignal für White-Collar-Beschäftigte
- Seit September 2022 ist die Arbeitslosenquote unter Hochschulabsolventen um 30 % von 2 % auf 2,6 % gestiegen
- Die gesamte Arbeitslosenquote stieg im selben Zeitraum um 18 % von 3,4 % auf 4 %
- Nach historischen Maßstäben ist die aktuelle Arbeitslosenquote zwar weiterhin niedrig, doch es zeigen sich Anzeichen für eine Abschwächung des Arbeitsmarkts
- Nach dem sprunghaften Nachfrageanstieg infolge der Pandemie stellten Unternehmen offensiv ein, bevor sie wegen steigender Zinsen und des Drucks von Investoren zu Stellenabbau übergingen
Technologischer Wandel und der Einfluss von AI
- Es wird die Möglichkeit aufgeworfen, dass sich die schnell fortschreitende künstliche Intelligenz (AI) dämpfend auf die Nachfrage nach Wissensarbeit auswirkt
- Besonders bei Junior-Entwicklern steigern AI-gestützte Coding-Assistenten die Produktivität um mehr als 25 %
- Da sich die Produktivitätslücke zu erfahrenen Entwicklern verringert, wachsen Sorgen über einen Rückgang der Lohnprämie für hohe Berufserfahrung
- Forscher am MIT halten es für möglich, dass sich die Rolle von Entwicklern zu AI-Managern weiterentwickelt
- Kurzfristig breitet sich im Tech-Sektor bereits ein Trend zum Personalabbau mithilfe von AI aus
- Die Arbeitslosenquote im Tech-Sektor stieg von 2,9 % im Jahr 2022 auf 4,4 % im Jahr 2024, also um mehr als 50 %
Beispiele aus einzelnen Branchen: Gaming, Finanzen, Kaffee
- Die Videospielbranche wuchs nach dem pandemiebedingten Boom von 2020 rasant und erlebt nun groß angelegte Entlassungen
- Auch bei bekannten Spieleentwicklern wie Bethesda gehen Gewerkschaftsgründungen und Restrukturierungen parallel voran
- In der Finanzbranche sinkt mit steigenden Zinsen die Nachfrage nach Hypothekendarlehen, was zu Stellenabbau führt
- Wells Fargo baut seit 16 Quartalen in Folge Personal ab; der Hypothekenbereich wurde seit 2023 um die Hälfte verkleinert
- Einige Beschäftigte behaupten, die Entlassungen stünden im Zusammenhang mit Gewerkschaftsaktivitäten
Veränderungen der Unternehmensstrukturen und das Streben nach organisatorischer Effizienz
- Viele Unternehmen versuchen nach dem Vorbild von Amazon, Barrieren zwischen Funktionen abzubauen und kleine Teams zu bilden
- Starbucks, Nissan und andere nannten „Beseitigung von Doppelarbeit“ und eine „agile Organisation“ als Gründe für Entlassungen
- Diese Veränderungen führen zu einem Rückgang von mittleren Managementebenen und Backoffice-Rollen
Ungleichgewicht zwischen Bildungsniveau und Arbeitslosenquote
- Laut einer Analyse von ZipRecruiter konzentriert sich der Anstieg der Arbeitslosigkeit auf Menschen mit Bachelor-Abschluss oder mit teilweise absolvierter Hochschulbildung
- Bei Gruppen mit höherem Bildungsabschluss (Master oder mehr) oder mit weniger als einem High-School-Abschluss bleibt die Arbeitslosenquote stabil oder sinkt
- ADP Research analysiert, dass sich die Einstellungen für Positionen, die einen Bachelor-Abschluss oder mehr voraussetzen, relativ stärker verlangsamt haben
Veränderung des wirtschaftlichen Werts von Abschlüssen
- Die Lohnlücke zwischen Menschen mit und ohne Hochschulabschluss, die sich seit 1980 kontinuierlich vergrößert hatte, stagniert seit den vergangenen 15 Jahren
- Ein Grund könnte sein, dass durch die steigende Zahl von Hochschulabsolventen und den Fortschritt der Informationstechnologie der Bedarf an hochqualifizierten Arbeitskräften zurückgegangen ist
- So wurden etwa Tätigkeiten wie Rechnungswesen, die früher auf Hochschulabsolventen ausgerichtet waren, automatisiert, wodurch die Nachfrage sank
Auswirkungen von Regierungspolitik und öffentlichem Sektor
- Die Versuche des früheren Präsidenten Trump, die Bundesregierung umzubauen, wirken sich auch auf Hochschulen und gemeinnützige Einrichtungen aus
- Die Johns Hopkins University kündigte wegen gekürzter staatlicher Forschungsgelder weltweit 2.000 Entlassungen an
- Der öffentliche Sektor und der Forschungsbereich beschäftigen überproportional viele Hochqualifizierte, sodass Ausgabenkürzungen des Staates starke Auswirkungen haben können
Einschätzungen von Ökonomen
- Der Harvard-Professor Lawrence Katz analysiert, dass der aktuelle Anstieg der Arbeitslosenquote derzeit schwerlich als langfristiger Wandel zu deuten ist
- Ein Lohndämpfungseffekt durch Remote-Arbeit könnte teilweise eine Rolle spielen
- Kürzungen staatlicher Ausgaben für Wissenschaft, Bildung und Forschung könnten die Arbeitslosenquote unter Hochschulabsolventen in den kommenden Monaten jedoch negativ beeinflussen
2 Kommentare
Die Entwicklung von AI bedeutet letztlich Polarisierung.
Wenn man die Umsetzbarkeit einer Politik des bedingungslosen Grundeinkommens betrachtet,
werden sich die Ungleichgewichte zwischen den sozialen Schichten vermutlich schon bald in beängstigendem Maße weiter verschärfen.
Hacker-News-Meinungen
Es überrascht mich, dass nicht mehr Menschen über dieses Thema sprechen. Ein großer Grund, warum Unternehmen Entlassungen vornehmen können, ist, dass sie weniger Arbeit erledigen. Früher gab es viele kleine Ideen für Verbesserungen zugunsten der Nutzer, jetzt gibt es nur noch AI. Nicht einmal Verbesserungen mit AI werden umgesetzt, und es gibt auch keine Pläne dafür. Es wird einfach nicht gemacht. Diese Erfahrung ist nichts Besonderes.
Ich mache mir Sorgen, dass Fertigungs- und Engineering-Wissen wegen unserer Gier verloren gehen könnte. Im typischen Szenario läuft es für eine Branche in einem Land nicht gut, das Management entscheidet sich für Outsourcing und am Ende wird die Fabrik abgebaut. Das Wissen älterer Ingenieure, Techniker und Arbeiter verschwindet vollständig, wenn sie sterben.
Die meisten Berufe, die unseren Lebensstandard aufrechterhalten, sind Blue-Collar-Berufe. Bauern, Textilarbeiter, Bauarbeiter, Klempner, Elektriker, Müllwerker und so weiter. White-Collar-Berufe wurden im vergangenen Jahrhundert überbewertet. Jetzt, da auch White-Collar-Berufe in Gefahr geraten, ist unklar, wohin die Menschen gehen werden. Der wirtschaftliche Kuchen schrumpft weiter, und es sieht nicht so aus, als würde sich dieser Trend umkehren. Unser sozioökonomisches Modell scheint nicht mit der Technologie mitzuwachsen. Wir brauchen eine konstruktive Debatte darüber, wie wir uns anpassen können.
Der Bachelor-Abschluss muss vollständig neu überdacht werden. Er war eine Art Abschlussanstalt, um die Kinder wohlhabender Kapitaleigentümer in die passende Klasse einzuordnen. Später wurde er zu einem Berufsabschluss für die Arbeiterklasse, doch viele Abschlüsse sind völlig von nützlichen Fähigkeiten entkoppelt. Der einzige Wert besteht darin, dass man Mitglied der professionellen Managementklasse werden kann, wenn man die passenden Einstellungsgremien oder Personen beeindruckt. Trotzdem haben wir entschieden, dass Menschen aus der Arbeiterklasse für diese Abschlüsse enorme Kredite aufnehmen und für ihr gesamtes Berufsleben verschuldet sein sollen. Das ist nicht nachhaltig, und einfach nur Schulden zu erlassen wäre teurer und noch weniger auf das tatsächlich gewünschte Ergebnis abgestimmt, nämlich nützliche Arbeitskräfte.
Diejenigen, die die Vorteile von AI am stärksten anpreisen, lassen LLMs wahrscheinlich viele Fehler ausspucken, ohne die Ausgaben besonders gründlich zu „testen“. Ich nutze LLMs täglich, aber hauptsächlich als Brainstorming-Werkzeug oder um kleine Teile von Skripten zu schreiben. Alles muss verifiziert werden. Letztes Wochenende wollte ich ChatGPT Music Teacher verwenden, habe aber fast eine halbe Stunde damit verbracht, Übungen zur Stimmführung für Gitarre vorzubereiten. Das Modell konnte keine korrekten Informationen liefern. Entweder war der Code falsch oder die Angaben zu Bünden und Noten. Wenn ich mich mit Musiktheorie und Intervallen auf der Gitarre nicht ausgekannt hätte, wäre das ein großes Problem gewesen. Ich habe eine halbe Stunde verschwendet und nichts Brauchbares bekommen. Das soll nicht heißen, dass die Technologie nicht ziemlich erstaunlich ist, aber man sollte dem Hype nicht glauben.
Derzeit muss AI immer noch von Wissensarbeitern spezifiziert und überprüft werden. AI macht Wissensarbeiter produktiver, aber sie macht sie nicht überflüssig. Wenn Wissensarbeiter produktiver werden, wird Wissensarbeit billiger. Billigere Wissensarbeit erhöht die Nachfrage nach Wissensarbeit. Deshalb könnte die Zahl der benötigten Arbeitskräfte tatsächlich steigen. Vielleicht auch nicht, aber eine Analyse erster Ordnung, die einfach von einem Rückgang der Wissensarbeiter ausgeht, reicht nicht aus. Man kann auf Bekleidungshersteller verweisen. Die teilweise Automatisierung der Bekleidungsproduktion hat Kleidung billiger gemacht, und jetzt besitzen Menschen Hunderte Kleidungsstücke. Mehr Menschen als vor 100 Jahren stellen Kleidung her.
Laut einer aktuellen wissenschaftlichen Arbeit verbesserten sich bei Softwareentwicklern, die AI-Coding-Assistenten nutzten, wichtige Produktivitätskennzahlen um mehr als 25 %. Die Produktivitätssteigerung war bei weniger erfahrenen Entwicklern am größten. Bei diesem Zitat bin ich allerdings unsicher. Ich habe die Arbeit gelesen, und in diesem Kontext wurde „Produktivität“ als Anzahl der Builds, Commits und Pull Requests pro Entwicklerwoche betrachtet. Es gab keinen statistisch signifikanten Unterschied bei den Erfolgsraten von Builds abhängig davon, ob das AI-Tool (Copilot) verwendet wurde.
Wie relevant das für AI ist, ist nicht sicher. Eine der eigentlichen Lehren aus der Pandemie war, dass sich alles Wissensbezogene auslagern lässt. Selbst wenn die Qualität nur bei einem Achtel bis zur Hälfte liegt, ist es besser, wenn die Kosten geringer sind. Dieser Effekt wird bei weniger qualifizierten und eher einsteigerorientierten Rollen noch verstärkt. Mit dem Fortschritt der AI wird sich dieser Effekt weiter verstärken. AI zusammen mit einem Operator ist so produktiv, dass es keinen Grund mehr geben wird, andere Leute einzustellen.
AI-Engines könnten wirklich schrecklichen Code schreiben und sich vielleicht nicht verbessern. Aber sie könnten Menschen leicht dazu verleiten, ihre Arbeit nur noch schlampig zu erledigen, und das könnte zum Niedergang der Wissensarbeit führen.