- Ein Berufseinsteiger mit Informatikstudium, Praktika und Projekterfahrung scheitert trotz eines normalen Karrierewegs an der Jobsuche
- Der aktuelle Arbeitsmarkt wird als „White-Collar-Rezession“ und „Absolventen-Beschäftigungskrise“ bezeichnet; besonders die Arbeitslosenquote unter Informatikabsolventen ist gestiegen
- Durch die Verbindung von Automatisierung, Robotik und Remote-Arbeit (teleoperation) verlagern sich Unternehmen zu einer Struktur, in der sie Neueinstellungen selbst auf ein Minimum reduzieren
- KI-Modelle und Roboter ersetzen repetitive menschliche Arbeit, sodass „gewöhnliche“ Tätigkeiten verschwinden und nur „out-of-distribution humans“, also kreative und unstrukturierte Arbeit, die sich nicht durch Daten ersetzen lässt, übrig bleibt
- Anders als die Industriegesellschaft des 20. Jahrhunderts, die Arbeit ins Zentrum des Lebens stellte, wandelt sich die Wirtschaft des 21. Jahrhunderts zu einem System, das menschliche Arbeit weniger benötigt
Die Realität der Jobsuche für Berufseinsteiger
- Der Autor ist nach dem Universitätsabschluss trotz 3 Praktika, Beratungserfahrung und sehr guter Noten arbeitslos, obwohl er dem typischen Erfolgsweg gefolgt ist
- Früher hätte man mit einem solchen Lebenslauf eine stabile Stelle bekommen; heute sind die Chancen so gering, dass man von einem „kaputten Markt“ sprechen kann
- Die offizielle Arbeitslosenquote bleibt zwar niedrig, aber die spürbare Dichte an Chancen vor Ort ist dramatisch gesunken
- Es gibt zwar Stellenausschreibungen, doch die Zahl der Bewerber pro tatsächlicher Einstellung ist explodiert, wodurch der Rat „Bewirb dich einfach mehr“ bedeutungslos wird
- Neben makroökonomischen Faktoren wie steigenden Zinsen und schrumpfendem Kapital wirken auch die Kombination aus Software, Robotik und Arbeit im Ausland als struktureller Wandel, der Neueinstellungen verringert
Die Lücke zwischen Automatisierungsprognosen und Realität
- Vor zehn Jahren prognostizierten Studien, dass die Hälfte der US-Jobs ein hohes Automatisierungsrisiko habe; eine OECD-Neuanalyse auf Aufgabenebene reduzierte den Anteil der Hochrisiko-Jobs deutlich nach unten
- Automatisierung wirkt nicht wie ein Abgrund, sondern wie langsamer, anhaltender Druck; selbst in Hochrisikoberufen verschwindet Beschäftigung nicht vollständig, sondern wächst nur langsamer
- Der Einsatz von Industrierobotern in den USA hat bereits erhebliche Arbeitsplatzverluste und Lohnrückgänge verursacht, besonders bei routinemäßigen und regelbasierten Tätigkeiten
- Für Berufsanfänger fühlt sich das nicht wie statistische Gradualität an, sondern wie ein immer enger werdender Zugangskanal, als konkurriere man mit der gesamten Vergangenheit aus Daten und aufgezeichneten Prozessen
Das Beispiel Amazon: Roboter und Personalabbau
- Interne Dokumente und Analystenberichte zu Amazon zeigen Pläne, in den kommenden zehn Jahren einen großen Teil der Lagerarbeit durch Roboter zu ersetzen und dabei enorme Kosten zu sparen
- Das Unternehmen behauptet, Roboter unterstützten Menschen, doch die Zahl der Roboter steigt stark, während die Gesamtbeschäftigung in automatisierten Zentren stagniert oder sinkt
- Früher galten physische Abläufe wie Lagerbetrieb als Bereiche, die eine bestimmte Zahl an Arbeitskräften zwingend benötigen; heute ist die Ausgangsfrage des Geschäftsmodells, „mit wie wenig Personal sich der Betrieb aufrechterhalten lässt“
Fernsteuerung und „unsichtbare Arbeit“
- Teleoperation (Fernsteuerung) ist eine weitere Form der Automatisierung; in der Praxis bedeutet sie oft, dass Arbeitskräfte in Niedriglohnländern Roboter aus der Ferne steuern
- Beschäftigte in einem Büro in Manila auf den Philippinen tragen VR-Headsets und steuern Bestandsroboter in japanischen Convenience Stores fern
- Arbeitskräfte eines Landes bedienen Gabelstapler in einem anderen Land über mehrere Bildschirme und Lenkeinheiten und greifen nur ein, wenn halbautonome Software durcheinandergerät
- Das ist Migration ohne Migration: Wohlhabende Länder erhalten Arbeit auf Tokio-Niveau zu Löhnen auf Manila-Niveau, ohne Wohnraum, Schulen oder kulturelle Integration bereitstellen zu müssen
- Die Arbeitenden bleiben Menschen, werden geografisch aber wie ein Teil des Netzwerks behandelt, als eine weitere Sprosse auf der Leiter vom Callcenter bis zur Microtask-Plattform
Der verborgene Zweck von Teleoperation: Datensammlung
- Viele Fernsteuerungsjobs dienen nicht nur der Erledigung der Arbeit, sondern der Datensammlung für künftige vollautonome Systeme
- Beim Haushaltsroboter Neo führt ein Fernoperator im „Expertenmodus“ Aufgaben wie Türöffnen oder Gegenstände greifen aus; die Ergebnisse werden als Trainingsdaten für Kontrollmodelle genutzt
- Auch bei Tesla Optimus tragen Arbeiter ein Rig und wiederholen das Greifen von Bechern oder das Wischen von Tischen, um Beispiele zu erzeugen, die der Roboter imitieren soll
- Das ähnelt der Datenarbeit für autonome Fahrzeuge und Large Language Models und ist eine Form von verkörperter Ghost Work in der physischen Welt
White-Collar-Rezession und das Verschwinden von Einstiegsjobs
- In den vergangenen Jahren sind White-Collar-Einstiegsjobs in Tech, Finanzen und Consulting stark zurückgegangen; Bereiche, die früher Informatikabsolventen aufgenommen haben, schrumpfen
- Informatik, einst als besonders sicherer Abschluss angesehen, erscheint nun als eines der Fächer mit den schlechtesten Beschäftigungsergebnissen
- Jobbörsen für Einsteiger sind statt auf Junior-Developer-Rollen nun auf Mid-Level- und Senior-Rollen verzerrt; Unternehmen bremsen Berufseinsteiger-Einstellungen und bevorzugen die Kombination aus erfahrenen Kräften und KI-Tools
- Arbeitgeber sagen in den Medien offen, dass sie Junior-Einstellungen aufschieben und Aufgaben, die früher Juniors übernahmen, automatisieren
Der Skalierungsunterschied zwischen Menschen und Software
- Menschen lassen sich nur begrenzt horizontal skalieren, Software dagegen erlaubt, ein einziges starkes Modell unendlich zu kopieren und Schwärme von Agents zu bilden
- Jüngste Agent-Paper und Demos zeigen kleine Gesellschaften mehrerer Kopien desselben Modells, die diskutieren, verhandeln, planen und ausführen
- Manager verlangen bereits, dass man bei Anträgen auf zusätzliches Personal begründet, warum die Aufgabe nicht durch ein KI-System ersetzbar ist
- Der CEO von Shopify wies Teams an, vor zusätzlichem Personal zuerst KI auszuprobieren; manche Unternehmen propagieren bereits „AI first“ und verkleinern den Personalpool
Das Konzept des „out-of-distribution human“
- Die meisten Tätigkeiten bestehen aus wiederholbaren Aufgaben, die sich anhand von Daten erlernen lassen
- Sie liegen im Zentrum einer Glockenkurve, in dem sich Arbeit mit kleinen Variationen wiederholt
- Modelle lernen dieses Zentrum gut und können es anhand vergangener Daten (Logs, E-Mails, Aufzeichnungen, Code-Repositories) leicht nachahmen
- Nur unstrukturierte und kreative Arbeit, die Modelle nicht lernen können, bleibt am Rand der Automatisierungskurve übrig
- Ein out-of-distribution human ist jemand, dessen Arbeit im Schwanzbereich der Verteilung liegt und sich mit den aktuellen Trainingsdaten nicht komprimieren lässt
- Etwa wenn man wirklich neue Probleme bearbeitet, in kleinen physischen Umgebungen mit schwacher Sensorik arbeitet oder einen Geschmack hat, der sich nicht auf Klick-Logs reduzieren lässt
- Der Autor hat seine Karriere auf das Zentrum der Normalverteilung hin aufgebaut, doch genau dieses Zentrum verschwindet rapide
- Die meisten fleißigen neuen Absolventen versuchen, in dieses Zentrum vorzudringen; historisch war es der vernünftige und respektierte Kern des Arbeitsmarkts
- Drei Praktika und etwas Beratungserfahrung waren ein Standardlebenslauf für normale Jobs; heute wird genau dieses Zentrum ausgehöhlt
- Arbeitgeber sprechen weiterhin von Fähigkeiten und Einsatz, doch die eigentliche Frage lautet: „Ist Ihr Beitrag einzigartig genug, dass er sich nicht aus Agents und Niedriglohnarbeit zusammensetzen lässt?“
- Selbst wenn man eingestellt wird, besteht die tägliche Arbeit im Kern oft aus Labeling-Arbeit und der Erzeugung von Daten, die den eigenen späteren Ersatz trainieren
- Die heutige Beschäftigungsstruktur macht „Gewöhnlichkeit“ riskant; selbst menschliche Arbeit verkommt zur Produktion von Trainingsdaten für künftige Modelle
Verzögerte politische und gesellschaftliche Reaktionen
- Industriestaaten des 20. Jahrhunderts machten Arbeit zum zentralen Wert des Lebens; Politik, Religion und Wirtschaft setzten sie gleichermaßen voraus
- Heute jedoch sinkt bereits die Nachfrage nach Arbeit selbst, während die Institutionen weiter am Ziel festhalten, „für alle Arbeit zu schaffen“
- Beispiele sind wenig wirksame Beschäftigungssubventionen oder die symbolische Aufrechterhaltung von „Zombie-Jobs“
Die Rolle und das Dilemma der Gewerkschaften
- Gewerkschaften können in manchen Fällen Automatisierung verlangsamen und damit Löhne und Verhandlungsmacht länger bewahren, als es der Markt erlauben würde
- U-Bahn-Linien in Europa fahren weiter mit Fahrern, obwohl fahrerlose Linien in denselben Städten existieren und technisch erprobt sind
- Hafenarbeiter haben erfolgreich Vertragsklauseln durchgesetzt, die automatische Kräne und Fernsteuerung einschränken
- Unternehmen wiederholen, dass es insgesamt mit Jobs schon in Ordnung sei, während Gewerkschaften und Politiker argumentieren, auch technisch unnötige Arbeitsplätze müssten erhalten bleiben
- Keine Seite bringt klar zum Ausdruck, was es bedeutet, wenn Arbeit selbst als zentrale Erzählung an Bedeutung verliert; gestritten wird nur noch darüber, wo die verbleibenden Jobs liegen und wer sie bekommt
Die Realität in hochautomatisierten Ländern: Südkorea, China, Japan
- Laut Statistiken der International Federation of Robotics (IFR) investieren Südkorea, Singapur, Japan und Deutschland seit Jahren massiv in Industrieroboter in Fabriken
- China hat spät begonnen, stellt inzwischen aber mehr als die Hälfte aller weltweiten Installationen von Industrierobotern und hat Deutschland bei der Roboterdichte im verarbeitenden Gewerbe überholt
- Gleichzeitig liegt Chinas BIP pro Kopf nur bei etwa einem Drittel des US-Niveaus, und die Jugendarbeitslosigkeit liegt im mittleren bis oberen Zehnerbereich (inoffizielle Schätzungen noch höher)
- Die Jugendarbeitslosigkeit in China ist zweistellig, begleitet von der Ausbreitung der „lying flat“-Kultur
- Trotz gewaltiger Geldsummen und politischer Förderung für Automatisierung klagen Absolventen in sozialen Medien darüber, in schlecht bezahlten Dienstleistungsjobs oder Online-Nebenjobs zu „verrotten“
Gig Economy und die vorauseilende Unruhe durch Robotaxis
- Robotaxis machen bisher nur einen winzigen Anteil der gesamten Fahrleistung aus; Waymo wickelt in seinen Einsatzstädten nur einen sehr kleinen Teil der Fahrten ab
- Doch Fahrer auf Ride-Hailing-Plattformen in San Francisco und Phoenix berichten bereits von sinkenden Einnahmen in Märkten mit Robotaxi-Betrieb
- Banken veröffentlichen Warnungen, dass urbane Ride-Hailing-Plattformen dem „Risiko autonomer Fahrzeuge“ ausgesetzt seien
- Obwohl der tatsächliche Marktanteil noch gering ist, zeigt sich das Muster, dass die Erzählung vom Jobverlust früher eintrifft als der technische Jobverlust selbst
Persönlicher Ausblick und Warnung
- Niemand weiß, wie viele Jobs es in 20 Jahren geben wird oder ob die eigene Arbeit weit genug im Schwanz der Verteilung liegt
- Man sollte Verschiedenes ausprobieren und nicht nur im Zentrum bleiben, um ein out-of-distribution human zu werden
- Wenn der gesamte Lebensplan davon abhängt, als respektierte Kernarbeitskraft in einem Standardunternehmen Standardarbeit zu leisten, muss man sehen, wie konzentriert die Bemühungen sind, genau diese Kategorie auszuhöhlen
- Auch die Politik, die davon ausgeht, dass alle Vollzeit arbeiten und dort Würde finden, gehört neu überdacht
- Das 20. Jahrhundert investierte intellektuelle und moralische Energie in die Verherrlichung von Arbeit, weil die Wirtschaft Menschen jeden Tag brauchte; das 21. Jahrhundert baut Maschinen und Systeme, die nicht mehr so viele Menschen benötigen
Fazit: Die schwindende Zentralität von Arbeit
- Die technische Erklärung lautet, Automatisierung sei allmählich und ausgleichend, doch die gelebte Realität ist das Verschwinden zentraler Jobs
- Die Kernfrage des künftigen Arbeitsmarkts lautet: „Wo endet der Bereich des Menschlichen, den Modelle nicht lernen können?“
- Die Wirtschaft des 21. Jahrhunderts bewegt sich zu einem System, das weniger Menschen braucht,
und damit gerät das Wertesystem des 20. Jahrhunderts, das Arbeit ins Zentrum des Lebens stellte, grundlegend ins Wanken
3 Kommentare
Es dürfte gut sein, das zusammen mit diesem kürzlich veröffentlichten Beitrag und den Hacker-News-Kommentaren zu lesen: https://de.news.hada.io/topic?id=24260
Hacker-News-Kommentare
Beim Lesen dieses Textes kamen mir zwei Gedanken.
Erstens: Der Autor hat wirklich ein außergewöhnliches schriftstellerisches Talent. Formulierungen wie „mit der Vergangenheit der Wirtschaft konkurrieren“, „Überbleibsel eines Verhaltens aus einer Welt, die Arbeit sakralisierte“ und „Einwanderung ohne Einwanderer“ sind literarisch.
Zweitens: Das Design des Lebenslaufs ist nicht besonders gut. Er ist lang wie ein Essay und kommt nicht auf den Punkt. Wir leben heute im Zeitalter von TikTok und Instagram Reels, daher sollte man den Text um 70 % kürzen und nur das Wesentliche zeigen
Allerdings hat diese Person definitiv das Talent, ein Buch zu schreiben. Vielleicht ist es für die Gesellschaft sogar besser, wenn solche Talente statt in Big Tech oder im Finanzsektor einen kreativen Weg einschlagen
Sein Lebenslauf ist übrigens hier zu sehen
Der Text war hervorragend und hat Eindruck hinterlassen. Wenn ich gerade einstellen würde, hätte ich ein Interview in Betracht gezogen.
Ahmed ist in Großbritannien, daher betrifft ihn das amerikanische H1B-Visumproblem nicht. Allerdings könnte der Wettbewerb um qualifizierte Stellen durch die Zunahme der Einwanderung innerhalb Großbritanniens schärfer geworden sein.
Eine KI-zentrierte Laufbahn mit Dingen wie einem DeepMind-Praktikum hat ironischerweise dazu geführt, dass die von ihm mitentwickelte Technologie seinen eigenen Job automatisiert.
Außerdem steckt die britische Wirtschaft derzeit in einer Schwächephase, was ebenfalls ein Grund sein dürfte, warum er nur schwer eine Stelle findet
Hier ist der Autor selbst. Ich hätte nicht gedacht, dass ein Text, den ich vor ein paar Tagen in einem Moment der Frustration geschrieben habe, so viel Aufmerksamkeit bekommen würde.
Ich suche nach Rollen an der Schnittstelle von ML, Produkt und Research. Ich bevorzuge eher eine PM-Rolle als Builder, nah an Nutzern und Produkt.
Falls jemand in einem relevanten Bereich arbeitet, würde ich mich gern austauschen. Danke an alle, die gelesen und Feedback gegeben haben
Ich war bis vor Kurzem im Recruiting in Großbritannien tätig. Solche CV-Stile habe ich oft gesehen, und bei Junior-Positionen mit mehr als 250 Bewerbern wären sie sofort aussortiert worden.
Die Prüfkriterien waren (a) ob britischer Abschluss und Visastatus klar angegeben sind, (b) fachliche Passung des Studienfachs, (c) Renommee der Universität.
Auch ein DeepMind-Praktikum ist nichts Besonderes, wenn es ein Praktikum innerhalb der Universität war.
Realistisch betrachtet war der Markt bereits mit Bewerbern von Universitäten wie Bristol, Birmingham und UCL plus Praktika in Großunternehmen gesättigt
Zur Warnung: Das ist ein Text mit etwas Wut im Bauch.
Es ist traurig, dass die Generation der Berufseinsteiger von der Industrie zu einer ausgebeuteten und weggeworfenen Generation gemacht wurde.
Dank KI-Tools könnten selbst Juniors schnell produktiv werden, doch Unternehmen konzentrieren sich stattdessen nur auf Entlassungen und Restrukturierungen.
Führungskräfte sehen Menschen nicht als Vermögen, sondern als Kosten, und behandeln Software wie eine Fabrik.
Das Ergebnis ist, dass die meisten Produkte zu nutzerfeindlichem Müll geworden sind.
Ich möchte Software für Menschen bauen. Aber der aktuelle Arbeitsmarkt fühlt sich wie ein Reise-nach-Musik-Spiel an
Für die Leute ganz oben ist der Arbeitsmarkt nur eine statistische Kennzahl. Es fehlt an Empathie und am Willen, Probleme zu lösen.
Technologische Innovation hätte eine Gesellschaft schaffen können, in der alle weniger arbeiten und mehr bekommen, doch in Wirklichkeit nehmen nur sinnlose Arbeit und Vermögenskonzentration zu
Es ist wirklich traurig, wie schwer es CS-Absolventen derzeit auf dem Arbeitsmarkt haben.
In den 90ern galt Programmierer noch nicht als besonders guter Beruf, doch danach kam eine goldene Zeit.
Ich frage mich, ob das diesmal ebenfalls nur ein zyklischer Verlauf ist oder ob wir in einer völlig anderen Ära angekommen sind
Was ich schwer verstehen kann: Selbst wenn so viele Berufseinsteiger keine Arbeit finden, kommen weiterhin H1B-Arbeitskräfte ins Land
Ich kann nachvollziehen, dass die Jobsuche schwierig ist.
Aber es ist wichtig, die Grenzen der Automatisierung zu verstehen. Das britische Unternehmen Ocado hat zum Beispiel ein automatisiertes Logistiksystem, konnte während der Pandemie wegen mangelnder Skalierbarkeit aber keine neuen Kunden annehmen.
Traditionelle Supermärkte dagegen reagierten schnell, indem sie Menschen einstellten.
Letztlich ist die Balance zwischen Effizienz und Flexibilität entscheidend
Das Problem ist, dass Effizienz in Zahlen messbar ist, Flexibilität jedoch nicht
Ich habe über die vom Autor erwähnte Strategie „out of distribution“ nachgedacht.
Wenn man seine Fähigkeiten ungewöhnlich macht, werden auch die Jobs ungewöhnlich. Das heißt: weniger Chancen und stärkere regionale Einschränkungen.
In meiner Promotion habe ich ebenfalls an einem Thema gearbeitet, für das es weltweit nur zehn Labore gab, und entsprechend selten waren auch die Stellen.
Innovative Forschung bedeutet letztlich ihrem Wesen nach, den eigenen Job abzuschaffen.
Die durch Automatisierung eingesparten Kosten fließen nicht zwangsläufig an hochqualifizierte Fachkräfte zurück, sondern werden mit hoher Wahrscheinlichkeit überwiegend als Gewinn abgeschöpft
Effizienz lässt sich in Zahlen messen, Flexibilität jedoch nicht – dieser Satz ist wirklich eindrucksvoll.