„Elite-Absolventen sind zwar teuer, aber so produktiv, dass sich ein Verzicht auf diese Gruppe nicht lohnt. Absolventen schwächerer Universitäten sind günstig genug, um weiterhin attraktiv zu sein. Die Absolventen der breiten Mitte kombinieren moderate Kosten mit moderater Qualität und sind damit am ehesten durch KI ersetzbar.„
Das in seiner ökonomischen Handschrift nüchtern-rationale, für mich als Pädagoge aber doch erschreckende Zitat trifft den Kern aktueller Realität – so zeigen es Ergebnisse einer Ende August 2025 veröffentlichten Harvard-Studie, die von der Frankfurter Allgemeine Zeitung am 03.09.2025 kommentiert wurde.
KI als Jobkiller für Einstiegspositionen
1️⃣ Die Studie belegt einen drastischen Rückgang von Neueinstellungen bei US-Berufsanfängern seit dem ersten Quartal 2023, parallel zur Verbreitung generativer KI – nicht durch Massenentlassungen, sondern schlicht durch: weniger Einstiege ins Berufsleben.
2️⃣ Ein weiteres Beobachtungsfeld spricht für dramatische Verschiebungen: Generative KI wirkt teils wie eine „seniorenzentrierte Technologie“ – sie ersetzt vor allem Tätigkeiten, die jung und unerfahren ausgeführt wurden, und schiebt den Fokus auf erfahrene Fachkräfte: Seit dem 1. Quartal 2023 sinkt die Beschäftigung von Junior-Stellen innerhalb von KI‑übernehmenden Firmen deutlich, während Senior-Positionen eher wachsen
3️⃣ Ungleichheiten verschärfen sich: Elite-Absolventen profitieren – entweder wegen hoher Produktivität trotz hoher Kosten oder weil günstige Absolventen schwächerer Universitäten attraktiv bleiben. Dazwischen befinden sich die Absolventen mittlerer Universitäten – gerade sie laufen Gefahr, durch KI ersetzt zu werden.
Nach dem Abitur habe ich zunächst einen BWL-Abschluss gemacht und sehe diese Jobs, die für mich als frischgebackenen Absolventen als Einstiegsposition in Frage kamen, noch genau vor mir: Junior-Consultant, Sachbearbeiter (Controlling, Marketing usw.) – letztlich austauschbare white collar jobs, der Einstieg eben…
Websites wie WillRobotsTakeMyJob bieten Anhaltspunkte dafür, wie groß das Automatisierungsrisiko (und damit das Risiko, ersetzt zu werden) in spezifischen Arbeitsfeldern ist. Schon beim Blick auf diese Statistiken werden die Ausmaße möglicher Transformationsbewegungen deutlich…
Der FAZ-Kommentar warnt, dass dadurch ganze Fundamente von bisher üblichen Karriereschritten wegbrechen könnten, insbesondere für Absolventen mittlerer Hochschulen, die weder die Produktivität der Elite noch die Kostenattraktivität schwächerer Abschlüsse bieten (ein in den USA allerdings durch deutlich stärker ausgeprägte Differenzierung zwischen den Universitäten sicherlich auch stärker auftretendes Phänomen).
Ergänzung: Stanford-Studie (26.08.2025)
Eine Stanford-Studie (Brynjolfsson, Chandar, Chen) ergänzt diese alarmierende Einschätzung: Seit der Verbreitung generativer KI (ab Ende 2022) ging die Beschäftigung junger Menschen (22–25 Jahre) in stark KI-exponierten Berufen wie Softwareentwicklung oder Kundenservice um etwa 13 Prozent relativ zurück, während ältere Angestellte in denselben Berufen stabil blieben oder zulegten. Dabei differenziert die Studie zwischen automatisierender und unterstützender KI-Nutzung (eine in meinen Augen sinnvolle Unterscheidung): Entlassungen treten vor allem dort auf, wo KI Arbeit ersetzt (Automatisierung), während in Bereichen, in denen KI die menschliche Arbeit ergänzt (Augmentation), Beschäftigung eher wächst.
Implikationen für Schule und Bildung
Das wirft (erneut) Fragen auf, die uns im Bildungssystem in den Feldern Berufsorientierung oder Kompetenzförderung (fachliche genauso wie überfachliche Kompetenzen) unmittelbar beschäftigen sollten. Das in Abschluss-Reden mantrahaft wiederholte „Nicht für die Schule lernen wir, sondern für das Leben!“ reicht als theoretische Floskel nicht aus, wenn Schule in der Praxis bedeutet, 13 Jahre lang wenig mehr als überladene Curricula abzuarbeiten.
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- Besonders Schülerinnen und Schüler mit mittlerem Zugang zur Hochschule brauchen Unterstützung – Mentoring, projektorientiertes Lernen, praxisnahe Erfahrungen –, damit sie sich nicht aus dem Wettbewerb verabschieden müssen.
- Wenn die unteren Stufen der Karriereleiter schrumpfen, verlieren nicht nur Einsteiger – gesamte Karrierechancen und soziale Mobilität geraten unter Druck. Schulen müssen aktiv alternative Wege aufzeigen, insbesondere für Möglichkeiten jenseits von Elite- und Massenuniversitäten.
- Lebenslanges Lernen beginnt in der Schule: Wenn Berufseinstieg schwerer wird, gewinnen Weiterbildung, Qualifizierung & berufliche (Um-)Orientierung noch stärker an Bedeutung – und das idealerweise schon in der Schule. Wir müssen gezielter individuelle Wege fördern – von der Fachhochschulreife über duale Studienwege bis zur berufsvorbereitenden Praxis. Als Oberstufenkoordinator bspw. erlebe und unterstütze ich hochinteressante Bildungswege von Jugendlichen, die sich beispielsweise für die FH-Reife entscheiden und frühzeitig ihren eigenen (praxisorientierten) Weg gehen. Das „one size fits it all“-Prinzip mit Lernen im Gleichschritt funktionierte ja auch ohne KI schon längst nicht mehr – aber auch hier verstärkt KI bestehende Probleme nochmal deutlich.
- Viele weitere Entwicklungen sind noch viel zu offen – aber die Liste der zu diskutierenden Themen hier würde wahrscheinlich lang werden…
Klar ist vor allem: Für diese Fragen gibt es keine einfachen Wahrheiten und schon gar keine einfachen Antworten.
Aber in der Studie scheint sich schon jetzt die Entwicklung anzudeuten, dass aus der Frage „Warum noch selber lernen, was die Maschine doch besser kann?“ auch sehr schnell die Frage „Warum noch anstellen für Tätigkeiten, welche die Maschine doch besser kann?“ werden könnte. Wenn nun neben körperlichen Tätigkeiten (Industrielle Revolution bis heute) auch geistige / akademisierte Tätigkeiten in immer größerem Maße davon erfasst werden, wird es langsam eng (auch unter Vorzeichen von „AI Leadership“).
Das macht mich doch mit Blick auf Bildung und Ausbildung momentan etwas ratlos – denn nicht alle von uns werden sich eine „Unique selling proposition“ aufbauen können, die sie durch ein Arbeitsleben trägt. Und das sollte uns zu denken geben…
