Richard Mitchell, früher Leiter der Leittechnik für ein US-Kernkraftwerksprojekt, baute damals bewusst manuelle Schritte in ein vollautomatisches System ein. Eine Harvard-Studie mit 65 Millionen Beschäftigten in 280.000 Firmen zeigt nun, warum das Prinzip wieder relevant wird: Einstiegsjobs sanken nach KI-Einführung um rund 9 Prozent.
Richard Mitchell, Systemingenieur und Gründer von AuraSpark Technologies, leitete vor gut zehn Jahren die Steuerungsauslegung für ein digitales Leitsystem eines US-Kernkraftwerks. Das System war so konzipiert, dass es sich weitgehend selbst steuerte, ähnlich einem modernen Verkehrsflugzeug. Das Team baute dennoch bewusst manuelle Schritte in Abläufe ein, die die Automatisierung allein hätte ausführen können, um Bediener nicht zu reinen Zuschauern werden zu lassen. Das Kraftwerk wurde aus politischen und wirtschaftlichen Gründen nie gebaut, doch die Konstruktionslogik bleibt aktuell: Eine Harvard-Studie mit Daten von rund 65 Millionen Beschäftigten in mehr als 280.000 US-Firmen zeigt, dass die Einstiegsjobs nach Einführung generativer KI innerhalb von sechs Quartalen um etwa 9 Prozent sanken, während die Beschäftigung erfahrener Mitarbeiter weiter wuchs.
Eine Analyse von ADP-Lohndaten durch Stanford-Forscher bestätigt das Muster: Jüngere Beschäftigte in stark KI-exponierten Berufen verloren seit Ende 2022 an Boden, während erfahrenere Kollegen ihre Position hielten. Die Verluste konzentrieren sich dort, wo KI Arbeit automatisiert statt sie nur zu ergänzen. Für Unternehmen bedeutet das: Wer Einstiegspositionen abbaut, weil KI-Werkzeuge Routineaufgaben übernehmen, riskiert eine Lücke in der nächsten Führungsgeneration, weil praktische Erfahrung nicht am Reissbrett entsteht.
Die Kausalität ist umstritten. Forscher der New York Fed führen einen Großteil der steigenden Arbeitslosigkeit unter jungen Hochschulabsolventen nicht auf KI, sondern auf Remote-Arbeit zurück, da Firmen zurückhaltender bei der Einarbeitung neuer Mitarbeiter aus der Ferne seien. Offen bleibt, ob Unternehmen bereit sind, bewusst ineffiziente Trainingsschritte einzubauen, so wie es Mitchells Team beim Kraftwerksprojekt tat, oder ob kurzfristige Kosteneinsparungen weiterhin Vorrang haben.
Was das für Entscheider bedeutet
- Prüfen Sie, ob Nachwuchskräfte in Ihrem Unternehmen noch echte Bedienungspraxis erhalten und nicht nur Automatisierung beaufsichtigen.
- Legen Sie manuelle Trainingsschritte in automatisierten Abläufen fest, die regelmäßiges Eingreifen erzwingen.
- Vergleichen Sie Einstellungszahlen für Junior- und Senior-Rollen vor und nach KI-Einführung, um Verdrängungseffekte früh zu erkennen.
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