Polarisierung des Arbeitsmarktes: Generative KI verschärft Lohnstagnation für Berufseinsteiger 2025

Aktuelle Analysen der US-Arbeitsmarktdaten für das Jahr 2025 belegen eine tiefgreifende strukturelle Verschiebung, die durch die Einführung von Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) und Großen Sprachmodellen (LLMs) ausgelöst wird. Obwohl die gesamtwirtschaftliche Beschäftigungsquote durch Produktivitätszuwächse resilient bleibt, manifestiert sich der Einfluss der Technologie klar senioritätsbasiert. Diese Tendenz führt zu einer deutlichen Lohn- und Einstellungsdivergenz zwischen Mitarbeitern mit langer Betriebszugehörigkeit und jenen am Anfang ihrer Karriere.

Die Konzentration negativer Auswirkungen ist, konsistent mit Forschungsergebnissen aus dem Zeitraum 2015 bis 2025, besonders im Einstiegssegment spürbar. Bei Unternehmen, die stark auf KI setzen, sahen sich Juniorpositionen einem Lohndruck ausgesetzt, der in einigen Fällen zu Gehaltsrückgängen von 4,5 Prozent oder mehr führte, wie Analysen von 2025 belegen. Im Gegensatz dazu verzeichnete die Vergütung von Seniorkräften Stabilität oder sogar Zuwächse, was die beschriebene Kluft vertieft. Diese Lohnspreizung wird kausal mit der Fähigkeit von LLMs in Verbindung gebracht, standardisierte kognitive Aufgaben zu automatisieren, welche traditionell den Aufgabenbereich von Berufsanfängern bildeten. Zu diesen automatisierten Tätigkeiten zählen das Erstellen von Entwürfen, das Zusammenfassen von Informationen und grundlegende analytische Prüfungen.

Firmen in Sektoren mit hoher KI-Exposition, wie der Informationstechnologie, der Unternehmensberatung und dem Finanzdienstleistungssektor, haben ihre Personalstrukturen bereits angepasst. Forschungsergebnisse aus dem Jahr 2025 zeigen, dass diese Unternehmen den Anteil neuer Juniorstellen um etwa 4 Prozent reduziert haben, während sie den Anteil von Mitarbeitern im mittleren Karrierestadium um eine ähnliche Größenordnung erhöhten. Dies deutet darauf hin, dass verdrängte Juniorkräfte in den erweiterten Pool der mittleren Positionen drängen, was das Lohnniveau in dieser mittleren Stufe zusätzlich unter Druck setzt.

Theoretische Modelle untermauern diese Dynamik, insbesondere die Arbeiten von Enrique Ide und Eduard Talamás im Journal of Political Economy. Ihre Forschung postuliert, dass mit zunehmender Autonomie der KI die am wenigsten sachkundigen Arbeitskräfte am anfälligsten für eine Substitution sind. Seniorkräfte hingegen profitieren, indem sie autonome KI-Agenten für spezialisierte Problemlösungen einsetzen, was frühere Erkenntnisse bestätigt, die eine erhöhte Nachfrage nach Managern zur Steuerung der KI-Integration feststellten. Die Studie von Ide und Talamás aus dem Jahr 2025 zeigt, dass die Einführung fortgeschrittener KI menschliche Spezialisten von der Routinearbeit in die spezialisierte Problemlösung verschiebt, während Basis-KI die Wissensintensität der menschlichen Arbeit erhöht.

Diese tiefgreifenden strukturellen Veränderungen stellen eine langfristige Bedrohung für die professionelle Entwicklung dar, da die „Kleinarbeit“ der Einstiegspositionen essenziell für den Erwerb der Expertise ist, die für höhere Rollen notwendig ist. Professor Sampsa Samila, Direktor der IESE Artificial Intelligence and the Future of Management Initiative, äußerte diese Bedenken für das Jahr 2025 und stellte die Frage, woher zukünftige Experten kommen sollen, wenn die traditionelle Kompetenzpipeline durch KI-Augmentation oder -Ersatz von Mitarbeitern im Einstiegsbereich unterbrochen wird.

Konträre Signale existieren bezüglich der Gesamtauswirkungen der KI. So zeigen Analysen von PwC aus dem Juni 2025, dass KI-kompetente Arbeitskräfte eine Lohnprämie von bis zu 56 Prozent erzielen können, was das Doppelte des Vorjahresanstiegs darstellt. Darüber hinaus kündigte McKinsey & Company an, die Neueinstellungen von Nachwuchskräften für 2026 um 12 Prozent im Vergleich zu 2025 zu erhöhen, was Eric Kutcher, dem Vorsitzenden von McKinsey Nordamerika, zufolge auch die Juniorränge betrifft. Kutcher argumentiert, dass jüngere Mitarbeiter eine höhere Technologieaffinität mitbringen und KI die menschlichen Rollen ergänzen, anstatt sie zu ersetzen. Offizielle Statistiken Ende 2025 zeigen eine erhöhte Jugendarbeitslosigkeit, jedoch nicht auf einem historisch beispiellosen Niveau, was darauf hindeutet, dass weitere Marktmechanismen die Beschäftigung beeinflussen. Die Divergenz zwischen der Lohnkompression auf Einstiegsebene und den optimistischen Einstellungsplänen von Firmen wie McKinsey verdeutlicht die hohe Variabilität der Unternehmensstrategien im Umgang mit dem technologischen Wandel.

Ergänzend schätzt die ILO in ihrem Update vom Mai 2025, dass zwar ein Viertel der weltweiten Arbeitnehmer in Berufen mit gewisser KI-Exposition tätig ist, die meisten Arbeitsplätze jedoch transformiert statt überflüssig werden.