ChatGPT als „Lohnfresser“: Warum Berufseinsteiger jetzt den Gürtel enger schnallen müssen

Generative KI wird oft als Produktivitätsturbo gefeiert: Sie soll Routineaufgaben übernehmen, Effizienz steigern und Mitarbeitenden mehr Zeit für kreative und strategische Tätigkeiten geben. Doch aktuelle Daten zeigen: ChatGPT und andere Large Language Models (LLMs) verändern bereits die Lohnstruktur in Unternehmen. Besonders betroffen sind Berufseinsteiger, Junior-Mitarbeiter und Mitarbeitende auf mittlerer Ebene, während erfahrene Führungskräfte bislang weitgehend verschont bleiben.

Das Arbeitspapier der IESE-Professoren José Azar und Mireia Giné sowie Javier Sanz-Espín von der Toulouse School of Management und der Universität Navarra analysierte Daten von 138 Millionen US-Arbeitnehmern. Die Ergebnisse sind eindeutig: Unternehmen, die stark auf generative KI setzen, zahlen Neueinstellungen weniger – insbesondere auf unteren Karrierestufen.

„Wir dokumentieren, dass die Einführung von ChatGPT die Löhne von Unternehmen, deren ursprüngliche Berufsstruktur stärker der Automatisierung ausgesetzt war, im Vergleich zu weniger exponierten Unternehmen signifikant reduziert hat.“, heißt es in der Studie.

Im Schnitt liegen die Einstiegsgehälter in KI-exponierten Firmen um 4,5 % niedriger als in vergleichbaren Unternehmen ohne KI-Nutzung. In besonders stark betroffenen Branchen beträgt der Rückgang sogar bis zu 7,7 %. Besonders Junior-Positionen sind betroffen: Einstiegsgehälter fallen um 6,3 %, Mid-Level-Gehälter um 5,9 %, während Senior-Gehälter stabil bleiben oder leicht steigen.

Wenn KI den Junior ersetzt

Eine zentrale Erkenntnis der Studie ist die sogenannte „Senioritäts-Verzerrung“: „Frühere Automatisierungswellen trafen vor allem Routinejobs im mittleren Qualifikationsbereich. LLMs besitzen dagegen eine ausgeprägte Fähigkeit: Sie automatisieren standardisierte kognitive Aufgaben – vom Entwerfen über das Zusammenfassen und Programmieren bis hin zur Basis-Analyse. Im professionellen Umfeld konzentrieren sich diese Aufgaben überproportional auf Junior-Rollen.“

Typische Aufgaben wie Texte schreiben, Daten aufbereiten, einfache Analysen oder Coding werden in Unternehmen traditionell von Junior-Mitarbeitern übernommen. Mit generativer KI wird ein Teil dieser Arbeit innerhalb von Sekunden erledigt – der Marktwert der Junior-Arbeit sinkt, während die Erfahrung und das Urteilsvermögen von Senior-Mitarbeitenden weiter gefragt bleibt.

KI reduziert die Bedeutung klassischer Einstiegspositionen, drückt Löhne am unteren Ende der Gehaltsskala und verändert die interne Hierarchie.

Die „De-Credentialisation“: Mehr Titel, weniger Anforderungen

Interessanterweise bedeutet die KI-gestützte Umstrukturierung nicht, dass Unternehmen weniger Personal einstellen. Stattdessen verschiebt sich die Belegschaft: Der Anteil neuer Junior-Positionen sinkt, während die Zahl der Mid-Level-Stellen um etwa denselben Prozentsatz wächst.

Doch Vorsicht: Das ist oft kein echter Karrieresprung. Die Studie zeigt, dass Bildungsanforderungen für Mid-Level-Rollen sinken, während der Titel auf der Visitenkarte größer wirkt.„In exponierten Unternehmen sinkt die durchschnittliche Bildung bei neuen Junior- und insbesondere Mid-Level-Positionen über die Zeit […]. Dies deutet darauf hin, dass Firmen nicht nur darauf reagieren, indem sie Einstellungen in Richtung Mid-Level-Titel verschieben, sondern auch, indem sie neu definieren, was diese Titel bedeuten.“, heißt es in der Studie.

Unternehmen vergeben also „höhere Jobtitel“, während die Aufgaben teilweise weiterhin KI-unterstützte Routinearbeit umfassen – zu niedrigeren Gehältern als zuvor.

Auswirkungen auf die Karriereleiter

Langfristig könnte diese Entwicklung die klassische Karriereleiter unter Druck setzen: „Generative KI wirkt als eine Form des senioritäts-verzerrten technologischen Wandels, der potenziell Einstiegschancen erodiert, die Löhne am unteren Ende der Verteilung komprimiert und das Lehrlingsmodell schwächt, durch das Arbeiter in Senior-Positionen aufsteigen.“

Wenn Unternehmen weniger Ausbildungsstellen oder Junior-Positionen schaffen, fehlt die Basis, auf der junge Fachkräfte Erfahrung sammeln und aufsteigen. Das wirft eine zentrale Frage auf: Wie wird die nächste Generation von Experten ausgebildet, wenn viele Einstiegsaufgaben bereits durch KI automatisiert werden?

Veränderung im Arbeitsmarkt: Daten und Methoden

Für ihre Analyse nutzten die Forscher einen Datensatz von Revelio Labs mit Beschäftigungsdaten von 138 Millionen US-Arbeitnehmern. Die Informationen stammen aus rekonstruierten Online-Berufsprofilen, ergänzt durch Gehälter aus Arbeitsgenehmigungen, Stellenanzeigen und Gehaltsplattformen. Die Ergebnisse wurden zudem mit offiziellen Regierungsdaten (QCEW) validiert, was die Belastbarkeit der Ergebnisse unterstreicht.

Was die Zahlen für Berufseinsteiger bedeuten

• Gehaltsentwicklung: Junior-Gehälter sinken deutlich (-6,3 %), Mid-Level-Gehälter leicht rückläufig, Senior-Gehälter stabil.
• Stellenmarkt: Einstiegsstellen nehmen ab, Mid-Level-Rollen nehmen zu, allerdings mit geringeren Bildungsanforderungen (De-Credentialisation).
• Karrierewege: Junior-Mitarbeiter werden oft „nach oben“ in Rollen gedrängt, für die sie weniger vorbereitet sind, oder müssen mit kostengünstigen KI-Alternativen konkurrieren.

Für Berufseinsteiger und junge Fachkräfte bedeutet das: Der Einstieg in den Arbeitsmarkt wird finanziell schwieriger, und die klassische „Ochsentour“ durch Junior-Jahre wird durch KI-gestützte Aufgaben ersetzt, die weniger Fachwissen erfordern, aber auch schlechter bezahlt werden.

Hier geht es zur Studie