KI wird bereits an europäischen Arbeitsplätzen eingesetzt, jedoch nicht auf Kosten junger Arbeitnehmer

Die Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022, gefolgt von der raschen Einführung großer Sprachmodelle, löste zahlreiche Analysen aus, die darauf abzielen sollten festzustellen, ob die Technologie einen negativen Beschäftigungsschock für junge Menschen auf dem Arbeitsmarkt verursacht hat. Mehrere frühe Studien, die sich auf die Vereinigten Staaten konzentrierten, argumentierten, dass der Rückgang der Früheinstellungen durch die Technologie verursacht wurde (Brynjolfsson et al., 2025; Dominski und Lee, 2025; Massenkoff und McCrory, 2026). Andere vermuten, dass die jüngsten negativen Beschäftigungsergebnisse für junge Arbeitnehmer durch den Anstieg von Remote-Arbeit und nicht durch generative künstliche Intelligenz (KI) verursacht werden (Lambert und Schindler, 2026). Darüber hinaus zeigen Analysen mit Schwerpunkt auf dem Euroraum, dass die jüngste Schwäche der Jugendbeschäftigung auf eine Phase ungewöhnlich starker Arbeitsplatzschaffung folgte und teilweise als normale Neuausrichtung des Arbeitsmarktes gelesen werden kann (Chaloupka und Dias da Silva, 2026).

Dieser Artikel trägt zu diesen Debatten bei, indem er die Arbeitsmarktergebnisse in der EU27 für junge Arbeitnehmer (15 bis 29 Jahre) und Prime-Age Arbeitnehmer (30 bis 49 Jahre) zwischen 2011 und 2025 vergleicht. Er unterscheidet sich in zwei Punkten von den meisten bestehenden Arbeiten. Erstens testet er die jugendspezifische Behauptung gegen eine Vergleichsgruppe über ein Zeitfenster, das lange genug dauert, um einen Schock von einem Trend zu unterscheiden. Zweitens verwendet er ein Maß für den Einsatz generativer KI statt der KI-Exposition, um zu verfolgen, ob die Arbeitsmarktergebnisse für junge und Prime-Age Arbeitnehmer je nachdem, wie weit die Technologie tatsächlich in den Berufen übernommen wurde, in denen sie arbeiten, abweichen.

Vor dem Hintergrund der Erholung nach der Pandemie entsprechen die jüngsten Entwicklungen bei der Einstellung weitgehend den zyklischen Arbeitsmarktdynamiken. Die Einstellungen waren 2022, auf dem Höhepunkt der Erholung, stark und zeigen danach eine fortschreitende Normalisierung (Abbildung 1). Die Jugendeinstellungsrate, die alle im Alter von 15 bis 29 Jahren in einer Stelle umfasst, die sie in den vorangegangenen 12 Monaten begonnen hatten, als Anteil aller Menschen in dieser Altersgruppe, egal ob erwerbstätig oder nicht, lag 2019 bei 16,5 %; sie stieg 2022 auf 17,9 % und sank 2025 auf 15,9 %. Die Prime-Age-Quote folgte demselben Verlauf, von 9,6 % im Jahr 2019 auf 10,2 % im Jahr 2022 und 8,9 % im Jahr 2025. Bei jungen Arbeitnehmern sind die Schwankungen in beide Richtungen größer, was mit ihrer größeren Reaktionsfähigkeit auf den Zyklus übereinstimmt, aber das Profil ist für beide Altersgruppen gleich: starke Beschäftigungsschaffung bis 2022, gefolgt von einer Abkühlung, die beide Quoten leicht unter ihrem Niveau vor der Pandemie gebracht hat, um 3,5 % bei jungen Menschen und 7,4 % bei Prime-Age-Arbeitnehmern.

Arbeitslosigkeit ist der einzige Bereich, in dem die jungen Menschen im Vergleich zum Prime-Working-Age an Boden verloren haben (Abbildung 2). Beide Gruppen beenden das Jahr 2025 mit einer niedrigeren Arbeitslosenquote als 2019, aber die Prime-Age-Rate ist deutlich weiter gesunken. Die Jugendarbeitslosenquote stieg von 11,97 % auf 11,73 % und die Prime-Age-Quote sank von 5,99 % auf 5,09 %. Nach dem eigenen Wert jeder Gruppe für 2019 liegen junge Menschen 2025 bei 98 Jahren, während der Wert der Prime-Altersgruppe 85 Jahre beträgt. In Abbildung 2 lassen sich zwei getrennte Phasen unterscheiden. Erstens hat die Pandemie die Jugendarbeitslosigkeit um 12,5 % erhöht, verglichen mit 5,6 % bei den Prime-Erwerbsfähigen; diese Lücke hat sich nach der Pandemie nie wieder erholt. Zweitens ist seit 2023 die Arbeitslosenquote der Prime-Age-Arbeitnehmer weiter gesunken, während die Jugendrate wieder auf das Niveau von 2019 gestiegen ist. Im Kontrast zum Trend vor der Pandemie, als sich die beiden Serien fast gleichzeitig bewegten, ist die zunehmende Divergenz in der Serie nach 2020 bemerkenswert.

Innerhalb der jungen Kohorte ist die Abkühlung des Arbeitsmarktes nicht spezifisch für Absolventen. Diejenigen mit einer tertiären Ausbildung beenden das Jahr 2025 in der stärksten Position der drei Bildungsabschlussgruppen: Ihre Beschäftigungsquote liegt als einzige über dem Niveau von 2019, mit einem Anstieg von 3,0 %, während ihre Arbeitslosenquote 1,7 % unter dem Niveau von 2019 liegt (Abbildung 3). Darüber hinaus halten diejenigen mit mittlerem Bildungsniveau ihre Position von 2019 nahezu exakt in allen drei Indikatoren, ihre Beschäftigungsquote bleibt unverändert und ihre Arbeitslosenquote ist geringfügig niedriger. Die Verschlechterung der Beschäftigungsquote konzentriert sich auf die Gruppe mit niedrigem Bildungsniveau: Ihre Beschäftigungsquote fiel um 4,1 % unter das Niveau von 2019, fast vollständig im Jahr 2025, und ihre Arbeitslosenquote ist die einzige, die die Phase über dem Niveau vor der Pandemie beendet.

Abbildung 3

Labour market position of young people aged 15–29 by educational attainment, EU27, 2019–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. Each panel indexes the three attainment groups relative to their own 2019 value. ISCED 0–2 corresponds to less than primary, primary and lower secondary education; ISCED 3–4 corresponds to upper secondary and post-secondary non-tertiary education; ISCED 5 and above corresponds to tertiary education, including short-cycle tertiary, bachelor’s, master’s and doctoral programmes. The employment rate is the percentage of employed people as a share of the population; the unemployment rate is the percentage of unemployed people as a share of the labour force; the hiring rate is the number of people who have started a job within the previous 12 months as a share of the population. Workers whose start date in a job is not recorded are counted in the population but not among recent hires, so hiring levels are slightly understated.

Quelle: Author, based on EU-LFS extractions; EU27 aggregate.

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Die Beschäftigung in der EU27 verschiebt sich hin zu den Berufen, in denen KI tatsächlich eingesetzt wird, und diese Verschiebung ist für beide Altersgruppen üblich (Abbildung 4). Zwischen 2019 und 2025 stieg die Zahl junger Beschäftigter in stark genutzten Berufen (siehe Anmerkung zu Abbildung 4 zur Definition dieser Berufsgruppen) um 16,4 % von 9,07 Millionen auf 10,6 Millionen, während die Beschäftigung im Hauptalter in denselben Berufen um 15,0 % von 30,7 Millionen auf 35,3 Millionen stieg. Am anderen Ende der Verteilung verloren beide Gruppen Beschäftigung: Niedrignutzerberufe verloren im gleichen Zeitraum 7,2 % ihrer jungen Beschäftigten und 11,4 % ihrer Hauptaltersbeschäftigten. Die durch eine mittlere KI-Nutzung gekennzeichneten Berufe liegen zwischen den beiden Gruppen: Die Jugendbeschäftigung stieg dort um 1,2 %, während die Beschäftigung im Hauptalter um 4,4 % zurückging. Dieses Muster ging der Nutzung generativer KI voraus. Die Beschäftigung in stark genutzten Berufen stieg seit 2013 sowohl bei jungen als auch im Prime-Age-Alter, als sie bei 86 % des Niveaus von 2019 für junge Menschen und 92 % für Erwerbsalter lag. Anstatt einen Bruch mit dem Trend zu markieren, setzen die Jahre nach 2022 daher eine strukturelle Verschiebung der Beschäftigung fort – die seit mehr als einem Jahrzehnt andauert – hin zu Berufen, die KI eher nutzen.

Abbildung 4

Occupational AI use by employees aged 15–29 and 30–49, EU27, 2011–2025, indexed values

Notes: Index for 2019 = 100. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey conducted by the European Commission’s Joint Research Centre (JRC). They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. Examples of occupations that report high AI use are information and communications technology professionals and business and administration professionals. The medium use group includes science and engineering associate professionals, health professionals and sales workers. The low use group includes personal service workers, drivers, mobile plant operators and building trades.

Quelle: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

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Abbildung 5 zeigt die Einstellungstrends für junge und Prime-Age-Arbeitnehmer in den drei verschiedenen Gruppen von KI-Nutzung. Jede Zeile erfasst den Anteil der Einstellungen in der Altersgruppe, die in den vorangegangenen 12 Monaten eine Stelle in dieser Gruppe angenommen haben. Die drei Anteile summieren sich auf 100 pro Band, während die beiden Bands direkt vergleichbar sind. Die Abbildung zeigt, dass sich seit 2011 die Berufsauswahl stetig hin zu Berufen verlagert hat, in denen KI eingesetzt wird. Unter jungen Menschen stieg der Anteil der Neueinstellungen, die in stark genutzte Berufe eintreten, von 23,1 % im Jahr 2011 auf 27,7 % im Jahr 2019 und 30,3 % im Jahr 2025, während der Anteil von 35,5 % im Jahr 2011 auf 29,4 % im Jahr 2025 sank. Ein ähnliches Muster zeigt sich bei Beschäftigten im Prime-Age: Zwischen 2011 und 2025 stieg der Anteil in der Hochnutzungsgruppe von 25,8 % auf 34,8 % und sank von 42,1 % auf 32,8 % in der Kategorie mit geringer Nutzung. Die Zahl zeigt jedoch auch einen Rückgang in zwei Bereichen. Junge Menschen sind in Berufen, in denen KI eingesetzt wird, weniger konzentriert als Beschäftigte im Prime-Age: Im Jahr 2025 waren 30,3 % der Beschäftigten in diesen Berufen junge Menschen, während 34,8 % zwischen 30 und 49 Jahren waren. Seit 2022 ist der Anteil junger Beschäftigter, die in Berufe mit hoher Nutzung wechseln, um 0,7 Prozentpunkte gesunken, während der Anteil der Beschäftigten in mittleren Berufe um 1,3 Punkte gestiegen ist.

Abbildung 5

Share of new hires by occupational AI use, EU27, 2011–2025 (% of the age band’s hires)

Notes: ‘Hires’ refer to people who have been in their job for 12 months or less. The dashed vertical lines indicate the release of ChatGPT in November 2022. Occupations are ranked by the share of workers reporting that they had used an AI-powered tool in their main job in the previous 12 months, as measured in the AIM-WORK survey. They are divided into three groups of roughly equal employment size, using employment before 2022, so each group contains about a third of all employees rather than a third of all occupations. Low, medium and high AI use refer to the proportion of workers in that occupation who use AI. AI use ranges from 1.3% to 17.2% of workers across the occupations in the low-use group, from 17.4% to 36.7% in the medium-use group, and from 36.9% to 58.8% in the high-use group.

Quelle: Author, based on EU-LFS extractions; JRC AIM-WORK survey 2024–2025; EU27 aggregate.

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Die hier zusammengestellten Belege stützen nicht die Behauptung, dass generative KI in der EU einen jugendspezifischen Beschäftigungsschock verursacht habe. Seit 2022 hat sich die Einstellung sowohl bei jungen als auch im Hauptalter sowie in allen drei KI-Gruppen verlangsamt. Dies folgt auf ein außergewöhnlich hohes Beschäftigungswachstum im Jahr 2022 und nicht auf eine stabile Basis. Die Beschäftigung verlagert sich weiterhin auf Berufe, in denen die Technologie am meisten genutzt wird, und das gilt sowohl für junge als auch im Hauptalter, was eine strukturelle Arbeitsumverteilung fortsetzt, die seit 2013 andauert. Was die Auswirkungen auf die Rekrutierung betrifft, so gilt die stärkere Verlangsamung der Einstellungen in Berufen mit hoher KI-Nutzung nach 2022 für Prime-Age-Arbeitnehmer und junge Arbeitnehmer gleichermaßen. Im Vergleich zu 2019 ist die Einstellung bei jungen Menschen in jeder Gruppe von Berufen, die KI nutzen, tatsächlich weniger abgekühlt.

Zwei Themen sind erwähnenswert. Das erste betrifft die Arbeitslosigkeit, den Bereich in dem junge Menschen im Vergleich zu denen im Prime-Erwerbsalter an Boden verloren haben. Diese Lücke entstand jedoch während der Pandemie und nicht nach November 2022 (als ChatGPT veröffentlicht wurde) und hat sich seitdem weiter vergrößert. Tatsächlich ist die Arbeitslosenquote junger Menschen auf das Niveau vor der Pandemie zurückgekehrt, während die Arbeitslosenquote der Prime-Age weiter gesunken ist. Zweitens ist die Relevanz des Bildungsabschlusses. Innerhalb der jungen Kohorte konzentriert sich der Rückgang der Beschäftigung auf diejenigen mit niedrigem Bildungsniveau, deren Beschäftigungsquote 2025 4,1 % unter dem Niveau von 2019 lag und deren Arbeitslosenquote die einzige über dem Niveau vor der Pandemie liegt.

Insgesamt deuten die Belege auf einen Arbeitsmarkt hin, auf dem KI eingesetzt wird, aber nicht auf einen, in dem junge Arbeitnehmer unverhältnismäßig hohe Beschäftigungskosten tragen.