Wachstum von Programmierer-Jobs in den USA hat sich seit ChatGPT fast halbiert

Um solche Brancheneffekte herauszufiltern, konstruieren die Forscher eine kontrafaktische Beschäftigungskurve. Sie bildet ab, wie viele Programmierer es geben müsste, wenn deren Anteil innerhalb jeder Branche konstant geblieben wäre und sich nur die Branchengrößen verändert hätten.

Selbst nach dieser Bereinigung bleibt ein Rückgang von rund drei Prozentpunkten pro Jahr. Unternehmen haben also nicht einfach insgesamt weniger eingestellt, sondern gezielt den Programmieranteil an ihrer Belegschaft reduziert. Ein Gegentest mit Berufen, die kaum von KI betroffen sind, zeigt keinen vergleichbaren Knick.

Eine halbe Million Stellen weniger, aber kein Jobkahlschlag

Über drei Jahre hochgerechnet ergibt sich eine Lücke von etwa 500.000 Stellen, die es ohne die Verbreitung großer Sprachmodelle vermutlich gegeben hätte. Die Autoren selbst raten allerdings eindringlich davon ab, diese Zahl als schlichte Jobverluste zu lesen.

Viele potenzielle Programmierer dürften in verwandten Berufen untergekommen sein. KI könnte die Aufgabenverteilung zwischen Berufsgruppen verschieben, sodass Programmierkenntnisse stärker in andere Rollen einfließen. Hinzu komme, dass die Studie gesamtwirtschaftliche Rückkopplungen nicht erfasst. Steigere KI die Produktivität breit genug, könnte die Gesamtnachfrage nach Arbeit langfristig sogar wachsen.

Auch bei den Löhnen finden die Forscher keinen erkennbaren Einbruch. Der Effekt zeigt sich bislang vor allem in der Menge der besetzten Stellen, weniger in der Bezahlung. Daten von Indeed deuten darauf hin, dass Stellenanzeigen für Softwareentwickler seit 2024 weitgehend stabil sind und zuletzt wieder leicht angezogen haben. Zuvor waren sie 2022 und 2023 um mehr als die Hälfte eingebrochen.

Der typische Programmierer sitzt nicht im Silicon Valley

Ein aufschlussreiches Nebenprodukt der Analyse betrifft die Branchenstruktur. Rund 40 Prozent aller US-Programmierer arbeiten demnach nicht bei großen Technologiekonzernen oder Start-ups, sondern bei IT-Dienstleistern, die Software im Auftrag entwickeln. Diese Vertragsbranche ist mit Abstand der größte Arbeitgeber für Programmierer, und gerade dort fällt die Verlangsamung besonders deutlich aus.

Auffällig ist auch das Timing. Die Lücke zwischen tatsächlicher und erwarteter Beschäftigung öffnet sich laut der Studie nicht sofort nach dem ChatGPT-Start, sondern erst ab Mitte 2024 deutlich. Offenbar brauchten Unternehmen Zeit, um die Fortschritte der Modelle zu beobachten, bevor sie ihre Personalplanung anpassten. Ob dabei konkrete Produktivitätsgewinne oder lediglich die Erwartung solcher Gewinne den Ausschlag gaben, lässt sich aus den Daten nicht ablesen.

Steuerreform als möglicher Störfaktor

Neben KI kommt ein weiterer Faktor für die Verlangsamung infrage. Eine Regelung des Tax Cuts and Jobs Act von 2017, die ab 2022 greift, zwingt Unternehmen, Forschungsausgaben über mehrere Jahre abzuschreiben, statt sie sofort abzusetzen.

Da Softwareentwicklung steuerlich als Forschung gilt, könnte das die Einstellungsbereitschaft gedämpft haben. Die bisherige Forschungslage zu den tatsächlichen Auswirkungen ist allerdings widersprüchlich, und die Ergebnisse der Studie halten auch in Branchen stand, in denen diese Steueränderung weniger relevant sein dürfte.

Grundsätzlich räumen die Autoren ein, dass die Identifikation eines kausalen Effekts bei einem derart komplexen Zusammenspiel von Faktoren schwierig bleibt. Ihre Methodik validieren sie anhand historischer Umbrüche: Bei Bankangestellten etwa erkennt das Verfahren korrekt, dass Geldautomaten einen berufsspezifischen Schock auslösten, obwohl die Bankenbranche insgesamt wuchs. Bei Näherinnen identifiziert es hingegen richtigerweise einen Branchenschock durch die Verlagerung der Textilindustrie ins Ausland.

Wie stark KI welche Berufe trifft, ist selbst unter Forschern umstritten

Die Studie wirft auch ein Schlaglicht auf ein grundsätzliches Messproblem in diesem Forschungsfeld. Es gibt bislang kein einheitliches Verfahren, um zu bestimmen, welche Berufe besonders stark von generativer KI betroffen sind. Die gängigen Messansätze stimmen bei der Einordnung in die am stärksten von generativer KI betroffene Gruppe nur ungefähr zur Hälfte überein.

Bei Programmierern herrscht allerdings Einigkeit: Mehr als 98 Prozent fallen bei allen Messverfahren in die am stärksten betroffene Gruppe. Das deckt sich mit Daten des Anthropic Economic Index, wonach Anfragen rund um Programmierung über ein Drittel aller Interaktionen mit dem Chatbot Claude ausmachen.

Ob sich der Trend langfristig umkehrt, weil günstigere Programmierleistungen neue Märkte erschließen, ob Offshore-Arbeitskräfte stärker betroffen sind oder ob KI letztlich ganz andere Berufe härter trifft, bleibt offen. Die Autoren bezeichnen ihre Arbeit selbst als "nur einen ersten Schritt" zur Beantwortung dieser Fragen.

Eine Studie der Carnegie Mellon und Stanford University hatte kürzlich gezeigt, dass die Entwicklung von KI-Agenten fast ausschließlich auf Programmieraufgaben ausgerichtet ist, während wirtschaftlich relevantere Bereiche kaum vorkommen.