KI-Boom: Coder-Beschäftigung wächst seit ChatGPT merklich langsamer
Eine neue Studie der Federal Reserve zeigt, dass die Beschäftigung von Programmierern seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 deutlich langsamer wächst. Die Autoren führen dies auf einen berufsspezifischen Schock durch KI zurück.
Coder-Wachstum nach ChatGPT gebremst
Eine neue Studie der Federal Reserve analysiert die Auswirkungen großer Sprachmodelle (LLMs) auf den Arbeitsmarkt, insbesondere für Programmierer.
Die Autoren Leland D. Crane und Paul E. Soto stellen fest, dass das aggregierte Beschäftigungswachstum von Codern seit der Einführung von ChatGPT im November 2022 deutlich nachgelassen hat.
Diese Verlangsamung ist nicht auf eine allgemeine Branchenentwicklung zurückzuführen, sondern auf einen berufsspezifischen Schock.
Das jährliche Wachstum der Coder-Beschäftigung liegt demnach etwa 3 Prozent unter dem Niveau vor ChatGPT.
Obwohl die Beschäftigung weiterhin wächst, geschieht dies wesentlich langsamer als vor 2022.
Die Studie verwendet O*NET- und CPS-Daten und kontrolliert für branchenspezifische Schocks, um die berufsspezifischen Effekte sauber zu isolieren.
Die Ergebnisse deuten auf einen messbaren und potenziell folgenreichen Einfluss von KI auf bestimmte Beschäftigungsgruppen hin, auch wenn die Autoren Einschränkungen wie die fehlende Kontrolle für aggregierte Arbeitsnachfrage oder sich ändernde Aufgabenprofile betonen.
Verborgene Dynamiken der Coder-Beschäftigung
Die Forscher entwickeln kontrafaktische Beschäftigungsreihen für Programmierer, um den Einfluss von LLMs ohne berufsspezifischen Schock zu isolieren.
Dies geschieht durch eine Zerlegung des Beschäftigungswachstums in brancheninterne und branchenübergreifende Komponenten.
Die Annahme ist, dass branchenweite Schocks die Beschäftigung homothetisch skalieren, während berufsspezifische Schocks die Zusammensetzung innerhalb der Branchen verändern.
Etwa 40 Prozent der Programmierer arbeiten im Bereich Computer-Systemdesign (NAICS 5415), nicht im Informationssektor (NAICS 51).
Die Studie vergleicht zudem verschiedene Maße zur KI-Exposition und findet zwar erhebliche Unterschiede, aber Einigkeit darüber, dass Programmierer zu den am stärksten exponierten Berufen gehören.
KI-Revolution oder Evolution?
Diese Studie liefert erste empirische Belege für die disruptiven Effekte von KI auf spezifische Arbeitsmärkte, auch wenn die Langzeitfolgen noch unklar sind.
Die Ergebnisse sind ein Weckruf für Politik und Bildung, sich auf strukturelle Veränderungen einzustellen und Anpassungsstrategien zu entwickeln.
Für Zentralbanken sind diese Erkenntnisse relevant, um die Dynamik des Arbeitsmarktes und potenzielle Auswirkungen auf die Produktivität und Inflation besser zu verstehen.