Der Arbeitsmarkt 2026 sieht für Hochschulabsolventen unglaublich normal aus. Auf einer Basisebene lag die Sommerarbeitslosenquote für diese jungen Hochschulabsolventen im Jahr 2026 (7,3 Prozent) deutlich innerhalb der in früheren Jahren beobachteten Spanne (von 6,3 Prozent im Jahr 2022 bis 7,8 Prozent im Jahr 2024). Die Zahlen für 2026 waren ebenso unauffällig, wenn man Absolventen einbezog, die der CPS-Umfrage sagten, dass sie „einen Job wollen“, obwohl sie nicht aktiv nach einem suchten.

Um die Robustheit dieser Ergebnisse zu testen, erstellten die Forscher statistische Tests, um die jüngsten Hochschulabsolventen sowohl mit Nicht-Hochschulabsolventen derselben Altersgruppe als auch mit älteren Hochschulabsolventen (im Alter von 30 bis 49 Jahren) zu vergleichen. Sie unterteilten die Beschäftigung auch nach potenzieller „KI-Exposition“ auf der Grundlage einer Studie aus dem Jahr 2023. In fast allen Vergleichen waren etwaige Trendunterschiede im Zeitraum 2022 bis 2026 statistisch nicht signifikant.

Wie lässt sich diese Analyse nun mit der jüngsten Stanford-Studie vereinbaren, die ein fast vollständig gegenteiliges Ergebnis fand? Die Stanford-Studie basierte auf Lohndaten der HR-Firma ADP, die einen guten Querschnitt der Wirtschaft abdeckt, aber einige Elemente einer breiteren Volkszählungsumfrage übersehen könnte. Die ADP-Daten betrachten auch das Gesamtangebot an Arbeitsplätzen in verschiedenen Bereichen, während die hier untersuchte Arbeitslosenquote auch die Gesamtnachfrage nach diesen Arbeitsplätzen berücksichtigt. Diese Nachfrage könnte sich leicht verschieben, selbst wenn das Angebot an Arbeitsplätzen in bestimmten Bereichen aufgrund von KI zu schrumpfen beginnt.

Insgesamt kommen die Forscher von CESifo zu dem Schluss, dass die Arbeitslosendaten des Sommers 2026 als „nützlicher erster Test“ dafür dienen, wie die beschleunigte KI-Nutzung den aktuellen US-Arbeitsmarkt beeinflusst—oder, wie die Daten zeigen, nicht beeinflusst. Aber aktuelle Trends implizieren keine zukünftige Leistung, und die Forscher warnen, dass „wenn die Intensität der KI-Nutzung am Arbeitsplatz weiter zunimmt, die Abschlussjahrgänge 2027 und später stärker betroffen sein könnten als der Jahrgang 2026.“