Eine aktuelle Analyse des Center for Retirement Research am Boston College zeigt: Nicht nur die Gen Z, auch ältere Beschäftigte sind vom KI-Wandel betroffen. In den USA verlassen seit der Einführung von ChatGPT deutlich mehr Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmer ab 55 Jahren KI-exponierte Bürojobs – oft nicht freiwillig.
Besonders betroffen sind hochqualifizierte Wissensberufe wie Programmierung und Wirtschaftsprüfung. Der zuvor bestehende Vorteil älterer Fachkräfte, in solchen Berufen länger beschäftigt zu bleiben, ist laut Forscher Geoffrey Sanzenbacher seit 2022 geschrumpft.
Studie und Methodik
Der Wirtschaftsprofessor Geoffrey Sanzenbacher verglich US-Arbeitsmarktdaten mit einem KI-Expositionsindex. Dieser Index bewertet, in welchem Ausmaß Tätigkeiten von KI übernommen werden können. Untersucht wurde, wie sich der Anteil der Erwerbsaufgaben und -austritte bei Beschäftigten ab 55 Jahren vor und nach der Veröffentlichung von ChatGPT 2022 veränderte.
Ergebnis: Vor ChatGPT blieben ältere Beschäftigte in stark KI-exponierten Wissensberufen tendenziell länger im Erwerbsleben als in manuellen Tätigkeiten. Nach 2022 ist dieser Vorteil deutlich geringer geworden.
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Besonders betroffene Berufsgruppen
Der Ausstieg aus manuellen Tätigkeiten stieg zwischen 2014 und 2025 nur leicht. Deutlich stärker betroffen sind Büro- und Wissensjobs: Bei Wirtschaftsprüferinnen und -prüfern lag der Anstieg bei 22 Prozent, bei Computerprogrammiererinnen und -programmierern bei 25 Prozent. Viele der Betroffenen suchen aktiv weiter nach einer Anstellung.
Finanzielle Zwänge und doppelte Belastung
Laut Sanzenbacher geben viele Ältere ihren Job nicht freiwillig auf. Zugleich sind zahlreiche US-Seniorinnen und -Senioren weiterhin auf Erwerbsarbeit angewiesen. Eine Befragung von Resume Builder unter mehr als 3.500 Seniorinnen und Senioren ergab: 54 Prozent wollen wegen gestiegener Lebenshaltungskosten wieder arbeiten oder weiterarbeiten. Bereits ein größeres gesundheitliches Problem kann laut Studie dazu führen, dass ältere Menschen erneut arbeiten müssen – besonders jene mit geringeren Rücklagen. Die Entwicklung setzt ältere Beschäftigte damit doppelt unter Druck.
Einordnung für Deutschland
Während sich die Analyse auf US-Daten stützt, liefert sie Signale für den deutschsprachigen Raum. Hier stand bisher die Gen Z im Fokus, da Einstiegsjobs als besonders KI-gefährdet gelten und die Arbeitslosigkeit unter jungen Akademikerinnen und Akademikern zuletzt gestiegen ist. Die neuen Ergebnisse deuten jedoch darauf hin, dass auch erfahrene Fachkräfte in KI-exponierten Bürojobs unter Anpassungsdruck geraten können.
Fazit
Die US-Ergebnisse verdeutlichen eine Verschiebung: KI betrifft nicht nur Berufseinsteiger, sondern zunehmend auch Beschäftigte kurz vor der Rente – insbesondere in wissensintensiven, gut bezahlten Bürojobs wie Programmierung oder Wirtschaftsprüfung. Für mittelständische Unternehmen ist das ein Warnsignal. Zum einen kann der abrupte Verlust erfahrener Mitarbeitender in KI-exponierten Funktionen zu Wissenslücken, Qualitätsschwankungen und Verzögerungen in Projekten führen. Zum anderen wächst der Bedarf, Aufgabenprofile, Prozesse und Weiterbildungsangebote gezielt an KI-gestützte Arbeitsweisen anzupassen. Wer den Produktivitätsgewinn von KI heben will, muss Übergänge gestalten: Qualifizierung, interne Versetzungen und Mentoring-Modelle helfen, Erfahrungswissen zu sichern und Beschäftigungsfähigkeit zu erhalten.
Die Daten stammen aus den USA, doch die Dynamik passt zu übergreifenden Trends wie fortschreitender Digitalisierung, wachsender Automatisierung und dem Druck, Kosten- und Qualitätsziele gleichzeitig zu erreichen. Für den Mittelstand ist es daher ratsam, die eigene Rollenlandschaft systematisch auf KI-Exposition zu prüfen, vulnerable Segmente (z. B. reife Wissensjobs) früh zu identifizieren und rechtzeitig Alternativen anzubieten. So lassen sich Fachkräfte halten, Transformationskosten begrenzen und Risiken für Betriebsabläufe reduzieren. Unternehmen, die beides verbinden – KI-Einsatz und aktive Beschäftigungsstrategie für 55+ –, werden im Wettbewerb resilienter auftreten und profitieren am ehesten von den Effizienzgewinnen der Technologie.
Handlungsempfehlung
- Rollen auf KI-Exposition prüfen: Aufgabeninventar je Funktion analysieren und identifizieren, wo KI heute schon wesentliche Arbeitsschritte übernehmen kann.
- Gezielte Upskilling-Pfade für 55+: Kompakte Trainings zu KI-Tools im Tagesgeschäft (z. B. Code-Assistance, Text- und Analysewerkzeuge) mit Praxisbezug anbieten.
- Interne Mobilität erleichtern: Alternative Einsatzfelder für betroffene Wissensjobs definieren und über Job-Rotation oder Projekteinstiege zugänglich machen.
- Wissenssicherung etablieren: Tandems und Mentoring zwischen Senior- und Junior-Fachkräften aufsetzen, Prozesswissen dokumentieren und standardisieren.
- Frühwarnindikatoren monitoren: Fluktuation in Schlüsselrollen 55+, Bewerbungs- und Versetzungsquoten sowie Projektqualität regelmäßig auswerten.
Beitragsbild: Adismara Putri Pradiri / Unsplash
