Kurzfassung. “Kündigungssicher” ist das falsche Ziel. Die nützliche Frage lautet: Wie wahrscheinlich wird eine Rolle gestrichen, und wie schnell findet die Person darin wieder Fuß? Die Bundesstatistik behandelt das als zwei getrennte Probleme. Von Januar 2023 bis Dezember 2025 verloren 3,3 Mio. US-Beschäftigte mit mindestens drei Jahren Betriebszugehörigkeit ihren Job durch Schließungen, Auftragsmangel oder gestrichene Stellen. Im Januar 2026 arbeiteten 66,1 Prozent von ihnen wieder, doch nur rund 49 Prozent derjenigen, die wieder eine Vollzeitstelle hatten, verdienten so viel wie zuvor. Zwei Jahre früher waren es noch etwa 62 Prozent. Eine CEOtudent-Analyse, die die BLS-Entlassungserhebung (JOLTS), den Displaced Workers Survey und die neuen KI-Expositionskategorien des BLS verknüpft, zeigt drei Muster. Branchen, die häufig entlassen, sind nicht die, deren Beschäftigte sich am schwersten mit der Wiedereinstellung tun. Die Entlassungen im Informationssektor stiegen im ersten Halbjahr 2026 deutlich. Und Büro- und Verwaltungsberufe sind die einzige Berufsgruppe, die die schwächsten Erholungswerte, die höchste KI-Exposition und einen prognostizierten Beschäftigungsrückgang vereint. Alle Daten betreffen ausschließlich die USA, und keine davon belegt, dass KI eine bestimmte Entlassung verursacht hat.
Dieser Beitrag ist das Gegenstück auf Marktebene zu unserem Check der KI-Ersetzbarkeit Ihres Jobs: der Entlassungsrhythmus der Branche, das Abschneiden des Berufs nach einer Entlassung und die offizielle Zehnjahresprognose. Der CEO-Ansatz: das Ganze wie eine Portfolioprüfung behandeln. Der Studenten-Ansatz: die Einschränkungen genauso sorgfältig lesen wie die Schlagzeilen.
Was messen die aktuellen Bundesdaten eigentlich?
Drei öffentliche Datensätze decken die Umstrukturierungsphase 2023-2026 ab, und jeder misst etwas anderes. Wer sie vermischt, landet bei den Fehlschlüssen, die viele Kommentare zu Entlassungen prägen.
- JOLTS (Job Openings and Labor Turnover Survey), BLS. Eine monatliche Arbeitgeberbefragung. Die “Rate der Entlassungen und Kündigungen” ist die Zahl der unfreiwilligen Abgänge eines Monats in Prozent der Beschäftigung. Sie zeigt, wie oft eine Branche Personal abbaut, aber weder warum noch was danach mit den Betroffenen geschieht. Über die öffentliche BLS-API haben wir die nicht saisonbereinigten Monatsraten von 28 Branchenreihen für Januar 2023 bis August 2026 abgerufen. August 2026 ist noch als vorläufig gekennzeichnet.
- Displaced Workers Survey (DWS), BLS. Eine Haushaltsbefragung, die alle zwei Jahre als Zusatz zum Current Population Survey durchgeführt wird. Die am 27. August 2026 veröffentlichte Ausgabe erfasst Personen ab 20 Jahren, die zwischen Januar 2023 und Dezember 2025 ihren Job verloren oder aufgaben, “weil ihr Werk oder Unternehmen geschlossen oder verlagert wurde, es nicht genug Arbeit für sie gab oder ihre Stelle oder Schicht gestrichen wurde”. Sie verfolgt, wie es ihnen bis Januar 2026 erging. Das sind die Erholungsdaten.
- KI-Expositionskategorien und Beschäftigungsprojektionen 2025-35, BLS. Diese zusammen mit den Projektionen 2025-35 veröffentlichte Datei ordnet 831 detaillierte Berufe vier relativen KI-Expositionsgruppen zu (Niedrig, Mittel, Hoch, Sehr hoch) und nennt für jeden die prognostizierte Beschäftigungsveränderung.
Verknüpft trennen sie Abbaurisiko, Erholung und langfristige Nachfrage.
Wie erging es den 2023 bis 2025 entlassenen Beschäftigten tatsächlich?
Die Kernzahlen des DWS sind der direkteste Beleg dafür, was eine Entlassung eine Karriere kostet. Sie sind unten so wiedergegeben, wie sie veröffentlicht wurden.
Tabelle 1. Ergebnisse für langjährig Beschäftigte nach Jobverlust, 2023-2025 (verifizierte BLS-Daten)
| Kennzahl | Wert |
|---|---|
| Langjährig Beschäftigte mit Jobverlust, Jan. 2023 bis Dez. 2025 | 3,3 Mio. (746.000 mehr als 2021-2023) |
| Alle Beschäftigten mit Jobverlust, unabhängig von der Betriebszugehörigkeit | 7,4 Mio. (gegenüber 6,3 Mio.) |
| Im Januar 2026 wieder beschäftigt | 66,1 % (Januar 2024: 65,7 %) |
| Im Januar 2026 arbeitslos | 18,3 % |
| Aus dem Erwerbsleben ausgeschieden | 15,7 % |
| Wieder beschäftigt, 25 bis 54 Jahre | 72,9 % |
| Wieder beschäftigt, 55 bis 64 Jahre | 57,3 % |
| Wieder beschäftigt, 65 Jahre und älter | 38,6 % |
| Jobverlust, weil Stelle oder Schicht gestrichen wurde | 44,4 % |
| Jobverlust durch Schließung oder Verlagerung von Werk oder Unternehmen | 32,6 % |
| Jobverlust wegen Auftragsmangels | 22,9 % |
| Wieder Vollzeitbeschäftigte (mit Einkommensangabe), die gleich viel oder mehr verdienen als zuvor | rund 49 % (Januar 2024: rund 62 %) |
Quelle: BLS, Worker Displacement: 2023-2025 (USDL-26-1423), Text der Pressemitteilung sowie Tabellen 1, 2 und 7.
Drei Punkte fallen auf. Erstens war der häufigste einzelne Grund für den Jobverlust eine gestrichene Stelle oder Schicht (44,4 Prozent), nicht ein scheiterndes Unternehmen. Das ist Umstrukturierung: Der Arbeitgeber überlebt, die Rolle nicht. Zweitens hat sich der Einkommensverlust verschärft. Die Wiederbeschäftigungsquote veränderte sich kaum, doch der Anteil derjenigen, die ihr altes Gehalt erreichten, sank von rund 62 auf rund 49 Prozent. Wieder einen Job zu haben und die eigene Karriere zurückzubekommen, sind zwei verschiedene Ergebnisse. Drittens gehört das Alter zu den schärfsten Trennlinien der Veröffentlichung. Die Wiederbeschäftigungsquote der 55- bis 64-Jährigen lag 15,6 Prozentpunkte unter der der 25- bis 54-Jährigen (CEOtudent-Berechnung aus den veröffentlichten Quoten).
Nach Volumen entfielen 19 Prozent der Jobverluste langjährig Beschäftigter auf das verarbeitende Gewerbe (642.000 Beschäftigte), 16 Prozent auf freiberufliche und unternehmensnahe Dienstleistungen und 10 Prozent auf den Einzelhandel.
Bedeutet eine Branche mit vielen Entlassungen ein höheres Karriererisiko?
Nicht unbedingt, und das ist der nützlichste Befund für die Karriereplanung. Wir haben die durchschnittliche monatliche JOLTS-Entlassungsrate jeder Branche über dieselben drei Jahre, die der DWS abdeckt (2023-2025), mit den DWS-Anteilen der Wiederbeschäftigten und Arbeitslosen unter den aus dieser Branche entlassenen Beschäftigten verknüpft. Zusätzlich haben wir das Verhältnis von Einstellungen zu Entlassungen 2025 als groben Indikator für die Wiedereinstellungskapazität jeder Branche aufgenommen.
Tabelle 2. Abbaurisiko und Erholung nach Branche (CEOtudent-Analyse von BLS JOLTS und BLS Displaced Workers Survey)
| Branche des verlorenen Jobs | Ø monatliche Entlassungsrate, 2023-25 (%) | Entlassungsrate, Jan.-Aug. 2026 ggü. Jan.-Aug. 2024 (Pkt.) | Einstellungen je Entlassung, 2025 | Jobverluste, 2023-25 (Tsd.) | Im Jan. 2026 wieder beschäftigt (%) | Im Jan. 2026 arbeitslos (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Baugewerbe | 2,08 | -0,30 | 1,9 | 229 | 71,3 | 21,3 |
| Freiberufliche und unternehmensnahe Dienstleistungen | 1,85 | +0,28 | 2,2 | 524 | 60,3 | 27,1 |
| Verkehr und Lagerei* | 1,59 | +0,27 | 2,3 | 116 | 60,6 | 21,8 |
| Gastgewerbe und Freizeit | 1,46 | +0,14 | 3,7 | 167 | 55,3 | 9,7 |
| Information | 1,18 | +0,62 | 2,0 | 108 | 76,8 | 8,1 |
| Einzelhandel | 1,05 | -0,05 | 3,6 | 345 | 69,1 | 16,6 |
| Sonstige Dienstleistungen | 0,98 | +0,14 | 3,5 | 146 | 61,7 | 17,2 |
| Verarbeitendes Gewerbe | 0,92 | -0,12 | 2,6 | 642 | 68,6 | 13,5 |
| Private Bildungsdienstleistungen | 0,76 | +0,01 | 3,1 | 87 | 55,9 | 36,5 |
| Gesundheits- und Sozialwesen | 0,69 | +0,01 | 4,5 | 280 | 77,1 | 14,5 |
| Finanz- und Versicherungswesen | 0,48 | -0,03 | 3,8 | 229 | 57,9 | 27,1 |
| Öffentlicher Dienst | 0,36 | -0,01 | 3,8 | 179 | 57,8 | 16,4 |
Hinweise: Die JOLTS-Raten sind nicht saisonbereinigt. Die Durchschnitte sind CEOtudent-Berechnungen aus den monatlichen BLS-JOLTS-Reihen; der Vergleich für 2026 verwendet in beiden Jahren dieselben acht Monate, um saisonale Verzerrungen zu vermeiden. “Einstellungen je Entlassung” ist das Verhältnis der durchschnittlichen monatlichen Einstellungsrate 2025 zur durchschnittlichen monatlichen Rate der Entlassungen und Kündigungen 2025. Es zählt alle Einstellungen, nicht nur wieder eingestellte Entlassene. Die JOLTS-Reihe umfasst Verkehr, Lagerei und Versorgung; die DWS-Zeile umfasst Verkehr und Lagerei. Die DWS-Anteile ergeben zusammen nicht 100, weil der Rest aus dem Erwerbsleben ausgeschieden ist. Die DWS-Branchendaten nutzen nun die Census-Branchenklassifikation 2022, die laut BLS “nicht streng vergleichbar” mit früheren Jahren ist.*
Was die Tabelle zeigt:
- Entlassungshäufigkeit und Erholung hängen kaum zusammen. Über diese 12 Branchen beträgt die Rangkorrelation zwischen der Entlassungsrate 2023-25 und der Wiederbeschäftigungsquote 0,17 (CEOtudent-Berechnung, Spearman). Das ist schwach, und bei 12 Datenpunkten ergibt sich daraus in keine Richtung ein verlässlicher Zusammenhang. Das Baugewerbe entlässt von allen Branchen hier am häufigsten, doch seine entlassenen Beschäftigten hatten eine der höheren Wiederbeschäftigungsquoten. Finanz- und Versicherungswesen sowie öffentlicher Dienst entlassen selten, aber weniger als sechs von zehn ihrer entlassenen Beschäftigten arbeiteten im Januar 2026 wieder.
- Ein niedriges Abbaurisiko kann ein hohes Landungsrisiko verdecken. Eine Deutung, die die Erhebung nicht direkt misst: Lange Karrieren in Branchen mit geringer Fluktuation bauen arbeitgeberspezifische Fähigkeiten auf, für die der externe Markt dünner ist. Im Teilsektor Finanzen waren 30,9 Prozent der entlassenen langjährig Beschäftigten im Januar 2026 noch arbeitslos.
- Freiberufliche und unternehmensnahe Dienstleistungen waren in beiden Dimensionen der Schwachpunkt. Die Branche hatte die zweithöchste Entlassungsrate, ihre Rate stieg 2026 erneut, und 27,1 Prozent ihrer entlassenen Beschäftigten waren im Januar 2026 arbeitslos. Innerhalb davon lag der Arbeitslosenanteil bei freiberuflichen und technischen Dienstleistungen bei 31,0 Prozent.
- Der Informationssektor ist das Signal, das man 2026 im Auge behalten sollte. Seine durchschnittliche monatliche Entlassungsrate lag von Januar bis August 2026 bei 1,76 Prozent, gegenüber 1,14 Prozent in denselben Monaten 2024. Fünf dieser acht Monate lagen über dem höchsten Einzelmonat 2024 (1,5 Prozent). Im Juli fiel die Rate auf 1,2 und im August vorläufig auf 0,9 zurück, daher ist es zu früh, von einem Trend zu sprechen. Beschäftigte, die 2023-25 im Informationssektor ihren Job verloren, waren zu 76,8 Prozent wieder beschäftigt, eine Quote, die laut BLS gegenüber der vorherigen Erhebung gestiegen ist. Die jüngeren Entlassungen von 2026 sind noch in keinen Erholungsdaten enthalten.
Was sie nicht zeigt: warum diese Entlassungen stattfanden. JOLTS fragt Arbeitgeber nicht nach KI, und der DWS erfasst nur die drei oben genannten groben Gründe. Jede Behauptung, die Entlassungen einer bestimmten Branche seien “KI-Entlassungen”, geht über das hinaus, was diese Daten tragen.
Welche Berufe verbinden schwache Erholung mit hoher KI-Exposition?
Die Branche ist nur die halbe Wahrheit, denn Menschen wechseln die Branche weit leichter als den Beruf. Das BLS selbst weist darauf hin, dass entlassene Beschäftigte “nicht unbedingt in denselben Branchen wieder eingestellt wurden, aus denen sie ausgeschieden waren”. Die zweite Verknüpfung setzt deshalb auf Berufsebene an. Wir haben die 831 Berufe der BLS-KI-Expositionsdatei nach SOC-Hauptgruppen zusammengefasst, passend zu den DWS-Berufsgruppen. Für jede Gruppe haben wir den Anteil der Beschäftigung 2025 in Berufen mit hoher oder sehr hoher Exposition sowie die prognostizierte Beschäftigungsveränderung 2025-35 berechnet.
Tabelle 3. Erholung nach Jobverlust, KI-Exposition und Zehnjahresausblick nach Berufsgruppe (CEOtudent-Analyse von BLS Displaced Workers Survey und BLS-KI-Expositionskategorien)
| Berufsgruppe des verlorenen Jobs | Jobverluste, 2023-25 (Tsd.) | Im Jan. 2026 wieder beschäftigt (%) | Im Jan. 2026 arbeitslos (%) | Beschäftigung 2025 mit hoher oder sehr hoher KI-Exposition (%) | Davon sehr hoch (%) | Prognostizierte Beschäftigungsveränderung, 2025-35 (%) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Büro- und Verwaltungsberufe | 316 | 63,9 | 29,5 | 95,9 | 88,4 | -4,0 |
| Vertrieb und verwandte Berufe | 211 | 77,3 | 9,0 | 99,8 | 66,3 | -1,4 |
| Management, kaufmännische und Finanzberufe | 916 | 65,4 | 20,9 | 94,4 | 55,0 | +5,9 |
| Akademische und verwandte Berufe | 629 | 65,1 | 20,4 | 86,1 | 34,8 | +5,3 |
| Dienstleistungsberufe | 302 | 65,2 | 14,0 | 11,2 | 0,1 | +5,8 |
| Installation, Wartung und Reparatur | 134 | 78,5 | nicht veröffentlicht | 13,0 | 0,0 | +5,4 |
| Produktion | 352 | 65,2 | 13,0 | 10,3 | 0,3 | -0,4 |
| Bau und Rohstoffgewinnung | 188 | 59,6 | 27,1 | 2,1 | 0,0 | +5,1 |
| Transport und Materialbewegung | 213 | 65,4 | 12,7 | 5,7 | 0,0 | +4,3 |
Hinweise: Expositionsanteile und prognostizierte Veränderung sind CEOtudent-Aggregationen der beschäftigungsgewichteten Einzelberufe in der BLS-Datei, zugeordnet zu SOC-Hauptgruppen (11 und 13; 15 bis 29; 31 bis 39; 41; 43; 47; 49; 51; 53). Der DWS verwendet Census-Berufsgruppen, die den SOC-Hauptgruppen eng, aber nicht vollständig folgen. Das BLS veröffentlicht keine Werte, deren Basis unter 75.000 liegt. Die -4,0 Prozent für Büro- und Verwaltungsberufe entsprechen dem Wert in der BLS-Projektionsmitteilung.
Lesen Sie diese Tabelle mit der Warnung des BLS im Hinterkopf. Laut BLS waren die Wiederbeschäftigungsquoten nach Hauptberufsgruppen “im Januar 2026 kaum voneinander verschieden”. Die Unterschiede in der Spalte der Wiederbeschäftigten sind überwiegend nicht statistisch aussagekräftig. Trotz dieser Einschränkung sticht eine Zeile bei jeder Kennzahl heraus:
- Büro- und Verwaltungsberufe hatten den höchsten Arbeitslosenanteil unter den Entlassenen (29,5 Prozent), den höchsten Anteil sehr hoher Exposition (88,4 Prozent der Beschäftigung) und den steilsten prognostizierten Rückgang. Das BLS erwartet, dass die Gruppe “im Jahrzehnt 2025-35 752.100 Stellen abbaut, mehr als jede andere Hauptberufsgruppe”, und nennt als einen Grund die “fortschreitende Integration von Automatisierungswerkzeugen, einschließlich KI-gestützter”. Das ist die einzige Stelle, an der Erholungsdaten, Expositionsdaten und die BLS-eigene Projektion in dieselbe Richtung weisen.
- Hohe Exposition bedeutet keinen Rückgang. Management-, kaufmännische und Finanzberufe sind zu 94,4 Prozent hoch oder sehr hoch exponiert, dennoch prognostiziert das BLS ein Wachstum von 5,9 Prozent, deutlich über dem Durchschnitt aller Berufe von 3,5 Prozent. Der Vertrieb ist fast vollständig exponiert und hatte dennoch die zweithöchste Wiederbeschäftigungsquote (77,3 Prozent). Exposition misst, wie viel der Arbeit KI berühren könnte. Sie sagt nicht, ob das Ergebnis weniger Menschen oder produktivere Menschen sind.
- Niedrige Exposition bedeutet keine Sicherheit. Beschäftigte in Bau und Rohstoffgewinnung haben kaum KI-Exposition, dennoch waren 27,1 Prozent der Entlassenen dieser Gruppe im Januar 2026 arbeitslos. Körperliche Arbeit schützt vor einem Risiko. Vor dem Konjunkturzyklus schützt sie nicht.
Was sagt die KI-Expositionsdatei über das nächste Jahrzehnt?
Gruppiert man alle 831 Berufe nach Expositionskategorie, ergibt sich ein Bild, das der populären Erzählung “exponierte Jobs verschwinden” widerspricht.
Tabelle 4. Projektionen 2025-35 nach relativer KI-Expositionskategorie (CEOtudent-Analyse der BLS-Datei zu KI-Expositionskategorien)
| Relative KI-Exposition | Berufe | Beschäftigung 2025 (Mio.) | Anteil an der Beschäftigung | Prognostizierte Veränderung, 2025-35 | Berufe mit prognostiziertem Rückgang | Median der Berufs-Medianlöhne |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Niedrig | 213 | 30,3 | 17,8 % | +2,5 % | 76 | $49.120 |
| Mittel | 206 | 44,7 | 26,2 % | +6,2 % | 50 | $52.760 |
| Hoch | 206 | 42,1 | 24,8 % | +3,1 % | 39 | $73.985 |
| Sehr hoch | 206 | 53,2 | 31,3 % | +2,0 % | 58 | $78.105 |
| Alle | 831 | 170,3 | 100 % | +3,5 % | 223 |
Hinweis: Das BLS prognostiziert einen Anstieg der Gesamtbeschäftigung von 170,3 Mio. auf 176,2 Mio. (+3,5 Prozent), gegenüber 10,9 Prozent Wachstum im Zeitraum 2015-25.
Für Berufe mit sehr hoher Exposition wird das langsamste Wachstum prognostiziert, aber sie wachsen dennoch (+2,0 Prozent). Von den 206 Berufen mit sehr hoher Exposition sollen 139 wachsen, 58 schrumpfen und 9 stagnieren. Der Unterschied liegt innerhalb der Kategorie, nicht zwischen den Kategorien. Unter den Berufen mit sehr hoher Exposition sehen Verlierer und Gewinner der Projektion so aus (BLS-Zahlen, Beschäftigung in Tausend):
Tabelle 5. Gleiche Exposition, gegensätzliche Aussichten: ausgewählte Berufe mit sehr hoher Exposition (verifizierte BLS-Daten)
| Stärkster prognostizierter Rückgang (absolut) | Veränderung 2025-35 | Stärkstes prognostiziertes Wachstum (absolut) | Veränderung 2025-35 |
|---|---|---|---|
| Allgemeine Bürokräfte | -156,2 (-6,0 %) | Softwareentwickler | +174,7 (+10,2 %) |
| Kundenservicemitarbeiter | -141,8 (-5,3 %) | Managementanalysten | +109,2 (+10,1 %) |
| Sekretariats- und Verwaltungsassistenzkräfte (außer Recht, Medizin, Geschäftsleitung) | -114,1 (-6,0 %) | Leiter Informatik und Informationssysteme | +108,1 (+15,8 %) |
| Buchhaltungs-, Rechnungswesen- und Prüfungssachbearbeiter | -85,6 (-5,6 %) | Data Scientists | +95,4 (+34,6 %) |
| Datenerfasser | -33,6 (-25,5 %) | Finanzleiter | +84,9 (+9,7 %) |
| Lohn- und Zeiterfassungssachbearbeiter | -25,4 (-15,9 %) | Wirtschaftsprüfer und Bilanzbuchhalter | +79,4 (+5,0 %) |
Quelle: BLS, AI exposure categories and 2025-35 employment projections (xlsx).
Auf der schrumpfenden Seite stehen vor allem Rollen, die Informationen durch einen festen Prozess schleusen. Auf der wachsenden Seite stehen vor allem Rollen, die den Prozess entwerfen, aufbauen oder für seine Ergebnisse geradestehen. Buchhaltungssachbearbeiter schrumpfen, während Wirtschaftsprüfer und Bilanzbuchhalter wachsen, obwohl beide mit sehr hoher Exposition eingestuft sind. Es ist dieselbe Verschiebung, die wir in unserer Analyse dazu nachzeichnen, was im Karrierekapital wächst und was schwindet.
Die Einschränkungen, auf denen das BLS besteht
Die BLS-Methodikseite nennt Grenzen, die jede Nutzung dieser Datei begleiten sollten. Eine Expositionskategorie “ist keine Prognose von Beschäftigungswachstum oder -rückgang” und “keine Schätzung des Ersatzes von Arbeitskräften”. Sie “unterscheidet nicht zwischen KI-Effekten durch Automatisierung und durch Ergänzung (Augmentation)”. Sie ist relativ zu anderen Berufen, nicht absolut. Die theoretischen Quellen dahinter “fassen KI-Fähigkeiten als solche auf, die spätestens Mitte 2023 verfügbar waren”, die meisten Quellen konzentrieren sich auf Sprachmodelle und lassen Bild- und Videogenerierung außen vor, und die Quellen zur beobachteten Nutzung “könnten zu frühen Anwendern hin verzerrt sein”. Behandeln Sie die Kategorien als Karte dafür, wo KI Arbeit berührt, nicht als Liste von Jobs, die demnächst verschwinden.
Wie können Sie die Widerstandsfähigkeit Ihrer eigenen Rolle bewerten?
Die Daten legen einen praktischen Perspektivwechsel nahe. Statt zu fragen, ob KI den Job übernimmt, bewerten Sie die Rolle getrennt nach Abbaurisiko, Landungsrisiko und langfristiger Nachfrage. Setzen Sie Ihre Energie dann dort ein, wo die Bewertung am schwächsten ausfällt. Die folgende Scorecard ist ein redaktionelles CEOtudent-Framework. Sie ist ein strukturierter Weg, die obigen öffentlichen Daten zu lesen, kein validiertes Prognosemodell.
Die Rollen-Resilienz-Scorecard (redaktionelles CEOtudent-Framework)
Vergeben Sie für jedes Signal 0, 1 oder 2 Punkte. Nutzen Sie die Tabellen oben und die am Ende aufgeführten kostenlosen BLS-Quellen.
| # | Signal | 0 Punkte | 1 Punkt | 2 Punkte | Wo prüfen |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Abbauhäufigkeit der Branche | Ø monatliche Entlassungsrate über 1,5 % oder Anstieg um mehr als 0,2 Pkt. gegenüber dem Vorjahr | 0,8 % bis 1,5 %, stabil | Unter 0,8 %, stabil | JOLTS, Tabelle 2 |
| 2 | Wiedereinstellungstiefe der Branche | Einstellungen je Entlassung unter 2,5 | 2,5 bis 3,5 | Über 3,5 | JOLTS, Tabelle 2 |
| 3 | Landungsbilanz des Berufs | Arbeitslosenanteil unter Entlassenen über 25 % | 15 % bis 25 % | Unter 15 % | DWS, Tabelle 3 |
| 4 | Zehnjahresnachfrage nach genau Ihrem Beruf | Prognostizierter Rückgang | 0 % bis 3,5 % (Durchschnitt oder darunter) | Über 3,5 % | BLS-Projektionsdatei |
| 5 | Richtung der Exposition | Hohe oder sehr hohe Exposition, und die Arbeit besteht überwiegend darin, Informationen durch einen festen Prozess zu schleusen | Gemischt | Niedrige Exposition, oder hohe Exposition, aber Sie verantworten Urteil, Gestaltung oder Ergebnisse | BLS-Expositionsdatei plus eigener Aufgaben-Check |
| 6 | Übertragbarkeit | Fähigkeiten und Netzwerk an einen Arbeitgeber oder eine Branche gebunden | Innerhalb einer Branche übertragbar | In zwei oder mehr Branchen oder als Selbstständige bewährt | Ihr eigener Werdegang |
So lesen Sie die Gesamtpunktzahl (0 bis 12):
- 9 bis 12: Ausbauen. Ihr Hauptrisiko ist Bequemlichkeit. Bleiben Sie bei der Studentengewohnheit: jedes Jahr eine neue angrenzende Fähigkeit, und halten Sie Ihr Netzwerk außerhalb Ihres Arbeitgebers aktiv.
- 5 bis 8: Absichern. Beheben Sie zuerst das am niedrigsten bewertete Signal. Liegt die Schwäche bei Signal 1 oder 2 (Branche), ist der günstigste Schritt oft derselbe Beruf in einer anderen Branche. Liegt sie bei Signal 4 oder 5 (Beruf), verlagern Sie sich in die wachsenden Teile Ihres Fachgebiets, nach dem Muster vom Buchhaltungssachbearbeiter zum Bilanzbuchhalter in Tabelle 5.
- 0 bis 4: Jetzt umbauen, solange Sie beschäftigt sind. Das Argument liefern die DWS-Einkommensdaten: Nur etwa die Hälfte der wieder Vollzeitbeschäftigten erreichte ihr altes Gehalt. Ein Wechsel vor einer Entlassung ist in der Regel günstiger als danach. Einen strukturierten Weg, sich Optionen offenzuhalten, beschreibt unser Beitrag zu Optionalität als Karrierestrategie.
Drei Entscheidungsregeln, die die Daten stützen:
- Verwechseln Sie einen stabilen Arbeitgeber nicht mit einer widerstandsfähigen Karriere. Die fluktuationsarmen Branchen in Tabelle 2 (Finanz- und Versicherungswesen, öffentlicher Dienst, private Bildung) hatten einige der schwächsten Wiederbeschäftigungsergebnisse. Wer dort arbeitet, sollte als CEO-Schritt gezielt Fähigkeiten aufbauen, die der externe Markt schätzt: Zertifikate, Portfolioarbeit, externe Netzwerke.
- Bewegen Sie sich in einem exponierten Feld in Richtung Entscheidung. In jeder Berufsfamilie mit sehr hoher Exposition in Tabelle 5 liegt das prognostizierte Wachstum bei den Rollen, die das Urteil verantworten, etwa Analysten, Führungskräfte und Prüfer, und nicht bei den Rollen, die die Eingaben verarbeiten. Unsere Analyse zum mittleren Management nach KI wendet dieselbe Logik innerhalb des Managements an.
- Beginnen Sie früher, wenn Sie über 55 sind. Beschäftigte zwischen 55 und 64 Jahren wurden mit einer um 15,6 Punkte niedrigeren Quote wieder eingestellt als die 25- bis 54-Jährigen, Beschäftigte ab 65 Jahren zu 38,6 Prozent. Gerade die älteren Gruppen profitieren am meisten davon, Übertragbarkeit aufzubauen, solange sie noch beschäftigt sind.
Was diese Analyse Ihnen nicht sagen kann
Die Daten haben Grenzen, und diese gehören in die Argumentation, nicht ins Kleingedruckte. Alles hier sind US-Daten. Arbeitsmärkte in Europa und anderswo haben andere Kündigungsregeln und soziale Sicherungsnetze, daher lassen sich die Niveaus nicht übertragen, selbst wenn die Muster es vielleicht tun. Der DWS beschreibt Menschen, die bis Dezember 2025 ihren Job verloren und im Januar 2026 befragt wurden. Wie die Entlassungen im Informationssektor 2026 ausgehen, kann er noch nicht zeigen. JOLTS-Werte werden revidiert, und der Wert für August 2026 ist vorläufig. Die Verknüpfungen in den Tabellen 2 und 3 vergleichen Gruppen, nicht Einzelpersonen; sie zeigen also Zusammenhänge, die ein Störfaktor erklären könnte (etwa die Altersstruktur jeder Branche). Keiner der hier verwendeten Datensätze nennt KI als Ursache einer Entlassung. Zur Einstiegsseite desselben Marktes, auf der sich der Druck nicht als Entlassungen, sondern als weniger Junior-Stellen zeigt, lesen Sie unseren Beitrag zum Schwund der Einstiegsjobs.
FAQ
Welche Jobs sind laut den Daten am widerstandsfähigsten gegenüber Entlassungen?
Kein Beruf ist kündigungssicher. Bei der hier gemessenen Kombination schneidet das Gesundheits- und Sozialwesen am besten ab: eine niedrige Entlassungsrate (2023-25 im Schnitt 0,69 Prozent pro Monat), die meisten Einstellungen je Entlassung unter den abgeglichenen Branchen (4,5) und eine Wiederbeschäftigungsquote von 77,1 Prozent für entlassene Beschäftigte. Zudem prognostiziert das BLS, dass Gesundheitsassistenz- und Gesundheitsfachberufe bis 2035 die am schnellsten wachsenden Gruppen sind.
Werden KI-exponierte Jobs am stärksten abgebaut?
Die öffentlichen Daten können das nicht direkt beantworten, denn weder JOLTS noch der Displaced Workers Survey erfassen KI als Grund für einen Jobverlust. Sie zeigen aber, dass Büro- und Verwaltungsberufe, die am stärksten exponierte Hauptgruppe, den höchsten Arbeitslosenanteil unter Entlassenen und den steilsten prognostizierten Rückgang aufwiesen. Gleichzeitig sollen die stark exponierten Management-, kaufmännischen und Finanzberufe überdurchschnittlich wachsen.
Haben die Entlassungen 2026 zugenommen?
Nicht in der Gesamtwirtschaft. Die durchschnittliche monatliche Entlassungsrate für die gesamte nichtlandwirtschaftliche Beschäftigung lag von Januar bis August 2026 bei 1,07 Prozent, gegenüber 1,09 Prozent in denselben Monaten 2025 und 1,02 Prozent 2024. Die Ausnahme ist der Informationssektor: Seine Rate lag in diesen Monaten im Schnitt bei 1,76 Prozent, nach 1,14 Prozent 2024, wobei Juli und August niedriger ausfielen.
Wie lange dauert es, nach einer Entlassung wieder Arbeit zu finden?
Der Displaced Workers Survey liefert eine Momentaufnahme des Status, keine Dauer. Von den langjährig Beschäftigten, die zwischen 2023 und 2025 ihren Job verloren, waren im Januar 2026 66,1 Prozent beschäftigt, 18,3 Prozent arbeitslos und 15,7 Prozent aus dem Erwerbsleben ausgeschieden. Am besten schnitten die 25- bis 54-Jährigen ab (72,9 Prozent wieder beschäftigt).
Bedeutet eine hohe oder sehr hohe KI-Exposition laut BLS, dass ein Job verschwindet?
Nein. Das BLS stellt klar, dass eine Expositionskategorie weder eine Prognose eines Beschäftigungsrückgangs noch eine Schätzung des Ersatzes von Arbeitskräften ist. Von den 206 Berufen mit sehr hoher Exposition sollen 139 zwischen 2025 und 2035 wachsen. Nutzen Sie die Einstufung, um zu sehen, welche Ihrer Aufgaben KI berührt, und prüfen Sie dann, ob für Ihren konkreten Beruf Wachstum prognostiziert wird. Welche Fähigkeiten Arbeitgeber derzeit suchen, zeigt unsere Analyse der gefragtesten Fähigkeiten.
Quellen
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Job Openings and Labor Turnover Survey (JOLTS), Rate der Entlassungen und Kündigungen sowie Einstellungsrate nach Branche, nicht saisonbereinigt, monatlich, Januar 2023 bis August 2026 (August 2026 vorläufig), abgerufen über die BLS Public Data API, Oktober 2026.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, “Worker Displacement: 2023-2025,” Pressemitteilung USDL-26-1423, 27. August 2026.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, Displaced Workers Survey, Tabellen 4, 5 und 7 (langjährig Beschäftigte mit Jobverlust nach Branche und Beruf des verlorenen Jobs sowie Einkommen der Wiederbeschäftigten), Zusatzerhebung zum Current Population Survey, Januar 2026.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, “AI exposure categories and 2025-35 employment projections,” Datendatei des Employment Projections Program, 2026.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, “Artificial Intelligence (AI) exposure categories,” Methodik- und Einschränkungsseite des Employment Projections Program, 27. August 2026.
- U.S. Bureau of Labor Statistics, “Employment Projections – 2025-2035,” Pressemitteilung USDL-26-1422, 27. August 2026.
Dieser Inhalt wurde nach eingehender Recherche mit Unterstützung von KI zusammengestellt und vom CEOtudent-Redaktionsteam geschrieben und für die Veröffentlichung aufbereitet.
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