Cody Orr, Lee C. Tucker und Lawrence Warren nutzen die Abschlussregister des Programms Post-Secondary Employment Outcomes: 27 Datenpartner aus 24 Bundesstaaten, über 350 Hochschulen, ausgewertet werden nur Bachelor-Abschlüsse. Die Löhne stammen aus den Meldungen der Arbeitslosenversicherung, die in den beteiligten Staaten über 95 Prozent der Jobs erfassen.
Wie KI-nah ein Fach ist, leiten die Autoren aus der Berufsverteilung junger Absolventen in der amerikanischen Bevölkerungserhebung ab und übertragen darauf ein aufgabenbasiertes Exponierungsmaß von Eloundou und Kollegen aus dem Jahr 2024. Der Wert stammt damit aus der Zeit vor ChatGPT. Im obersten Zehntel liegen unter anderem Informatik, Technische Informatik, Informationswissenschaften, Angewandte Mathematik, Statistik und Elektrotechnik.
Gegenüber den sechs am wenigsten exponierten Zehnteln sinkt im Quartal nach dem Abschluss die Beschäftigungswahrscheinlichkeit um fünf Prozentpunkte und der Quartalslohn um rund 13 Prozent; nach zwei Jahren bleiben etwa fünf Prozent. Rund die Hälfte des Lohnabstands entsteht innerhalb derselben Branchen, die andere Hälfte durch den Wechsel in schlechter zahlende Bereiche wie Einzelhandel und Gastronomie.
Die Autoren nennen den Einbruch vergleichbar mit einem Berufsstart in einer schweren Rezession, halten aber fest: Ihre 13 Prozent beziehen sich auf ein Quartal, die Rezessionsforschung auf neun bis zehn Prozent Jahresverlust, und eine Rezession trifft den ganzen Arbeitsmarkt statt einzelner Fächer. Selbstständigkeit und Masterstudium sind in den Lohndaten nicht enthalten; ob die Betroffenen später aufholen, lässt sich noch nicht sagen.