Globalisierung und KI im Englischunterricht der Oberstufe: Dieselben Zahlen, zwei Schlagzeilen

Ein Schüler hat mich einmal gefragt, ob er wirklich Abitur machen und studieren solle, wenn die KI doch gerade Akademikerjobs bedrohe.

Ich finde die Frage berechtigt. Beantworten lässt sie sich nur, wenn man Meldungen zu KI und Jobs lesen kann, und die klingen gerade ziemlich unterschiedlich.

Am 24. August 2026 erschienen in Großbritannien zwei Meldungen über dieselben Zahlen. The London Economic überschrieb seine mit “Graduate jobs drop ‘by almost 50%’ in a year as employers replace entry-level roles with AI”. Der Stratford Observer schrieb über denselben Anlass nüchtern: “Graduate job vacancies fall to lowest level on record”.

Wenige Tage zuvor, am 18. August, hatte der US-Sender NPR gefragt, ob KI schuld ist, wenn Berufseinsteiger keine Stelle finden. Seine Überschrift: “Many recent grads say AI is making it harder to get a job. Economists aren’t so sure”.

Wer das liest, fragt sich zuerst, was davon stimmt.

Und es ist das Thema, vor dem eine Q2 in wenigen Monaten steht: der Einstieg ins Berufsleben.

Die Überschriften unterscheiden sich vor allem darin, wie viel sie aus denselben Zahlen herauslesen. Das auseinanderzuhalten müssen Lernende bei jeder materialgestützten Aufgabe können.

Was hinter den Überschriften steht

Die beiden britischen Meldungen stützen sich auf die Jobbörse Adzuna. Sie zählt ausgeschriebene Stellen, keine tatsächlichen Einstellungen. Im Juli 2026 waren es 8.383 Graduiertenstellen, gut 45 Prozent weniger als ein Jahr zuvor und der niedrigste Wert seit Beginn der Zählung 2016. Aus gut 45 Prozent macht die erste Überschrift “almost 50%”.

Zur Ursache sagen die Texte unterschiedlich viel. Der Stratford Observer nennt vor allem höhere Abgaben für Arbeitgeber und den Mindestlohn, KI erscheint dort als einer von mehreren Gründen. The London Economic stellt sie in die Überschrift. Wie groß ihr Anteil ist, beziffert keiner der beiden Artikel.

Die NPR-Reportage lässt Ökonomen streiten. Erik Brynjolfsson von der Stanford University hält KI für einen Teil der Erklärung. David Deming von der Harvard University tippt eher auf Homeoffice, weil die Einstellungen junger Leute schon vor dem Start von ChatGPT zurückgingen. Die Stanford-Studie, an der Brynjolfsson beteiligt ist, hält selbst fest, dass sie Muster beschreibt und keine Ursachen belegt.

Aufrechnen lässt sich das also nicht: andere Länder, andere Messgrößen. Und in der NPR-Reportage steckt ein Wort, das man leicht überliest: exposed, im Ausdruck AI-exposed roles. Es beschreibt eine Möglichkeit, keinen Verlust. Damit fängt die Stunde an.

Warum die Jobfrage in die Globalisierungseinheit gehört

In diesem Blog habe ich schon einmal der Herkunft eines Smartphones nachgespürt und mehr als einmal über T-Shirts geschrieben. Ich würde keinen dieser Einstiege streichen. Sie haben nur einen gemeinsamen blinden Fleck: Globalisierung passiert darin anderen. Der Näherin, dem Hafenarbeiter, der Fabrik am anderen Ende der Lieferkette. Die Lernenden sitzen am Ende der Kette und kaufen.

Mit generativer KI wird Globalisierung auch für die Lernenden selbst zur Berufsfrage. Wie viele Berufe überhaupt betroffen sein könnten, lässt sich messen.

Die Internationale Arbeitsorganisation ILO hat im Mai 2025 gemeinsam mit dem polnischen Forschungsinstitut NASK einen weltweiten Index dazu veröffentlicht, wie stark Berufe generativer KI ausgesetzt sind. Demnach arbeitet weltweit etwa jede vierte erwerbstätige Person in einem Beruf, der zumindest teilweise betroffen ist. In Ländern mit hohem Einkommen sind es 34 Prozent der Beschäftigung, in Ländern mit niedrigem Einkommen 11 Prozent. Am stärksten betroffen sind Büro- und Verwaltungsberufe.

Beim T-Shirt lag der Druck weit weg. Bei der KI liegt die höchste Exposition in reichen Ländern und in Büroarbeit. Also ungefähr dort, wo die meisten unserer Lernenden einmal arbeiten werden.

Panik rechtfertigt das trotzdem nicht. Nur 3,3 Prozent der weltweiten Beschäftigung fallen laut ILO in die höchste Expositionsstufe, und als wahrscheinlichste Folge nennt der Bericht die Veränderung von Berufen, nicht ihr Verschwinden. Betroffen heißt eben nicht ersetzt.

Ganz ohne Waren kommt diese neue Globalisierung übrigens nicht aus. Generative KI läuft auf Hochleistungschips, und die fortschrittlichsten Logikchips mit Strukturen unter zehn Nanometern wurden 2022 fast vollständig in Taiwan und Südkorea gefertigt. So steht es in einem Bericht des US-Halbleiterverbands SIA und der Boston Consulting Group von 2024. Das T-Shirt verschwindet also nicht aus der Geschichte. Es bekommt einen Nachfolger, der an noch weniger Orten hergestellt wird.

Die Schlagzeile prüfen statt über sie streiten

Naheliegend wäre, die Schlagzeilen einfach zur Diskussion zu stellen: Will AI take our jobs? Das Ergebnis lässt sich vorhersagen. Die einen malen schwarz, die anderen zucken mit den Schultern, und am Ende stehen zwei Meinungen nebeneinander. Warum zwei Spalten selten zu einem Urteil führen, habe ich am Beispiel Globalisierung schon einmal aufgeschrieben.

Ergiebiger ist es, die Meldungen selbst zum Gegenstand zu machen. Eine mögliche Umsetzung braucht zehn Minuten Partnerarbeit und kaum Vorbereitung. Die drei Überschriften stehen an der Tafel, dazu liegen ein paar Sätze aus den Artikeln als Zettel bei den Paaren.

Headline A (The London Economic, 24.08.2026): “Graduate jobs drop ‘by almost 50%’ in a year as employers replace entry-level roles with AI”

Headline B (Stratford Observer, 24.08.2026): “Graduate job vacancies fall to lowest level on record”

Headline C (NPR, 18.08.2026): “Many recent grads say AI is making it harder to get a job. Economists aren’t so sure”

From the sources: “These are descriptive patterns, not causal estimates of the effect of AI.” (Stanford Digital Economy Lab, 12.08.2026) · “AI is not the whole story, but it’s part of the story and the evidence is building.” (Erik Brynjolfsson, quoted by NPR)

Headline check

• What is counted? Advertised vacancies, hires or people in work?

• Where and when? Which country, which month? Can a UK vacancy figure and a US debate be compared at all?

• What does the source say about the cause? Does it show that AI is the reason, or only that two things happen at the same time?

Danach kommen die ILO-Zahlen als Gegenprobe ins Spiel. Mit 34 gegen 11 Prozent verschiebt sich die Frage von „Nimmt die KI uns die Jobs weg?“ zu „Wen trifft es eigentlich, und wo?“. Das ist eine Globalisierungsfrage.

Ein Tafelbild für die Wende

Für die Sicherung reicht eine einfache Gegenüberstellung, die sich direkt an die Tafel übernehmen lässt:

Globalization of goods

• What travels? T-shirts, phones, components

• Who feels it most directly? Factory workers in low-wage countries

• Our role: Consumers at the end of the chain

Globalization of work

• What travels? Data, code, office tasks

• Who feels it most directly? Office workers in high-income countries

• Our role: Workers inside the chain

Für die Auswertung helfen Satzstarter, die genau die Unterscheidung erzwingen, um die es geht:

• The headline suggests that …, but the source only says that …

• Being exposed to AI is not the same as losing a job, because …

• This figure refers to …, so it tells us little about …

• A more accurate headline would be: …

Als C1-Challenge eignen sich drei Aufträge:

• Eine der drei Schlagzeilen in höchstens zwölf Wörtern korrekt neu schreiben, ohne dass sie langweilig wird.

• Als Sprachmittlung: Die IAB-Meldung vom 13.10.2026 („KI bisher kein Jobkiller, aber Berufseinsteiger zunehmend betroffen“) ist ein deutscher Ausgangstext. Einer Austauschschülerin in drei englischen Sätzen erklären, was sie über Deutschland sagt und warum man sie nicht mit den britischen Zahlen aufrechnen kann.

• Assess the claim that AI is the main reason why young people find it harder to start their careers. Das ist AFB III in Reinform, und wer dabei Zusammenhang und Ursache sauber trennt, hat das eigentliche Lernziel schon erreicht.

Was davon hängen bleiben soll

Wer exposed von replaced unterscheiden kann und Zusammenhang nicht mit Ursache verwechselt, schreibt den besseren Comment. Er behauptet vorsichtiger und urteilt genauer. Und die Globalisierungseinheit bekommt eine Frage zurück, die sie bei T-Shirts und Smartphones leicht verliert: Was hat das mit mir zu tun?

Vom T-Shirt bis zum Chip

Diese Linie zieht die komplette Globalization-Reihe mit sechs Doppelstunden auf B2–C1, von den historischen Anfängen über Lieferketten und die Kleiderfrage bis zur Abschlussdebatte. In Teil 5, Data, Chips and Jobs, geht es um genau den Schritt vom Containerschiff zu Daten, Rechenleistung und Chips. Die Lernenden prüfen dort die Schlagzeile „AI could wipe out 300 million jobs“ gegen die Studie, auf die sie sich beruft, und schreiben anschließend einen Comment im Prüfungsformat. Jede Doppelstunde hat eine 45-Minuten-Variante und einen Erwartungshorizont, dazu kommen Bewertungsraster für Debatte, Schreiben und Sprachmittlung, die in beiden Richtungen vorkommt.

Und was antwortest du dem Schüler?

Zurück zu dem Schüler vom Anfang. Auf seine Frage antwortet keine der drei Überschriften, und die Studien dahinter tun es auch nicht. Meine Gegenfrage wäre: Welcher Teil deines Wunschberufs ist Routine, und welcher nicht? Ob das reicht oder nur elegant ausweicht, weiß ich ehrlich gesagt nicht. Wenn du eine bessere Antwort hast, schreib sie gern in die Kommentare.