PARIS / LONDON (IT BOLTWISE) – PwC-Chef Mohamed Kande erwartet, dass Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt eher stärkt als ihn schrumpfen lässt. Er begründet das mit mehr Personalbedarf in KI-gestützten Rollen, neuen „Superkräften“ für Beschäftigte und einer Verschiebung von Tätigkeitsprofilen statt direkter Jobersetzung. Gleichzeitig zeigt das PwC-„Global Jobs Barometer 2026“ für stark KI-exponierte Unternehmen Wachstum bei Beschäftigung und Löhnen – während Berufseinsteiger unter Druck geraten können. Der Artikel ordnet ein, warum Beratung, Compliance und Software-gestützte Prozesse dabei besonders betroffen sind.
Die Diskussion um Künstliche Intelligenz und Arbeit dreht sich spätestens seit den ersten großflächigen KI-Rollouts in Unternehmen weniger um das „Ob“, sondern immer stärker um das „Wie“: Welche Rollen entstehen, welche Arbeitsweisen ändern sich und wie organisiert man die Übergänge für Belegschaften? PwC-Global-Chairman Mohamed Kande hat auf der VivaTech in Paris in einem Interview gegenüber Medienberichten ein deutlich optimistisches Bild gezeichnet. Seine zentrale Botschaft lautet: Unternehmen setzen KI so ein, dass sie zusätzliches Personal brauchen, nicht primär abbauen. Das wirkt zunächst wie eine Korrektur früherer Verdrängungsnarrative, die insbesondere bei Büro- und Wissensjobs für Aufsehen sorgten.
Technisch lässt sich dieser Befund mit der Realität komplexer KI-Implementierungen in Einklang bringen. KI ist in der Praxis selten „eine einzelne Software“, sondern ein Zusammenspiel aus Datenpipeline, Modellbetrieb, Integration in bestehende Workflows und Sicherheitskonzepten. In Beratungs- und Unternehmensfunktionen bedeutet das: Neue Rollen entstehen rund um Datenqualität, Prompt- und Prozessdesign, Evaluierung, Governance sowie Monitoring von Modellverhalten. Genau diese Tätigkeiten benötigen oft mehr Kapazität, weil sie iterative Abstimmungen erfordern und nicht mit einem einmaligen Projekt abgeschlossen sind. Der „Mehrbedarf“ an Personal kann daher auch als Folge von Implementations- und Betriebsaufwand verstanden werden.
Am konkreten Arbeitsprofil macht Kande den Unterschied fest: Beschäftigte würden umso wertvoller, je stärker sie KI nutzen. Diese Vorstellung entspricht einem bekannten Muster aus der Softwareindustrie: Automatisierung ersetzt nicht nur Aufgaben, sondern hebt Kompetenzanforderungen an und verschiebt Verantwortungsbereiche. Wo früher vielleicht Standardrecherchen oder strukturierte Auswertungen dominierten, treten stärker koordinierende, bewertende und sozialkommunikative Aspekte in den Vordergrund. Kande nennt emotionale Intelligenz, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit als Kern, gerade weil KI Ergebnisse liefert, aber Entscheidungen im Kontext von Zielen, Risiken und Stakeholdern verantwortet werden müssen. Für Unternehmen heißt das: Upskilling wird zu einem Produktivitätshebel, nicht nur zu einem HR-Thema.
Der Markt liefert dafür zumindest Indizien. Laut PwC-„Global Jobs Barometer 2026“ wurden weltweit über eine Milliarde Stellenanzeigen ausgewertet, um Trends zwischen KI-stärkeren und weniger KI-exponierten Unternehmen zu vergleichen. Dabei zeigte sich: Unternehmen mit stärkerer KI-Betroffenheit wuchsen seit 2018 bei der Beschäftigung um 52 Prozent, während es bei weniger KI-exponierten Firmen nur 36 Prozent waren. Auch die Löhne stiegen überdurchschnittlich, mit 24 statt 17 Prozent. Das spricht weniger für einen pauschalen Arbeitsplatzabbau und eher für eine Polarisierung der Nachfrage. Eine mögliche technische Lesart ist, dass KI zuerst dort skaliert, wo es skalierbare Prozesse und messbare Effekte gibt.
Trotzdem bleibt die Gegenperspektive wichtig, weil sie in vielen Organisationen spürbar ist: Nachwuchskräfte geraten unter Druck. Das Barometer deutet an, dass stark KI-exponierte Einstiegspositionen teilweise stagnieren, während Qualifikationsprofile, die „seniorisiert“ wurden, eher zulegen. In der Praxis bedeutet Seniorisierung häufig, dass Berufseinsteiger von Tag eins an mehr Kompetenzen in Projektebenen bündeln müssen – also nicht nur Aufgaben ausführen, sondern Ergebnisse prüfen, Qualitätsrisiken einschätzen und in Teams Verantwortung übernehmen. PwC plant zudem, die Einstellung von Berufseinsteigern in den USA in den nächsten drei Jahren um ein Drittel zu reduzieren. Damit stellt sich für die gesamte Beratungsbranche, inklusive der Big Four wie Deloitte, EY und KPMG, die Frage nach Pipeline und Ausbildungskonzepten.
Gerade hier wird der Wettbewerbsvergleich relevant: Während viele Beratungs- und Tech-orientierte Anbieter KI zunächst als Effizienzwerkzeug interpretieren, entwickeln sich differenzierte Strategien. Manche setzen auf „Co-Pilot“-artige Assistenz in internen Tools, andere bauen eigene Daten- und Wissensgraphen auf oder modernisieren Delivery-Pipelines. Der Effekt auf den Arbeitsmarkt hängt dann davon ab, ob KI vor allem Arbeitsvolumen in bestehenden Rollen reduziert oder ob sie neue Angebote und Delivery-Modelle ermöglicht. Ein Beispiel aus der Personalstrategie ist, dass PwC einen neuen Karriereweg für Ingenieure außerhalb der klassischen Laufbahnen in Wirtschaftsprüfung und Beratung eingerichtet hat. Das ist auch ein Signal an den Talentmarkt: Ingenieurkompetenz wird als wiederkehrender Engpass gesehen.
Aus Unternehmenssicht entscheidet jedoch nicht nur die Frage „Wie viele Jobs?“, sondern auch „Wie sicher und regelkonform?“ In KI-Prozessen werden häufig personenbezogene oder sensible Unternehmensdaten verarbeitet, etwa in Recherche, Compliance-Checks oder bei der Auswertung von Kundendokumenten. Für die Praxis folgen daraus strenge Anforderungen an Datenschutz, Zugriffssteuerung, Datenminimierung und Protokollierung. Zusätzlich müssen Unternehmen klären, wie Modellantworten entstehen, wie Trainings- und Promptdaten gehandhabt werden und welche Maßnahmen gegen Datenlecks oder unerwünschte Verwendungen greifen. Wer KI ausrollt, braucht daher Security-by-Design, rollenbasierte Policies und nachvollziehbare Audit-Trails – sonst kippt der Produktivitätsgewinn in ein Governance-Risiko.
Der Ausblick macht deshalb vor allem eines klar: Die nächsten 12 bis 36 Monate werden weniger von „Jobverlust“-Schlagzeilen bestimmt, sondern von Organisationsdesign. Unternehmen, die KI nutzen, werden Beschäftigung wahrscheinlich stärker in Richtung Prozess- und Qualitätsverantwortung ausrichten, während repetitive Einstiegsaufgaben teilweise weniger nachgefragt sind. Umgekehrt könnten dort Chancen entstehen, wo KI neue Märkte oder Dienstleistungen eröffnet, weil Projekte schneller repliziert und skalierbar werden. Für Entwickler und IT-Teams bedeutet das, dass KI-Entwicklung mit MLOps, Monitoring und sicheren Integrationen stärker zentral wird. Wer früh in Weiterbildung, interne Plattformen und klare Rollenprofile investiert, kann die Lücke zwischen Nachwuchspipeline und neuen Kompetenzanforderungen schließen.
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