LONDON (IT BOLTWISE) – Eine aktuelle Erhebung zeigt, dass rund 20 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen akademische Fachkräfte perspektivisch durch geringer qualifizierte Mitarbeiter ersetzen wollen. Der Druck trifft vor allem Berufseinsteiger, während das Handwerk in Teilen sogar als Gewinner wahrgenommen wird. Gleichzeitig steigen mit KI die Kosten für Rechenleistung und Energie, und Personalkonzepte werden umgebaut. Für Unternehmen rückt damit neben Produktivität auch die Frage nach IT-Sicherheit und rechtlichen Pflichten deutlich näher an die Personalplanung.
Die Debatte um KI am Arbeitsplatz verläuft selten nur über neue Jobprofile. In den Zahlen steckt vielmehr ein spürbarer Strukturwandel in Gehalts- und Beschäftigungsmodellen: Eine Umfrage des ifo-Instituts kommt zu dem Ergebnis, dass rund 20 Prozent der KI-nutzenden Unternehmen davon ausgehen, akademische Fachkräfte künftig durch geringer qualifizierte Mitarbeiter substituieren zu können. Entscheidend ist dabei nicht allein der Einsatz von KI, sondern die Voraussetzung, dass die jeweiligen Tools im Unternehmen beherrscht werden. Für Personalverantwortliche heißt das: KI fungiert weniger als „Talent-Magnet“, sondern eher als Hebel, um Tätigkeiten anders zu verteilen und Qualifikationsanforderungen zu entkoppeln.
Dieser Mechanismus wird in der Branchenwahrnehmung besonders sichtbar. Im Handel sehen fast 29 Prozent der befragten Unternehmen Substitutionspotenzial, während Dienstleister knapp 20 Prozent nennen. Deutlich defensiver fällt die Erwartung im verarbeitenden Gewerbe aus (knapp 15 Prozent) und erst recht in der Baubranche, wo über 9 Prozent einen ähnlichen Effekt erwarten. Solche Unterschiede lassen sich auch technisch erklären: In handelstypischen Wertschöpfungsketten lassen sich Teile von Beratung, Dokumentation oder Kundeninteraktion häufig stärker standardisieren und damit leichter automatisieren. Im Bau oder in stark regulierten, projektgebundenen Umgebungen ist Automatisierung oft an physische Abläufe und Haftungsfragen gekoppelt – und daher langsamer. Für den Mittelstand bedeutet das: Die KI-Strategie muss die Prozessrealität spiegeln, nicht nur die Modellfähigkeit.
Parallel verschiebt sich das Risiko weg von etablierten Profilen hin zu Einstiegspositionen. Laut einer Erhebung von Lünendonk in Prüfungsgesellschaften planen zwei Drittel dieser Unternehmen, künftig weniger Absolventen einzustellen. Die Begründung: KI übernimmt zunehmend Aufgaben, die bislang klassischen Junior-Rollen vorbehalten waren. Auch der Arbeitsmarkt für Software-Nachwuchs zeigt Effekte. Daten eines großen Jobportals verorten die Zahl der Ausschreibungen für Junior-Positionen rund 16 Prozent unter dem Niveau des Gesamtmarktes. Das wirkt wie ein doppelter Engpass: Wer früher über Praktika und Juniorstellen in die Struktur hineinwuchs, findet weniger Einstiegspfade vor. Gleichzeitig können Unternehmen gegenüber Bewerbern künftig stärker auf „KI-Kompetenz“ statt auf reine formale Qualifikationsnachweise setzen – nicht zwingend, weil Studiengänge wertlos werden, sondern weil KI Teile der Juniorarbeit durch Assistenz- und Automatisierungsfunktionen ersetzt.
Dass der Jobwandel nicht nur Defizite schafft, zeigen gleichzeitig Beobachtungen aus dem Handwerk. Eine im Mai durchgeführte YouGov-Studie findet, dass 66 Prozent der Befragten handwerkliche Berufe im KI-Zeitalter für sicherer halten als klassische Bürojobs. 38 Prozent geben zudem an, dass der KI-Druck auf dem Arbeitsmarkt das Handwerk für sie attraktiver mache. Hier liegt der Kern der neuen Wertschöpfungslogik: Während KI in Bürolasten häufig Texte, Anfragen oder Bearbeitungsschritte beschleunigt, bleiben im Handwerk viele Tätigkeiten an Vor-Ort-Prozesse, physische Qualitätssicherung und praktische Facharbeit gebunden. KI kann zwar bei Planung, Wartungsdokumentation oder Teileauswahl unterstützen, aber sie ersetzt nicht beliebig die handwerkliche Ausführung. Für Recruiting und Weiterbildung entsteht daraus ein praktischer Ansatzpunkt: Technische Weiterbildung rund um digitale Werkzeuge und KI-gestützte Assistenzsysteme kann die Attraktivität der Branche zusätzlich erhöhen.
Ein weiterer Block der Diskussion betrifft den Personalabbau und die Frage, ob KI zu flächendeckender Massenarbeitslosigkeit führt. Der Personaldienstleister Adecco Group beobachtet laut Aussagen seines CEO keine „durchgehende“ Welle, sondern eher Umstrukturierungen. Bereits im laufenden Jahr sollen in den USA knapp 25 Prozent aller Entlassungen auf KI-bedingte Umstrukturierungen entfallen. Besonders betroffen seien Einstiegspositionen in Softwareentwicklung, Kundenservice, Buchhaltung und Recht; dort wird ein Rückgang der Stellenzahl um rund 16 Prozent genannt. Zugleich berichten Experten, dass KI in einzelnen Fällen als öffentliche Begründung für ohnehin geplante Personalmaßnahmen verwendet werden kann. Diese Unschärfe ist wichtig, weil sie Unternehmen zu einer nüchternen Dokumentation zwingt: Wenn KI Arbeitsprozesse ändert, müssen die Organisationseffekte nachvollziehbar sein – auch für interne Governance und für den Umgang mit Stakeholdern.
Technisch und organisatorisch rückt damit ein zweites Thema nach vorn: Rechtliche Pflichten und IT-Sicherheit. Wenn KI in Softwareentwicklung oder Buchhaltung Aufgaben übernimmt, verschiebt sich das Risikoprofil – etwa durch neue Zugriffspfade, erhöhte Datenflüsse oder fehlerhafte Automatisierungslogik. Dazu kommt auf regulatorischer Ebene der EU AI Act als Rahmen, der Unternehmen je nach Risikoklasse adressiert und damit Anforderungen an Governance, Dokumentation und Produkt-/Systemdesign beeinflusst. Dass der Weg dorthin komplex ist, spiegeln auch praxisnahe Umsetzungsleitfäden wider, die für die Fristen und Risikoklassen Orientierung geben. In der Umsetzung heißt das: KI-Modelle brauchen nicht nur technische Integration, sondern auch Prozesse für Nachweisführung, Freigaben und Monitoring – ähnlich wie es bei klassischen Sicherheits- und Compliance-Programmen bereits etabliert ist.
Nicht zuletzt verschärft sich der wirtschaftliche Druck durch die Kostenseite. Hohe Aufwände für Rechenleistung und Energie schlagen kurzfristig auf Bilanzen. Der IT-Dienstleister Adesso berichtet von monatlichen KI-Kosten im sechsstelligen Bereich; zudem habe sich der Token-Verbrauch seit Dezember 2025 verhundertfacht. Auch Uber verzeichnete einen rasanten Verbrauch seiner KI-Budgets. Gleichzeitig nutzen nur 35 Prozent der Unternehmen einen vollständigen Überblick über die durch KI verursachten Kosten. Das ist ein klares Umsetzungsproblem, denn ohne Kosten-Transparenz wird KI schnell zu einem „Pilot-Thema“ statt zu einer skalierbaren Unternehmensfähigkeit. Umgekehrt zeigt die Entwicklung, dass viele Organisationen trotz hoher Aufwände weiter automatisieren.
Die strategische Richtung bleibt damit: Automatisierung statt Blockade, aber mit besserer Steuerung. GFT meldet für seine KI-Plattform Wynxx im ersten Quartal ein Wachstum des Vertragswerts um 48 Prozent auf 104 Millionen Euro; gleichzeitig ersetzen KI-Agenten zunehmend klassische Beratungsstunden. Die Adecco Group verfolgt das Ziel, bis Ende 2026 mehr als die Hälfte ihrer Umsätze durch KI-gestützte Prozesse abzusichern. Ökonomen diskutieren parallel kontrovers, ob KI langfristig disinflationär wirken könnte – vergleichbar mit Automatisierungseffekten in der Industrie. Erwartet wird dieser mögliche Effekt allerdings erst in drei bis fünf Jahren, was für Unternehmen praktisch bedeutet: KI ist kurzfristig vor allem ein Produktivitäts- und Kostenmanagement-Programm, nicht automatisch ein makroökonomischer Kostentreiber. Für CIOs und HR-Führung wird die Brücke beider Welten deshalb zentral: Qualifikationsprofile müssen in Automatisierungslogik übersetzt werden, während Sicherheits- und Governance-Aufgaben nicht hinter dem „Go-live“ verschwinden dürfen.
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