LONDON (IT BOLTWISE) – Während der allgemeine Arbeitsmarkt für junge Menschen unter Druck steht, profitieren sie laut LinkedIn besonders von KI-Stellen. Die Studie nennt 12 schnell wachsende KI-Rollen und weist Median-Gehälter bis in den sechsstelligen Bereich aus. Gleichzeitig zeigt sich eine deutliche Lücke bei der Geschlechterverteilung. Offen bleibt, ob sich der Gehaltsvorsprung auch dann hält, wenn der Bewerbermarkt anzieht.
Die Joblage für junge Erwachsene bleibt widersprüchlich: Auf der einen Seite berichtet der Text über eine spürbare Belastung am Arbeitsmarkt, auf der anderen Seite zeichnet die aktuelle LinkedIn-Analyse ein klareres Bild für einen speziellen Bereich. Laut den genannten Daten lag die Arbeitslosenquote für 22- bis 27-Jährige im Juni bei 7,2 %, während sie für alle Beschäftigten bei 4,1 % lag. Für jüngere Hochschulabsolventen betrug sie 5,7 % – trotzdem entstehen gerade hier neue Einstiegs- und Aufstiegspfade. Der Kern der Botschaft lautet damit nicht, dass jeder junge Bewerber automatisch schneller einen Job findet, sondern dass sich der Arbeitsmarkt spürbar in Segmente teilt, in denen Künstliche Intelligenz (KI) als Nachfrage-Treiber wirkt.
LinkedIn definiert in der Studie KI-Jobs als „AI engineering and technology-building roles“ – also Rollen, in denen KI-Systeme technisch entwickelt, implementiert oder als Technologien aufgebaut werden. Aus dieser Sicht nennt das Paper die Top 12 schnell wachsenden KI-Jobs, basierend auf einer Auswertung der Plattformdaten. Entscheidend ist dabei die Segmentierung nach Geschlecht, Ausbildung und Alter der eingestellten Personen. Besonders auffällig: Gen Z stellt laut Bericht mehr als zwei Drittel der Neueinstellungen für zwei gefragte Individual-Contributor-Rollen – für „forward deployed engineer“ und „AI engineer“ werden Median-Jahresgehälter von 199.000 US-Dollar beziehungsweise 166.000 US-Dollar genannt. Bei den Millennials dominieren dagegen „Head of AI“-Rollen: 60 % der Neueinstellungen entfallen auf diese Altersgruppe, das Median-Gehalt liegt hier bei 236.000 US-Dollar.
Dass diese Summen nicht nur eine Momentaufnahme einzelner Jobprofile sind, stützt der Text mit Blick auf die Nachfrageentwicklung. Obwohl LinkedIn keine exakten Gesamtzahlen zu den Stellenbasierten Wachstumsraten nennen wollte, wird berichtet, dass die Zahl der KI-Jobanzeigen von 2023 auf 2024 um 14 % gestiegen sei. Anschließend habe sie zwischen 2024 und 2025 nochmals deutlich stärker zugelegt – um 156 %, wie ein Vertreter von LinkedIn laut Quelle angibt. Für Unternehmen ist das relevant, weil sich damit ein Marktmechanismus erklärt: Wenn gleichzeitig mehr Teams KI aufbauen und die passenden Profile knapp sind, steigt die Zahlungsbereitschaft – und zwar schneller, als es traditionelle Recruiting-Planungen oft abbilden. In der Studie wird dieser Zusammenhang auch verbal aufgegriffen; Kory Kantenga, Head of Economics, Americas, wird mit der Aussage zitiert, dass Firmen mehr zahlen müssen, um Talente anzuziehen.
Technisch betrachtet ist die Gehaltsdynamik eng an den Qualifikationsbedarf gekoppelt. Der Text ordnet die Gehälter zwar nicht im Sinne eines einzelnen Tech-Stacks ein, aber er nennt einen starken Bildungsgradienten: Laut den Angaben haben 91 % der Mitarbeitenden in KI-Rollen einen Bachelor-Abschluss oder höher. Mit wachsender Seniorität steigt das durchschnittliche Bildungsniveau weiter. Fast die Hälfte der Beschäftigten, die für „Head of AI“-Rollen eingestellt wurden, verfügt über einen Abschluss auf Graduiertenebene, und 20 % bringen eine Promotion mit. Parallel dazu stellt die Analyse einen Gehaltsabstand zwischen KI- und Nicht-KI-Rollen heraus: Für eine „typical AI role“ liegt das Median-Gehalt bei 177.000 US-Dollar – mehr als das Doppelte des Medianwerts für Nicht-KI-Rollen (80.000 US-Dollar). Gleichzeitig warnt Kantenga indirekt vor Nebenwirkungen: Die KI-Jobnachfrage könne Lohnunterschiede verstärken, falls Bewerber ohne passende Abschlüsse von hochbezahlten KI-Positionen systematisch ausgeschlossen werden.
Besonders scharf ist im Text auch der Fokus auf Ungleichheiten. Kantenga wird damit in Verbindung gebracht, dass Frauen den KI-Arbeitsmarkt weniger stark mittragen als Männer. Konkret nennt die Studie: 26 % der Neueinstellungen in KI-Rollen waren 2025 Frauen – gegenüber 50 % in nicht-KI-bezogenen Berufen. Bei den besonders hochdotierten KI-Funktionen wird die Spreizung weiter: Frauen machen 1/5 der Neueinstellungen für „Head of AI“-Rollen aus, 26 % für „director of AI“-Rollen und nur 18 % für „member of technical staff (MOTS)“-Rollen. Als Gegenbeispiel wird „data annotator“ angeführt, eine der niedrig bezahlten KI-Positionen auf der LinkedIn-Liste mit einem Median von 51.000 US-Dollar – dort würden Frauen ähnlich häufig eingestellt wie Männer. Der Text ergänzt zudem eine externe Studie von Russell Reynolds aus Februar 2025, wonach Frauen nur 10 % der CEO- und Top-Tech-Rollen bei KI-Organisationen einnehmen. Zusammengenommen lässt sich daraus eine Pipeline-Lücke ableiten: nicht nur beim Eintritt, sondern auch bei der Verteilung über die Karrierestufen.
Wer heute in KI einsteigen will, bekommt im Text eine vergleichsweise klare Handlungsempfehlung – und sie passt gut zur im Paper sichtbaren Bildungs- und Erfahrungslogik. Als „ticket“ in Richtung Einstiegsrollen empfiehlt Kantenga ein Computer-Science-Studium. Gleichzeitig wird anerkannt, dass Informatik-Absolventen in den vergangenen Jahren mit schwierigen Einstiegsbedingungen konfrontiert waren: Die Arbeitslosenquote für aktuelle Informatik-Absolventen sei 2024 auf 7 % gestiegen – laut den zitierten Daten höher als der Gesamtwert für junge Absolventen. Dafür nennt die Quelle auch einen potenziellen Startvorteil: Für die Abschlussklasse 2026 werde laut Bericht der National Association of Colleges and Employers unter allen Studienrichtungen das höchste Einstiegsgehalt im Median erwartet – 81.535 US-Dollar. Neben dem Studium zählt aber vor allem Praxis: Der Text betont, man müsse Erfahrung in der Arbeit mit Daten mitbringen und nicht nur einen theoretischen Hintergrund in Data Engineering haben. Für Kandidaten mit begrenzter Real-Erfahrung empfiehlt Kantenga, KI-Side-Projects zu bauen, um ein Portfolio zu erstellen und zu zeigen, „was man leidenschaftlich“ verfolgt. Damit verschiebt sich der Wettbewerb gegenüber reinen Zertifikatsprofilen hin zu sichtbar durchgeführten Umsetzungen – etwa in Form von Projekten, bei denen man Datenaufbereitung, Modelltest und Ergebnisinterpretation nachvollziehbar demonstrieren kann.
Für viele junge Menschen ist KI damit nicht nur ein technisches Thema, sondern eine Karriere-Wette. Der Text macht jedoch auch Raum für Ambivalenz: Nicht alle jungen Beschäftigten sehen KI-Jobs als dauerhafte Chance; ein Teil der Befragten habe gemischte Gefühle, inklusive der Sorge, dass KI die eigene Beschäftigung ersetzen könnte. Interessanterweise verknüpft Kantenga die Einstiegsperspektive deshalb auch mit „Soft Skills“: Wer weiterkommen will, müsse lernen, Small Talk effektiv zu führen, um Sichtbarkeit aufzubauen und Beziehungen zu stärken. Das ist mehr als Rhetorik – denn bei hochspezialisierten Rollen entscheidet oft nicht allein die technische Passung, sondern auch, wie klar Kandidaten Teams, Stakeholder und Anforderungen adressieren können. Unterm Strich zeigt die Studie: Künstliche Intelligenz öffnet für bestimmte Profile schneller Türen, aber sie schafft zugleich neue Selektionskriterien, und genau hier entscheidet sich, wer im KI-Arbeitsmarkt vom Gehalts- und Wachstumsschub profitiert.
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