LONDON (IT BOLTWISE) – Ein Personal- und Vermittlungsanbieter erwartet für die zweite Jahreshälfte 2026 hohe Einstellungszahlen im IT-Umfeld. Cloud- und Cloud-Security-Kompetenzen stehen dabei mit 49 Prozent besonders weit oben. Gleichzeitig suchen 47 Prozent der Unternehmen Fachkräfte für Agentic AI sowie weitere 47 Prozent für Software- und Anwendungsentwicklung. Bemerkenswert ist laut den Angaben, dass KI-Kompetenzen klassische Entwicklung ergänzen und nicht ersetzen.
Wenn Unternehmen Künstliche Intelligenz einführen, wirkt es aus der Ferne schnell so, als würde klassische Softwareentwicklung in den Hintergrund rücken. Die Personalplanung zeigt jedoch ein anderes Bild: In den Planungen für die zweite Jahreshälfte 2026 bleibt die Nachfrage nach Engineering-Kompetenzen stabil hoch, während neue KI- und Cloud-Schwerpunkte die bestehenden Rollen erweitern. Das geht aus einer Erhebung hervor, die von einem international tätigen Personaldienstleister entwickelt und im Juni 2026 von einem Marktforschungsunternehmen durchgeführt wurde. Befragt wurden 500 Personalverantwortliche in Deutschland aus den Fachbereichen Finanz- und Rechnungswesen, Technologie und IT sowie Finanzdienstleistungen und kaufmännischen bzw. administrativen Funktionen.
Technisch betrachtet ist die Verteilung der Rollen spannend, weil sie die typische Architektur-Realität von KI-Projekten abbildet: Unternehmen suchen Profis für Cloud insgesamt, inklusive Computing, Security und Cloud-Architecture. 49 Prozent der Firmen nennen diese Bereiche als Ziel für neue Einstellungen. Weitere 47 Prozent suchen Fachleute für Agentic AI – also für Nutzung und/oder Programmierung – und 47 Prozent nennen Cybersecurity. Damit wird deutlich, dass KI-Use-Cases im Unternehmen meist nicht als isoliertes Modell „angelernt“ werden, sondern in eine Sicherheits- und Plattformlandschaft integriert werden müssen, die Latenzen, Zugriffskontrollen und Betriebsanforderungen abdeckt.
Auch in der „klassischen“ Softwarewelt bleibt das Fundament gefragt: Für Software- und Anwendungsentwicklung nennen ebenfalls 47 Prozent die Erweiterung ihrer Teams als konkretes Vorhaben. Die gleiche Studie ordnet die KI-Nachfrage als zusätzliche Schicht über dieses Fundament ein: 45 Prozent möchten Spezialisten für den Einsatz generativer KI-Lösungen einstellen, außerdem 44 Prozent für Business Intelligence, Reporting und Analytics. Im Bereich Machine Learning bzw. Automated Machine Learning planen 43 Prozent neue Beschäftigte ein; für Natural Language Processing und Large Language Models sind es ebenfalls 43 Prozent. Aus dieser Logik folgt praktisch, dass viele Teams sowohl Modell- und Datenkompetenz als auch Software-Ingenieurswissen benötigen, um Funktionen in Produkte zu überführen – inklusive Schnittstellen, Testbarkeit, Monitoring und Betrieb.
Der Marktkontext bestätigt den Trend zu einem „Skill-Mix“ statt zu einem „Entweder-oder“: 43 Prozent der Unternehmen planen, die Zahl ihrer fest angestellten Mitarbeiter zu erhöhen, 35 Prozent wollen das Niveau halten, 22 Prozent rechnen mit einer Verringerung und ein Prozent ist unentschlossen. Daneben setzt ein signifikanter Teil weiter auf externe Kapazitäten, allerdings mit klarer Schwerpunktsetzung: 25 Prozent wollen Zeitarbeitskräfte ausbauen, 39 Prozent halten den Einsatz auf dem bisherigen Level und 33 Prozent planen eine Verringerung. Bei selbstständigen, projektbasierten Experten liegen die Werte ähnlich verteilt: 39 Prozent wollen mehr einsetzen, 39 Prozent bleiben beim bisherigen Umfang, 21 Prozent planen eine Reduktion; zwei Prozent sind unsicher. Das Muster ist für IT-Organisationen typisch, die laufende Transformationen mit befristeten Fachaufgaben koppeln, ohne das Kernteam komplett auszutauschen.
Für die Industry-Impact-Perspektive heißt das: Die Engpassstellen verschieben sich nicht nur in Richtung KI, sondern entlang kompletter Wertschöpfungsketten. Laut den Angaben braucht es gerade für Cloud-Migrationen, Cybersicherheit, Datenprojekte und die Einführung neuer KI-Anwendungen häufig spezielle Kompetenzen, die intern entweder nicht dauerhaft oder nicht in ausreichendem Umfang verfügbar sind. Gleichzeitig wird erwähnt, dass 43 Prozent der Unternehmen die Stammbelegschaft ausbauen wollen – ein Hinweis darauf, dass reine kurzfristige Projektbesetzung nicht als Dauerstrategie gedacht ist. In der Praxis bedeutet das oft eine Kombination aus Training für bestehende Teams und gezieltem Aufbau neuer Rollen, etwa entlang von Architektur, Security Engineering, Data Engineering und der Brücke zwischen KI-Modell und Anwendungsschicht.
Für IT-Verantwortliche ergeben sich daraus konkrete Konsequenzen für Recruiting und Architekturentscheidungen in der zweiten Jahreshälfte 2026. Wer Cloud- und Security-Fähigkeiten priorisiert, muss Stellenprofile enger mit Plattform- und Betriebsrealitäten verknüpfen: Ein Cloud Security Engineer oder eine Person für Cloud-Architecture bringt wenig, wenn das Team nicht gleichzeitig über solide Software-Engineering-Routinen verfügt, um Änderungen in Produktion zuverlässig auszurollen. Ebenso reicht es nicht, generative KI als Projekt zu starten, wenn keine Mechanismen für Qualitätssicherung, Integrationsfähigkeit und Wartbarkeit vorhanden sind. Die Aussage, dass KI-Kompetenzen klassische IT-Fähigkeiten ergänzen und nicht ersetzen, passt damit auch zu typischen Umsetzungspfaden: Moderne KI-Features werden fast immer in bestehende Applikationen eingebettet, und diese Integration erfordert weiterhin „handwerkliche“ Softwareentwicklung – nur eben erweitert um KI- und Cloud-Bezug.
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