ERFURT / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine repräsentative Umfrage der IU Internationalen Hochschule in Erfurt zeigt: 54,9 % der Befragten halten KI-Kompetenzen für den Jobeinstieg in vielen Berufsfeldern für eine Grundvoraussetzung. Gleichzeitig bleibt die Nutzung entsprechender Weiterbildungen in Unternehmen hinter den Erwartungen zurück. In den letzten zwölf Monaten hatten 43,9 % keine Arbeitszeit für KI-Tools-Weiterbildung genutzt. Die Studie beleuchtet zudem den paradoxen Effekt: KI kann den Berufseinstieg beschleunigen – und an anderer Stelle gerade Routinetätigkeiten ersetzen, über die viele Startende Praxis sammeln.
Im Zeichen der Künstlichen Intelligenz verschiebt sich der Berufsstart in Deutschland spürbar, allerdings nicht in eine Richtung, die alle Beteiligten bereits eindeutig vor Augen haben. Laut einer repräsentativen Befragung der IU Internationalen Hochschule in Erfurt erwarten 54,9 % der Arbeitnehmenden, dass KI-Kompetenzen eine wichtige Voraussetzung für den Jobeinstieg werden. Damit liegt der Wert knapp vor der Hälfte, während 18,7 % ausdrücklich angeben, es nicht beurteilen zu können. Der Befund wirkt wie eine Momentaufnahme der Übergangsphase: Viele Menschen sehen Relevanz, aber gleichzeitig fehlen noch klare Vorstellungen darüber, welche Kompetenzen genau im Alltag entscheidend sind und wo Unternehmen sie konkret einfordern.
Die Studie ordnet diese Erwartung gleich mit einem zweiten, praktischen Spannungsfeld ein. „Es ist paradox. KI kann den Berufseinstieg sowohl beschleunigen als auch erschweren“, so das Fazit von Anne Gfrerer, Professorin für Wirtschaftsinformatik an der Hochschule. Der Mechanismus dahinter ist im Kern relativ greifbar: KI kann anfänglichen Berufstätigen helfen, schneller anspruchsvollere Aufgaben zu übernehmen, etwa wenn Aus- oder Vorarbeiten, Zusammenfassungen oder erste Entwürfe schneller entstehen. Gleichzeitig verschwinden oder verändern sich gerade jene Routinetätigkeiten, die vielen am Anfang die Grundlage für echte Berufspraxis liefern – etwa Recherchen oder das Erstellen von Präsentationen in der ursprünglichen Form, also Tätigkeiten, bei denen man sich Methodik, Quellenlogik und Kommunikationsstile Schritt für Schritt erarbeitet.
Damit stellt sich für die Personal- und Bildungsseite eine Kernfrage: Wenn Routineaufgaben durch KI-Systeme teilweise automatisiert werden, wer vermittelt dann die Fähigkeiten, die man aus diesen Tätigkeiten abgeleitet hat? Gfrerer fordert deshalb, Berufsanfänger nicht aus dem Blick zu verlieren, sondern ihnen die Chance zu geben, praktische Erfahrungen zu sammeln – und dabei zugleich KI-Kompetenzen aufzubauen. Entscheidend ist dabei weniger der abstrakte Begriff „KI-Wissen“ als die Gestaltung des Lernens im Arbeitsalltag. Wer KI lediglich als Werkzeug betrachtet, riskiert, dass Startende weniger über die zugrunde liegenden Arbeitsprozesse lernen. Wer dagegen KI-gestützte Arbeit als Teil einer Lernkette versteht, kann aus unterstützten Workflows echte Kompetenzentwicklung machen: vom bewussten Umgang mit Ergebnissen über das Prüfen von Quellen bis zur Fähigkeit, Aufgaben so zu formulieren, dass sie den Arbeitszielen wirklich dienen.
Auf die konkrete Frage, ob Künstliche Intelligenz zunehmend Aufgaben von Berufsanfängern übernimmt, fand die Umfrage keine dominante Meinung. Jeweils rund 41 % der Befragten stimmen dieser Aussage zu beziehungsweise lehnen sie ab. Gut jeder Sechste antwortete mit „Kann ich nicht beurteilen“. Diese Verteilung macht deutlich, dass es vermutlich weniger um ein pauschales „KI ersetzt Einsteiger“ geht, sondern um eine differenzierte Betrachtung nach Tätigkeitstyp: Aufgaben mit klaren Regeln und standardisierten Eingaben lassen sich eher automatisieren, während Tätigkeiten mit starkem Kontextbezug, Abstimmung und inhaltlicher Verantwortung je nach Branche länger menschliche Beteiligung erfordern. Gerade deshalb ist die Erwartungshaltung zu KI-Kompetenzen als Eintrittsvoraussetzung zwar real, aber sie wirkt noch nicht zu einem verbindlichen Qualifikationsprofil verdichtet.
Auch die Weiterbildungsseite zeigt eine Lücke zwischen Erwartung und gelebter Praxis. Laut Erhebung werden KI-Weiterbildungen in den Unternehmen nicht von allen in Anspruch genommen: 43,9 % hatten zum Befragungszeitpunkt in den vergangenen zwölf Monaten keine Arbeitszeit für Weiterbildung mit Blick auf KI-Tools genutzt. Weitere 14,9 % investierten bis zu zwei Stunden, während 10,0 % zwischen drei und fünf Stunden aufbrachten. Zusätzlich sagten 14,3 %, dass sie nicht betroffen seien. Zusammengenommen deutet das auf ein Muster hin, das in vielen Organisationen typisch ist: Während einzelne Beschäftigte früh Pilotwissen aufbauen, bleibt der Großteil zunächst bei einer eher passiven oder abwartenden Nutzungsperspektive. Für Unternehmen heißt das: Selbst wenn KI im Tagesgeschäft sichtbar ist, erfolgt die Kompetenzentwicklung häufig zu langsam oder zu uneinheitlich.
Die Gründe für das Ausbleiben von Weiterbildung liefern Hinweise, wo Maßnahmen ansetzen müssen. Von denjenigen, die keinerlei Zeit in eine Vertiefung ihrer KI-Kenntnisse investierten, gab knapp die Hälfte an, dies als nicht notwendig zu erachten. Weitere häufige Hürden waren, dass Weiterbildungen nicht vom Unternehmen gewünscht seien (24,0 %), es kein passendes Angebot gebe (21,6 %) oder Informationen darüber fehlten (21,8 %). 20,6 % nannten Zeitmangel. Hier wird eine strukturelle Aufgabe sichtbar: Wenn fehlende Informationen und das Nichtvorhandensein passender Angebote zusammenkommen, entsteht in der Belegschaft schnell der Eindruck, KI-Kompetenz sei zwar „wichtig“, aber nicht „zugänglich“. Dazu passt auch die Logik des Lernens im Job: KI-gestützte Routinen reduzieren zwar bestimmte Erprobungsschritte, erhöhen aber zugleich den Bedarf an gezielten, kurzen Lernzyklen, in denen Beschäftigte ihren Umgang mit Werkzeugen, Daten und Ergebnissen trainieren.
Die Ergebnisse entstanden aus einer Befragung von 2.000 Arbeitnehmerinnen und Arbeitnehmern in Deutschland, die zwischen 16 und 65 Jahre alt waren. Der Zeitraum der Erhebung lag zwischen dem 31. März und dem 14. April, repräsentativ nach Alter und Geschlecht. Für die Interpretation ist wichtig, dass es sich um Erwartungen und Selbstberichte handelt – also nicht um eine Messung, wie oft KI-Tools tatsächlich im jeweiligen Beruf genutzt werden, sondern darum, wie Beschäftigte die Relevanz einschätzen und welchen Stellenwert sie der Weiterbildung in den letzten zwölf Monaten gegeben sehen. Dennoch ist die Richtung klar genug, um Personalentwicklung nicht als „optionalen Zusatz“ zu behandeln. Wer KI-Kompetenzen als Voraussetzung für den Jobstart betrachtet, muss gleichzeitig die Weiterbildungskapazitäten so ausrichten, dass sie in den Alltag passen – zeitlich, inhaltlich und organisatorisch.
Für Unternehmen und Bildungsanbieter ergibt sich daraus eine praktische Konsequenz: Der Fokus sollte sich von einmaligen Schulungen hin zu kontinuierlichen Lernpfaden verschieben, die sowohl die Nutzung als auch das kritische Verständnis abdecken. Wenn KI etwa bei Recherchen und Präsentationsentwürfen unterstützt, braucht es zugleich Trainings, in denen Startende lernen, Qualität systematisch zu prüfen, Quellen sauber einzuordnen und Ergebnisse in echte Arbeitskommunikation zu übersetzen. Damit lässt sich das Paradoxon der Beschleunigung und gleichzeitigen Verknappung von Routinetätigkeiten entschärfen. Die Umfrage macht deutlich, dass der Übergang bereits begonnen hat – und dass der Engpass weniger in der Frage liegt, ob KI wichtig wird, sondern wie schnell und zielgenau die Kompetenzentwicklung im Unternehmen tatsächlich ankommt.
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