BERLIN / LONDON (IT BOLTWISE) – In der IT-Branche verschiebt Künstliche Intelligenz den Fokus weg von reiner Wartung und hin zu Fähigkeiten, die KI-gestützte Systeme sicher betreiben. Ein Beispiel ist Dirk Stöckmann, der seit 25 Jahren bei Cisco aktiv ist und als Hypershield Solutions Engineer Sicherheitsarchitekturen für KI-basierte IT entwickelt. Bitkom erhebt in einer Umfrage mit 850 Unternehmen, dass acht von zehn den Fachkräftemangel weiter ansteigen sehen. Gleichzeitig rechnen 42 Prozent mit zusätzlichem Spezialistenbedarf, während rund 27 Prozent einen Stellenabbau durch KI erwarten.
Künstliche Intelligenz wird in der IT nicht als Randthema gehandelt, sondern als Beschleuniger des kompletten Arbeitsalltags: Systeme schreiben Code, werten Daten aus, entdecken Fehler und unterstützen beim Testen von Software. Genau dadurch entsteht ein paradoxes Bild, das auch in einer Auswertung aus dem IT-Umfeld deutlich wird: Einerseits droht in einzelnen Tätigkeiten ein Teilautomatisierungseffekt, andererseits bleibt das Skill-Problem für Unternehmen bestehen, weil neue Rollen und Verantwortlichkeiten entstehen. Wer heute in der IT unterwegs ist, muss daher weniger nur „Tools“ bedienen, sondern verstehen, wie KI-Funktionen in bestehende Infrastruktur, Prozesse und Sicherheitskonzepte eingebettet werden.
Dass Weiterbildung nicht optional ist, sondern zur Eintrittskarte wird, zeigt die Karriere von Dirk Stöckmann: Der 57-Jährige arbeitet seit 25 Jahren beim Netzwerkausrüster Cisco und startete 2001 als Systemingenieur. Später spezialisierte er sich auf Rechenzentrumstechnologien und arbeitete unter anderem als technischer Lösungsarchitekt für Datenanalyse. Sein Weg führt auch über das CCIE-Zertifikat (Cisco Certified Internetwork Expert), das er alle drei Jahre erneuert. Weltweit gibt es laut Quelle rund 100.000 CCIE-Zertifikate, und genau diese Art von wiederholter, überprüfbarer Expertise wird in KI-Zeiten besonders relevant, weil KI-gestützte Workloads nicht isoliert laufen, sondern in Netzwerke, Observability-Stack und Betriebsprozesse eingreifen. Für Stöckmann ist das kein theoretisches Argument: „Wer sich für einen Job in der IT entscheidet, sollte neugierig auf Technik sein und bereit, immer wieder dazuzulernen“, sagt er. „Durch Künstliche Intelligenz ist das noch wichtiger geworden.“
In der heutigen Rolle als Hypershield Solutions Engineer entwickelt Stöckmann Sicherheitsarchitekturen für KI-basierte IT – mit dem Ziel, Rechenzentren und Cloud-Umgebungen besser zu schützen. Das ist technisch mehr als „KI macht alles smarter“: Sobald KI Funktionen automatisiert, steigen auch die Anforderungen an Zugriffskontrollen, Datenflüsse und das sichere Testen von Modellen und Pipeline-Schritten. Praktisch bedeutet das, dass Teams Konzepte wie Segmentierung, Least-Privilege, sichere Schnittstellen zwischen Anwendungen und Rechenzentrumsdiensten sowie Mechanismen zur Überwachung von Fehlverhalten oder unerwarteten Ergebnissen umsetzen müssen. Damit rückt ein Kompetenzmix in den Vordergrund, der klassische IT-Sicherheit und Architekturdenken mit KI-spezifischem Verständnis verbindet.
Wie stark Unternehmen diesen Bedarf bereits spüren, lässt sich an einer Bitkom-Umfrage unter 850 Unternehmen festmachen: Acht von zehn sagten demnach, sie gingen davon aus, dass sich der Fachkräftermangel in der Branche verstärken wird. Gleichzeitig rechnen 42 Prozent damit, dass KI für einen zusätzlichen Bedarf an Spezialisten sorgt. Dieser Zusammenhang ist plausibel, weil KI nicht nur neue Features in bestehende Produkte bringt, sondern auch neue Projektformen: Von der Auswahl geeigneter Datenquellen über die Implementierung von Modell- und Testpipelines bis zur Absicherung von Resultaten im Betrieb entstehen zusätzliche Arbeitspakete, für die Know-how fehlt. Allerdings erwartet auch ein Teil der Unternehmen Veränderung in der Personalstruktur: Rund 27 Prozent gehen davon aus, dass KI Stellen abbauen könnte. Und knapp jedes vierte Unternehmen berichtet, dass Bewerber bestimmte Anforderungen durch neue Technologien nicht erfüllen.
Aus Sicht von Teams und Recruiting bedeutet das: Statt einer reinen „KI-Schulung“ wird ein strukturierter Kompetenzaufbau nötig, der sowohl Hard-Skills als auch Arbeitsweise adressiert. Die Quelle macht zwar keine konkreten Lernpläne, beschreibt aber das Kernproblem: KI kann Teile typischer Software- und Analyseaufgaben übernehmen, doch die Verantwortung für Qualität, Sicherheit und Betriebsfähigkeit bleibt beim Menschen. Deshalb gewinnen Rollen an Bedeutung, die KI-Ergebnisse in reale Systeme übersetzen und dabei Randbedingungen beherrschen – etwa Integrationswissen, Zertifikats- und Qualitätsstandards im Betrieb sowie ein Verständnis dafür, wie KI-Funktionen getestet und in Produktionsumgebungen kontrolliert werden. Stöckmanns Sechsstellungs-Einkommen in seiner Top-Position ist dabei kein Maßstab für die gesamte Branche, verdeutlicht aber, dass Unternehmen für „umsetzungsnahe“ Expertise zunehmend bereit sind, mehr zu zahlen, wenn sie messbar ist.
Für die Markt- und Technologiestrategie folgt daraus eine klare Konsequenz: IT-Abteilungen müssen ihre Architektur- und Sicherheitsroadmaps enger mit KI-Entwicklung und -Betrieb verzahnen. Wer nur auf Produktivitätsgewinne setzt, wird beim Fachkräftemangel schnell ausgebremst, denn KI schafft neue Aufgaben und zugleich neue Angriffsflächen. Gleichzeitig können Unternehmen den erwarteten Stellenabbau durch KI reduzieren, indem sie Aufgaben so neu strukturieren, dass Automatisierung gezielt Routineanteile übernimmt, während Fachkräfte die Ergebnisse verifizieren, überwachen und in Prozesse überführen. In diesem Spannungsfeld wird KI am Ende nicht „die IT ersetzt“, sondern die Art verändert, wie IT-Teams Expertise organisieren und weiterentwickeln.
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