LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Ifo-Umfrage unter KI-nutzenden Unternehmen zeigt deutliche Zweifel: Für die Mehrheit ist es schwer oder unmöglich, akademisch oder erfahrene Fachkräfte durch weniger Qualifizierte zu ersetzen. Gleichzeitig sehen viele Betriebe formale Abschlüsse eher als teilkompensierbar. Welche Rollen KI in der Praxis bereits übernehmen kann und wo die Hürden liegen, entscheidet sich laut Expertin Anna Ruffert nicht nur an Modellen, sondern auch am zukünftigen Aufgabenprofil am Arbeitsplatz.
Die Debatte um KI im Büro und in der Produktion bekommt eine neue, für den Arbeitsmarkt entscheidende Nuance: Nicht die reine Leistungsfähigkeit der Modelle steht im Mittelpunkt, sondern die Frage, ob Unternehmen Qualifikationen tatsächlich „ersetzen“ können. Laut einer Umfrage des Ifo-Instituts unter Firmen, die Künstliche Intelligenz bereits einsetzen, ist die Mehrheit skeptisch, wenn es um den Austausch von akademisch oder beruflich erfahrenen Mitarbeitenden durch weniger qualifizierte Kräfte geht. Ein knappes Fünftel hält das in zumindest einigen Fällen für leicht, was jedoch den klaren Trend nicht überdeckt.
Die Befragung umfasst knapp 3.000 Unternehmen, die im Mai befragt wurden, und beleuchtet, wie KI in ihrer Wahrnehmung Qualifikationsbarrieren senkt. Dabei fällt besonders auf, dass die Einschätzung bei formalen Abschlüssen weniger restriktiv ausfällt als beim Thema Berufserfahrung. KI wird demnach zwar als Werkzeug gesehen, das Anforderungen reduzieren kann, allerdings nicht in dem Maße, dass langjährige Praxis beliebig substituierbar wäre. Die Ifo-Wissenschaftlerin Anna Ruffert ordnet das in eine realistische Perspektive ein: KI könne in bestimmten Bereichen formale Qualifikationen teilweise ersetzen, die Rolle beim Jobdesign verschiebe sich aber trotzdem.
Technisch betrachtet ist diese Differenzierung nachvollziehbar. KI-gestützte Systeme übernehmen vor allem Mustererkennung, Text- und Dokumentenverarbeitung, Wissensabrufe sowie strukturierte Entscheidungsunterstützung. Diese Funktionen lassen sich häufig schneller in bestehende Workflows integrieren, etwa in Content-Moderation, IT-Support, Vertragsprüfung oder in der Kundenkommunikation. Berufserfahrung umfasst jedoch häufig Kontextverständnis, improvisationsfähige Problemlösung und implizites Wissen aus wiederholten Situationen. Selbst wenn KI Vorschläge liefert, bleibt in vielen Rollen eine Ebene der Verantwortung und Qualitätsabsicherung beim Menschen, was den Austausch erfahrenen Personals schwerer macht.
Der Branchenvergleich aus der Umfrage macht die Praxisnähe der Einschätzung deutlich. Am höchsten ist der Anteil der Unternehmen, die KI für zumindest Teilbereiche als ähnlich geeignet einschätzen wie qualifizierte Fachkräfte, im Handel mit 28,6 Prozent. Das ist plausibel, weil Handel häufig stark standardisierte Prozesse hat: Preis- und Sortimentslogik, Nachfrageprognosen, Artikelbeschreibungen, Prozessautomatisierung im Backoffice und die Auswertung von Kundendaten lassen sich über KI-Modelle und robuste Integrationen relativ gut abbilden. Wo die Interaktion jedoch komplexer wird, sinkt die Substitutionsbereitschaft.
Bei Berufserfahrung zeichnen sich hingegen klare Grenzen ab. Nur rund 17 Prozent der bereits KI-nutzenden Unternehmen halten es für leicht oder sogar sehr leicht, einen erfahrenen Kollegen durch einen unerfahrenen zu ersetzen, während 62,7 Prozent das als schwer bis unmöglich bewerten. Ruffert betont auf Anfrage, die Umfrage zeige, wie sich der Arbeitsmarkt entwickeln könnte, wenn KI weiter an Bedeutung gewinnt. Interessant ist dabei die zweite Konsequenz, die sie nennt: Nicht „die Menschen“ verändern sich zuerst, sondern das Anforderungs- und Aufgabenprofil der Mitarbeitenden. Das entspricht einem allgemeinen Trend in der KI-Transformation: KI wird zunächst als Copilot in Aufgaben eingebettet, bevor sie komplette Rollen ersetzt.
Marktseitig verschärft sich der Eindruck durch parallele Signale anderer Anbieter und Arbeitgeber: In den vergangenen Monaten haben weltweit zahlreiche Unternehmen angekündigt, Stellen zu reduzieren, um Kosten zu senken oder Produktivität zu erhöhen. Als Beispiele werden in der Berichterstattung unter anderem Standard Chartered, Meta und Amazon genannt. Solche Schritte wirken in der Wahrnehmung oft global, selbst wenn die tatsächliche technische Umsetzung je Unternehmen stark variieren kann. Experten weisen zudem darauf hin, dass Personalabbau kommunikativ leicht mit KI-Einsatz verknüpft wird, auch wenn oft mehrere Faktoren zusammenkommen, etwa Reorganisation, Outsourcing und Automatisierung bestehender Schnittstellen.
Für die nächste Phase ist deshalb entscheidend, wie Unternehmen KI praktisch organisieren. Während ein Copilot-Ansatz kurzfristig neue Fähigkeiten verlangt, etwa Prompting, Datenverständnis, Qualitätskontrolle und Domänenwissen in Kombination mit Modelloutput, verändert ein stärker automatisiertes Vorgehen die Rolle von Fachkräften langfristig. Unternehmen, die heute „ersetzbar“ denken, unterschätzen häufig, dass KI-Prozesse nicht nur Modellkosten verursachen, sondern auch Integrationsaufwände in bestehenden IT-Landschaften, Governance-Strukturen und Qualitätssicherungsmechanismen. Wer etwa in der Buchhaltung oder im Einkauf automatisiert, braucht klare Regeln für Freigabe, Abweichungsanalysen und dokumentierbare Entscheidungen.
Historisch betrachtet ist die Debatte nicht neu. Schon früher versprachen Automatisierungswellen – vom ERP bis zur Robotic Process Automation – eine Rationalisierung, doch die Erfahrungen zeigten, dass Jobs selten vollständig „verschwinden“, sondern sich verschieben. KI unterscheidet sich zwar darin, dass sie unstrukturierte Informationen verarbeitet und dadurch neue Arten von Teilaufgaben digitalisiert, dennoch bleibt die Schnittstelle zwischen Mensch und System ein zentraler Bestandteil. Die heutige Umfrage spiegelt damit eher eine Reifephase wider: Viele Betriebe nutzen KI bereits in Teilprozessen, sind aber noch vorsichtig, wenn es um den Austausch ganzer Verantwortungsbereiche geht.
Regulatorisch und datenschutzrechtlich steigt parallel der Druck, KI verantwortungsvoll einzusetzen. In Deutschland und der EU wirken Vorgaben wie die DSGVO, Arbeits- und Mitbestimmungsrechte sowie zunehmend auch EU-weite KI-Regelwerke auf die Gestaltung von Systemen, insbesondere wenn Mitarbeitenden- oder Kundendaten verarbeitet werden. Das hat direkte Auswirkungen auf die Substitutionsfrage: Je sensibler die Daten und je stärker die Entscheidungen an die KI gekoppelt werden, desto schwieriger wird ein „einfacher“ Ersatz von erfahrenem Personal durch weniger qualifizierte Kräfte, weil erhöhte Anforderungen an Prüfpfade, Nachvollziehbarkeit und Rechenschaft bestehen. Für Unternehmen bedeutet das: KI-Entwicklung und KI-Betrieb müssen zusammen mit Compliance-Design gedacht werden.
In der Zukunft dürften daher drei Entwicklungen gleichzeitig laufen. Erstens wird die Akzeptanz für KI als Unterstützung weiter steigen, insbesondere in standardisierten Tätigkeiten wie Dokumentenverarbeitung, Wissenssuche und der Assistenz bei komplexeren Entscheidungen. Zweitens wird das Recruiting die Lücke zwischen Modellkompetenz und Domänenverständnis schließen müssen, etwa durch Weiterbildungen statt reines „Ersetzen“. Drittens wird der Wettbewerb mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten stattfinden: Branchen wie der Handel könnten schneller zu sichtbaren Effekten kommen, während Berufserfahrung in rollen mit hoher Verantwortungsdichte oder anspruchsvollem Kontextwissen länger eine zentrale Rolle behält. Für Entwickler eröffnet das vor allem Chancen im Bereich KI-Integration, Monitoring und Governance, weil hier die „Produktivitätsgewinne“ am nachhaltigsten werden.
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