LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Befragung von 817 MINT-Fachkräften zeigt, dass KI in den vergangenen zwölf Monaten Teams verändert hat. 38,4 % berichten von KI-bedingten Abgängen im eigenen Umfeld, besonders stark in Life Sciences mit 56,8 %. Als häufigster Treiber gilt eine als „bis zur Unkenntlichkeit“ empfundene Umstellung der eigenen Arbeit. Gleichzeitig sehen 66,8 % Produktivitätsgewinne und verlagern freie Zeit in Strategie und Weiterbildung.

Die Debatte um Künstliche Intelligenz am Arbeitsplatz kippt zunehmend von der Frage „Kann KI Aufgaben automatisieren?“ hin zu „Welche Arbeit entsteht dadurch neu?“. Genau diese Perspektive liefert eine Umfrage, bei der im Sommer 817 MINT-Erwerbstätige in Deutschland befragt wurden. Das Meinungsforschungsinstitut YouGov führte die Erhebung im Auftrag der Personalberatung SThree durch. In der Praxis bedeutet das: Nicht jeder erlebt KI als rein technischen Fortschritt, sondern viele spüren unmittelbar, wie sich Rollen verschieben und Teams neu sortieren.
Besonders deutlich wird die Umbruchdynamik in den Angaben zu KI-bezogenen Abgängen: 38,4 % der befragten MINT-Fachkräfte berichten, dass in den vergangenen zwölf Monaten Kolleginnen und Kollegen aus ihrem Team das Unternehmen aus KI-bezogenen Gründen verlassen haben. Damit steht nicht nur ein individuelles Karrieregefühl im Raum, sondern ein organisationsnahes Phänomen. Laut den Daten liegt der Hauptgrund für diese „wegbrechenden“ Rollen bei 52,2 % der Betroffenen darin, dass sich die eigene Arbeit „bis zur Unkenntlichkeit“ verändert habe. Fast die Hälfte nennt fehlende Entwicklungsperspektiven (46,5 %), und 36,9 % geben an, die Arbeitslast sei nicht mehr tragbar gewesen.
Der Branchenvergleich zeigt, dass diese Effekte nicht gleichmäßig verteilt sind. Im Fachbereich Life Sciences, also Biowissenschaften und Medizin, berichten 56,8 % von KI-bedingten Teamabgängen. Zum Vergleich: In der IT-Branche liegt der Wert bei 28,9 %, im Ingenieurwesen bei 29,6 %. Das kann man technisch so einordnen, dass KI dort besonders stark in Arbeitsabläufe hineinwirkt, wo Datenqualität, Validierungszyklen und Domänenwissen eng verzahnt sind – beispielsweise bei der Auswertung komplexer Labor- oder klinischer Daten, bei der neue Workflows nicht „nebenbei“ eingeführt werden, sondern etablierte Prüfroutinen ersetzen oder ergänzen. Gleichzeitig bleibt die Frage offen, wie schnell Organisationen Qualifizierung nachziehen, damit aus Umstellung kein dauerhafter Rollenwechsel unter Druck wird.
Interessant ist jedoch, dass die gleiche Befragung auch eine klare Gegenbewegung sichtbar macht: Zwei Drittel der KI-Nutzer (66,8 %) geben an, die Produktivität ihres Teams sei heute höher als vor zwei Jahren. Auch die Verwendung der „gesparten Zeit“ ist konkreter als die üblichen Schlagworte. Viele investieren die freiwerdenden Stunden vor allem in strategisches Denken (38,0 %), Weiterbildung (29,0 %) oder die Übernahme zusätzlicher Aufgaben (29,4 %). Emotional wird KI am Arbeitsplatz überwiegend positiv wahrgenommen: Anregend (38,0 %) und neugierig (37,0 %) stehen deutlich vor druckvoll (11,7 %) oder angstbesetzt (9,3 %). Für Unternehmen ist das wichtig, weil es zeigt: Akzeptanz entsteht nicht allein durch Modellverfügbarkeit, sondern durch spürbare Verbesserungen und durch das Gefühl, in der neuen Arbeitsrealität mitgenommen zu werden.
Gleichzeitig verlangen die Ergebnisse nach einer sauberen Umsetzung in Personal- und Talentprozessen. Denn KI verändert auch den Bewerbungsprozess, etwa über Systeme, die Lebensläufe strukturieren, Profile matchen oder Auswahlroutinen standardisieren. Die Karriereplattform Kununu hat dabei Vor- und Nachteile gegenübergestellt, die sich gut mit den Zahlen aus dem Befragungsteil verbinden: Als Vorteil gilt, dass es mehr Zeit für persönliche Gespräche geben kann und dass KI objektivere Entscheidungen stützen kann, weil Kriterien standardisiert werden. Als typische Nachteile werden dagegen der mögliche Verlust menschlicher Intuition genannt – zum Beispiel bei der Bewertung von Soft Skills – und technische Grenzen, etwa durch fehlerhafte Datensätze oder ungenaue Algorithmen. Zusätzlich bleibt der Faktor Mensch: Beschäftigte oder Teams können die Veränderung ablehnen, wenn sie den Einsatz als Bedrohung statt als Unterstützung erleben.
Für Personalverantwortliche ergibt sich daraus eine recht pragmatische, aber anspruchsvolle Handlungslogik. In den offenen Antworten fordern Beschäftigte vor allem gezielte Weiterbildungsangebote, klare Regeln für den KI-Einsatz sowie eine frühzeitige Einbindung durch das Management. Das ist weniger „Change-Communication“ im allgemeinen Sinne als vielmehr die konkrete Ausgestaltung dessen, was in KI-Projekten häufig unterschätzt wird: die Schnittstelle zwischen Modell und Arbeit. Wenn das System neue Fähigkeiten verlangt oder alte Verantwortlichkeiten verschiebt, muss Qualifizierung zeitlich ansetzen, und es braucht klare Leitplanken, welche Aufgaben KI unterstützt und welche Beurteilung weiterhin menschlicher Blick erfordert. Genau dort liegt der Unterschied zwischen Produktivitätsgewinn und dem Gefühl, der eigene Job werde „bis zur Unkenntlichkeit“ transformiert.
Unterm Strich liefern die Daten damit keinen einfachen Pro-oder-Contra-Befund zu Künstlicher Intelligenz, sondern ein dynamisches Bild: Produktivität kann messbar steigen, während parallel Jobprofile umgebaut werden und einzelne Rollen schneller verschwinden als neue entstehen. Für MINT-Teams heißt das, KI als Technologie und als Organisationsprojekt zu behandeln. Wer Weiterbildung, Transparenz und Human-in-the-Loop-Entscheidungen ernst nimmt, erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass aus der Umstellung eine Weiterentwicklung wird – und nicht eine Kaskade von Rollenwechseln, die am Ende auch die Teamleistung wieder bremst.
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