LONDON / LONDON (IT BOLTWISE) – Eine Befragung unter 817 MINT-Erwerbstätigen zeigt, dass KI-bezogene Gründe bei 38,4 % der Fachkräfte bereits zu Teamabgängen geführt haben. Als Auslöser nennen 52,2 % vor allem eine Arbeit, die sich „bis zur Unkenntlichkeit“ verändert. Trotz der Belastung berichten 66,8 %, dass die Produktivität ihres Teams gestiegen ist. Für Unternehmen wird damit vor allem die Frage nach klaren Regeln und gezielter Weiterbildung dringlich.
Die KI hält Einzug in den Berufsalltag – und zwar nicht abstrakt, sondern im Alltag von Mathematikern, Informatikern, Naturwissenschaftlern und Technikern. In einer Befragung unter 817 MINT-Erwerbstätigen in Deutschland im Sommer berichten 38,4 %: In den vergangenen zwölf Monaten haben Kollegen aus ihrem Team aus KI-bezogenen Gründen das Unternehmen verlassen. Das ist mehr als ein Stimmungsbild, weil es einen konkreten Effekt auf Teamstabilität und Wissensweitergabe beschreibt. Besonders auffällig ist dabei, dass die Dynamik nicht gleichmäßig über alle Fachbereiche verteilt ist.
Die Gründe, die Befragte für diese KI-bedingten Abgänge angeben, zeichnen ein Bild veränderter Arbeitsschwerpunkte und knapper werdender Kapazitäten. 52,2 % nennen als Hauptgrund, dass sich ihre eigene Arbeit „bis zur Unkenntlichkeit“ verändert habe. Damit geht häufig ein praktischer Shift in der Aufgabenteilung einher: Wo früher Routine über feste Workflows lief, entscheidet heute stärker die Fähigkeit, KI-Outputs zu prüfen, zu integrieren und in belastbare Entscheidungen zu übersetzen. Daneben klagen 46,5 % über fehlende Entwicklungsperspektiven, und 36,9 % berichten, die Arbeitslast sei nicht mehr tragbar.
In den Life Sciences – also Biowissenschaften und Medizin – wirkt diese Wechselwirkung besonders stark. Dort geben 56,8 % der Befragten an, dass es KI-bedingte Teamabgänge gab. Zum Vergleich: In der IT-Branche liegt der Wert bei 28,9 %, im Ingenieurwesen bei 29,6 %. Diese Spannweite deutet darauf hin, dass nicht nur das Vorhandensein von KI zählt, sondern auch die Art der Anwendungen und die Geschwindigkeit, mit der sich Prozesse, Rollen und Qualifikationsprofile im jeweiligen Fachgebiet verschieben. Wenn die Arbeitsweise im Labor, in der Auswertung oder in kliniknahen Workflows schneller kippt als das Training der Teams nachkommt, entstehen genau jene Brüche, die Befragte als fehlende Perspektive und Überlast beschreiben.
Trotz der Wechselabsichten wird die Technologie in der Studie nicht pauschal abgelehnt. Zwei Drittel der KI-Nutzer, konkret 66,8 %, sagen, die Produktivität ihres Teams sei heute höher als vor zwei Jahren. Interessant ist, wofür die Teams die gewonnene Zeit einsetzen: 38,0 % investieren sie vor allem in strategisches Denken, 29,0 % in Weiterbildung und 29,4 % in die Übernahme zusätzlicher Aufgaben. Diese Verteilung zeigt, dass Produktivitätsgewinne offenbar dort entstehen, wo KI nicht als reines „Automatisierungswerkzeug“, sondern als Enabler für Planung, Qualifizierung und Aufgabenexpansion verstanden wird.
Auch emotional fällt das Gesamtbild überwiegend positiv aus. Begriffe wie „anregend“ (38,0 %), „Neugier“ (37,0 %) oder „spannend“ (32,7 %) werden deutlich häufiger mit KI verbunden als „Druck“ (11,7 %) oder „Angst“ (9,3 %). Gleichzeitig bleibt die Diskrepanz zwischen Gefühl und Belastung erklärungsbedürftig: Es kann bedeuten, dass viele Beschäftigte die Chancen sehen, aber organisatorische Leitplanken und Zeitfenster fehlen, um die Transformation nachhaltig zu gestalten. In offenen Antworten fordern die Befragten dafür gezielte Weiterbildungsangebote, klare Regeln für den Einsatz von KI sowie eine frühzeitige Einbindung durch das Management.
Für Unternehmen bedeutet das vor allem: Personalbindung gelingt nicht allein durch die Einführung von KI-Tools, sondern durch die Gestaltung der Arbeitsumgebung rund um KI. Wenn 46,5 % fehlende Entwicklungsperspektiven nennen, reicht ein einmaliges Enablement-Training nicht aus; es braucht wiederkehrende Lernpfade, Rollenmodelle und Anerkennung für KI-nahe Kompetenzen. Ebenso sind „klare Regeln“ kein bürokratisches Anhängsel, sondern eine praktische Sicherheitsleine: Sie reduzieren Suchkosten, verhindern ad-hoc Entscheidungen in kritischen Prozessen und machen Erwartungshaltungen transparent. Gerade in Life Sciences kann das den Unterschied ausmachen, ob KI als Karrierebeschleuniger wahrgenommen wird oder als zusätzlicher Belastungsfaktor, der Fachkräfte langfristig zum Wechsel treibt.
Die Studie liefert damit eine differenzierte Lagekarte für die nächste Phase der KI-Entwicklung im Arbeitsalltag. Während Produktivität und Motivation messbar steigen, wirken parallel Organisations- und Qualifikationslücken, die in bestimmten Fachbereichen deutlich stärker durchschlagen. Entscheidend wird, wie schnell Unternehmen aus Pilotprojekten wiederkehrende Standards machen: gemessene Effekte auf Arbeitsergebnisse, verlässliche Kompetenzprogramme und nachvollziehbare Governance. Wenn das gelingt, könnten die KI-bedingten Abgänge nicht nur sinken, sondern sich sogar in Richtung planbarer Karrierepfade drehen.
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