Aktuelle Untersuchungen verdeutlichen ein wachsendes Problem in der Arbeitswelt: Durch die zunehmende Automatisierung von Arbeitsabläufen mittels Künstlicher Intelligenz stehen Unternehmen vor der Herausforderung, dass Beschäftigte zentrale fachliche Fähigkeiten nicht mehr grundlegend erlernen.
Wenn Routineaufgaben und Einstiegsarbeiten vermehrt von Algorithmen übernommen werden, fehlen Nachwuchskräften und Angestellten die Gelegenheiten, basale Fertigkeiten durch eigene Praxis einzuüben.
Verschiebung der Arbeitsanforderungen und wachsende Diskrepanzen
Die Transformation der Aufgabenfelder vollzieht sich häufig ohne feste betriebliche Leitplanken. Eine frühere weltweite Erhebung von SAP SuccessFactors unter 4.016 Beschäftigten und Führungskräften ergab, dass 88 Prozent der Befragten Veränderungen ihrer Arbeit zumindest teilweise auf eine eigene KI-Nutzung zurückführen.
Bei 51 Prozent dieser Arbeitsweisen-Änderungen geschah dies ohne öffentlich kommunizierte Vorgaben. In einer weiteren Forschungsarbeit von SAP SuccessFactors, die auf der Auswertung von über 500 Quellen sowie Befragungen von 2.718 Beschäftigten, 500 Spitzenführungskräften und 60 Personalverantwortlichen beruht, gaben 75 Prozent der Führungskräfte an, dass Messung, Belohnung und Entwicklung neu erfunden werden müssen.
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Dabei verlagern sich die Qualifikationsanforderungen spürbar. Nach einer Analyse des Softwareanbieters Cornerstone, für die 1,27 Milliarden Stellenanzeigen, mehr als eine Milliarde Lebensläufe und rund 55.000 Kompetenzen ausgewertet wurden, übersteigt die Nachfrage nach KI-Kompetenzen das Angebot in zwölf von 16 Berufsfeldern um das durchschnittlich 3,2-Fache.
Gleichzeitig zeichnet sich ein Ungleichgewicht zulasten des Nachwuchses ab: Berufseinsteiger mit bis zu zwei Jahren Erfahrung stellen zwar 54,7 Prozent der Profile, besetzen jedoch lediglich 24,8 Prozent der erfassten KI-Stellen.
Daten des KI-Unternehmens Anthropic spiegeln eine ähnliche Entwicklung wider; dort sank der Anteil von Junior-Kräften an neu eingestellten Technikern auf 9 Prozent, nachdem er zuvor bei 27 Prozent gelegen hatte.
Mangelnde Qualifizierung und verändertes Lernverhalten
Parallel zu den steigenden Anforderungen offenbaren Erhebungen erhebliche Defizite bei der betrieblichen Weiterbildung. In der Umfrage „BTS AI Pulse Survey 2026“ unter 388 Führungskräften und Mitarbeitern stuften 47 Prozent der Teilnehmenden fehlende Fähigkeiten oder mangelndes Vertrauen als Haupthindernis für die KI-Adoption ein.
Lediglich 38 Prozent berichteten, dass mehr als die Hälfte der Belegschaft eine spezifische KI-Schulung erhalten habe. Bei einer Erhebung von Visier unter 1.000 Vollzeitbeschäftigten in den USA gaben 48 Prozent in einer Selbstauskunft an, ihre KI-Kompetenz oder -Nutzung im Arbeitsumfeld zumindest gelegentlich übertrieben dargestellt zu haben.
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Zugleich verändert sich das Problemlösungsverhalten im Arbeitsalltag grundlegend. Laut einer rumänischen Erhebung der Forschungsagentur MKOR wenden sich 22 Prozent der Angestellten bei unbekannten Aufgaben zuerst an einen KI-Assistenten – noch vor direkten Kollegen oder Führungskräften, die von jeweils 16 Prozent konsultiert werden.
Unternehmensvertreter fordern angesichts dieses Wandels eine stärkere Spezialisierung und ein ausgeprägtes Urteilsvermögen. Bei IBM betonte Chief Talent, Leadership and Culture Officer Aparna Nair, dass die Zeit reiner Generalisten vorbei sei und Kunden fundierte technische Expertise verlangten.
Da KI heute einen Großteil der Programmierarbeiten übernehmen könne, benötigten Ingenieure vor allem die Urteilskraft zur fachlichen Prüfung der Ergebnisse. Auch bei MKOR nannten 21 Prozent der Befragten kritisches Denken und die Überprüfung von KI-Arbeitsergebnissen als wichtigste Kompetenz für die künftige Berufswelt.