Künstliche Intelligenz verändert nicht nur Jobs, sondern auch die Logik von Karriere und Qualifikation. Arbeitsmarktdaten deuten darauf hin, dass Fähigkeiten wie kritisches Denken, Anpassungsfähigkeit und Kommunikation an Bedeutung gewinnen, während rein technische Routinen an Relevanz verlieren. Neue Einstiegsrollen entstehen an der Schnittstelle zwischen Mensch und KI: Dort, wo Technologie gesteuert, hinterfragt und sinnvoll eingesetzt wird. Organisationen reagieren mit neuen Kompetenzmodellen, projektbasierten Karrieren und kontinuierlichem Lernen. Wer sich schnell anpassen und Wissen kritisch bewerten kann, verschafft sich im KI-Zeitalter einen klaren Vorteil.
Als die Federal Reserve Bank of New York ihre jüngste Analyse des Arbeitsmarktes veröffentlichte, überraschten die Ergebnisse sowohl Berufsberater als auch Unternehmensrecruiter. Philosophie-Studierende schnitten in Bezug auf Beschäftigungschancen besser ab als Informatikabsolventen. Kunstgeschichtsabschlüsse erwiesen sich als marktfähiger als Finanzabschlüsse. Ernährungswissenschaften mit Schwerpunkt Ernährungswissenschaften hatten eine Arbeitslosenquote von nur 0,4%, während Computertechnik-Absolventen mit 7,5% Schwierigkeiten hatten.
Für Ali Bebo, Chief Human Resources Officer bei Pearson, bestätigten die Zahlen, was sie beobachtet hat. «Der Erfolg der Philosophie- und Kunstgeschichtsstudenten unterstreicht jene Kernwahrheit, die wir überall sehen», sagte sie. «Menschliche Fähigkeiten – Lernen, Anpassungsfähigkeit, Kommunikation, kritisches Denken – sind so wichtig. Diese Fähigkeiten lassen sich sehr gut in der Einführung fortschrittlicher Technologie, KI und maschinellem Lernen übersetzen.»
«Menschliche Fähigkeiten – Lernen, Anpassungsfähigkeit, Kommunikation, kritisches Denken – sind so wichtig. Diese Fähigkeiten lassen sich sehr gut in der Einführung fortschrittlicher Technologie, KI und maschinellem Lernen übersetzen»
sagt Ali Bebo, Chief Human Resources Officer bei Pearson.
Frisch gebackene Absolventen sehen sich laut Fed-Bericht einer Arbeitslosenquote von 5,8% von 5,8% ausgesetzt, die höchste seit 2021. Doch die Workforce Index-Umfrage von Slack unter über 5.000 weltweiten Schreibtischarbeitern offenbart eine kontraintuitive Realität: Die Mehrheit (58%) der Führungskräfte plant, die Einstiegseinstellungen auszuweiten, selbst wenn die KI-Akzeptanz stark zunimmt.
Dieser Paradigmenwechsel spiegelt eine umfassendere Wahrheit über die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI wider: Während KI in der routinemäßigen Informationsverarbeitung glänzt, entsteht ein entsprechender Bedarf an verbesserten kritischen Denkfähigkeiten, wodurch der neue Einstiegsmitarbeiter nicht als traditioneller Administrator oder sogar als Programmierer positioniert wird, sondern als jemand, der die richtigen Fragen stellen, KI-Grenzen erkennen und die Lücke zwischen künstlicher Intelligenz und menschlichem Einblick schließen kann – in einer Zeit, in der menschliches Urteilsvermögen wertvoller wird als je zuvor.
Von der Hinrichtung zur Orchestrierung
Ruth Hickin, VP of Workforce Innovation bei Salesforce, hat diese Transformation miterlebt. «Wir werden weiterhin Einstiegsjobs haben», sagte sie und widerlegte damit die Vorstellung, dass KI diejenigen ersetzt, die versuchen, ins Berufsleben einzusteigen. «Was sich verändert, ist eher eine Einstiegsposition in der Führungsposition gegenüber digitalen Arbeitskräften oder Agenten. Es geht nicht mehr nur um die Umsetzung. Es geht auch um Orchestrierung als Kernfähigkeit.»
Bei Salesforce hat Hickins Team zudem zehn wesentliche Unternehmenskompetenzen identifiziert, die in Spezialbereiche wie Mensch (Anpassungsfähigkeit, Verantwortlichkeit, Zusammenarbeit, emotionale Intelligenz), Agent (KI-Kompetenz, Mensch-Agent-Zusammenarbeit) und Business (Problemlösung, kritisches Denken, Dateninterpretation, Storytelling) organisiert sind.
«Eine weitere Kernfähigkeit ist Anpassungsfähigkeit», betonte Hickin. «Wir wissen nicht, wo KI im nächsten Jahr sein wird. Wir wissen, dass KI ihre Fähigkeiten etwa alle sieben Monate verdoppelt. Es ist wirklich wichtig, dass Mitarbeitende sich umschulen können.»
Die Beschleunigung des Wandels wirkt sich auf die Fähigkeiten selbst aus. «Fähigkeiten schrumpfen schnell», erklärte Bebo. Mit anderen Worten: Was ein Student im Streben nach einem Abschluss gelernt haben könnte, ist nicht einmal unbedingt relevant. «Wir denken an die Fähigkeiten, die für sechs Monate benötigt werden», fügte sie hinzu. Hickin quantifizierte den Wandel: «In den letzten 10 Jahren haben sich 25% unserer Kernkompetenzen verändert. Es wird in Zukunft eher 60% oder 70% sein.»
Die Fed-Daten deuten darauf hin, dass sich diese Änderung der benötigten Fähigkeiten auswirkt. Informatik-Studierende haben eine Arbeitslosigkeit von 6,1%, während Philosophie-Studierende bei 3,2% liegen. Da KI routinemäßige Programmierung und Datenverarbeitung übernimmt, verlagert sich der Fokus auf Fähigkeiten, die Maschinen nicht replizieren können. Wenn beispielsweise OpenAIs Project Mercury KI in Finanzmodellierung, dem Erstellen von Excel-Modellen und dem Formatieren von PowerPoint-Decks trainiert, zielt es auf traditionelle Einstiegsaufgaben ab. Doch die Fähigkeit, Annahmen zu hinterfragen und Informationen zu synthetisieren, wird wertvoller, wenn KI die Ausführung übernimmt.
Für den Organisationspsychologen Tomas Chamorro-Premuzic offenbaren die Daten etwas Grundlegenderes darüber, wie künstliche Intelligenz das verändert, was Organisationen an ihren neuesten Mitarbeitern schätzen. «Gen-KI verwandelt jeden, der eine Sprache sprechen oder verwalten kann, in Programmierer», erklärte er. «Prompting ist Programmierung.» In diesem Umfeld bringen Absolventen der Geisteswissenschaften Vorteile mit, die technische Ausbildung allein nicht bieten kann: überlegene Sprachbeherrschung, Neugier und die Wissensbreite, die nötig ist, um «auf eine originelle und wertschöpfende Weise mit KI zu interagieren», sagte er.
Aufbau der richtigen Fähigkeiten
Aber zu verstehen, welche Fähigkeiten wichtig sind, ist nur die halbe Gleichung. Die größere Herausforderung besteht darin, sie zu entwickeln – und zwar schnell.
Jenny Simmons, VP of Employee Learning, die bei Salesforce die Enterprise Skills Initiatives leitet, sieht dies in der Art und Weise, wie neue Mitarbeiter sich entscheiden, mit KI-Tools zu interagieren. «Viele dieser Werkzeuge sind ziemlich intuitiv», sagte sie. «Aber es ist notwendig, dass die Menschen die Ergebnisse kritisch betrachten, um zu verstehen, ob sie bekommen, was sie brauchen? Sie müssen wissen, wie man richtig gut promptet, präzise Sprache verwendet und kritisch beurteilt, ob es ihnen das gegeben hat, was sie brauchen oder nicht.»
Diese kritische Bewertungsfähigkeit unterscheidet effektive KI-Nutzer von denen, die lediglich Zugang zu den Tools haben. Heutige Absolventen entwickeln sie oft informell. «Sie kommen aus der Schule und haben diese Werkzeuge in ihrem Unterricht benutzt», bemerkte Simmons. «Sie prüfen, wie sie die Arbeit mit diesen Werkzeugen gestalten und viel schneller auf ein höheres Level gelangen können.»
Hickin liefert ein konkretes Beispiel für einen Einstiegs-Produktmanager bei Salesforce, der Googles Sprachmodell nutzte, um «riesige Mengen an Kundendaten aufzunehmen und diese an ihre Ingenieure zu übersetzen, weil sich die Ingenieure vom Kundenproblem losgelöst fühlten.» Die KI übernahm die Datenverarbeitung, während der Produktmanager menschliches Urteil darüber abgab, welche Erkenntnisse wichtig sind und wie man sie effektiv kommuniziert.
Organisationen systematisieren nun das, was Absolventen zuvor durch Versuch und Irrtum gelernt haben. Bei Pearson verwendet Bebos Team das «DEEP-Framework», ein Akronym für Diagnose, Embed, Evaluate und Priorite. Das Unternehmen verwendet eine Kompetenzontologie namens Faethm von Pearson, um die für jede Rolle benötigten Fähigkeiten zu identifizieren und Lernen in die tägliche Arbeit einzubinden, während durch kontinuierliche Bewertung Rückkopplungsschleifen geschaffen werden.
Diese Formalisierung adressiert eine strukturelle Diskrepanz. «Die traditionelle Hochschulbildung hat die Menschen auf den ersten Job vorbereitet, aber nicht unbedingt auf eine 30-jährige Karriere», bemerkte Bebo. In einer Welt, in der Fähigkeiten nur sechs Monate haltbar sind, sind Qualifikationen weniger wichtig als nachgewiesene Lernfähigkeit. «Wir stellen keine engen technischen Fähigkeiten ein», erklärte sie. «Das Wichtigste, worauf wir achten, ist das Erlernen von Agilität, der Fähigkeit, gut zu kommunizieren, kreativem Denken, Zusammenarbeit.»
Der Unterschied zeigt sich deutlich in den Nutzungsmustern. Laut Slacks Forschung haben 96% der KI-Nutzer Aufgaben erledigt, die sie ohne Hilfe nicht hätten erledigen können. Doch tägliche Nutzer, die von einer 64% höheren Produktivität berichten, teilen eine definierende Eigenschaft: Sie haben starke kritische Bewertungsfähigkeiten entwickelt.
«Was sie aus der Schule mitbringen, sind Fähigkeiten, die ihnen helfen, sich anzupassen und Technologie schneller zu übernehmen», bemerkte Bebo. In einer Umgebung, in der technische Fähigkeiten durch KI zur Ware gemacht werden, wird die menschliche Fähigkeit zu bewerten, zu hinterfragen und anzupassen zur wertvollsten Ressource.
Die Karriereleiter neu gestalten
Diese sich verändernden Anforderungen verändern die berufliche Entwicklung grundlegend. «Wir haben Karrieren als einen linearen Weg betrachtet, als eine Leiter nach oben», sagte Hickin. «Wir ermutigen die Leute, deine Karriere eher wie ein Mosaik zu sehen. Denk an die diagonalen Richtungen, in die du gehen könntest.»
Die Fortschrittsmetriken ändern sich entsprechend. «Fortschrittssignale drehen sich um Fähigkeiten», erklärte Hickin. «Es ist kein statischer Karriereweg mehr, sondern projektbasierte Rotationen, Aufträge, Hospitationsmöglichkeiten. Fortschrittssignale entstehen durch Urteilsvermögen, Kreativität, Zusammenarbeit mit KI, bewiesen durch Projektergebnisse, Kompetenzzertifikate, nicht durch Tenure.»
Die Forward-Engineer-Rolle von Salesforce ist ein Beispiel dafür. «Es ist eine technische und menschliche Aufgabe, Kunden dabei zu helfen, Agentforce zu konfigurieren», beschrieb Hickin. «Wir brauchen technisches Verständnis, aber auch Kundenverständnis. Wir haben Leute, die seit 15 Jahren in ihrem Job arbeiten und Seite an Seite mit neuen Absolventen arbeiten, weil sie das Kerntalent für diesen Job haben. Es ist jetzt ganz klar die richtigen Fähigkeiten, die richtige Zeit, das richtige Problem.»
Am auffälligsten ist vielleicht, wie die Herangehensweise an die Karriereentwicklung traditionelle Fachkompetenzhierarchien umkehrt. «Einstiegsleute haben uns gesagt, dass sie Struktur und Werkzeuge zur Verfügung haben wollen, dann sollen wir sie frei lassen, um selbst herauszufinden, wie sie zum Endpunkt gelangen», sagte Simmons.
Erfolgskennzahlen ändern sich entsprechend. «Beschäftigen sie sich mit dem Lernen? Best Practices teilen? Das Endergebnis auf eine neue oder kreativere Weise zu erreichen?» fragte Simmons. «Wo wir Erfolg sehen, sind Menschen, die die Dinge selbst vorantreiben, anstatt darauf zu warten, dass ihnen etwas übergeben wird.»
Pearson hat berufliche Gemeinschaften geschaffen, in denen frisch gebackene Absolventen erfahrene Fachkräfte unterrichten. «Auf unserem KI-Gipfel sieht man Menschen, die früher in ihrer Karriere sehr erfahrene Fachleute aus verschiedenen Disziplinen über verschiedene Anwendungsfälle unterrichten», beschrieb Bebo.
Neugestaltung für das KI-Zeitalter
Diese Veränderungen erfordern völlig neue Organisationsstrukturen. Bebo bietet ein Bild für die Zukunft: «Viele Organisationen sind dreieckig geformt. Ich glaube, wir werden eher diamantförmig sein.» Das Zentrum erweitert sich um beratende Rollen und bringt Talentintelligenz voran, während das obere Zentrum sich auf Wertverantwortung konzentriert. Dieser Wandel ist besonders bemerkenswert, da es einen starken Anstieg bei mittleren Managern gab, die von den jüngsten Entlassungen betroffen sind.
Denken Sie nicht daran als «Ich muss diese Jobs ersetzen», sondern eher als «Welche neuen Jobs werden wir mit mehr Junioren, Postgraduierten-Mitarbeitern aufnehmen?»
betont Ruth Hickin, Vizepräsidentin für Workforce Innovation bei Salesforce.
Eine diamantförmige Organisation erfordert eine Neuinterpretation der Talententwicklung. «L&D muss als Produktmanager mit neuen Lösungen jedes Quartal entwerfen, nicht alle sechs Monate bis ein Jahr», sagte Bebo. «Du musst an die Zukunft denken, nicht als 18 Monate.»
Hickin rahmte das Gebot um das bewusste Design. «Was durchdachte Unternehmen unterscheidet, ist, Augmentation in das Rollendesign einzubauen. Nicht Analyst plus KI. Was ist der Job? Was wird die KI tun? Was wird der Mensch tun? Sie betrachten Produktivität als eine gemeinsame Mensch-KI-Ausgabe.»
Die strategische Chance liege darin, neue aufstrebende Talente als strategisches Unterscheidungsmittel zu nutzen, argumentierte Hickin. «Denk nicht daran als ‹Ich muss diese Jobs ersetzen'», sagte sie. «Es ist: «Was sind die neuen Jobs, in die wir mehr Junior- und Postgraduierten-Mitarbeiter holen werden?»
Chamorro-Premuzic bot eine Analogie an: «Stellen Sie sich Gen-KI wie eine Mikrowelle für Ideen vor. Es könnte kurzfristig zu einer ungesunden intellektuellen Ernährung führen, wird aber langfristig Michelin-Sterne-Restaurants nicht ausschalten. Die Hoffnung ist, dass die Gen-KI Zeit zum Nachdenken freimacht.»
Die Geschichte bietet Gründe für Optimismus, sagte er. «Nach kurzen Phasen der Disruption hat die Technologie immer mehr Arbeitsplätze geschaffen, als sie zerstört, und die Arbeitsbedingungen sowie Produktivität für alle verbessert.» In einer Zeit, in der KI in der Ausführung hervorragend ist, aber mit Urteilsvermögen zu kämpfen hat, gelingt es dem neuen Einstiegsmitarbeiter nicht, indem er einen spezifischen technischen Stack beherrscht, sondern indem er KI-Tools besser befragt, ihre Grenzen identifiziert und die Lücke zwischen dem, was Algorithmen erzeugen, und dem, was Menschen verstehen, überbrückt. Das Kernfundament, sagte Hicken, «ist wirklich die Flexibilität und Lernbereitschaft.»
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