{"id":469,"date":"2026-06-26T09:17:59","date_gmt":"2026-06-26T09:17:59","guid":{"rendered":"https:\/\/www.supralogic.ch\/uncategorized\/say-hello-to-the-new-class-of-ai-jobs-2\/"},"modified":"2026-06-26T09:17:59","modified_gmt":"2026-06-26T09:17:59","slug":"lernen-sie-die-neue-generation-von-ki-jobs-kennen-teil-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.supralogic.ch\/de\/enterprise-ai\/enterprise-ai-tools\/say-hello-to-the-new-class-of-ai-jobs-2\/","title":{"rendered":"Lernen Sie die neue Generation von KI-Berufen kennen"},"content":{"rendered":"

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Die erste Generation der KI-Personalbeschaffung war relativ leicht zu erkennen. Technologieunternehmen konkurrierten um Machine-Learning-Ingenieure, Datenwissenschaftler und Forscher, die in der Lage waren, immer leistungsf\u00e4higere Modelle zu entwickeln. Diese Spezialisten sind nach wie vor wertvoll, aber sie machen nicht mehr den gesamten KI-Arbeitsmarkt aus.<\/span><\/p>\n

In Banken, produzierenden Unternehmen, Dienstleistungsfirmen, im Einzelhandel, im Gesundheitswesen und in \u00f6ffentlichen Einrichtungen bildet sich derzeit eine zweite Kategorie von Mitarbeitern heraus. Diese Mitarbeiter trainieren m\u00f6glicherweise keine Grundmodelle und verf\u00fcgen auch nicht \u00fcber einen Abschluss in Informatik. Stattdessen legen sie fest, wo KI innerhalb der Organisation zum Einsatz kommen soll, binden sie in bestehende Arbeitsabl\u00e4ufe ein, pr\u00fcfen, ob ihren Ergebnissen vertraut werden kann, und entscheiden, wann ein Mensch die Kontrolle behalten muss.<\/span><\/p>\n

Ihre Berufsbezeichnungen variieren, da sich das Betriebsmodell noch in der Entwicklung befindet. Unternehmen stellen KI-Produktmanager, Spezialisten f\u00fcr Modellrisiken, Automatisierungsarchitekten und vor Ort eingesetzte Ingenieure ein. Andere \u00fcbertragen KI-Aufgaben an Juristen, Compliance-Beauftragte, Kommunikationsleiter, Forscher und Betriebsleiter, ohne deren Berufsbezeichnungen zu \u00e4ndern.<\/span><\/p>\n

Diese Unterscheidung ist wichtig. Es ist unwahrscheinlich, dass sich die Zukunft der Arbeit klar in zwei Gruppen aufteilen l\u00e4sst: diejenigen, die \u201cim Bereich KI arbeiten\u201d, und alle anderen. KI-Kompetenz wird zunehmend zu einem festen Bestandteil etablierter Berufe, \u00e4hnlich wie digitale Kompetenz, Datenanalyse und Internetrecherche mittlerweile in vielen Berufen erwartet werden, die nie als Technologieberufe eingestuft wurden.<\/span><\/p>\n

Der Arbeitsmarkt ver\u00e4ndert sich je nach Aufgabe<\/span><\/h2>\n

Prognosen zur Besch\u00e4ftigungslage im Bereich der KI schwanken oft zwischen Massenentlassungen und einer F\u00fclle neu geschaffener Berufe. Beide Sichtweisen lassen au\u00dfer Acht, wie sich Unternehmen in der Regel ver\u00e4ndern.<\/span><\/p>\n

Unternehmen automatisieren einen Beruf selten in einem Schritt. Sie gliedern die darin enthaltenen Aufgaben neu.<\/span><\/p>\n

Ein Kommunikationsmanager verbringt m\u00f6glicherweise weniger Zeit damit, Medienberichte zusammenzustellen, und mehr Zeit damit, narrative Risiken zu bewerten. Ein Anwalt nutzt m\u00f6glicherweise KI zum Vergleich von Vertragsklauseln, bleibt aber weiterhin f\u00fcr die Rechtsberatung verantwortlich. Ein Nachwuchsanalyst erstellt m\u00f6glicherweise schneller ein erstes Finanzmodell, muss aber bereits zu Beginn seiner Karriere Annahmen kritisch hinterfragen. Ein Kundendienstmitarbeiter bearbeitet m\u00f6glicherweise weniger Routineanfragen und daf\u00fcr komplexere F\u00e4lle, bei denen es um Ermessensentscheidungen, Emotionen oder finanzielle Konsequenzen geht.<\/span><\/p>\n

Die Internationale Arbeitsorganisation sch\u00e4tzt, dass weltweit jeder vierte Arbeitsplatz in irgendeiner Form mit generativer KI in Ber\u00fchrung kommt. Ihre noch bedeutendere Erkenntnis ist, dass eine Transformation wahrscheinlicher ist als eine vollst\u00e4ndige Verdr\u00e4ngung, da relativ wenige Berufe ausschlie\u00dflich aus Aufgaben bestehen, die von den derzeitigen Systemen automatisiert werden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

\u201eExposure\u201c sollte nicht mit \u201eVerschwinden\u201c verwechselt werden. Es bedeutet, dass sich die Komposition des Werks \u00e4ndern kann.<\/span><\/p>\n

Das Weltwirtschaftsforum geht davon aus, dass der Wandel auf dem Arbeitsmarkt bis 2030 170 Millionen neue Arbeitspl\u00e4tze schaffen und 92 Millionen Arbeitspl\u00e4tze verdr\u00e4ngen wird, was nach den Annahmen der Umfrage zu einem Nettozuwachs von 78 Millionen Arbeitspl\u00e4tzen f\u00fchren w\u00fcrde. Technologiebezogene Berufe geh\u00f6ren prozentual zu den am schnellsten wachsenden, doch ein Gro\u00dfteil des absoluten Wachstums wird in Bereichen wie Pflege, Bildung, Logistik und Landwirtschaft erwartet.<\/span><\/p>\n

KI ver\u00e4ndert daher die Besch\u00e4ftigungslage vor dem Hintergrund eines breiteren Spektrums demografischer, wirtschaftlicher und technologischer Herausforderungen. Nicht jeder R\u00fcckgang bei den Neueinstellungen ist auf Automatisierung zur\u00fcckzuf\u00fchren, und nicht jede neue Stelle wird \u201eKI\u201c in ihrer Bezeichnung enthalten.<\/span><\/p>\n

KI-Produktmanager setzen M\u00f6glichkeiten in die Praxis um<\/span><\/h2>\n

Eine der wichtigsten neuen Positionen ist die des KI-Produktmanagers.<\/span><\/p>\n

Ein herk\u00f6mmlicher Produktmanager legt fest, welches Kunden- oder Betriebsproblem ein Produkt l\u00f6sen soll, koordiniert technische und kaufm\u00e4nnische Teams und misst, ob das Ergebnis einen Mehrwert schafft. Ein KI-Produktmanager erf\u00fcllt dieselbe Kernaufgabe, muss dabei jedoch auch probabilistische Ergebnisse, Modellgrenzen, die Herkunft der Daten und die Notwendigkeit menschlicher Aufsicht ber\u00fccksichtigen.<\/span><\/p>\n

Nehmen wir an, ein Versicherer f\u00fchrt einen KI-Assistenten f\u00fcr Schadensbearbeiter ein. Das technische Team ist m\u00f6glicherweise in der Lage, Fallakten zusammenzufassen und n\u00e4chste Schritte vorzuschlagen. Dennoch muss jemand entscheiden, ob das System lediglich Informationen abrufen, eine Ma\u00dfnahme empfehlen oder eine Entscheidung treffen soll. Die Antwort darauf hat Auswirkungen auf das rechtliche Risiko, die Kundenbetreuung, die Gestaltung der Arbeitsabl\u00e4ufe und die vor der Einf\u00fchrung erforderlichen Nachweise.<\/span><\/p>\n

Der KI-Produktmanager muss nicht unbedingt der beste Modellentwickler des Unternehmens sein. Die Position erfordert ausreichendes technisches Verst\u00e4ndnis, um zu wissen, was machbar ist, sowie ein tiefes Verst\u00e4ndnis f\u00fcr die Nutzer, die betrieblichen Abl\u00e4ufe und die Risiken.<\/span><\/p>\n

Aus diesem Grund gewinnt Fachwissen immer mehr an Bedeutung, anstatt an Wert zu verlieren. Ein technisch beeindruckendes System kann scheitern, weil es die tats\u00e4chlichen Arbeitsabl\u00e4ufe der Mitarbeiter falsch einsch\u00e4tzt, an der falschen Stelle Verz\u00f6gerungen verursacht oder eine Antwort liefert, die gegen\u00fcber einem Kunden oder einer Aufsichtsbeh\u00f6rde nicht zu rechtfertigen ist.<\/span><\/p>\n

Im Einsatz befindliche Ingenieure f\u00fchren KI in die Organisation ein<\/span><\/h2>\n

Der vor Ort eingesetzte Ingenieur ist n\u00e4her am Geschehen.<\/span><\/p>\n

Anstatt isoliert ein allgemeines Modell zu entwickeln, arbeiten diese Spezialisten direkt mit Kunden oder internen Gesch\u00e4ftsteams zusammen, um KI-Systeme mit Daten, Prozessen und Software zu verkn\u00fcpfen. Sie k\u00f6nnen Abrufsysteme konfigurieren, Arbeitsabl\u00e4ufe f\u00fcr Agenten erstellen, Modelle in Unternehmensanwendungen integrieren und das System anpassen, sobald echte Nutzer dessen Schwachstellen aufdecken.<\/span><\/p>\n

Der Begriff wird mittlerweile eng mit Unternehmen aus dem Bereich der Unternehmens-KI in Verbindung gebracht, doch die zugrunde liegende Funktion ist viel umfassender. Unternehmen ben\u00f6tigen Mitarbeiter, die die L\u00fccke zwischen einer \u00fcberzeugenden Demonstration und einem zuverl\u00e4ssigen Produktionssystem schlie\u00dfen k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Diese Herausforderung wird oft untersch\u00e4tzt. Ein Chatbot, der bei eindeutigen Beispielen gut funktioniert, kann bei veralteten Dokumenten, widerspr\u00fcchlichen Berechtigungen, Fachterminologie und unvollst\u00e4ndigen Datens\u00e4tzen Schwierigkeiten haben. Au\u00dferdem kann er eine \u00dcberwachung, Ausweichverfahren und die Weiterleitung an einen menschlichen Mitarbeiter erfordern.<\/span><\/p>\n

Ein vor Ort eingesetzter Entwickler l\u00f6st daher ebenso sehr ein organisatorisches wie ein technisches Problem. Zu dieser Rolle geh\u00f6rt es, Zeit mit den Anwendern zu verbringen, Ausnahmen zu beobachten und den Arbeitsablauf anzupassen, anstatt davon auszugehen, dass die erste Modellkonfiguration ausreicht.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr kleinere Unternehmen rechtfertigt dies m\u00f6glicherweise keine Festanstellung. Die entsprechenden Kompetenzen k\u00f6nnten von einer Beratungsfirma, einem Softwareanbieter oder einem technisch versierten Betriebsleiter bereitgestellt werden. Die Anforderung bleibt jedoch bestehen: Es muss jemand vorhanden sein, der sowohl das KI-System als auch das Umfeld versteht, in das es eingef\u00fchrt wird.<\/span><\/p>\n

KI-Operationen werden zu einer festen Funktion<\/span><\/h2>\n

Sobald KI den Schritt von der Experimentierphase hin zu routinem\u00e4\u00dfigen Aufgaben vollzieht, ben\u00f6tigen Unternehmen Mitarbeiter, die sie bedienen.<\/span><\/p>\n

Der Betrieb von KI-Systemen \u2013 manchmal auch als \u201eMachine-Learning-Betrieb\u201c oder \u201eAgentenbetrieb\u201c bezeichnet \u2013 umfasst die \u00dcberwachung der Leistung, die Verwaltung von Modellversionen, die Zugriffskontrolle sowie das Ergreifen von Ma\u00dfnahmen bei Leistungseinbu\u00dfen. Dazu geh\u00f6ren auch die weniger glamour\u00f6sen Aufgaben wie die Pflege von Datenverbindungen, die Untersuchung von Vorf\u00e4llen und die Dokumentation von \u00c4nderungen.<\/span><\/p>\n

Ein Unternehmen, das KI-Agenten einsetzt, sieht sich mit zus\u00e4tzlicher Komplexit\u00e4t konfrontiert, da das System m\u00f6glicherweise mehr kann, als nur Text zu generieren. Es k\u00f6nnte einen Kundendatensatz abrufen, eine Datenbank aktualisieren, eine Antwort entwerfen und eine weitere Aktion ausl\u00f6sen. Der potenzielle Produktivit\u00e4tsgewinn ist gr\u00f6\u00dfer, aber auch die Folgen eines Fehlers sind schwerwiegender.<\/span><\/p>\n

Dadurch entsteht ein Bedarf an Fachkr\u00e4ften, die entscheiden k\u00f6nnen, welche Berechtigungen ein Agent erh\u00e4lt, wie dessen Aktivit\u00e4ten protokolliert werden und wo eine Genehmigung erforderlich ist. Sie m\u00fcssen sich nicht nur mit Sicherheit und Prozessgestaltung auskennen, sondern auch damit, wie Menschen im Umgang mit automatisierten Systemen reagieren. Mitarbeiter k\u00f6nnten eine KI-Empfehlung zu bereitwillig akzeptieren, sie g\u00e4nzlich ignorieren oder informelle Workarounds entwickeln, wenn sie sie ausbremst.<\/span><\/p>\n

Die leistungsf\u00e4higsten KI-Betriebsteams werden daher technische \u00dcberwachung mit operativem Urteilsverm\u00f6gen kombinieren. Ihre Aufgabe besteht nicht lediglich darin, den Betrieb des Modells aufrechtzuerhalten, sondern sicherzustellen, dass das gesamte System n\u00fctzlich bleibt, unter Kontrolle steht und dem Zweck entspricht, f\u00fcr den es genehmigt wurde.<\/span><\/p>\n

Das Modellrisiko geht \u00fcber den Bankensektor hinaus<\/span><\/h2>\n

Finanzinstitute besch\u00e4ftigen schon seit Langem Spezialisten f\u00fcr Modellrisiken, um die Annahmen, Daten und Grenzen quantitativer Systeme zu hinterfragen. Generative KI weitet \u00e4hnliche Disziplinen auf ein breiteres Spektrum von Branchen aus.<\/span><\/p>\n

Ein Unternehmen, das KI einsetzt, um Bewerbungen zu pr\u00fcfen, Kunden zu priorisieren oder Empfehlungen f\u00fcr Versicherungsentscheidungen abzugeben, muss wissen, ob sich das System gegen\u00fcber allen relevanten Gruppen einheitlich verh\u00e4lt. Ein Beratungsunternehmen muss feststellen, ob die erstellten Analysen auf anerkannten Quellen basieren. Ein Kommunikationsteam, das KI zur Beobachtung der \u00f6ffentlichen Stimmung einsetzt, sollte wissen, ob der zugrunde liegende Datensatz bestimmte Plattformen oder Zielgruppen \u00fcberproportional ber\u00fccksichtigt.<\/span><\/p>\n

Diese Aufgabe kann von einem KI-Sicherheitsmanager, einem Modellvalidierer, einem verantwortlichen KI-Beauftragten oder einem bestehenden Risikoexperten \u00fcbernommen werden. Die Berufsbezeichnung ist weniger wichtig als die Unabh\u00e4ngigkeit bei der Bew\u00e4ltigung dieser Herausforderung.<\/span><\/p>\n

Die Person, die ein System entwickelt oder in Auftrag gegeben hat, ist nicht immer am besten in der Lage, dieses objektiv zu beurteilen. Unternehmen ben\u00f6tigen einen glaubw\u00fcrdigen Prozess, um Fehlerf\u00e4lle zu testen, Einschr\u00e4nkungen zu dokumentieren und die Einf\u00fchrung zu stoppen, wenn die Beweislage unzureichend ist.<\/span><\/p>\n

Diese Aufgabe sollte nicht mit der Erstellung einer Ethikerkl\u00e4rung verwechselt werden. Sie ist eher mit Qualit\u00e4tssicherung, Risikoanalyse und interner Revision vergleichbar. Die Arbeit umfasst praktische Fragen: Welche Aussagen kann das System treffen? Wie oft sind seine Ergebnisse falsch? Was passiert, wenn sich die Quellinformationen widersprechen? Kann ein Nutzer das Ergebnis anfechten? Wer untersucht einen Vorfall?<\/span><\/p>\n

KI-Governance erfordert mehr als nur einen neuen Ausschuss<\/span><\/h2>\n

Zudem steigt die Nachfrage nach Fachkr\u00e4ften, die gesetzliche Vorschriften und Richtlinien in operative Kontrollma\u00dfnahmen umsetzen.<\/span><\/p>\n

Ein AI-Governance-Verantwortlicher kann ein Verzeichnis der Systeme f\u00fchren, deren Risiken einstufen, zul\u00e4ssige Verwendungszwecke festlegen und die Teams aus den Bereichen Recht, Sicherheit, Beschaffung und Compliance koordinieren. Diese Rolle gewinnt besonders an Bedeutung, wenn Mitarbeiter eigenst\u00e4ndig \u00f6ffentlich zug\u00e4ngliche Tools nutzen oder wenn KI-Funktionen \u00fcber Software bereitgestellt werden, die das Unternehmen bereits besitzt.<\/span><\/p>\n

Das europ\u00e4ische KI-Gesetz unterstreicht diese Notwendigkeit. Seine Anforderungen werden schrittweise eingef\u00fchrt, darunter Bestimmungen zu verbotenen Praktiken, KI-Kompetenz, Allzweckmodellen und risikoreichen Systemen. Organisationen m\u00fcssen ermitteln, welche Verpflichtungen f\u00fcr ihre T\u00e4tigkeiten gelten, anstatt davon auszugehen, dass jedes KI-Tool denselben regulatorischen Anforderungen unterliegt.<\/span><\/p>\n

Fachleute im Bereich Governance ben\u00f6tigen daher ausreichende juristische Kenntnisse, um Anforderungen zu interpretieren, sowie ausreichendes operatives Verst\u00e4ndnis, um diese in die Praxis umzusetzen. Eine Richtlinie, die besagt, dass \u201cKI-Ergebnisse \u00fcberpr\u00fcft werden m\u00fcssen\u201d, ist unzureichend, solange die Organisation nicht festlegt, wer die \u00dcberpr\u00fcfung vornimmt, was dabei gepr\u00fcft wird und welche Nachweise aufbewahrt werden.<\/span><\/p>\n

Die kompetentesten Fachleute werden nicht versuchen, jedes Experiment zu verhindern. Sie werden angemessene Regeln aufstellen, die zwischen einem risikoarmen Entwurfsassistenten und einem System unterscheiden, das Einfluss auf Besch\u00e4ftigung, Kreditvergabe, Gesundheitsversorgung oder den Zugang zu grundlegenden Dienstleistungen nimmt.<\/span><\/p>\n

Der KI-Trainer entwickelt sich zu einem Fachexperten<\/span><\/h2>\n

Der Begriff \u201cKI-Trainer\u201d bezog sich fr\u00fcher haupts\u00e4chlich auf Personen, die Daten kennzeichneten oder Modellantworten bewerteten. Diese Arbeit wird weiterhin verrichtet, doch innerhalb von Unternehmen entsteht derzeit eine spezialisiertere Variante dieser T\u00e4tigkeit.<\/span><\/p>\n

Ein KI-Assistent f\u00fcr den Rechtsbereich muss lernen, welche Quellen als ma\u00dfgeblich gelten und wie die Kanzlei ihre Beratung strukturiert. Ein Kundenservicesystem ben\u00f6tigt Beispiele f\u00fcr akzeptable Formulierungen, Eskalationsregeln und verbotene Zusagen. Ein Kommunikationstool muss zwischen einer sachlichen Unstimmigkeit, einer sich abzeichnenden Darstellung und einer echten Reputationsgefahr unterscheiden k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Personen, die diese Systeme unterrichten und bewerten, ben\u00f6tigen daher Fachkenntnisse. Sie k\u00f6nnen Beispiele entwerfen, Antworten \u00fcberpr\u00fcfen, Bewertungskriterien erstellen und wiederkehrende Fehler identifizieren. In vielen F\u00e4llen ist der beste Kandidat ein erfahrener Mitarbeiter, der die Arbeit gr\u00fcndlich versteht und sich zus\u00e4tzliche KI-Kenntnisse aneignet.<\/span><\/p>\n

Dadurch er\u00f6ffnet sich eine Karriereperspektive f\u00fcr Fachkr\u00e4fte, die keine Ingenieure werden m\u00f6chten. Ein leitender Schadensbearbeiter, ein Versicherungsanalyst oder ein Kommunikationsspezialist kann die Verantwortung f\u00fcr die Qualit\u00e4t der KI-gest\u00fctzten Arbeit in diesem Bereich \u00fcbernehmen.<\/span><\/p>\n

Der Beitrag besteht nicht lediglich darin, Eingabeaufforderungen zu erstellen. Vielmehr geht es darum, implizites fachliches Urteilsverm\u00f6gen in Anweisungen, Beispiele und Tests umzuwandeln, die ein System nutzen kann.<\/span><\/p>\n

KI-Kompetenz h\u00e4lt Einzug in gew\u00f6hnliche Stellenbeschreibungen<\/span><\/h2>\n

Die gr\u00f6\u00dfte Ver\u00e4nderung auf dem Arbeitsmarkt betrifft m\u00f6glicherweise gar keine neuen Berufsbezeichnungen.<\/span><\/p>\n

LinkedIn berichtete im Januar 2026, dass die Zahl der Stellenanzeigen in den USA, in denen Kenntnisse im Bereich KI verlangt wurden, im Vergleich zum Vorjahr um 70 Prozent gestiegen sei. Die Nachfrage geht \u00fcber technische Positionen hinaus, da Arbeitgeber zunehmend erwarten, dass Mitarbeiter KI auch in ihren bisherigen Aufgabenbereichen einsetzen.<\/span><\/p>\n

KI-Kompetenz bedeutet nicht, jede generierte Antwort zu akzeptieren oder die Fachbegriffe der Modellarchitektur zu kennen. In der Praxis bedeutet sie, eine Aufgabe definieren, relevante Hintergr\u00fcnde liefern, Quellen \u00fcberpr\u00fcfen, sensible Informationen erkennen und entscheiden zu k\u00f6nnen, ob das Ergebnis f\u00fcr die Verwendung geeignet ist.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr einen Public-Affairs-Manager kann dies bedeuten, Gesetzesentw\u00fcrfe zu vergleichen, die Positionen der Interessengruppen zu erfassen und ein erstes Briefing zu erstellen, wobei jede wesentliche Behauptung anhand von Prim\u00e4rquellen \u00fcberpr\u00fcft wird. F\u00fcr einen Forscher kann dies bedeuten, KI zur Aufbereitung von Fachliteratur zu nutzen, ohne die daraus generierte Zusammenfassung als empirischen Beweis zu pr\u00e4sentieren. F\u00fcr eine F\u00fchrungskraft kann dies bedeuten, einen Arbeitsablauf neu zu gestalten, anstatt die Mitarbeiter lediglich aufzufordern, dieselbe Arbeit schneller zu erledigen.<\/span><\/p>\n

Diese F\u00e4higkeiten werden zunehmend neben Schreib-, Pr\u00e4sentations- und Tabellenkalkulationskenntnissen eine Rolle spielen. Ihr Wert ergibt sich aus ihrer Anwendung im beruflichen Alltag und nicht aus der blo\u00dfen Beherrschung der KI an sich.<\/span><\/p>\n

Einige der vorgeschlagenen KI-Berufe werden sich nicht zu gro\u00dfen Berufsfeldern entwickeln<\/span><\/h2>\n

Nicht jeder Trendtitel wird \u00fcberleben.<\/span><\/p>\n

Der Begriff \u201ePrompt-Ingenieur\u201c wurde zum Synonym f\u00fcr die Vorstellung, dass Unternehmen Spezialisten besch\u00e4ftigen w\u00fcrden, deren Hauptkompetenz darin besteht, Anweisungen f\u00fcr Sprachmodelle zu verfassen. Einige Organisationen ben\u00f6tigen nach wie vor fundiertes Fachwissen im Bereich Prompting und Bewertung, insbesondere beim Aufbau wiederholbarer Systeme. Dennoch entwickelt sich das Prompting zunehmend zu einem Bestandteil des Produktdesigns, der Softwareentwicklung und des professionellen KI-Einsatzes und ist nicht mehr nur eine eigenst\u00e4ndige Abteilung.<\/span><\/p>\n

Die gleiche Vorsicht gilt f\u00fcr Titel wie \u201eChief AI Officer\u201c. Eine gro\u00dfe Bank, ein Pharmakonzern oder ein multinationaler Hersteller ben\u00f6tigt m\u00f6glicherweise eine F\u00fchrungskraft, die Investitionen, Steuerung und Umsetzung koordiniert. Ein kleineres Unternehmen k\u00f6nnte jedoch unn\u00f6tige B\u00fcrokratie schaffen, wenn es eine hochrangige KI-F\u00fchrungskraft ernennt, bevor ein sinnvoller Anwendungsfall identifiziert wurde.<\/span><\/p>\n

Unternehmen sollten bei der Personalauswahl eher auf dauerhafte Aufgaben als auf trendige Bezeichnungen achten. Sie brauchen jemanden, der die Verantwortung f\u00fcr das Ergebnis \u00fcbernimmt, jemanden, der das System betreibt, jemanden, der dessen Risiken hinterfragt, sowie Fachexperten, die dessen Arbeit beurteilen k\u00f6nnen. Ob diese Aufgaben vier Stellen oder Teile von zwei bestehenden Rollen erfordern, h\u00e4ngt vom Umfang und vom Risiko ab.<\/span><\/p>\n

Einstiegsberufe m\u00fcssen sorgf\u00e4ltig neu gestaltet werden<\/span><\/h2>\n

KI stellt zu Beginn der beruflichen Laufbahn ein besonderes Problem dar.<\/span><\/p>\n

Viele Einstiegspositionen verbinden traditionell Routineaufgaben mit dem Lernprozess. Ein junger Berater erstellt Recherchen, ein Kommunikationsmitarbeiter stellt Medienberichte zusammen und ein Rechtsreferendar pr\u00fcft Dokumente. Diese Aufgaben m\u00f6gen zwar ineffizient sein, aber sie bringen die Mitarbeiter auch mit den Inhalten in Kontakt, aus denen sich berufliches Urteilsverm\u00f6gen entwickelt.<\/span><\/p>\n

Wenn KI die Routineaufgaben \u00fcbernimmt, ohne den Lernmechanismus zu ersetzen, k\u00f6nnten Unternehmen in Zukunft weniger erfahrene Fachkr\u00e4fte hervorbringen. Nachwuchskr\u00e4fte k\u00f6nnten dazu aufgefordert werden, Arbeiten zu bewerten, deren Erstellung sie nie erlernt haben.<\/span><\/p>\n

Unternehmen m\u00fcssen zwischen wertlosen Routineaufgaben und Erfahrungen, die zur Weiterentwicklung beitragen, unterscheiden. Ein Hochschulabsolvent kann KI nutzen, um die anf\u00e4ngliche Recherche zu beschleunigen, muss aber dennoch die Quellen pr\u00fcfen, seine Argumentation darlegen und seine Empfehlung begr\u00fcnden. F\u00fchrungskr\u00e4fte m\u00fcssen m\u00f6glicherweise gezielteres Coaching anbieten, da das Lernen nicht mehr automatisch durch das Arbeitsvolumen erfolgt.<\/span><\/p>\n

Dies wirkt sich auch auf die Personalbeschaffung aus. Berufseinsteiger, die den Einsatz von KI mit kritischem Denken verbinden k\u00f6nnen, tragen m\u00f6glicherweise schon fr\u00fcher zu komplexeren Aufgaben bei, doch Arbeitgeber sollten schnelle Arbeitsergebnisse nicht mit ausgereiftem Urteilsverm\u00f6gen verwechseln.<\/span><\/p>\n

Soziale Kompetenzen gewinnen an Sichtbarkeit, verlieren aber nicht an Bedeutung<\/span><\/h2>\n

Da die KI zunehmend Aufgaben wie das Verfassen von Entw\u00fcrfen, das Abrufen von Informationen und Routineanalysen \u00fcbernimmt, l\u00e4sst sich der verbleibende menschliche Beitrag leichter erkennen.<\/span><\/p>\n

Arbeitgeber ben\u00f6tigen nach wie vor Mitarbeiter, die in der Lage sind, Entscheidungen auf der Grundlage unvollst\u00e4ndiger Informationen zu treffen, skeptische Interessengruppen zu \u00fcberzeugen, politische Sensibilit\u00e4ten zu erkennen und Verantwortung f\u00fcr die Folgen zu \u00fcbernehmen. Anpassungsf\u00e4higkeit, analytisches Denken, Belastbarkeit, F\u00fchrungsqualit\u00e4ten und soziale Kompetenz spielen in Arbeitgeberumfragen neben KI- und Datenkompetenzen weiterhin eine herausragende Rolle.<\/span><\/p>\n

Das bedeutet jedoch nicht, dass \u201cSoft Skills\u201d automatisch jede Position sch\u00fctzen werden. Ein sympathischer Mitarbeiter, der Aufgaben ausf\u00fchrt, die vollst\u00e4ndig standardisiert werden k\u00f6nnen, kann dennoch unter Druck geraten. Die st\u00e4rkere Kombination besteht aus Fachwissen, KI-Kompetenz und menschlichem Urteilsverm\u00f6gen.<\/span><\/p>\n

F\u00fcr Fachleute aus den Bereichen Kommunikation und \u00d6ffentlichkeitsarbeit ist dies besonders relevant. KI kann zwar eine Stakeholder-Liste erstellen oder kritische Fragen simulieren. Sie kann jedoch nicht vor einem Minister Rechenschaft ablegen, einen Gesch\u00e4ftsf\u00fchrer w\u00e4hrend einer Reputationskrise beraten oder die emotionale Dynamik eines schwierigen Treffens zuverl\u00e4ssig einsch\u00e4tzen. Diese T\u00e4tigkeiten erfordern Glaubw\u00fcrdigkeit, Zur\u00fcckhaltung und institutionelles Verst\u00e4ndnis.<\/span><\/p>\n

Was Arbeitgeber jetzt aufbauen sollten<\/span><\/h2>\n

Bevor neue KI-Stellen geschaffen werden, sollten F\u00fchrungskr\u00e4fte ermitteln, welche Arbeitsbereiche sich ver\u00e4ndern.<\/span><\/p>\n

Welche Entscheidungen wird die KI beeinflussen? Welche Aufgaben werden automatisiert? Wo muss ein Mensch das Ergebnis genehmigen? Welches Fachwissen ist erforderlich, um einen schwerwiegenden Fehler zu erkennen? Diese Fragen zeigen auf, welche F\u00e4higkeiten die Organisation tats\u00e4chlich ben\u00f6tigt.<\/span><\/p>\n

Einige L\u00fccken sollten durch Neueinstellungen geschlossen werden. Andere lassen sich besser durch die Umschulung von Mitarbeitern beheben, die bereits mit den Kunden, Systemen und Risiken des Unternehmens vertraut sind. Ein fachlich qualifizierter externer Mitarbeiter ben\u00f6tigt m\u00f6glicherweise Monate, um sich das Wissen anzueignen, \u00fcber das ein erfahrener Mitarbeiter bereits verf\u00fcgt.<\/span><\/p>\n

Die Schulung sollte daher rollenspezifisch sein. Eine allgemeine Einf\u00fchrung kann zwar grundlegende Regeln vermitteln, doch erst durch den Einsatz von KI in der Praxis, die Analyse von Fehlern und das Erlernen der Grenze zwischen Unterst\u00fctzung und Delegation entwickeln die Mitarbeiter n\u00fctzliche Kompetenzen.<\/span><\/p>\n

Zu den neuen Berufen im Bereich der KI werden Ingenieure und Fachleute geh\u00f6ren. Dazu z\u00e4hlen auch Juristen, die automatisierte Entscheidungen pr\u00fcfen k\u00f6nnen, F\u00fchrungskr\u00e4fte, die Prozesse neu gestalten k\u00f6nnen, sowie Kommunikationsfachleute, die erkennen, wann eine effiziente Antwort nicht ver\u00f6ffentlicht werden sollte.<\/span><\/p>\n

Die nachhaltigste Karrierestrategie besteht nicht darin, jedem neuen Titel hinterherzujagen. Vielmehr geht es darum, jemand zu werden, der ein wertvolles Arbeitsfeld versteht, wei\u00df, wie KI dieses ver\u00e4ndert, und die Verantwortung f\u00fcr das Ergebnis \u00fcbernehmen kann.<\/span><\/p>\n

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Mit der fortschreitenden Entwicklung der KI entsteht eine neue Art von Arbeitspl\u00e4tzen, die die Arbeitsweise von Unternehmen grundlegend ver\u00e4ndert. 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