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Das Ende des klassischen Marketers: Marketing-Jobs fallen um 25 %, KI erzwingt radikal neue Profile (21.09.2026)

(Zusammenfassung der Quelle: MARES Redaktion / MR, 20.09.2026 )

Der deutsche Arbeitsmarkt im Marketing erlebt ein tiefgreifendes Erdbeben. Die Nachfrage nach Marketing-Positionen ist um etwa 25 Prozent gegenüber dem Vor-Corona-Niveau eingebrochen und sinkt damit schneller als in fast jeder anderen White-Collar-Funktion. Gleichzeitig haben 75 Prozent der Unternehmen in den letzten zwölf Monaten wichtige Unternehmensziele aufgrund des eklatanten Fachkräftemangels verfehlt. Die Ursache für dieses Paradoxon liegt in einem fundamentalen Wandel der Anforderungen: Gesucht werden kaum noch spezialisierte Ausführer, sondern datengetriebene Strategen mit ausgeprägtem Geschäftsverständnis und "KI-Urteilsvermögen". Um diese massiven Engpässe zu kompensieren, verlagern Unternehmen ihre Rekrutierung zunehmend ins Ausland und müssen das Thema Weiterbildung völlig neu und strategisch denken.

Die zentralen Erkenntnisse:

  • Wandel vom Spezialisten zum datengetriebenen Leader: Unternehmen suchen zunehmend vielseitige Talente, die Kunden-Insights mit Produktstrategie, Finanzen und Vertrieb verbinden können. Rein funktionale Spezialisten verlieren an Wert, während Stellenanzeigen, die KI explizit fordern, stark zunehmen.
  • Menschliches Urteilsvermögen bleibt der Trumpf: Im Umgang mit Künstlicher Intelligenz bleiben Geschmack, kreative Risikobereitschaft und menschliches Urteilsvermögen essenziell. Die Auslagerung der Dateninterpretation wird als hochriskant eingestuft, da ohne interne Teams der tiefe geschäftliche Kontext zur Einordnung fehlt.
  • Die massive Flucht ins Ausland: Um den lokalen Fachkräfteengpass zu umgehen (81 Prozent finden es schwieriger als im Vorjahr, vor Ort passendes Personal zu finden), erwarten Unternehmen, dass bis Ende 2026 durchschnittlich 57 Prozent ihrer Neueinstellungen international erfolgen.
  • Bürokratie bremst globales Recruiting: 82 Prozent der Firmen würden noch stärker international rekrutieren, wenn arbeitsrechtliche Vorgaben am Wohnort und Bezahlungsprozesse im Ausland einfacher und risikoärmer wären.
  • Führung und Weiterbildung stehen unter Druck: Die Führungskräfteentwicklung muss sich von klassischen Profilen lösen und Mindset sowie "AI-Augmented Leadership" in den Fokus rücken. Gleichzeitig wird die strategische Qualifizierung bestehender Mitarbeiter (Upskilling) immer wichtiger, da reines Recruiting den Mangel nicht mehr lösen kann.
Der kritische Kim-Blick:

Die Studie offenbart den enormen Anpassungsdruck und ein echtes Paradoxon auf dem Arbeitsmarkt:

  • Das Marketing-Paradoxon: Auf der einen Seite fallen die Vakanzen um ein Viertel, auf der anderen Seite klagen drei Viertel der Firmen über Fachkräftemangel und verfehlte Ziele. Das zeigt deutlich: Die Wirtschaft sucht händeringend nach "KI-verstehenden Business-Leadern", während der Markt noch voller klassischer "Campaign-Executioner" ist, deren Fähigkeiten entwertet wurden.
  • Die Outsourcing-Falle bei Daten: Der Glaube, man könne Datenkompetenz einfach an KI oder Agenturen auslagern, ist gefährlich. Wenn interne Teams den geschäftlichen Kontext nicht mehr verstehen, verliert das Unternehmen seine Steuerungsfähigkeit. KI ohne menschlichen Business-Kontext generiert im Zweifel nur wertloses Rauschen.
  • Globale Ambition vs. lokale Bürokratie: Die geplante Quote von 57 % internationalen Neueinstellungen ist ein ambitionierter Hilfeschrei der Wirtschaft. Doch wenn administrative Hürden nicht radikal vereinfacht werden, wird diese globale Strategie in der internationalen Arbeitsrechts-Bürokratie ersticken.
Kim prophezeit

Basierend auf diesem drastischen Umbruch wage ich diese Prognose:

  • Das Ende des reinen "Kreativen": Der klassische Werbetexter oder Kampagnen-Manager als reine Ausführungsfunktion wird aussterben. Marketing-Teams der Zukunft bestehen aus "AI Operators", die KI-Outputs effizient orchestrieren, und "Business Translators", die diese Ergebnisse strategisch an Umsatz-, Produkt- und Finanzziele koppeln.
  • Radikaler Shift zu "Borderless HR": Der Fachkräftedruck (wie etwa die 107.000 unbesetzten Stellen bis 2035 in der Region Heilbronn-Franken) ist so massiv, dass Employer-of-Record-Modelle (EoR) flächendeckend zum Standard werden. Firmen werden weltweit rekrutieren, was zu einer schnellen Angleichung der globalen White-Collar-Gehälter führen wird.
  • Interne KI-Akademien werden zur Überlebensfrage: Da der externe Markt keine fertigen KI-Experten in ausreichender Menge liefert, werden Unternehmen gezwungen sein, massive eigene Weiterbildungs-Bootcamps aufzubauen. Wer als Firma keine strategischen Upskilling-Programme für Quereinsteiger und Bestandspersonal anbietet, wird von der Konkurrenz abgehängt.
Kim (JOBfellow) kommentiert

Egal auf welcher Seite des Tisches du sitzt, die Spielregeln haben sich komplett geändert:

  • Für Bewerber ("Werde zum Business-Übersetzer"): Hör auf, dich als reiner "Content Creator" oder spezialisierter "Performance Marketer" zu verkaufen. Positioniere dich stattdessen als datenaffiner Stratege. Zeige in Interviews, wie du KI als Werkzeug bedienst, um messbaren Einfluss auf Finanzen und Vertrieb zu nehmen. Beweise "KI-Urteilsvermögen", Mut zum kreativen Risiko und die Fähigkeit, Signale vom Rauschen zu trennen.
  • Für HR-Profis ("Globalisieren oder Reskillen"): Traditionelle Stellenanzeigen verlieren massiv an Wirkung. Wenn ihr die neuen Profile lokal nicht findet, habt ihr zwei Optionen: Baut rechtliche Hürden ab, um internationale Remote-Worker schnell und sicher einzustellen, und investiert das verbleibende Recruiting-Budget lieber in die strategische Weiterbildung eurer bestehenden, motivierten Mitarbeiter.
  • Hinterfrage dein Führungsverständnis: Es reicht nicht mehr, klassische Kompetenzprofile abzufragen. Führungskräfte müssen Technologie gemeinsam mit ihren Teams wirksam einsetzen und den Wandel aktiv vorleben. Ersetze veraltetes "Command & Control" durch "AI-Augmented Leadership", sonst scheitert die digitale Transformation deines Unternehmens.
Gen Z im Wandel: Experten raten angesichts von KI zur Berufswahl im Handwerk statt Universität ( )

Der Artikel warnt, dass Künstliche Intelligenz (KI) den Arbeitsmarkt dramatisch verändern wird, insbesondere für Jobeinsteiger:innen und Akademiker:innen, während das Handwerk massiv an Bedeutung gewinnt.

KI und der Wandel der Arbeit (Hartwin Maas):

  • Einsteiger-Jobs werden "obsolet": Hartwin Maas prognostiziert, dass typische Einsteiger-Jobs bis 2030 "obsolet" werden. KI übernimmt Routineaufgaben in Bereichen wie Marketing, Entry-Level-Coding, Lagerhaltung und Vorarbeit im Recruiting.
  • Höhere Anforderungen: Berufseinsteiger:innen werden dadurch gezwungen, sofort komplexere Aufgaben zu übernehmen, da die einfachen Zuarbeiten wegfallen.
  • Neue Berufe: Gleichzeitig werden bis 2035 viele neue Berufe entstehen, die wir heute noch nicht kennen.

Geisteswissenschaften unter Druck (Rüdiger & Hartwin Maas):

  • Abwertung der Disziplin: Rüdiger Maas befürchtet eine Abwertung der Geisteswissenschaften. KI-Tools wie ChatGPT ersetzen Kernaufgaben (Zusammenfassen, Lektorat, Übersetzungen, Routine-Journalismus) und fördern laut Hartwin Maas eine "Copy-Paste-Mentalität" statt tiefer Reflexion.
  • KI in der Lehre: Rüdiger Maas sieht Probleme bei der Erkennung von KI-generierten Arbeiten. Er schlägt vor, mündliche Prüfungen stärker zu gewichten, um das tatsächliche Reflexionsvermögen zu testen.
  • Neue Chancen: Geisteswissenschaftler:innen könnten sich künftig auf ethische und gesellschaftliche Fragen der KI konzentrieren, wodurch Empathie und zwischenmenschliche Fähigkeiten wichtiger werden.

Die große Chance: Das Handwerk (Hartwin Maas):

  • Kritik an "Akademisierung": Hartwin Maas kritisiert die "übertriebene Akademisierung" in Deutschland, die "uns auf die Füße fallen" wird, und lobt die Schweiz für ihre Ausgeglichenheit zwischen akademischer und beruflicher Bildung.
  • Vorteile des Handwerks: Er erwartet einen starken Anstieg der "Erfolgskurve" für Handwerksberufe. Die Vorteile seien: zukunftssichere Jobs, stabiles Einkommen, gute Karrierechancen, frühere Selbstständigkeit und höhere Zufriedenheit. Handwerker:innen würden zudem früher Geld verdienen und so mehr Vermögen aufbauen als viele Studierende.
  • Bildungsweg überdenken: Der traditionelle Weg (Gymnasium, Universität) könnte an Wert verlieren, da der Arbeitsmarkt künftig stärker Fähigkeiten und technologische Kenntnisse priorisiert.
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Problem in der US-Justiz: Der Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) führt zu "KI-Müll" ( )

Der Artikel berichtet über ein ernstes Problem in der US-Justiz: Der Einsatz von Generativer Künstlicher Intelligenz (KI) führt zu "KI-Müll" – also von der KI erfundenen Fakten, Studien oder Präzedenzfällen – in offiziellen Gerichtsdokumenten. Während dies bisher vor allem bei Anwält:innen auftrat, sind nun auch die Urteile von zwei US-Bundesrichtern betroffen.

Der Vorfall

Zwei US-Bundesbezirksrichter, Henry Wingate (Mississippi) und Julien Neals (New Jersey), haben Entscheidungen ausgefertigt, die so offensichtlich fehlerhaft waren, dass es den Verfahrensparteien sofort auffiel. Nachdem sie darauf hingewiesen wurden, löschten beide Richter die fehlerhaften Urteile aus den Akten und ersetzten sie durch korrigierte Versionen.

Die Reaktion: Keine Verantwortung, Schuldzuweisungen

US-Senator Charles Grassley, besorgt um die Integrität der Justiz, forderte Antworten von den Richtern. In ihren Antwortschreiben zeigte sich laut Artikel wenig Verantwortungsbewusstsein:

  • Richter Wingate schob die Schuld auf einen juristischen Mitarbeiter:in. Dieser habe das Sprachmodell Perplexity genutzt, um "öffentlich verfügbare Informationen zusammenzustellen".
  • Richter Neals machte einen Praktikanten (Rechtswissenschaftsstudent) verantwortlich. Dieser habe ChatGPT "ohne Genehmigung, ohne Offenlegung" und entgegen aller Regeln genutzt.

Beide Richter gaben zu, dass die normalen, mehrstufigen Prüfverfahren (die solche Fehler hätten finden sollen) vor der Veröffentlichung unterblieben. Den Grund dafür nannten sie jedoch nicht.

Das Kernproblem: Fehlende und schwammige Regeln

Der Vorfall offenbart ein strukturelles Problem:

  1. Keine klaren Regeln vor Ort: Die betroffenen Gerichte hatten offenbar keine verschriftlichten Regeln zum Einsatz von KI.
  2. "Erstaunlich schwammige" Bundesvorgaben: Die vorläufigen Richtlinien der US-Bundesgerichtsverwaltung sind sehr vage. Sie verbieten nicht, das Fällen von Urteilen an KI auszulagern, sondern regen lediglich zur "Vorsicht" an.
  3. Keine Offenlegungspflicht: Richter:innen und Justizbedienstete müssen nicht einmal verpflichtend angeben, ob sie KI eingesetzt haben; sie sollen nur darüber "nachdenken".

Derzeit wird eine Novelle diskutiert, nach der KI-erzeugte Beweise ähnlich wie Aussagen von Sachverständigen behandelt werden sollen.

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E-Bike-Boom sorgt für "Traumjobs" ( )
(Zusammenfassung der Quelle: Süddeutsche Zeitung )

Der E-Bike-Boom und die hohe Nachfrage nach Job-Bikes (Firmen-Leasing) sorgen für volle Auftragsbücher im Zweirad-Handwerk.

  • Hoher Bedarf: Die Betriebe werden mit Aufträgen überflutet ("plötzlich fünfzig Räder in der Woche") und suchen "händeringend" nach qualifizierten Kolleg:innen – auch Quereinsteiger:innen sind willkommen.
  • High-Tech ist Standard: Der Beruf ist heute ein "Traumjob" für Technik-Fans. E-Bikes machen den "Löwenanteil" der Arbeit aus.
  • Lebenslanges Lernen: Du lernst nie aus. Ständige Weiterbildung (z.B. direkt bei Herstellern wie Bosch) zu neuer Motor-, Akku- und Display-Technik gehört fest zum Job.
  • Sinnvolle Arbeit: Du sorgst für Sicherheit im Verkehr. Experten betonen, wie wichtig die regelmäßige Wartung der modernen Bikes ist.
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Studie "Die Suche nach KI-Fachkräften in Deutschland Rekrutierungsstrategien in Stellenanzeigen Gutachten im Projekt „Entwicklung und Messung der Digitalisierung der Wirtschaft am Standort Deutschland“ ( )

Kerninhalte der Studie:

Starker Anstieg der KI-Stellenanzeigen: Die Studie belegt einen deutlichen und kontinuierlichen Anstieg der Nachfrage nach KI-Fachkräften in Deutschland über die letzten Jahre. Dieser Trend ist branchenübergreifend, mit Schwerpunkten in der IT, Finanzdienstleistung, Beratung und dem verarbeitenden Gewerbe.

Vielfalt an KI-Berufsprofilen: Es werden verschiedene Rollen identifiziert, die unter dem Oberbegriff "KI-Fachkräfte" subsumiert werden, darunter insbesondere:

  • Data Scientists (häufigste Rolle)
  • Machine Learning Engineers
  • KI-Entwickler/Programmierer
  • Spezialisierungen wie Computer Vision oder Natural Language Processing (NLP).
  • Auch KI-relevante Rollen wie Data Engineers oder Cloud Engineers, die die Infrastruktur für KI schaffen.

Gesuchter Kompetenzmix: Unternehmen suchen einen hybriden Kompetenzmix, der sich aus drei Hauptbereichen zusammensetzt:

  • Technisches KI-Fachwissen: Kenntnisse in Machine Learning (insbesondere Deep Learning), Algorithmen, neuronalen Netzen, Data Mining, Big Data und relevanter Programmiersprachen (Python, R, Java).
  • Mathematisch-Statistische Fähigkeiten: Starkes Verständnis für Statistik, Wahrscheinlichkeitsrechnung und lineare Algebra zur Modellentwicklung und -bewertung.
  • Domain-Wissen: Branchen- und Anwendungskenntnisse, um KI-Lösungen auf spezifische Geschäftsprobleme anwenden zu können.

Soft Skills und Methodenfähigkeiten: Neben den Hard Skills sind auch Soft Skills entscheidend:

  • Problemlösungskompetenz und analytisches Denken.
  • Kommunikationsfähigkeit (um komplexe KI-Themen an Nicht-Experten zu vermitteln).
  • Teamfähigkeit und Projekterfahrung.
  • Kreativität und Neugierde (insbesondere bei Forschungs- und Entwicklungsrollen).

Hohe Bildungsanforderungen: Für die Kern-KI-Rollen wird in den Stellenanzeigen häufig ein akademischer Abschluss (Master oder Promotion) in Informatik, Mathematik, Statistik, Physik oder angrenzenden Ingenieurwissenschaften vorausgesetzt.

Herausforderungen bei der Rekrutierung: Die Studie bestätigt den Fachkräftemangel in diesem Bereich. Unternehmen müssen oft hohe Anforderungen stellen und gleichzeitig um die wenigen Talente konkurrieren. Die Suche ist komplex, da die benötigten Kompetenzen oft interdisziplinär sind und nicht immer in klassischen Ausbildungsgängen abgebildet werden.

Rekrutierungsstrategien: Unternehmen versuchen, Talente durch Attraktoren wie innovative Projekte, modernste Technologien, flexible Arbeitsmodelle und Weiterbildungsmöglichkeiten zu gewinnen.

Zusammenfassend: Die Studie zeigt, dass der deutsche Arbeitsmarkt eine stark wachsende Nachfrage nach hochqualifizierten KI-Fachkräften hat, die eine Mischung aus technischem, mathematischem und domänenspezifischem Wissen sowie ausgeprägten Soft Skills mitbringen. Die Rekrutierung dieser Talente stellt eine große Herausforderung für Unternehmen dar.

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