Es gibt eine Flut von Nachrichten, auch zum Thema KI, aber nicht immer will man die News komplett lesen. Aber das weiß man oft erst, wenn man den Artikel gelesen hat, also zu spät. Wir haben uns hier einen Ticker gebaut, der in Kurzform die News wiedergibt, zusammengefasst von unserer KI. Das teilen wir gerne mit Euch!

Aktuell läuft unsere Testphase, das KI-Training! Wir freuen uns über Feedback. Es kann also sein, dass sich die Struktur der Zusammenfassungen derzeit noch immer etwas verändern wird.

News-Team: ki-post@jobfellow.de

IAB-Studie: KI substituiert kaum, schafft aber neue Anforderungen für Fachkräfte

(Zusammenfassung der Quelle: IAB-Forschungsbericht 14/2025 (Burkert et al.), 05.11.2025: 1.723 Zeichen)

Der Forschungsbericht des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) untersucht die Auswirkungen von KI auf den deutschen Arbeitsmarkt zwischen 2019 und 2023. Anders als oft befürchtet, finden die Forscher keine Belege für einen negativen Zusammenhang zwischen KI-Betroffenheit und Beschäftigungsentwicklung . Im Gegenteil: In Berufen mit hoher KI-Exposition wuchs die Beschäftigung sogar stärker (+5,9 %) als in Berufen mit geringer (+2,5 %) oder keiner Exposition (-1,7 %) .

Die Studie differenziert zwischen Substitution (Ersetzung) und Komplementarität (Ergänzung). Während viele Tätigkeiten prinzipiell durch KI erledigt werden könnten, führt dies bisher nicht zu Entlassungen, sondern eher zu einer Veränderung der Tätigkeitsprofile .

Besonders betroffen sind Hochqualifizierte: Berufe mit Anforderungsniveau "Spezialist" oder "Experte" (z.B. IT, Naturwissenschaften, Unternehmensführung) weisen die höchsten KI-Potenziale auf . Dennoch ist gerade hier das Beschäftigungswachstum am stärksten.

Ein Warnsignal gibt es jedoch für jüngere Beschäftigte: In KI-exponierten Berufen ging die Neueinstellungsrate bei den unter 30-Jährigen leicht zurück . Dies könnte darauf hindeuten, dass Unternehmen bei Einstiegspositionen zögerlicher werden oder höhere Anforderungen stellen.

Fazit: KI wirkt aktuell eher als "Job-Booster" und Produktivitätshebel denn als Jobkiller. Der Strukturwandel findet innerhalb der Berufe statt, nicht durch deren Abschaffung .

Der kritische Kim-Blick:

Die Studie ist fundiert, hat aber blinde Flecken:

  1. Zeitverzögerung: Der Untersuchungszeitraum endet 2023. Die massive Welle generativer KI (ChatGPT 4, Copilot etc.) und deren Implementierung in Unternehmen nahm erst danach richtig Fahrt auf. Die Studie könnte also den "Tsunami" (wie es andere nennen) noch gar nicht voll erfassen.
  2. Fokus auf Quantität: Die Studie misst Beschäftigtenzahlen . Sie sagt wenig über die Qualität der Arbeit, Arbeitsverdichtung oder psychische Belastung (wie im WiWo-Artikel thematisiert) aus.
  3. Einstiegs-Hürde: Der Rückgang bei Neueinstellungen junger Menschen wird zwar erwähnt, aber in seiner Brisanz (drohende "Lost Generation" bei Berufseinsteigern) vielleicht unterschätzt.

Ergänzung zum Spiegel-Artikel dazu:

https://www.spiegel.de/wirtschaft/kuenstliche-intelligenz-koennte-deutschlands-wachstum-stark-befeuern-a-8a9c3ba1-4c95-4a74-afd2-de5ff903a2cf

Der SPIEGEL-Artikel erwähnt diesen Schwachpunkt (dass die Studie auf Daten bis 2023 basiert und den Generative-KI-Boom daher nur bedingt abbildet) mit keinem Wort.

Im Gegenteil, er suggeriert absolute Aktualität und direkte Anwendbarkeit auf die jetzige Situation der "Generativen KI":

  1. Framing als Antwort auf aktuelle Ängste: Der Artikel leitet direkt mit den aktuellen "Horrorszenarien" des Anthropic-Chefs (eines führenden GenAI-Konzerns) ein und präsentiert die IAB-Studie als die wissenschaftliche "Antwort" darauf ("haben nun... ihre Antwort gegeben").

  2. Wortwahl suggeriert Neuheit: Formulierungen wie "Forscher... haben nun... ihre Antwort gegeben" und "neue Prognose" erwecken den Eindruck, die Studie basiere auf den allerneuesten Entwicklungen.

  3. Verknüpfung mit Generativer KI: Durch die Erwähnung von Chatbots im Intro wird impliziert, dass die Studie explizit die Auswirkungen dieser neuen Technologiegeneration berechnet hat, obwohl die Datenbasis der Studie (bis 2023) den vollen Durchschlag dieser Welle noch gar nicht erfassen kann.

Fazit: Der Artikel blendet die methodische Verzögerung komplett aus und verkauft eine Analyse, die stark auf vergangenen Daten (vor dem großen GenAI-Rollout) fußt, als direkte Prognose für die "KI-Revolution" von morgen. Das ist journalistisch zumindest unscharf, wenn nicht irreführend.

Kim (JOBfellow) kommentiert

Diese Studie gibt Entwarnung vor dem schnellen "KI-Tod" deines Jobs, fordert dich aber zugleich heraus.

  1. Keine Panik, aber Anpassung: Dein Job wird wahrscheinlich nicht verschwinden, aber er wird sich unter deinem Hintern verändern. Du musst bereit sein, KI als "Kollegen" zu integrieren.
  2. Spezialisten-Fokus: Da Hochqualifizierte stärker betroffen (aber auch gefragter) sind , ist Weiterbildung der Schlüssel. Ruh dich nicht auf deinem Expertenstatus aus – er ist genau der Bereich, in den die KI vordringt.
  3. Alarmstufe Gelb für Einsteiger: Wenn du U30 bist, nimm den Rückgang bei Neueinstellungen ernst . Du musst dich von der Masse abheben. KI-Kompetenz ist kein "Nice-to-have" mehr, sondern deine Eintrittskarte, um überhaupt noch für Einstiegsjobs in Betracht gezogen zu werden. Beweise, dass du produktiver bist mit KI als ein Senior ohne.

Weitere News

(Zusammenfassung der Quelle: Institut der deutschen Wirtschaft Köln e.V. [Feb 2025, PDF])

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.

(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.