Studie: Der große Wechsel-Hype flaut ab – aber Gehalt bleibt der Mega-Treiber

Kernergebnis in Kürze: Die historische Hochphase der Wechselbereitschaft nach der Pandemie ist vorbei. Aufgrund der unsicheren Wirtschaftslage agieren Beschäftigte vorsichtiger. Dennoch bleibt die Wechselbereitschaft auf einem hohen Niveau, insbesondere bei der jüngeren Generation (Gen Z). Der Fachkräftemangel ist weiterhin akut. Unternehmen müssen sich sowohl auf die Bindung bestehender Mitarbeiter (Retention) als auch auf die Attraktivität für neue Talente konzentrieren, wobei Gehalt, Führungskultur und Flexibilität die entscheidenden Hebel sind.

1. Studiendesign und Kontext

• Herausgeber: Onlyfy by XING in Zusammenarbeit mit dem Marktforschungsinstitut forsa.
• Datenbasis: Repräsentative Online-Befragung im Januar 2026 unter ca. 3.000 Erwerbstätigen (18–65 Jahre) in der D-A-CH-Region (Deutschland, Österreich, Schweiz).
• Kontext: Die Studie untersucht die Stimmungslage der Beschäftigten vor dem Hintergrund einer abkühlenden Konjunktur, aber anhaltendem Fachkräftemangel.

2. Zentrale Ergebnisse

A. Wechselbereitschaft (Status Quo)

• Leichter Rückgang auf hohem Niveau: Die generelle Wechselbereitschaft ist im Vergleich zu den Rekordjahren 2023/2024 leicht gesunken. In Deutschland sind aktuell 35 % der Beschäftigten offen für einen Jobwechsel (Vorjahre: ca. 37 %).
• Latent vs. Akut: Der Großteil der Wechselwilligen sucht nicht aktiv. Nur 5 % sind akut auf der Suche, während 30 % "latent wechselbereit" sind (d.h., sie suchen nicht, sind aber offen für Angebote).
• Generationenkluft: Die Gen Z (18–29 Jahre) zeigt die höchste Wechselbereitschaft (DE: 48 %), während sie bei den Babyboomern (50+) am geringsten ist (DE: 19 %).

B. Arbeitszufriedenheit

• Gespaltenes Bild: In Deutschland sind 55 % der Beschäftigten mit ihrem aktuellen Job zufrieden. 45 % sind jedoch kritisch oder unzufrieden.
• Alarmierender Zusammenhang: Es besteht eine extrem hohe Korrelation zwischen Unzufriedenheit und Wechselbereitschaft. Wer unzufrieden ist, ist fast immer auch offen für einen Absprung.

C. Gründe für den Wechselwunsch (Push-Faktoren)

Das Gehalt hat seine Position als wichtigster Treiber für einen Jobwechsel weiter gefestigt.

1. Zu niedriges Gehalt (DE: 51 %): Hauptgrund für Unzufriedenheit und Wechselgedanken, verstärkt durch die Inflation der letzten Jahre.
2. Stress und hoher Arbeitsdruck (DE: 38 %): Die Belastung am Arbeitsplatz nimmt zu.
3. Unzufriedenheit mit der Führung (DE: 36 %): Schlechte Vorgesetztenbeziehungen sind ein starker Treiber.
4. Mangelnde Wertschätzung (DE: 35 %).

D. Attraktivitätsfaktoren neuer Arbeitgeber (Pull-Faktoren)

Was lockt Mitarbeiter an? Es ist eine Kombination aus harten und weichen Faktoren.

1. Gutes Arbeitsklima/Kollegialität (DE: 65 %): Der wichtigste "weiche" Faktor.
2. Attraktives Gehalt: Bleibt fundamental. Für einen Wechsel wird oft ein deutlicher Gehaltssprung erwartet (häufig 10–20 % oder mehr).
3. Gutes Vorgesetztenverhalten (DE: 60 %): Führungskultur ist entscheidend.
4. Flexibilität und Work-Life-Balance: Flexible Arbeitszeiten (57 %) und die Möglichkeit zu Homeoffice/Remote Work sind mittlerweile Hygienefaktoren, besonders für jüngere Generationen.
5. Arbeitsplatzsicherheit (DE: 54 %): Gewinnt angesichts der wirtschaftlichen Unsicherheit wieder an Bedeutung.

E. Anforderungen an den Bewerbungsprozess

• Geschwindigkeit und Transparenz: Bewerber erwarten schnelle Reaktionen. Komplizierte Prozesse (z.B. Zwangsregistrierung auf Karriereportalen) führen oft zum Abbruch.
• Gehaltstransparenz ist Pflicht: Die absolute Mehrheit der Befragten erwartet Gehaltsangaben bereits in der Stellenanzeige. Fehlende Angaben schrecken ab.

3. Handlungsempfehlungen für Unternehmen

Das Whitepaper empfiehlt eine Doppelstrategie aus Retention (Halten) und Attraction (Gewinnen):

1. Proaktive Gehaltspolitik: Unternehmen müssen faire, wettbewerbsfähige Gehälter zahlen und diese transparent kommunizieren, um Abwanderung zu verhindern und Talente anzuziehen.
2. Investition in Führungskultur: Führungskräfte sind der Schlüssel zur Mitarbeiterbindung. Wertschätzung und gute Führung müssen trainiert und gelebt werden.
3. Flexibilität gewährleisten: Homeoffice und flexible Arbeitszeiten sind unverzichtbar, um als moderner Arbeitgeber wahrgenommen zu werden.
4. Bewerbungsprozesse radikal vereinfachen: Hürden abbauen, schnell kommunizieren und vor allem Gehaltsspannen in Stellenanzeigen offenlegen.
5. Fokus auf das Betriebsklima: Ein positives Miteinander ist der stärkste immaterielle Bleibefaktor.

Eine Umfrage unter 500 Jugendlichen (11-17 Jahre) in Österreich zeigt eine massive Verbreitung von KI-Chatbots: 94 % nutzen sie, allen voran ChatGPT (90 %). Mehr als die Hälfte nutzt sie mehrmals pro Woche, wobei Mädchen und ältere Jugendliche die intensivsten Nutzer sind.

Nutzung in Schule und Privatleben: Hauptanwendungsgebiet ist die Schule (73 % für Hausübungen, 47 % Infosuche, 27 % Textformulierung). Doch KI wird auch zum intimen Begleiter: Fast 30 % sehen KI als Freund oder Trostspender, ein Viertel hält Verlieben in einen Bot für möglich. Jugendliche schätzen die ständige Verfügbarkeit, sehen aber auch Gefahren wie "Denkfaulheit" und den Verlust realer Kommunikationsfähigkeit.

Vertrauen vs. Datenschutz: 90 % erleben KI als hilfreich, über die Hälfte vertraut den Ratschlägen. Kritisch: 40 % überprüfen die Angaben nie oder selten. Es herrscht wenig Bewusstsein für Datenschutz; 28 % glauben irrtümlich, Eingaben seien vertraulich. Experten warnen, dass persönliche Infos geteilt werden.

Bildungsauftrag & Regulierung: Fast die Hälfte der Jugendlichen hat nie gelernt, wie KI funktioniert, und sieht die Schule in der Pflicht. Eine knappe Mehrheit ist für eine Altersgrenze ab 14, will aber den Umgang schon ab 10 lernen. Experten fordern altersgerechte, datenschutzkonforme Angebote, Kennzeichnung von KI-Inhalten und eine Förderung des kritischen Denkens, um eine neue digitale Kluft zu verhindern.

Die neue Plattform RentAHuman.ai vermittelt menschliche Arbeitskraft an KI-Agenten für Aufgaben in der physischen Welt ("Meatspace-Layer"). Innerhalb einer Woche verzeichnete die Plattform 200.000 Registrierungen, was laut Autor Uli Weißgerber den Nerv zwischen Tech-Hype und Jobangst trifft.

Das Konzept: KI kann keine Pakete abholen oder Fotos machen. Menschen schon. Auf RentAHuman bieten Nutzer ihre Dienste an (z.B. ein Schwede für 20 Dollar/Stunde für Logistik oder Gespräche), die Bezahlung erfolgt über Krypto-Wallets. Technisch nutzt die Plattform das MCP-Protokoll von Anthropic, das KI-Agenten direkten Serverzugriff ermöglicht.

Die Aufträge: Von surreal bis banal. Ein KI-Agent sucht Fotos von Frühlingsrollen, ein anderer zahlt 110 Dollar für eine Blumenlieferung an Anthropic. Es gibt aber auch Paketabholungen (40 Dollar) und Social-Media-Interaktionen (2-10 Dollar). Rund 1.000 Aufträge wurden bisher abgeschlossen. Die Plattform kämpft bereits mit Scam-Versuchen.

Die Gründer: Software-Ingenieur Alexander Liteplo und Patricia Tani programmierten die Plattform an einem Wochenende. Liteplo, selbst von der schwierigen Joblage für Informatiker betroffen, sieht darin eine Chance, Arbeit zu schaffen, während KI Jobs vernichtet. Der provokante Name ist bewusst gewählt.

Kritik: Der Artikel wirft die Frage auf, ob hier eine neue Arbeitsform entsteht oder prekäre Gig-Economy fortgeschrieben wird (Krypto-Bezahlung, keine Arbeitsrechte). Die massive Resonanz zeige vor allem die große Sorge vor KI-bedingtem Jobverlust.

Eine neue Studie von Keyfactor ("Digital Trust Digest: The AI Identity Edition", durchgeführt von Wakefield Research unter 450 Cybersicherheitsexperten in Nordamerika/Europa in Großunternehmen) zeigt eine erhebliche Sicherheitslücke bei der Einführung autonomer KI-Agenten. Unternehmen setzen immer leistungsfähigere, autonom agierende KI-Systeme ein, ohne über die notwendige Infrastruktur zu verfügen, um diese sicher zu authentifizieren und zu verwalten.

Die zentralen Ergebnisse:

• KI vs. Mensch: Mehr als zwei Drittel (69 %) der Experten halten Schwachstellen in KI-Agenten für eine größere Bedrohung als den Missbrauch von KI durch Menschen.
• Das Identitätsproblem: 86 % sind sich einig, dass KI-Agenten ohne eindeutige, dynamische digitale Identitäten nicht vertrauenswürdig sind. 85 % erwarten, dass solche Identitäten in fünf Jahren Standard sein werden.
• Governance-Lücke: Nur die Hälfte der Unternehmen hat Governance-Frameworks implementiert. Nur 28 % glauben, einen fehlerhaften Agenten stoppen zu können, bevor er Schaden anrichtet. 55 % der Sicherheitsverantwortlichen sagen, ihre Führungskräfte nähmen das Risiko nicht ernst genug.
• Risiko "Vibe-Coding": 68 % haben keine vollständige Transparenz oder Kontrolle über KI-generierten Code, was eine kritische Sicherheitslücke darstellt, da KI immer größere Teile der Software schreibt. Gefordert werden kryptografische Fingerabdrücke und überprüfbare Herkunft für jeden KI-Code-Beitrag.

Der Telepolis-Artikel beleuchtet das wachsende Phänomen der KI-Nutzung durch Schüler für Hausaufgaben (laut JIM-Studie 62 % in Deutschland) und die Sorgen von Bildungsexperten, dass dies nachhaltiges Lernen behindert.

Das Kernproblem: Bildungsexperte Vincenzo Schettini warnt, dass Schüler, die KI für Hausaufgaben nutzen (z.B. Aufsätze schreiben lassen), essenzielle Fähigkeiten wie eigenständiges Arbeiten und Schreiben nicht lernen. Dies führe später zu Problemen in Studium und Beruf, wenn sie ohne KI nicht mehr bestehen können.

Empirische Evidenz (Studie University of Pennsylvania): Ein Feldexperiment mit 1.000 Schülern zeigt:

• Übungsphase: Schüler mit freiem ChatGPT-Zugang waren 48 % besser, mit einem speziellen KI-Tutor sogar 127 % besser als die Gruppe ohne KI.
• Test ohne KI: Schüler mit freier KI-Nutzung schnitten 17 % schlechter ab als die, die nie Zugang hatten. Sie nutzten KI als "Krücke" und lernten nichts. Der KI-Tutor milderte diesen negativen Effekt ab.

Das Setting entscheidet: Negative Effekte zeigen sich, wenn KI als Abkürzung oder in Prüfungssituationen genutzt wird (wie in einer ungarischen Studie mit mehr Durchfallern). Positive Effekte gibt es, wenn KI als strukturiertes Lernwerkzeug und Tutor eingesetzt wird (z.B. Physikunterricht in den Emiraten).

Didaktische Leitplanken: Die Forschung empfiehlt:

1. Klare Rolle: KI als Tutor, der Hinweise gibt und zur Reflexion anregt, nicht als Lösungsautomat.
2. Struktur: Klare Lernziele, Übungsphasen und Feedbackzyklen statt einmaliger Abkürzungen.
3. Kritische Prüfung: Schüler müssen lernen, KI-Antworten kritisch zu hinterfragen, da sie oft fehlerhaft sind (32 % Qualitätsmängel).

Fazit & Lösungen: Schettini plädiert für weniger, aber gezieltere Hausaufgaben und Leistungsnachweise im Klassenzimmer ohne digitale Hilfen, um die tatsächliche Kompetenz zu prüfen. Entscheidend ist die Abstimmung im Kollegium, um Überlastung zu vermeiden, die Schüler zur KI treibt.

Risikokapitalgeber Marc Andreessen argumentiert, dass die Angst vor KI-bedingter Massenarbeitslosigkeit am eigentlichen Problem vorbeigeht. Die wahre Krise sei eine drohende Stagnation oder Schrumpfung der Weltwirtschaft durch sinkende Geburtenraten und schwaches Produktivitätswachstum.

KI als notwendiger Ausgleich: Andreessen sieht KI als Technologie, die "genau rechtzeitig" kommt, um den Rückgang der verfügbaren Arbeitskräfte in Industrieländern (USA, Europa, China) auszugleichen. Ohne diesen technologischen Schub würde die Welt vor einer "Zukunft der Entvölkerung" und einer schrumpfenden Wirtschaft stehen.

Arbeitskraft wird wertvoller: Statt Menschen massenhaft zu verdrängen, wird KI laut Andreessen die verbleibende menschliche Arbeitskraft "heiß begehrt" und damit wertvoller machen. Er widerspricht damit prominenten KI-Forschern (z.B. Geoffrey Hinton), die vor weit verbreiteter Arbeitslosigkeit warnen.

Transformation statt Vernichtung: Andreessen räumt ein, dass sich Jobs auf Aufgabenebene verändern werden (z.B. Automatisierung in Entwicklung, Design). Selbst massive Produktivitätsgewinne würden aber nur zu einer Arbeitsplatzfluktuation führen, die mit früheren industriellen Boomphasen vergleichbar ist – Zeiten, die für Chancen, nicht für Zusammenbrüche, bekannt sind. Im besten Fall würden durch KI sinkende Preise den Lebensstandard effektiv erhöhen, was einer "riesigen Gehaltserhöhung" gleichkäme.

Die deutsche Bevölkerung betrachtet Künstliche Intelligenz (KI) als eine unausweichliche und epochale Technologie, begegnet ihrem Einsatz in der öffentlichen Verwaltung jedoch mit großer Skepsis und geringem Vertrauen in die staatliche Umsetzungskompetenz. Der zentrale Schlüssel zur Akzeptanz ist der "Menschvorbehalt": Bürger fordern, dass die Letztentscheidung und Verantwortung bei kritischen Vorgängen zwingend bei einem Menschen aus Fleisch und Blut bleiben muss.

Die zentralen Erkenntnisse:

• Epochaler Wandel vs. Vertrauensdefizit: Eine absolute Mehrheit sieht KI als Technologie, die die Welt ähnlich stark verändern wird wie die Dampfmaschine. Doch nur etwa ein Drittel traut dem Staat zu, KI kompetent einzusetzen.
• Die Akzeptanz-Kluft: Es gibt eine scharfe Trennlinie. Hohe Zustimmung gibt es für regelbasierte, datenintensive Aufgaben (z.B. Steuerbetrugserkennung: 67% dafür; Terminvergabe: 49% dafür). Starke Ablehnung herrscht bei Entscheidungen, die Ermessen oder Empathie erfordern (z.B. Asylanträge, richterliche Urteile, Bürgergeld).
• Der "Gamechanger" Menschvorbehalt: Die Zustimmung zum KI-Einsatz steigt sprunghaft an, wenn garantiert ist, dass die KI nur assistiert und ein Mensch final entscheidet (Beispiel Bürgergeld: Akzeptanz springt von ca. 30% bei reiner KI-Entscheidung auf ca. 63% bei menschlicher Prüfung).
• Hoffnungen vs. Ängste: Bürger hoffen auf schnellere Verfahren (71%) und bessere Erreichbarkeit (65%). Die größten Ängste sind der Verlust des zwischenmenschlichen Kontakts (82%), ungeklärte Verantwortlichkeit (81%) und die Intransparenz der "Black Box" (79%).

Dieses Paper untersucht ein faszinierendes Paradoxon in der Mensch-Maschine-Interaktion: Die Fähigkeit, in emotional involvierenden Gesprächen zwischenmenschliche Nähe aufzubauen. Das zentrale, provokante Ergebnis der Studie ist, dass Künstliche Intelligenz (AI) in diesen emotionalen Situationen tatsächlich besser abschneidet als menschliche Gegenüber – sie baut effektiver Nähe auf.

Der entscheidende Haken (The Twist): Dieser "AI-Vorteil" existiert nur unter einer strikten Bedingung: Die menschlichen Teilnehmer müssen glauben, dass sie mit einem anderen Menschen sprechen. Wenn die AI korrekt als AI gelabelt wird, verpufft dieser Effekt.

Das bedeutet im Umkehrschluss: Unsere eigene Voreingenommenheit (Bias) gegenüber Maschinen verhindert, dass wir emotionale Nähe zulassen, selbst wenn die Maschine objektiv "empathischer" oder geschickter kommuniziert als ein Mensch. Nur wenn wir getäuscht werden, lassen wir die Nähe zu, die die AI generiert.

Im Interview erläutert Maggie Hulce, Chief Revenue Officer bei Indeed, wie KI die Plattform für Jobsuchende und Arbeitgeber transformiert. Indeed nutzt KI seit fast 20 Jahren und hat heute über hundert KI-Funktionen implementiert, viele davon in Kooperation mit OpenAI. Das Ziel: Einstellungsprozesse einfacher, schneller und menschlicher zu machen, wobei der Mensch stets die finale Entscheidung trifft.

KI-Einsatz bei Indeed:

• Für Jobsuchende: Neue Agenten wie "Career Scout" fungieren als persönliche Karrierecoaches. Frühe Tests zeigen, dass Nutzer 7-mal schneller passende Jobs finden und eine 38 % höhere Einstellungschance haben. KI ermöglicht personalisierte Empfehlungen und Gehaltseinblicke.
• Für Arbeitgeber: Tools wie "Talent Scout" und "Smart Sourcing" automatisieren administrative Aufgaben (Sourcing, Screening) und sparen Recruitern Zeit (z.B. 8 Stunden/Woche bei BrightSpring Health). Arbeitgeber, die Smart Sourcing nutzen, stellen 40 % schneller ein. KI-Empfehlungen führen zu 15-mal mehr Bewerbungen bei kontaktierten Kandidaten.
• Interne Nutzung: Über 80 % der Indeed-Ingenieure nutzen agentische Coding-Tools. Zwei Drittel der Mitarbeiter sparen durch KI bis zu zwei Stunden pro Woche. Teams bauen eigene Agenten für Vertrieb und Marketing.

Verantwortung & Kultur: Hulce betont den Fokus auf "verantwortungsvolle KI" (Fairness, Transparenz), um objektivere, kompetenzbasierte Entscheidungen zu unterstützen und Talentpools zu erweitern. Intern fördert Indeed eine Kultur des Lernens durch einen VP of AI, Trainings, Hackathons und den Austausch von Best Practices ("Bottom-up").

Zukunftsvision: In 3-5 Jahren sieht Hulce KI als "persönliches Arsenal an Fähigkeiten", das Menschen kreativer und produktiver macht. Rollen werden verschwimmen, da Mitarbeiter Aufgaben übernehmen, für die früher Spezialteams nötig waren.

Der Studienbericht von CPMC (basierend auf einer Umfrage unter ca. 160 Fach- und Führungskräften im DACH-Raum) untersucht den Status quo und die Erfolgsfaktoren der KI-Transformation in Unternehmen. Das zentrale Ergebnis ist ein Paradox: Für rund 80 % der Unternehmen hat KI eine hohe strategische Relevanz, doch nur etwa ein Drittel verfügt über eine definierte KI-Strategie.

Status Quo & Ziele:

• Reifegrad: Die meisten Unternehmen (kumuliert 58 %) befinden sich noch in sehr frühen Reifegradstufen ("Initial" oder "Wiederholbar"). Nur eine Minderheit hat KI bereits "definiert" oder "gemanagt" integriert.
• Das Hauptziel: Mit Abstand wichtigstes Ziel der KI-Initiativen ist die Effizienzsteigerung (79 %), gefolgt von Qualitätsverbesserung (53 %) und Kostensenkung (50 %). Innovation oder neue Geschäftsmodelle spielen eine untergeordnete Rolle.

Die 3 ultimativen Erfolgstreiber (Unterschied zwischen Vorreitern und Nachzüglern): Die Studie identifiziert drei Faktoren, die erfolgreiche "Vorreiter"-Unternehmen auszeichnen:

1. Hohe Datenqualität und -verfügbarkeit: Ohne saubere Daten keine funktionierende KI.
2. Klare KI-Strategie & Roadmap: Ein strukturierter Plan statt ad-hoc Piloten.
3. Ausreichendes Budget: Die Bereitschaft, signifikant zu investieren.

Die größten Hürden: Als Hauptblocker Nummer eins nennen 70 % der Befragten fehlende Ressourcen (Personal/Budget), gefolgt von Datenschutzbedenken (57 %) und technischer Komplexität (47 %). Kulturell bremsen zudem Ängste vor Veränderung und Arbeitsplatzverlust.