Welche neuen Studien zu künstlicher Intelligenz sind für Personalverantwortliche tatsächlich relevant – und welche Schlagzeilen halten einer genaueren Prüfung stand? Im KI & HR Radar filtern wir aktuelle Forschung und Daten zu KI, Recruiting und Arbeitswelt nach ihrem praktischen und strategischen Wert für HR.
In dieser Woche zieht sich ein Thema durch sehr unterschiedliche Befunde: KI macht menschliche Erfahrung nicht automatisch weniger wichtig. Ein großes Feldexperiment zeigt sogar, dass erfahrene Beschäftigte stärker von KI-Unterstützung profitieren können als unerfahrene. Gleichzeitig zeigen neue deutsche Unternehmensdaten, dass KI inzwischen in sensibleren HR-Prozessen wie Arbeitszeugnissen, Onboarding sowie Leistungs- und Belastungsbewertung angekommen ist. Und eine aktuelle ökonomische Arbeit lenkt den Blick weg von der einfachen Frage, welche Jobs verschwinden – hin zur Frage, wie KI Aufgaben innerhalb von Jobs neu bündelt.
1. KI macht Erfahrung nicht automatisch weniger wichtig – ein Feldexperiment mit fast 6.000 Beschäftigten
Eine in Information Systems Research veröffentlichte Studie von Benjamin Knight, Dmitry Mitrofanov und Serguei Netessine untersucht eine für die Arbeitswelt zentrale Frage: Wer profitiert eigentlich am stärksten von KI-Unterstützung?
Die Forschenden führten dazu ein randomisiertes Feldexperiment mit fast rund 6.000 Instacart-Einkäufer, die in fast 160 US-Supermärkten Kundenbestellungen zusammenstellen durch. Ein Teil der Beschäftigten erhielt KI-gestützte Navigation und Empfehlungen zu Produktstandorten, die Kontrollgruppe nicht. Damit wurde KI nicht in einer Laborsituation, sondern unmittelbar in realen Arbeitsabläufen getestet.
Die Ergebnisse zeigen messbare Verbesserungen: Mit KI-Unterstützung sank die Rückerstattungsquote um 3,83 Prozent, die Geschwindigkeit beim Zusammenstellen der Einkäufe verbesserte sich um 3,29 Prozent und die Produktivität um 3,16 Prozent. Besonders stark erhöhte die KI die Flexibilität der Beschäftigten: Sie übernahmen häufiger Aufträge in unterschiedlichen Supermärkten, weil die digitale Navigation ihnen auch in weniger vertrauten Geschäften beim Auffinden der Produkte half. Die Wahrscheinlichkeit, in mehreren Geschäften zu arbeiten, stieg relativ um 32,5 Prozent. INFORMS fasst die Ergebnisse hier zusammen.
Der überraschendere Befund betrifft die Erfahrung
Weniger erfahrene Beschäftigte griffen stärker auf die KI-Unterstützung zurück. Sie erzielten dadurch aber nicht durchgängig die besseren Ergebnisse. Erfahrenere Beschäftigte konnten die Empfehlungen offenbar besser mit ihrem eigenen Wissen verbinden – insbesondere bei komplexeren Aufträgen und höherer Arbeitsbelastung.
Das widerspricht zumindest einer einfachen Version der These, KI würde vor allem unerfahrenen Beschäftigten helfen, Wissens- und Erfahrungsunterschiede schnell zu schließen. Die Technologie liefert Informationen und Empfehlungen. Um zu beurteilen, wann diese sinnvoll sind und wann der konkrete Kontext eine andere Entscheidung verlangt, bleibt Erfahrung wertvoll.
Für HR ist das relevant: AI Literacy sollte nicht als Ersatz für fachliche Kompetenzentwicklung verstanden werden. Unternehmen, die lediglich KI-Tools ausrollen und erwarten, dass damit Erfahrungsunterschiede verschwinden, könnten den Produktivitätseffekt überschätzen. Interessanter wird die Frage, wie Fachwissen, Erfahrung und KI-Kompetenz gemeinsam entwickelt werden.
Wie belastbar ist das? Das randomisierte Feldexperiment ist methodisch deutlich aussagekräftiger als reine Befragungen oder Korrelationsanalysen. Seine Übertragbarkeit hat dennoch Grenzen: Untersucht wurde eine konkrete KI-Unterstützung bei Instacart-Shoppern. Daraus folgt nicht automatisch, dass derselbe Erfahrungseffekt bei Wissensarbeit, Recruiting oder anderen KI-Systemen identisch ausfällt.
2. Deutschland: KI erreicht zunehmend auch sensible HR-Aufgaben
Wie weit KI bereits in deutschen Personalabteilungen angekommen ist, zeigen neue Zahlen des Digitalverbands Bitkom. Grundlage ist eine repräsentative telefonische Befragung von 602 Unternehmen ab drei Beschäftigten in Deutschland, durchgeführt zwischen Kalenderwoche 18 und 25 des Jahres 2026.
Am häufigsten wird KI derzeit für die individuelle Weiterbildung eingesetzt: 16 Prozent der Unternehmen nutzen sie dafür bereits, gegenüber 12 Prozent im Jahr 2024. Jeweils 14 Prozent setzen KI beim Schreiben von Arbeitszeugnissen und beim Onboarding ein. Beim Onboarding waren es 2024 noch 11 Prozent.
- 16 %: individuelle Weiterbildung
- 14 %: Arbeitszeugnisse
- 14 %: Onboarding
- 13 %: interne Personalanfragen
- 13 %: Bewertung der Arbeitsbelastung
- 12 %: Bewertung der Arbeitsleistung
Besonders auffällig ist die Entwicklung beim Einsatz von KI bei der Bewertung der Arbeitsbelastung. Hier hat sich der Anteil der Unternehmen, die KI bereits einsetzen, von 6 Prozent im Jahr 2024 auf 13 Prozent 2026 mehr als verdoppelt. Zur Bitkom-Erhebung.
Warum diese Zahlen für HR wichtiger sind als die reine Nutzungsquote
Arbeitszeugnisse, Leistungsbewertung und die Bewertung von Arbeitsbelastung sind qualitativ etwas anderes als die KI-gestützte Formulierung einer internen E-Mail. KI wandert damit zumindest bei einem Teil der Unternehmen in Prozesse, die Beschäftigte unmittelbar betreffen und bei denen Datenqualität, Nachvollziehbarkeit, Datenschutz, mögliche Verzerrungen und menschliche Kontrolle wichtiger werden.
Gerade die Angaben zu Leistungs- und Belastungsbewertung sollten deshalb nicht nur als Zeichen zunehmender Digitalisierung gelesen werden. Für HR stellt sich die Governance-Frage: Welche Rolle spielt das System tatsächlich – formuliert es lediglich, analysiert es Daten, gibt es Empfehlungen oder beeinflusst es Entscheidungen über Beschäftigte?
Wie belastbar ist das? Die Bitkom-Zahlen sind keine Wirkungsstudie. Sie zeigen auf Basis einer repräsentativen Unternehmensbefragung, was Unternehmen nach eigener Auskunft bereits einsetzen beziehungsweise künftig einsetzen könnten. Sie beantworten weder, welche Systeme konkret verwendet werden, noch wie intensiv sie genutzt werden oder welche Auswirkungen der Einsatz auf Beschäftigte und Unternehmen hat.
3. Vielleicht ist die entscheidende KI-Frage nicht, welche Jobs verschwinden – sondern wie Aufgaben neu gebündelt werden
Eine im August 2026 überarbeitete theoretische Arbeit des Ökonomen Joshua Gans beschäftigt sich mit einem Aspekt, der für HR zunehmend wichtig wird: Warum gehören bestimmte Aufgaben überhaupt zu einem Job – und was passiert mit dieser Bündelung, wenn Technologie einzelne Tätigkeiten verändert?
Der Ansatz ist relevant, weil viele Diskussionen über KI weiterhin auf Berufsebene geführt werden: Wird der Recruiter ersetzt? Der Softwareentwickler? Der Sachbearbeiter? Tatsächlich kann technologische Veränderung wesentlich kleinteiliger beginnen.
Gans modelliert Jobs als Bündel unterschiedlich anspruchsvoller Aufgaben. Automatisierung kann die Grenzen dieser Bündel verschieben: Aufgaben werden aus einer Rolle herausgelöst, mit anderen Aufgaben kombiniert oder zwischen Rollen neu verteilt. Interessant ist dabei, dass KI nach dem Modell Jobs sogar neu bündeln kann, ohne eine Tätigkeit vollständig zu automatisieren. Zum NBER Working Paper „Endogenous Task Bundling, Skills and Automation“.
Für HR bedeutet das: Die Wirkung von KI lässt sich nicht zuverlässig erfassen, indem man nur Stellenzahlen oder Jobtitel beobachtet. Eine Stelle kann formal weiterbestehen und sich trotzdem substanziell verändern. Genau dann werden Aufgabenanalysen, Kompetenzmodelle, Karrierepfade und Stellenbewertungen relevant.
Wie belastbar ist das? Hier handelt es sich nicht um eine empirische Wirkungsstudie, sondern um ein ökonomisches Modell. Es liefert daher keinen Nachweis dafür, dass Unternehmen ihre Jobs bereits in genau dieser Weise verändern. Sein Wert liegt vielmehr darin, einen Mechanismus präziser zu beschreiben, der sich mit den derzeit beobachtbaren Veränderungen von Tätigkeitsprofilen verbinden lässt.
Was aus den Studien dieser Woche hängen bleibt
Die drei Befunde passen bemerkenswert gut zusammen. KI-Einführung ist zunehmend eine Frage der Arbeitsorganisation und nicht nur der Technologie.
Das Feldexperiment zeigt, dass ein leistungsfähiges KI-System Erfahrung nicht zwangsläufig entwertet. Im untersuchten Kontext konnten erfahrenere Beschäftigte die Technologie sogar besser in ihre Arbeit integrieren. Die deutschen Bitkom-Daten zeigen gleichzeitig, dass KI inzwischen in HR-Prozesse vordringt, die näher an Bewertung und Entscheidungen über Beschäftigte liegen. Und die ökonomische Perspektive auf Task Bundling macht deutlich, warum HR nicht darauf warten sollte, dass komplette Berufe verschwinden: Der Umbau kann innerhalb bestehender Stellen stattfinden.
Daraus ergeben sich drei Fragen für HR: Welche Erfahrung brauchen Beschäftigte, um KI-Ergebnisse beurteilen zu können? Welche HR-Prozesse benötigen aufgrund zunehmender KI-Nutzung stärkere Governance? Und welche Jobs haben sich inhaltlich bereits so weit verändert, dass Stellenbeschreibung, Kompetenzprofil oder Bewertung nicht mehr zur tatsächlichen Arbeit passen?
Unsere Artikel der Woche
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Führt KI bereits zu weniger Arbeitsplätzen in Deutschland?
Die Bundesregierung sieht bislang keinen belastbaren Nachweis für einen systematischen KI-bedingten Beschäftigungsabbau in Deutschland. Der Beitrag ordnet ein, warum sich mögliche KI-Effekte derzeit nur schwer von Konjunktur, Demografie und anderen Veränderungen trennen lassen – und warum internationale Befunde nicht ohne Weiteres auf Deutschland übertragen werden sollten.
Quellen
- Knight, Benjamin; Mitrofanov, Dmitry; Netessine, Serguei: Human-Algorithm Collaboration in Gig Work: The Role of Experience, Skill Level, and Task Complexity, Information Systems Research / INFORMS.
- Bitkom: Jedes siebte Unternehmen schreibt Arbeitszeugnisse mit KI, 18. August 2026.
- Gans, Joshua S.: Endogenous Task Bundling, Skills and Automation, NBER Working Paper 35211, Mai 2026, Revision August 2026.
Offenlegung: Dieser Beitrag wurde mit KI-Unterstützung erstellt. Die genannten Quellen und zentralen Studienergebnisse wurden anhand der verlinkten Originalquellen geprüft.
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