Welche neuen Studien und Daten zu künstlicher Intelligenz sind für Personalverantwortliche tatsächlich relevant? Im KI & HR Radar filtern wir aktuelle Forschung zu KI, Recruiting und Arbeitswelt nach ihrem praktischen und strategischen Wert für HR.
Diese Woche liefert vor allem eine wichtige Korrektur für die Diskussion über KI und Arbeit: Technisch mögliche Automatisierung, tatsächliche KI-Nutzung und die Nachfrage nach KI-Fachkräften sind drei unterschiedliche Dinge. Ein neues Working Paper untersucht erstmals detailliert, für welche konkreten Aufgaben Beschäftigte generative KI tatsächlich einsetzen. Gleichzeitig zeigen neue europäische und deutsche Stellenmarktdaten, dass die Nachfrage nach tiefer KI-Kompetenz wächst – explizite KI-Jobs aber weiterhin nur einen kleinen Teil des Arbeitsmarktes ausmachen.
1. Generative KI ist in vielen Berufen angekommen – aber längst nicht in allen Aufgaben
Eine neue Arbeit von Alexander Bick, Adam Blandin, David Deming und Tyler Schumacher liefert einen wichtigen Baustein für die Frage, wie stark KI Arbeit tatsächlich bereits verändert. Statt aus technischen Fähigkeiten von KI-Systemen abzuleiten, welche Tätigkeiten theoretisch betroffen sein könnten, untersuchen die Forschenden, wo Beschäftigte generative KI wirklich einsetzen.
Grundlage ist eine repräsentative Befragung von Beschäftigten in den USA, deren KI-Nutzung mit detaillierten Berufen und Tätigkeiten aus der O*NET-Berufssystematik verknüpft wurde. Daraus entwickeln die Autoren erstmals Nutzungsindizes auf Berufs- und Aufgabenebene.
Das Ergebnis lässt sich mit zwei Worten zusammenfassen: breit, aber flach. In mehr als 80 Prozent der untersuchten Berufe verwendet mindestens jeder fünfte Beschäftigte generative KI. Gleichzeitig liegt die Nutzungsquote bei den meisten einzelnen Tätigkeiten deutlich niedriger.
Besonders deutlich wird das auf Aufgabenebene: Mehr als 40 Prozent der untersuchten Tätigkeiten erreichen eine KI-Nutzungsquote von mindestens 20 Prozent. Aber bei weniger als 3 Prozent der Tätigkeiten nutzt bereits mehr als die Hälfte der Beschäftigten generative KI. Keine untersuchte Tätigkeit erreicht eine Nutzungsquote von 70 Prozent.
Zu den Tätigkeiten mit besonders hoher Nutzung gehören das Lesen von Dokumenten zur Gewinnung technischer Informationen mit 61,3 Prozent, das Erstellen von Forschungsberichten mit 60,7 Prozent und die Analyse von Daten zur Identifikation von Trends mit 57,5 Prozent.
Zum Working Paper „What Work Does Generative AI Do?“
Warum „KI-Exposition“ nicht mit KI-Nutzung gleichgesetzt werden sollte
Für die bisherige Forschung ist ein weiterer Befund besonders relevant. Die Autoren vergleichen ihre tatsächlich beobachtete Nutzung mit sogenannten Exposure-Scores, die abschätzen, welche Berufe oder Aufgaben technisch durch KI unterstützt werden könnten. Diese Werte erklären zwar einen Teil der tatsächlichen Nutzung – aber längst nicht alles.
Sogar Beschäftigte mit sehr ähnlichen Tätigkeiten unterscheiden sich erheblich darin, ob und wofür sie KI verwenden. Damit rückt neben der Frage „Welche Aufgaben kann KI übernehmen?“ eine zweite Frage stärker in den Vordergrund: „Warum nutzen manche Beschäftigte KI für diese Aufgaben und andere nicht?“
Für HR bedeutet das: Eine Analyse von Stellenbeschreibungen oder KI-Expositionswerten reicht nicht aus, um den tatsächlichen Veränderungsgrad der eigenen Organisation zu beurteilen. Unternehmen sollten zusätzlich untersuchen, wie Beschäftigte KI tatsächlich verwenden – nach Rolle, Tätigkeit und Prozess. Genau dort können Unterschiede bei Kompetenz, Zugang zu Tools, Führung, Governance oder Akzeptanz sichtbar werden.
Wie belastbar ist das? Die Studie verwendet eine repräsentative Beschäftigtenbefragung und verbindet die Angaben mit detaillierten Tätigkeitsdaten. Das ist gegenüber rein technischen Expositionsmodellen ein wichtiger Fortschritt. Gleichzeitig handelt es sich um selbst berichtete Nutzung in den USA. Die Untersuchung misst außerdem nicht, ob KI eine Tätigkeit ersetzt, wie viel Zeit sie spart oder welche Auswirkungen die Nutzung auf Beschäftigung und Produktivität hat.
2. IW analysiert 182 Millionen Stellenanzeigen: Nachfrage nach tiefer KI-Kompetenz wächst in Europa
Wie sich KI bereits in den Kompetenzanforderungen von Unternehmen niederschlägt, untersucht ein am 8. September veröffentlichtes Gutachten des Instituts der deutschen Wirtschaft (IW). Die Autoren Jan Büchel, Jan Engler und Armin Mertens analysieren die Nachfrage nach vertieften KI-Kompetenzen in allen 27 EU-Mitgliedstaaten.
Die Datengrundlage ist außergewöhnlich groß: Rund 182 Millionen eindeutige Online-Stellenanzeigen aus den Jahren 2022 bis 2025 wurden ausgewertet. Ein mehrsprachiges regelbasiertes Modell identifiziert Anzeigen, in denen vertiefte KI-Kompetenzen verlangt werden.
Die Unterscheidung ist wichtig: Gemeint ist nicht allgemeine AI Literacy oder die Fähigkeit, ChatGPT im Arbeitsalltag zu verwenden. Erfasst werden Stellen, bei denen vertieftes Wissen über KI-Technologien eine zentrale Rolle für die Tätigkeit spielt – beispielsweise um KI-Anwendungen selbst zu entwickeln.
EU-weit ist gleichzeitig die betriebliche KI-Nutzung deutlich gestiegen. 2025 setzte bereits etwa jedes fünfte Unternehmen mit mindestens zehn Beschäftigten eine der größeren KI-Technologien ein; 2023 waren es erst 8 Prozent. Zwischen den Mitgliedstaaten bestehen allerdings erhebliche Unterschiede: In den führenden Ländern Dänemark, Finnland, Schweden, Belgien und Luxemburg liegen die Nutzungsquoten zwischen 34 und 42 Prozent, in Rumänien bei lediglich 5 Prozent.
Zum IW-Gutachten „AI skills demand in the EU“
Für HR interessant: Stellenanzeigen bilden den tatsächlichen Kompetenzbedarf nur teilweise ab
Die Autoren weisen selbst auf eine wichtige Einschränkung hin: Die in Stellenanzeigen sichtbare Nachfrage ist eher eine Untergrenze des tatsächlichen Bedarfs. Unternehmen können benötigte KI-Kompetenzen auch durch Weiterbildung vorhandener Beschäftigter aufbauen oder externe Dienstleister einsetzen.
Gleichzeitig korrigiert die Untersuchung einen typischen Fehler von Stellenanzeigenanalysen. Online-Vakanzen enthalten überproportional häufig Management-, akademische und IT-Berufe, während andere Berufsgruppen unterrepräsentiert sind. Das IW gewichtet die Daten deshalb anhand der tatsächlichen Beschäftigungsstruktur der jeweiligen Länder und Jahre nach.
Für HR bedeutet das: Der Aufbau von KI-Kompetenz ist nicht ausschließlich eine Recruiting-Aufgabe. Gerade wenn Unternehmen KI breiter einsetzen wollen, müssen sie entscheiden, welche Fähigkeiten extern eingekauft, neu rekrutiert oder innerhalb der vorhandenen Workforce entwickelt werden sollen.
Wie belastbar ist das? Die enorme Datenbasis und die Korrektur der Berufsstruktur sind klare Stärken. Stellenanzeigen messen allerdings Nachfrage, nicht vorhandene Kompetenzen oder tatsächliche Einstellungen. Zudem erfasst die Untersuchung bewusst vertiefte KI-Kompetenz und nicht die inzwischen deutlich breiter relevante allgemeine AI Literacy.
3. Deutschland: Nur 0,4 Prozent der Stellenanzeigen sind explizite KI-Jobs
Passend dazu liefert eine neue Stellenmarktanalyse von XING einen Blick auf Deutschland. Ausgewertet wurden rund 120.000 KI-bezogene Stellenanzeigen aus dem Zeitraum Januar 2022 bis Juli 2026.
Der Anteil expliziter KI-Stellen hat sich seit 2022 zwar verdoppelt – allerdings von einem sehr niedrigen Ausgangsniveau. 2022 entfielen rund 0,2 Prozent der Stellenanzeigen auf KI-bezogene Positionen, aktuell sind es 0,4 Prozent.
Auch die Struktur der Nachfrage ist aufschlussreich: 79 Prozent der ausgeschriebenen KI-Positionen richten sich an Berufserfahrene. Klassische Einstiegspositionen machen lediglich 6 Prozent aus, weitere 11 Prozent richten sich an Studierende und Praktikanten.
Und es entstehen keineswegs nur völlig neue Berufsbezeichnungen. Unter den KI-bezogenen Vakanzen dominieren etablierte Profile: Data Scientists stehen für 23 Prozent, Machine Learning Engineers für 6 Prozent, AI Engineers für 3 Prozent und Prompt Engineers für lediglich 2 Prozent der untersuchten Anzeigen.
Zur XING-Stellenmarktanalyse vom 8. September 2026
KI verändert vermutlich viel mehr Jobs, als neue „KI-Jobs“ entstehen
Die 0,4 Prozent dürfen nicht als Anteil aller Stellen interpretiert werden, die durch KI verändert werden. XING zählt eine Anzeige als KI-bezogen, wenn Titel oder Stellenbeschreibung mindestens einen Begriff aus einer Liste KI-relevanter Suchbegriffe enthalten.
Damit erfasst die Analyse vor allem Stellen, bei denen KI explizit zum Anforderungsprofil gehört. Beschäftigte, die in Marketing, HR, Controlling, Recht oder anderen Funktionen zunehmend mit KI arbeiten, ohne dass ihre Stelle als „KI-Job“ ausgeschrieben wird, erscheinen darin nicht zwingend.
Für HR ist genau diese Unterscheidung wichtig: Die Transformation des Arbeitsmarktes lässt sich nicht an der Zahl neuer AI Engineers oder Prompt Engineers ablesen. Wahrscheinlich findet ein wesentlich größerer Teil der Veränderung innerhalb bestehender Berufsbilder statt.
Wie belastbar ist das? Die Analyse bietet mit rund 120.000 Anzeigen eine interessante deskriptive Momentaufnahme. Sie ist jedoch keine repräsentative Untersuchung des gesamten deutschen Arbeitsmarktes und hängt von der verwendeten Definition KI-bezogener Suchbegriffe sowie der Datengrundlage des Jobportals ab. Die 0,4 Prozent sollten deshalb nicht als allgemeiner Anteil der KI-betroffenen Beschäftigung interpretiert werden.
Was aus den Studien dieser Woche hängen bleibt
Die drei Untersuchungen ergänzen sich ungewöhnlich gut. Sie messen unterschiedliche Ebenen derselben Entwicklung – und gerade deshalb sollte man ihre Zahlen nicht miteinander verwechseln.
Erstens: Technische KI-Exposition sagt noch nicht, wie intensiv Beschäftigte KI tatsächlich einsetzen. Die neue US-Studie zeigt eine breite, aber auf Aufgabenebene noch relativ flache Nutzung.
Zweitens: Die Nachfrage nach vertiefter KI-Kompetenz wächst. Doch Stellenanzeigen bilden nur einen Teil des Kompetenzaufbaus ab, weil Unternehmen Fähigkeiten auch intern entwickeln können.
Drittens: Explizite KI-Jobs bleiben in Deutschland bislang eine kleine Nische. Das bedeutet aber keineswegs, dass KI nur wenige Beschäftigte betrifft. Im Gegenteil: Wenn generative KI zunehmend innerhalb bestehender Berufe und Aufgaben eingesetzt wird, dürfte die Veränderung von Jobprofilen wesentlich größer sein als die Zahl der Stellen mit „KI“ im Titel oder Anforderungsprofil vermuten lässt.
Für HR verschiebt sich damit die entscheidende Frage von „Wie viele KI-Jobs brauchen wir?“ zu „Welche Aufgaben verändern sich, welche Beschäftigten nutzen KI bereits – und welche Kompetenzen benötigen unsere bestehenden Rollen künftig?“
Quellen
- Bick, Alexander; Blandin, Adam; Deming, David J.; Schumacher, Tyler R.: What Work Does Generative AI Do?, NBER Working Paper 35677 / Federal Reserve Bank of St. Louis Working Paper 2026-017.
- Büchel, Jan / Engler, Jan / Mertens, Armin, 2026, AI skills demand in the EU, Fact sheet as part of the AI@Work project for the European Employers' Institute (EEI), Köln, 8. September 2026.
- XING: Hype hat kaum Auswirkungen auf Jobmarkt: KI-Jobs machen nur 0,4 Prozent der deutschen Stellenanzeigen aus, 8. September 2026.
Offenlegung: Dieser Beitrag wurde mit KI-Unterstützung erstellt. Die genannten Quellen und zentralen Studienergebnisse wurden anhand der verlinkten Originalquellen geprüft.
Jetzt hier abonnieren
