Die Debatte über KI und Arbeit wird meist in Schlagzeilen über verschwindende Berufe geführt. Die belastbare Forschung zeichnet ein anderes Bild: Generative KI verändert zuerst einzelne Aufgaben, und zwar gerade dort, wo bislang als sicher galt, dass nur Menschen sie erledigen können – in der Wissensarbeit. Für Unternehmer ist das die wichtigere Nachricht. Wer versteht, welche Tätigkeiten sich verschieben, kann Rollen, Weiterbildung und Führung rechtzeitig darauf ausrichten.
Aufgaben statt Berufe: Was die Forschung tatsächlich misst
Fast alle seriösen Studien zu KI und Arbeitsmarkt setzen bei Tätigkeiten an, nicht bei Berufsbezeichnungen. Das Institut für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) berechnet seit 2013 sogenannte Substituierbarkeitspotenziale: den Anteil der Kerntätigkeiten eines Berufs, den Computer oder computergesteuerte Maschinen nach dem jeweiligen Stand der Technik vollautomatisch erledigen könnten. Grundlage sind die Tätigkeitsbeschreibungen der Expertendatenbank BERUFENET der Bundesagentur für Arbeit.
Die jüngste Aktualisierung (IAB-Kurzbericht 5/2024, Technologiestand 2022) zeigt zwei Dinge. Erstens arbeiten 38 Prozent der sozialversicherungspflichtig Beschäftigten in Deutschland in einem Beruf, in dem mindestens 70 Prozent der Tätigkeiten substituierbar sind; 2019 waren es 34 Prozent. Zweitens ist der Anstieg umso stärker, je höher das Anforderungsniveau ist – in Expertenberufen betrug er fast zehn Prozentpunkte. Die Autorinnen begründen die Aktualisierung ausdrücklich mit den neuen Möglichkeiten generativer KI.
Wichtig ist die Einordnung: Das IAB misst allein die technische Machbarkeit. Ob eine Tätigkeit tatsächlich ersetzt wird, hängt von Wirtschaftlichkeit, Qualität sowie rechtlichen und ethischen Hürden ab. Das Institut selbst warnt davor, diese Potenziale zu überschätzen.
Die Internationale Arbeitsorganisation (ILO) kommt in ihrem aktualisierten Index vom Mai 2025 zu einem ähnlichen Befund. Weltweit arbeitet demnach rund jeder vierte Beschäftigte in einem Beruf mit zumindest teilweiser Exposition gegenüber generativer KI; in Ländern mit hohem Einkommen sind es 34 Prozent. In die höchste Expositionsstufe fallen dagegen nur 3,3 Prozent der weltweiten Beschäftigung. Die ILO folgert, dass die Umgestaltung von Berufen die wahrscheinlichste Wirkung ist, nicht ihr Wegfall. Auch die OECD hielt in ihrem Employment Outlook 2023 fest, dass sich KI für viele Beschäftigte vor allem in veränderten Aufgaben und veränderter Arbeitsqualität zeigen wird.
Generative KI ersetzt selten einen ganzen Beruf. Sie zerlegt ihn in Aufgaben – und stellt jede einzelne neu zur Disposition.
Die Treiber: Warum sich Wissensarbeit jetzt verschiebt
Der wichtigste Treiber ist die niedrige Einstiegshürde. Nach dem IAB-Betriebspanel, einer repräsentativen Befragung von jährlich rund 15.000 Betrieben, stieg der Anteil der Betriebe in Deutschland, die generative KI nutzen, von 5 Prozent im Jahr 2023 auf knapp 25 Prozent im Jahr 2025. In diesen Betrieben arbeiten hochgerechnet knapp 40 Prozent aller sozialversicherungspflichtig Beschäftigten. Die meisten Nutzer setzen frei zugängliche Standardwerkzeuge ein; nur ein kleiner Teil trainiert Modelle mit eigenen Daten.
Der zweite Treiber sind die Erwartungen der Arbeitgeber. Für den Future of Jobs Report 2025 des World Economic Forum wurden mehr als 1.000 große Arbeitgeber mit zusammen über 14 Millionen Beschäftigten befragt. Sie erwarten, dass sich bis 2030 rund 39 Prozent der Kernkompetenzen verändern. 40 Prozent rechnen damit, Personal dort zu reduzieren, wo KI Aufgaben automatisieren kann; zugleich planen 77 Prozent, ihre Belegschaft weiterzubilden. Zu den am schnellsten schrumpfenden Rollen zählen laut Bericht Verwaltungsassistenzen, neu hinzugekommen sind unter anderem Grafikdesigner.
Der dritte Treiber ist der Fachkräftemangel. Die Szenariorechnung des IAB-Forschungsberichts 23/2025 kommt für einen Zeitraum von 15 Jahren zu dem Ergebnis, dass die Gesamtbeschäftigung im KI-Szenario auf ähnlichem Niveau liegt wie ohne breiten KI-Einsatz. Rund 1,6 Millionen Arbeitsplätze wären jedoch vom Strukturwandel betroffen, also auf- oder abgebaut. Bei IT- und Informationsdienstleistern liegt die Zahl der Erwerbstätigen nach 15 Jahren um rund 110.000 höher, bei Unternehmensdienstleistern um rund 120.000 niedriger als im Referenzszenario. Langfristig wären nach dieser Modellrechnung vor allem Experten betroffen, weniger Helfer- und Fachkräfte.
Welche Rollen sich verändern
Aus den Befunden lässt sich ableiten, wo der Wandel in wissensintensiven Funktionen am deutlichsten ausfällt. Die folgende Übersicht beschreibt Tendenzen, keine Prognosen für einzelne Arbeitsplätze:
- Assistenz und Sekretariat: Terminabstimmung, Protokolle, Korrespondenz und Recherche lassen sich weitgehend maschinell vorbereiten. Die ILO sieht Büro- und Verwaltungsberufe weiterhin als am stärksten exponiert. Die Rolle verschiebt sich zur Koordination und zum Schnittstellenmanagement.
- Sachbearbeitung: Standardfälle, Formularprüfung und Vorab-Klassifikation werden zunehmend maschinell vorbereitet. Beim Menschen bleiben Ausnahmen, Ermessensentscheidungen und die Klärung mit Kunden.
- Analyse und Controlling: Datenaufbereitung und erste Auswertungen beschleunigen sich. Wertvoller werden die richtige Fragestellung, die Plausibilitätsprüfung und die Übersetzung in Entscheidungen.
- Content und Kommunikation: Entwürfe entstehen in Minuten. Redaktionelle Verantwortung, Markenstimme und Faktenprüfung gewinnen an Gewicht.
- Softwareentwicklung: Codevorschläge und Tests werden automatisiert unterstützt, während Architektur, Sicherheit und Code-Review anspruchsvoller werden. Das IAB verzeichnet den stärksten Anstieg der Substituierbarkeit ausgerechnet in IT- und naturwissenschaftlichen Dienstleistungsberufen.
- Beratung und Vertrieb: Recherche, Angebotsentwürfe und Präsentationen gehen schneller. Die Beziehung zum Kunden und die Verantwortung für die Empfehlung bleiben beim Menschen, wie auch der Beitrag über KI im Vertrieb zeigt.
Die gezackte Grenze: Warum Urteilskraft wichtiger wird
Wie ungleichmäßig KI in der Wissensarbeit wirkt, belegt ein vorregistriertes Feldexperiment von Forschern der Harvard Business School und weiterer Hochschulen gemeinsam mit der Boston Consulting Group. 758 Berater bearbeiteten realistische Beratungsaufgaben, teils mit, teils ohne Zugang zu GPT-4. Die Ergebnisse erschienen 2026 in der Fachzeitschrift Organization Science.
Bei 18 Aufgaben innerhalb der Fähigkeitsgrenze der KI erledigten die Teilnehmer mit KI im Schnitt 12,2 Prozent mehr Aufgaben, arbeiteten 25,1 Prozent schneller und lieferten deutlich bessere Qualität. Bei einer komplexen Managementaufgabe außerhalb dieser Grenze lagen Teilnehmer mit KI dagegen um 19 Prozent seltener richtig als jene ohne KI. Die Autoren sprechen von einer „gezackten technologischen Grenze“: Aufgaben von scheinbar ähnlichem Schwierigkeitsgrad liegen teils innerhalb, teils außerhalb dessen, was die KI zuverlässig leistet. Zudem profitierten Teilnehmer mit schwächeren Ausgangsleistungen stärker, was den Abstand zwischen den Leistungsniveaus verringerte.
Für die Praxis folgt daraus: Der Engpass verlagert sich vom Erstellen zum Beurteilen. Wer nicht erkennt, wann ein Ergebnis plausibel klingt, aber falsch ist, arbeitet mit KI zwar schneller, aber nicht besser.
Welche Kompetenzen an Gewicht gewinnen
- Urteilskraft: entscheiden, welche Aufgabe sich für KI eignet und welche nicht.
- Prüfkompetenz: Ergebnisse gegen Quellen, Daten und Erfahrung abgleichen und Fehler systematisch finden.
- Domänenwissen: Fachwissen bleibt die Voraussetzung, um Qualität überhaupt beurteilen zu können.
- Problemformulierung: Aufgaben so beschreiben, dass Mensch und Maschine sie sinnvoll bearbeiten können.
- Verantwortung und Kommunikation: Ergebnisse vertreten, erklären und gegenüber Kunden und Kollegen einordnen.
Drei Szenarien für den Mittelstand
Die folgenden Szenarien sind eine redaktionelle Einordnung auf Basis der genannten Studien, keine quantitative Prognose.
Szenario 1 – Punktuelle Nutzung: Beschäftigte nutzen KI-Werkzeuge individuell, ohne gemeinsame Regeln. Zeitgewinne entstehen, versickern aber, weil Prozesse und Rollen unverändert bleiben. Das Risiko liegt in ungeprüften Ergebnissen und uneinheitlicher Qualität.
Szenario 2 – Gezielte Neuverteilung: Das Unternehmen analysiert Aufgaben, legt fest, wo KI vorbereitet und wo der Mensch entscheidet, und passt Rollenprofile an. Freiwerdende Kapazität fließt in Kundenarbeit, Qualität oder Wachstum – ein realistischer Weg, dem Fachkräftemangel zu begegnen.
Szenario 3 – Umbau von Geschäftsmodellen: KI wird Teil des Leistungsangebots, etwa durch schnellere Angebote oder neue datenbasierte Dienstleistungen. Das IAB sieht gerade in neuen Geschäftsmodellen den Faktor, der Beschäftigungsverluste langfristig ausgleichen kann.
Was Unternehmen jetzt vorbereiten sollten
- Aufgabenanalyse: Für zentrale Rollen die wiederkehrenden Tätigkeiten erfassen und einordnen – automatisierbar, unterstützbar oder menschlich zu verantworten.
- Weiterbildung: Schulungen nach Rollen und Einsatzfällen gestalten statt als Pflichtkurs für alle. Nach Art. 4 der KI-Verordnung (EU) 2024/1689 müssen Anbieter und Betreiber von KI-Systemen seit dem 2. Februar 2025 Maßnahmen zur KI-Kompetenz ihres Personals ergreifen (Stand: September 2026); Einzelheiten erläutert der Beitrag zum EU AI Act.
- Rollenprofile: Stellenbeschreibungen um Prüf-, Freigabe- und Koordinationsaufgaben ergänzen und Verantwortlichkeiten für KI-gestützte Ergebnisse klar benennen.
- Regeln: Eine verbindliche KI-Richtlinie festlegen: zulässige Werkzeuge, Umgang mit Daten, Kennzeichnung, Prüfpflichten.
- Führung: Führungskräfte befähigen, Arbeit neu zu verteilen, Qualität zu sichern und Ängste offen anzusprechen. Nachwuchskräfte brauchen weiterhin Lernaufgaben, auch wenn KI Routinearbeit übernimmt.
- Messung: Wirkung an Durchlaufzeit, Fehlerquote und Kundenzufriedenheit festmachen, nicht an der bloßen Zahl der Nutzer.
Fazit
Die Zukunft der Wissensarbeit entscheidet sich nicht an der Frage, ob KI Berufe ersetzt, sondern daran, wie Unternehmen Aufgaben neu verteilen. Die verfügbaren Studien von IAB, ILO, OECD und WEF deuten übereinstimmend auf einen tiefgreifenden Wandel von Tätigkeiten bei insgesamt eher stabiler Beschäftigung hin – mit deutlichen Verschiebungen zwischen Branchen und Anforderungsniveaus. Gewinner werden Organisationen sein, die Urteilskraft, Prüfkompetenz und Fachwissen gezielt stärken. Für den Mittelstand ist das eine Führungsaufgabe, die jetzt beginnt.
Quellen
- IAB-Kurzbericht 5/2024: Folgen des technologischen Wandels für den Arbeitsmarkt (Grienberger, Matthes, Paulus) – https://doku.iab.de/kurzber/2024/kb2024-05.pdf
- IAB-Forschungsbericht 23/2025: Künstliche Intelligenz – Potenzielle Effekte für den deutschen Arbeitsmarkt (Zika et al.) – https://doku.iab.de/forschungsbericht/2025/fb2325.pdf
- IAB-Kurzbericht 8/2026: Jeder vierte Betrieb nutzt mittlerweile generative KI (Friedrich, Kagerl) – https://doku.iab.de/kurzber/2026/kb2026-08.pdf
- OECD Employment Outlook 2023: Artificial Intelligence and the Labour Market – https://www.oecd.org/en/publications/oecd-employment-outlook-2023_08785bba-en.html
- ILO Working Paper 140: Generative AI and Jobs – A Refined Global Index of Occupational Exposure (Mai 2025) – https://www.ilo.org/publications/generative-ai-and-jobs-refined-global-index-occupational-exposure
- World Economic Forum: Future of Jobs Report 2025 – https://reports.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_Report_2025.pdf
- Dell’Acqua et al. (2026): Navigating the Jagged Technological Frontier, Organization Science – https://doi.org/10.1287/orsc.2025.21838
- Verordnung (EU) 2024/1689 (KI-Verordnung), EUR-Lex – https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj
