Vom Winter zum Wunder:

Keine Zukunft ohne KI-Kompetenzen

Gastbeitrag

Von

Fabian Stephany

Lesezeit:  Min.

Im EU-Durchschnitt klagen rund 58 Prozent aller Unternehmen darüber, dass sie größte Schwierigkeiten haben, offene IT-Stellen zu besetzen.

Von den Achtzigerjahren des letzten Jahrhunderts bis zum Mainstream-Durchbruch dank ChatGPT: Die Geschichte der KI ist geprägt von beeindruckenden technologischen Fortschritten. Doch es braucht einen flexiblen und vorausschauenden Arbeitsmarkt, um diesen technologischen Wandel zu meistern.

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In den vergangenen zwei Jahrzehnten hat sich in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) eine atemberaubende Entwicklung vollzogen. Diese löste jedoch nicht nur Bewunderung aus, sondern auch Besorgnis. Im Zuge früherer Automatisierungswellen, von der industriellen Revolution über die Einführung des Fließbands bis hin zu Industrierobotern, waren es vor allem manuelle oder handwerkliche Tätigkeiten, die durch Maschinen und Roboter ersetzt wurden. Heute geraten Berufe ins Visier, die bisher als weit weniger automatisierbar galten: Juristen, Werbetexter oder Business Consultants. Der Arbeitsmarkt steht vor Herausforderungen, die neue Lösungswege erfordern.

Noch in den Achtziger- und Neunzigerjahren sprach man in der Forschung von einem sogenannten zweiten KI-Winter, da viele hochgesteckte Erwartungen an die Technologie enttäuscht worden waren. Doch seit den frühen Nullerjahren haben sich gleich mehrere Meilensteine ergeben, die den Innovationsmotor im Bereich KI ordentlich befeuert haben.

Die Aufschwünge für die KI

Einer dieser Wendepunkte liegt in den frühen Nullerjahren, als KI-Pioniere wie Geoffrey Hinton und Yann LeCun – Letzterer wird oft als „Vater der Convolutional Neural Networks“ bezeichnet – aufzeigten, dass künstliche neuronale Netze auf Grafikprozessoren (GPUs) deutlich schneller trainiert werden können als auf herkömmlichen CPUs. Dies trug maßgeblich dazu bei, Deep-Learning-Verfahren praktikabel zu machen. Ein weiterer wichtiger Akteur in diesem Bereich ist Demis Hassabis. Der britische KI-Forscher gründete 2010 die Firma Deepmind, die bereits vier Jahre später von Google übernommen wurde. Für große Aufmerksamkeit sorgte ihr Programm „Alpha Go“, das 2016 den südkoreanischen Go-Meister Lee Sedol mit vier zu eins besiegte. Ein historischer Moment, da das Go-Spiel bislang eher als „hohe Kunst“ und für KI als zu komplex galt.

Spätestens seit 2018 hat sich der KI-Aufschwung dann noch einmal beschleunigt. In jenem Jahr veröffentlichte Open AI die ersten „Generative Pre-Trained Transformer“-Modelle, kurz GPT, die auf leistungsstarken Sprachmodellen basieren. Der Begriff „Transformer“ sollte danach immer häufiger fallen, denn mit GPT-3, GPT-4 und vor allem seit 2021 mit dem Sprachagenten ChatGPT erreichten KI-Anwendungen endgültig den Mainstream. Seitdem diskutiert nicht nur das Fachpublikum über neuronale Netze, maschinelles Lernen und statistische Sprachverarbeitung: Social Media wurde zum Schauplatz, auf dem eindrucksvoll illustriert wird, wozu KI inzwischen fähig ist – von selbst verfassten Texten und Codezeilen bis hin zu verblüffend echt wirkenden Kunstwerken und Sprachassistenten.

Bisher keine Spur von technologischer Arbeitslosigkeit

Die Furcht, dass Künstliche Intelligenz immer größere Teile anspruchsvoller Wissensarbeit übernehmen wird, führte zu einer Vielzahl von Studien. So stellten meine Kollegen Carl Benedikt Frey und Michael Osborne bereits im Jahr 2013 die Prognose an, dass im US-amerikanischen Arbeitsmarkt innerhalb von zwei Jahrzehnten bis zu 50 Prozent aller Jobs automatisierbar sein könnten – eine Zahl, die in manchen Diskursen bis heute als Menetekel für die Arbeitswelt dient.

Doch betrachtet man die Entwicklung des Arbeitsmarkts genauer, zeigen sich ganz andere Tendenzen. Die beiden wichtigsten makroökonomischen Indikatoren – die Arbeitslosenquote und die Zahl der offenen Stellen – verhalten sich nämlich nicht wie in einem dystopischen Szenario, in dem KI Millionen Stellen überflüssig macht. Ein beliebtes Instrument unter Arbeitsmarktforschern ist die sogenannte Beveridge-Kurve, die Arbeitslosenquote und Vakanzquote über die Jahre hinweg in Beziehung setzt. In den EU-27-Ländern ist seit dem Abklingen der Finanzkrise von 2008 die Arbeitslosigkeit sukzessive gesunken, während die Zahl unbesetzter Stellen kontinuierlich stieg. Zuletzt, im Jahr 2024, waren die Arbeitslosenzahlen in Europa so niedrig wie seit über 25 Jahren nicht mehr. Zugleich erreicht der Anteil offener Stellen an allen Arbeitsplätzen mit 2,4 Prozent einen Höchststand (vor der Krise 2008 lag er noch bei rund 1,5 Prozent).

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Fachkräftemangel in der IT: Deutschland verliert den Anschluss

Hierbei lohnt sich besonders ein Blick auf den IT-Sektor, der die atemberaubenden Entwicklungen im Bereich KI beheimatet. Hier mangelt es erheblich an Talenten. Im EU-Durchschnitt klagen rund 58 Prozent aller Unternehmen darüber, dass sie größte Schwierigkeiten haben, offene IT-Stellen zu besetzen. Die Werte dieser „hard-to-fill vacancies“ variieren im europäischen Vergleich stark: Länder wie Norwegen (31 Prozent) oder Polen (32 Prozent) liegen deutlich unter dem Durchschnitt, während Deutschland mit einem traurigen Spitzenwert von 72 Prozent die Statistik anführt – das heißt, fast drei Viertel der Unternehmen hierzulande finden nicht genügend Fachkräfte für die anstehende technologische Revolution.

Ganz ähnlich fällt die Diagnose des Branchenverbands der Digitalwirtschaft Bitkom aus. Er geht davon aus, dass bereits im Jahr 2023 rund 149.000 Stellen in der Digitalwirtschaft unbesetzt waren – und bis 2040 könnten es sogar mehr als 650.000 Fachkräfte sein, die in der IT fehlen, sollte die Politik nicht gegensteuern. Dem Karriereportal Stepstone zufolge belaufen sich die Kosten für eine unbesetzte IT-Stelle in Deutschland im Schnitt auf rund 29.000 Euro pro Jahr. Bei Unternehmen mit mehr als 250 Beschäftigten kann sich dieser Wert sogar auf bis zu 73.000 Euro jährlich erhöhen.

Doch der Schaden ist nicht nur monetär, sondern trifft unmittelbar die Innovations- und Wettbewerbsfähigkeit, weil Projekte liegen bleiben und Teams langfristig überlastet sind. Man kann sich leicht ausmalen, welche langfristigen Folgen dies nicht nur für einzelne Unternehmen, sondern für den gesamten Wirtschaftsstandort Deutschland hat. Denn Künstliche Intelligenz wird schrittweise in sämtliche Branchen Einzug halten: von der Fertigungsindustrie über den Handel und das Gesundheitswesen bis hin zu Fintech und Mobilitätsanwendungen. Wer hier zu spät investiert und zu langsam qualifiziert, verliert langfristig den Anschluss.

Mögliche Lösungen: mehr Vielfalt, Weiterbildung und Zuwanderung

Wie also lässt sich diese Lücke schließen? Die Forderung, man möge doch einfach mehr Menschen für den Arbeitsmarkt aktivieren, klingt zwar trivial, ist in der Praxis aber hochkomplex: In Deutschland ist der Anteil von Frauen, die in Teilzeit arbeiten, noch immer relativ hoch (49 Prozent im Vergleich zum EU-Durchschnitt von 28 Prozent im Jahr 2024). Ein Grund hierfür ist die unzureichende oder schwer zugängliche Kinderbetreuung, die berufstätige Eltern vor große Herausforderungen stellt. Eine bessere Förderung und ein Ausbau frühkindlicher Betreuungsplätze könnten hier Abhilfe schaffen. Parallel dazu erweist sich lebenslanges Lernen als Schlüssel, denn KI-Anwendungen werden immer mehr Branchen durchdringen. Die Vermittlung digitaler Kompetenzen – von Grundkenntnissen in Programmierung bis hin zu fortgeschrittenem Data-Analytics-Wissen – sollte längst nicht mehr nur eine Randnotiz im Bildungssektor, sondern selbstverständlicher Bestandteil der Schulcurricula sein und in Weiterbildungsangeboten verankert werden.

Nicht zuletzt gewinnt die Zuwanderung hoch qualifizierter Fachkräfte an Bedeutung. Die Debatte über ein modernes Einwanderungsrecht hat direkt mit der Wettbewerbsfähigkeit des Standorts Deutschland und Europa zu tun. Internationale Talente, die in den Bereichen Cloud-Technologie, Machine Learning oder Softwareentwicklung ausgebildet wurden, müssen hierzulande attraktive Rahmenbedingungen vorfinden. Dazu gehört ein strukturiertes und effizientes Migrationssystem für Fachkräfte, schnelle und transparente Anerkennung ausländischer Abschlüsse und eine Bürokratie, die Neuankömmlinge nicht mit komplizierten Formularen abschreckt.

Die größte Herausforderung bleibt indes, dass sich das Tempo des technologischen Wandels eher erhöhen als verlangsamen wird. Auf lange Sicht entwickelt sich Künstliche Intelligenz zur technologischen Grundlage ganzer Wirtschaftszweige. Verlieren wir hier den Anschluss, riskieren wir nicht nur für ein paar Jahre unsere Wettbewerbsfähigkeit, sondern gleich für Jahrzehnte. Gerade deshalb sind Deutschland und Europa gut beraten, ein flexibles, vorausschauendes Arbeitsmarktsystem zu entwickeln, das Bildung, Diversität und Integration fördert. Denn die KI-Revolution findet bei Weitem nicht nur in Algorithmen und Software statt, sondern auch in den Köpfen und Karrieren der Menschen, die sie gestalten können.

Dr. Fabian Stephany

Fabian Stephany ist Dozent für KI und Arbeit am Oxford Internet Institute der Universität Oxford, Research Affiliate am Humboldt Institut für Internet und Gesellschaft in Berlin, Fellow des Think Tanks Bruegel sowie Mitglied des Global Future Councils des World Economic Forums. Mit seiner Forschungsgruppe SkillScale untersucht er, welche Auswirkung technologische Veränderungen für den Arbeitsmarkt und Kompetenzen haben.

Bild: Privat