Inhaltsverzeichnis
- Fachkräftemangel oder Organisation?
- Spezialisten und Tagessätze
- Grenzen der Produktivität
- Tipps für die eigene Karriere
- Fazit
Wen würden Sie einstellen? Einen Experten mit 25 Jahren Berufserfahrung – oder einen mit fünf Jahren Erfahrung und ausgeprägtem KI-Know-how?
Diese Frage stellte Personalberater Frank Rechsteiner dem Publikum auf der it-sa Expo&Congress in Nürnberg. Rund 80 Hände gingen nach seiner Beobachtung für den zweiten Kandidaten nach oben.
Keine repräsentative Abstimmung, aber ein bemerkenswertes Stimmungsbild: Verändert KI gerade, was Berufserfahrung wert ist? Oder hatte seine Keynote einen gewissen Nudging-Effekt auf das Publikum?
Denn darum ging es in der Keynote auf der Karrierebühne im Knowledge Forum D: Dass KI die Spielregeln am Arbeitsmarkt neu schreibe – und Seniorität neu bewertet werden müsse, weil auch junge Kandidaten mit KI vergleichbare Leistung erbringen können.
Zur Session Cyber-Jobmarkt 2027 – KI schreibt die Spielregeln neu.
Anschließend diskutierte Rechsteiner mit Experten aus IT-Sicherheit, Hochschule, Softwareentwicklung und Personalvermittlung über die Folgen für den Arbeitsmarkt. Wer dabei auf dem Podium saß, zeigt die Session Cyber-Fachkräfte 2027: Mangelware – oder verändert KI den Bedarf?.
Fachkräftemangel – oder falsche Organisation?
Rechsteiners These war provokant: „Wir haben keinen Fachkräftemangel. Wir haben ein Produktivitätsproblem.“ Tatsächlich ist die Zahl der offenen IT-Stellen laut Bitkom von 149.000 im Jahr 2023 auf 79.000 im Jahr 2026 gesunken.
Ob KI dafür verantwortlich ist, lässt sich daraus allerdings nicht ableiten. Auch die schwache Konjunktur und zurückhaltende Investitionen dürften eine Rolle spielen. Zudem betreffen die Zahlen den gesamten IT-Arbeitsmarkt, nicht speziell die Cybersecurity.
Für Rechsteiner liegt das eigentliche Problem ohnehin woanders: Unternehmen beschäftigten sich zu sehr mit KI-Modellen und zu wenig mit ihren Organisationsstrukturen. Seine Erfahrungen u.a. aus den USA hätten gezeigt, dass zuerst Führung, Prozesse und Zusammenarbeit verändert werden müssten. Erst danach stelle sich die Frage nach der passenden Technologie.
Sein Gedankenexperiment: Was wäre, wenn zehn Beschäftigte mithilfe von KI künftig die Leistung von 100 erbringen könnten? Unternehmen müssten deshalb nicht zwangsläufig Personal abbauen. Sie könnten ihre Mitarbeiter auch für neue Aufgaben qualifizieren und erheblich wachsen.
Doch dieser Produktivitätsoptimismus stieß in der anschließenden Diskussion auf Vorbehalte. Bildung und Know-how bleiben wichtig – denn wer kontrolliere die KI, wenn niemand mehr in die Grundlagen investiert?
Udo Schneider, Governance, Risk & Compliance Lead Europe bei Trend Micro, warnte vor einer Entwicklung, die in der Debatte über Effizienz leicht übersehen werde: Wenn KI die einfachen Aufgaben übernimmt, fehlt dem Nachwuchs möglicherweise der Einstieg in die anspruchsvollen.
(Anm. d. Red.: Welche Routineaufgaben KI im Security Operations Center tatsächlich übernimmt und wo ihre Grenzen liegen, beleuchtet die Session SOC trifft KI: Wie künstliche Intelligenz die Cyberabwehr verändert der it-sa Expo&Congress 2026.)
Gerade in der IT-Sicherheit sei das problematisch. Wer später komplexe Vorfälle beurteilen und Entscheidungen verantworten soll, müsse zuvor selbst Erfahrungen gesammelt haben.
Werden diese Lernmöglichkeiten automatisiert, stellt sich die Frage, woher die künftigen Experten kommen sollen. Auf den Punkt: „Ich glaube, wir machen uns gerade den Nachwuchs kaputt“, so Schneider.
(Anm. d. Red.: Lesen Sie dazu auch das Interview KI verändert das Kräfteverhältnis in der Cybersecurity, in dem Schneider die Rolle von KI in der Cyberabwehr insgesamt einordnet.)
Prof. Dr. Jens Kohler von der Hochschule Worms kennt das Problem aus der Lehre. Seine Studierenden dürfen KI bei Programmieraufgaben einsetzen. Doch wenn die Programme funktionieren, ohne dass ihre Verfasser verstehen, was darin passiert, ist wenig gewonnen.
Ähnliches beobachtet Kohler bei Abschlussarbeiten. KI-generierte Texte wirkten oft austauschbar. Lieber seien ihm eigenständige Arbeiten, auch wenn sie Fehler enthielten.
Denn Fachwissen, kritisches Denken und die Fähigkeit, Ergebnisse zu beurteilen, entstünden nicht dadurch, dass man sich fertige Lösungen liefern lasse.
Eine praktische Perspektive brachte Marco Thomas ein. Der junge Softwareentwickler, der in diesem Jahr seinen Master gemacht hat, nutzt beim IT-Sicherheitsunternehmen genua KI nach eigener Darstellung vor allem, um sich komplexe technische Zusammenhänge erklären zu lassen.
Bei der eigentlichen Softwareentwicklung vertraut er dagegen auf sein eigenes Verständnis der Systeme. Eine KI-Lösung zu übernehmen und erst Monate später einen Fehler zu entdecken, sei für ihn nicht zielführend.
Es geht also nicht nur darum, welche Aufgaben KI potenziell übernehmen kann. Sondern auch, welche Aufgaben Menschen weiterhin selbst beherrschen müssen, um KI-Ergebnisse zuverlässig beurteilen zu können. Wie viele Menschen mit solcher Expertise das am Ende sein müssen? Das bleibt die spannende Frage.
Wie KI Angriff und Verteidigung gleichermaßen verändert – mehr dazu auf der Themenseite Künstliche Intelligenz & IT-Security.
Spezialisten bleiben gefragt – und können hohe Tagessätze erzielen
Dass sich der Arbeitsmarkt verändert, beobachtet auch Benjamin Walker, Geschäftsführer der Personalvermittlung Nemensis, die unter anderem IT- und Cybersecurity-Freelancer vermittelt. Am deutschen Projektmarkt gehe die Nachfrage nach klassischen Programmieraufgaben zurück.
Cybersecurity-Spezialisten und Experten für besonders gefragte Technologien würden dagegen weiterhin stark gesucht. Wer über tiefes Nischenwissen verfüge, insbesondere in Verbindung mit KI-nahen Technologien, könne hohe Honorare erzielen.
Auf Nachfrage nannte Walker für einzelne Spezialisierungen Tagessätze von 1.500 bis 2.000 Euro und mehr. Das seien allerdings keine allgemeinen Marktpreise. Die Vergütung hänge stark von der jeweiligen Technologie und der konkreten Nachfrage ab.
Und er beobachtet noch einen weiteren Unterschied zu früher: KI-Kenntnisse würden in vielen Projektanfragen gar nicht mehr ausdrücklich genannt. Der Umgang mit entsprechenden Werkzeugen werde zunehmend vorausgesetzt.
Walker plädierte in der Runde dafür, den Wandel anzunehmen. Unternehmen, die sich dem KI-Einsatz grundsätzlich verweigerten, müssten damit rechnen, dass ihre Wettbewerber die Möglichkeiten nutzten. Für Freelancer komme es darauf an, sich zu spezialisieren und ihre Fähigkeiten in unterschiedlichen Projekten einzusetzen.
Mehr Produktivität – aber zu welchem Preis?
Die Diskussion drehte sich nicht nur um künftige Arbeitsplätze, sondern auch um die Grenzen der Produktivität. Kohler stellte infrage, ob immer kleinere Teams tatsächlich dauerhaft immer mehr leisten könnten.
Was geschehe bei einem Systemausfall oder Cyberangriff? Wer fange zusätzliche Belastungen auf? Eine Organisation, die auf maximale Effizienz getrimmt sei, könne dadurch auch anfälliger werden.
Rechsteiner erneuerte seine Forderung, dass KI nicht einfach bestehende Abläufe beschleunigen solle. Unternehmen müssten Arbeit grundsätzlich anders organisieren. Führungskräfte sollten weniger kontrollieren und stärker auf Ergebnisse, Vertrauen und die Fähigkeiten ihrer Mitarbeiter setzen.
Schneider kritisierte zugleich eine aus seiner Sicht übertriebene Vorsicht gegenüber neuen Technologien. Gerade in Deutschland würden KI-Projekte mitunter vorschnell abgelehnt, ohne ihre Möglichkeiten ernsthaft zu prüfen.
Rechtliche und sicherheitstechnische Grenzen müssten selbstverständlich beachtet werden. Doch nicht hinter jedem Einwand stecke auch ein tatsächliches Hindernis.
Damit wurde der Grad sichtbar: KI nicht einzusetzen kann zum Wettbewerbsrisiko werden. Sie unkritisch einzusetzen aber ebenfalls.
Was heißt das für die eigene Karriere?
Die Fragerunde am Schluss: Was sollten Berufseinsteiger und erfahrene Fachkräfte jetzt tun, um auf dem Arbeitsmarkt gefragt zu bleiben?
Schneider riet dazu, sich mit Themen zu beschäftigen, die einen wirklich interessieren. Nur so entstehe die Motivation, auch schwieriges Fachwissen zu erwerben. Walker empfahl eine klare Spezialisierung – verbunden mit der Bereitschaft, die eigenen Fähigkeiten in wechselnden Projekten einzusetzen.
Thomas setzte einen anderen Akzent: Entscheidend sei nicht, eine bestimmte Programmiersprache zu beherrschen, sondern Probleme lösen zu können. Dafür brauche es Fachwissen und ein Verständnis dafür, welchen Nutzen die eigene Arbeit stifte.
Auch ältere Beschäftigte waren Thema. Ein Besucher fragte, wie sich langjährig erfahrene Mitarbeiter an KI heranführen ließen – ob es da KPIs gebe. Rechsteiner plädierte in seiner Antwort erneut, Lernbereitschaft nicht vom Alter abhängig zu machen. Er habe gute Erfahrungen mit Beschäftigten jenseits der 55 oder 60 gemacht.
Bei der Jobsuche empfahlen die Diskussionsteilnehmer zudem, die eigenen Fähigkeiten sichtbar zu machen und persönliche Kontakte zu pflegen. Kohler verwies darauf, dass interessante Stellen nicht immer öffentlich ausgeschrieben würden.
Rechsteiner riet Bewerbern, sich weniger über einen klassischen Lebenslauf zu definieren und stärker zu zeigen, welchen konkreten Nutzen sie einem Unternehmen bieten können.
Dass KI den Bewerbungsprozess auch von der anderen Seite verändert, zeigt der Beitrag Erfolgreich gegen 261 Konkurrenten: mit gefälschter Identität zum neuen Job.
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Erfahrung oder KI-Kompetenz? Beides
Die Runde zum Abschluss zeigte: Wenn automatisierte Ergebnisse falsch sind, Systeme ausfallen oder unter Zeitdruck Entscheidungen getroffen werden müssen, bleibt menschliche Expertise wichtig.
Sich auf Seniorität und einmal erworbenem Wissen auszuruhen, ist künftig zu wenig. Die Oberhand behalten die, die mit KI arbeiten können – ob das im Rückblick nur Beschwichtigungsversuche waren, wird wohl erst die Zukunft zeigen.
