KI-Prognose: Was Absolventen jetzt über die Berufsaussichten wissen müssen
Weniger Entwickler:innen, weniger Berater:innen, weniger Analysten – und das innerhalb weniger Jahre. Was Citrini Research als Gedankenexperiment entwirft, hält Prof. Dr. Steffen Staab von der Universität Stuttgart für durchaus realistisch. Im Interview erklärt er, was KI für die Berufsaussichten von Absolventen konkret bedeutet – und wo er trotzdem Chancen sieht.
Das Citrini-Szenario beschreibt, wie KI Agenten ab 2026 so leistungsfähig werden, dass ein kompetenter Entwickler innerhalb weniger Wochen eine marktreife SaaS-Anwendung nachbauen kann. Für wie technisch plausibel halten Sie diese Entwicklungsstufe und wo stehen wir heute?
Die Entwicklung geht rasend schnell voran. Der Markt hat das bereits aufgegriffen und SaaS-Unternehmen wie Salesforce oder SAP in den letzten zwölf Monaten entsprechend abgestraft. Trotzdem glaube ich nicht, dass es in absehbarer Zeit möglich sein wird, eine marktreife, verlässliche SaaS- Anwendung innerhalb weniger Wochen nachzubauen. Das ist aber auch nicht die entscheidende Frage. Die wichtigere Frage lautet: Wie viele Entwickler:innen werden künftig weniger benötigt, um Software zu entwickeln, weiterzuentwickeln oder zu warten? Mir ist ein Großunternehmen bekannt, das bei der Softwarewartung in den nächsten fünf
Jahren eine halbe Milliarde durch KI einsparen möchte. Das ist ambitioniert, aber nicht unrealistisch. Dahinter stehen keine abstrakten Zahlen, sondern IT-Beratungsstunden, die schlicht nicht mehr erbracht
werden müssen.
Des Weiteren wird von Citrini Research eine Situation skizziert, in der die Wirtschaft wächst, dieses Wachstum aber bei den meisten Menschen nicht ankommt. Wo würden Sie Gewinner und Verlierer
einer solchen Entwicklung sehen?
In der IT entstehen aufgrund von Netzwerkeffekten oft enorme Gewinne für Marktführer, während Wettbewerber verdrängt werden. Google ist ein Paradebeispiel: Im Bereich Suche und Werbung
erzielte das Unternehmen 2024 rund 30 Prozent Gewinnmarge. Ich erwarte, dass ähnliche Netzwerkeffekte auch bei der heutigen KI entstehen – also bei Chatbots, Bildgenerierungssoftware und der darauf aufbauenden agentischen KI. In diesem Bereich wird es wenige neue Jobs geben und viele werden wegfallen.
Daneben gibt es aber eine Vielzahl neuartiger KI-Ansätze: Wettervorhersage, Ingenieursanwendungen, Materialforschung und neue Medikamente. Hier reduziert KI nicht nur Kosten, sondern schafft auch echte Möglichkeiten, die es vorher nicht gab. Neue Materialen werden mit KI Unterstützung entworfen – sie müssen aber im Labor getestet, in Produkte eingebracht, vertrieben und gewartet werden. Analoges gilt
für die anderen Beispiele.
Wo KI Jobs vernichtet – und wo neue Berufsaussichten entstehen
Wo sehen Sie konkret in Ihrer Forschung, dass KI durchaus auch mehr positive Effekte auf die Gesellschaft haben kann?
KI ist dabei die Wissenschaft grundlegend aufzurütteln. Eine Minderheit der Kolleg:innen begreift das bereits als Chance, bessere Wissenschaft zu betreiben. Ein Physikkollege sagte mir: „In meinem Feld kann ein Postdoc mit KI in einer Woche erledigen, wofür ein Masterstudent früher ein Jahr brauchte“. Die Mehrheit hingegen sieht KI bisher nur als Schreib- und Programmierhilfe – und liegt damit grundlegend falsch. Mehr und bessere Wissenschaft kann zu schnelleren Fortschritten führen, von denen die Gesellschaft profitiert: Besseres Recycling, leistungsfähigere Batterien, oder schnellere Medikamentenforschung. Gleichzeitig erstickt die Wissenschaft in der schieren Masse produzierter Forschungsarbeiten, was jedoch nicht nur ein Effekt der KI ist, sondern auch darauf zurückzuführen ist, dass vor allem China zu einer Forschungsmacht von ungeheurem Ausmaß angewachsen ist.
„In meinem Feld kann ein Postdoc mit KI in einer Woche erledigen, wofür ein Masterstudent früher ein Jahr brauchte”
Wenn Intelligenz selbst zur Massenware wird – welche menschlichen Fähigkeiten gewinnen dann an Wert, und was bedeutet das für die Art, wie wir heute Studium und Karriere denken sollten?
Das ist die Frage, die ich mir selbst stelle, gerade mit Blick auf meine Kinder, die momentan ihr Masterstudium absolvieren. Die Literatur ist sich weitgehend einig: Überall dort, wo die Beziehung zwischen
Menschen im Mittelpunkt steht, bleibt der Mensch unersetzlich – im Kindergarten, in der Pflege, in der
Schule, im Krankenhaus. Aber nur dann, wenn dort nicht roboterhafte Leistungserbringung erwartet wird,
sondern Zeit für echten persönlichen Austausch bleibt. Auf der anderen Seite sind wir in der Robotik
noch lange nicht so weit, menschliche Arbeit in komplexen Umgebungen zu ersetzen. Das Handwerk hat nach wie vor goldenen Boden.
Das Citrini-Szenario zeichnet einen selbstverstärkenden Teufelskreis: KI verdrängt Wissensarbeitende, die weniger konsumieren, was Unternehmen zwingt, noch mehr in KI zu investieren. Wie realistisch ist dieses Szenario?
Die Grundlage halte ich für sehr realistisch, auch wenn KI-Unternehmen die Transformationsgeschwindigkeit
übertreiben, um unverhältnismäßig hohe Investitionssummen anzuziehen. Es genügt schon ein Beschäftigungsrückgang um zehn Prozent, um die Gesellschaft in ernsthafte Schwierigkeiten zu bringen. Prinzipiell halte ich diese Herausforderungen für lösbar. Wenn ich mir allerdings die Rückwärtsgewandtheit
der meisten Regierungen ansehe, bezweifle ich, dass wir den Anforderungen dieser Transformation heute gewachsen sind.
Interessant ist, dass solche Szenarien vor zehn bis fünfzehn Jahren viel intensiver diskutiert wurden als in den letzten fünf Jahren. Damals glaubte man, vor allem Lagerarbeiter:innen, LKW- oder Taxifahrer:innen seien betroffen. Jetzt ist die erste Branche, die leidet, meine eigene: Die Informatik. Andere textlastige Berufsfelder werden folgen. Was ich betonen möchte, es geht nicht darum, dass wir keine Expert:innen mehr bräuchten. Vor einigen Wochen habe ich mehrere KI-Chatbots zu einer Beihilfeangelegenheit befragt – alle haben falsch geantwortet. Viele nehmen solche Beispiele als Beleg dafür, dass die KI Wissensarbeiter:innen nicht ersetzen kann. Das ist die falsche Schlussfolgerung. Die richtige lautet: Zwei Wissensarbeiter:innen mit KI können die Arbeit erledigen, für die früher drei notwendig waren.
Eine weitere Möglichkeit wird aktuell diskutiert: Jevons Paradoxon beschreibt, dass die Verbilligung einer Ressource, zu so viel mehr Nachfrage führen kann, dass der Gesamtbedarf wächst. Zum Beispiel ist unser Benzinverbrauch durch effizientere Motoren keineswegs gesunken. Wenn die Erbringung von Wissensarbeit billiger wird, werden die Unternehmen dann mehr davon „konsumieren“, also zum Beispiel mehr Softwareentwickler:innen einstellen? Welche Entwicklung überwiegt, lässt sich meines Erachtens derzeit noch nicht abschätzen. Deswegen halte ich die Selbsteinschätzung von Citrini Research, dass sie ein Szenario entwerfen und keine Vorhersage erstellen, für äußerst gelungen.
Wo müssten Regulierungen ansetzen, um sicherzustellen, dass KI-Produktivitätsgewinne gerecht verteilt werden, ohne die globale Wettbewerbsfähigkeit zu gefährden?
Den Unternehmen den KI-Einsatz in der Breite zu verbieten, wäre so, als hätte man den automatisierten Webstuhl verboten, um den Weberaufstand zu verhindern. Unternehmen wollen und müssen produktiver werden. Die entscheidende Frage ist, wem diese Produktivitätsgewinne zugutekommen. Das Finanzierungsmodell der Vergangenheit trägt künftig immer weniger – das zeigt sich auch daran, dass in die KI Entwicklung Summen fließen, die vor zwanzig oder dreißig Jahren undenkbar gewesen wären. Wir sind global vernetzt, was uns vor die Herausforderung stellt, dem steuerlichen „Race-to-the-Bottom“ zu entkommen. Wir können die Steuern auf Unternehmen und Milliardäre nicht weiter senken, während das Einkommen der unteren 90 Prozent stagniert oder sinkt. Das eigentliche Problem ist die Änderungsgeschwindigkeit. Die Industrialisierung dauerte über hundert Jahre und verursachte dennoch enorme Verwerfungen. Die aktuelle Transformation vollzieht sich in größerer Geschwindigkeit. Dafür
brauchen wir ein geeintes Europa, das mit einer Stimme spricht und nicht davor zurückschreckt, seine politische Macht in die Waagschale zu werfen. Das sehe ich bisher nicht.
Hat sich der Ausbildungsvorteil Deutschlands gegenüber China gravierend verändert und wo liegen die Chancen Deutschlands momentan?
Ich leite seit zwanzig Jahren diverse Forschungsteams mit je rund zwanzig Mitgliedern aus mehr als zehn Nationen. Einen intellektuellen Vorteil für eine bestimmte Nation kann ich nicht erkennen. Deutschland hat nach meiner Einschätzung nach wie vor einen Ausbildungsvorteil, der aber kleiner wird. Im statistischen Mittel sind Ehrgeiz und Arbeitseinsatz der Forschenden mit chinesischem oder indischem Hintergrund
ausgeprägter als bei Teammitgliedern aus anderen Nationen. Bisweilen sogar so ausgeprägt, dass es mir zu viel erscheint.
Fähigkeiten und Felder, die wichtig bleiben
Welche Technologiefelder bieten jungen Menschen noch echte berufliche Perspektiven?
Ich glaube, dass sämtliche Technologiefelder exzellente Zukunftsaussichten für erstklassige
Absolvent:innen bieten. KI betreibt bisher keine Innovation – sie übernimmt Standardaufgaben.In der Softwareentwicklung betrifft das viele klassische Schritte: Einen Webserver aufsetzen, ein Grunddesign entwickeln, Daten einlesen. Ich könnte mir sogar vorstellen, dass KI bessere Benutzeroberflächen baut als manche Unternehmenssoftware, die mir begegnet und welche ausschließlich die Perspektive der Verwaltung abbildet, nicht die der Endnutzenden. Was wir brauchen, sind Absolvent:innen, die von der Zukunft träumen und diese mit Hilfe von KI verwirklichen. Das bringt uns schneller zu echten Innovationen – vorausgesetzt, wir lassen die Haltung „Das haben wir schon immer so gemacht“ hinter uns. Den Absolvent:innen traue ich das zu. Beim mittleren Management bin ich mir weniger sicher.
„Überall, wo es menschelt, werden wir Menschen benötigen“
Welches Potenzial sehen Sie in der Verbindung von KI und Robotik und wie weit sind wir von Robotern entfernt, die handwerkliche Arbeit übernehmen?
Einen universellen Renovierungsroboter kann ich mir in naher Zukunft nicht vorstellen. Was wir jetzt sehen, ist eine Flexibilisierung der Fabrik-Robotik. Im Hausbau werden zunehmend Tätigkeiten in die Fabrik verlagert, um dort in klar strukturierten Umgebungen automatisieren zu können. Vor Ort wird dann nur noch zusammengesetzt. Pflegeroboter halte ich für überaus vielversprechend. Es kann angenehmer sein, im Badezimmer Unterstützung von einer Maschine zu erhalten als von einer fremden Person. Auf absehbare Zeit sehe ich aber nicht, dass ein Pflegeroboter alle Aufgaben einer Pflegekraft übernimmt: Überall, wo es menschelt, werden wir Menschen benötigen. Eine spannende Folgefrage ist, ob die Entlastung durch KI auch als solche wahrgenommen wird. Ein Chefarzt sagte mir, er behandle heute aufgrund der eingesetzten IT weniger Patient:innen als früher mit der Papiermappe. Die KI wird ihn langfristig vom Ausfüllen digitaler Formulare entlasten – aber gleichzeitig nimmt die Arbeitsverdichtung zu. Ein Projektmanager muss künftig vielleicht nicht nur das Projekt organisieren, sondern auch programmieren – weil er es dank KI eben kann. Das wird nicht immer angenehm sein.
Auf welche Fähigkeiten sollten junge Menschen setzen und was wäre das schlimmste Szenario, das es zu vermeiden gilt?
Wenn alle Menschen KI einsetzen, werden alle in gewissem Sinne Vorgesetzte sein – Vorgesetzte der KI. Das bedeutet: Strukturieren, delegieren, Ergebnisse kritisch beurteilen. All das erfordert viel Sachverstand – vielleicht mehr als heute im Durchschnitt nötig ist. Was ich mir nicht wünsche: dass die KI unsere Vorgesetzte wird. In großen Warenlagern ist das heute schon Realität – die KI gibt dem Menschen exakt vor, welchen Weg er zu gehen hat. Er wird zur ferngesteuerten Ameise. Ich hoffe, dass sich dieses Modell nicht ausbreitet.
KI Berufsaussichten für Absolvent:innen: Das Wichtigste in Kürze
- KI schafft (noch) keine Innovation: KI übernimmt Standardaufgaben, aber Innovation kommt nach wie vor vom Menschen.
- Weniger Jobs, nicht null Jobs: KI ersetzt keine Expert:innen, sie verändert das Verhältnis.
- Europas Antwort entscheidet: Die Transformation vollzieht sich deutlich schneller als die Industrialisierung. Europa muss jetzt handeln – geeint und mit einer Stimme.
DER INTERVIEWPARTNER Prof. Dr. Steffen Staab ist Professor für Artificial Intelligence und Machine Learning an der Universität Stuttgart, gehört zu den weltweit meist zitierten Informatikern und forscht seit Jahrzehnten dazu, wie Computer aus Daten und Wissen lernen.