Sind Arbeitnehmer bereit für Stellen auf Senior-Niveau?
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Steigende Anforderungen: KI verlagert Einstiegsarbeit hin zu Urteilsvermögen, Kommunikation und Problemlösung, die einst mit leitenden Positionen verbunden waren.
Verlorene Übung: Die Automatisierung von Routineaufgaben kann die Fehler, Beobachtungen und den Kontext beseitigen, die Berufseinsteigern helfen, Urteilsvermögen zu entwickeln.
Wandel bei der Einstellung: Arbeitgeber prüfen zunehmend logisches Denken, Anpassungsfähigkeit und Lerngeschwindigkeit, anstatt sich auf Qualifikationen oder einstudierte Erfolge zu verlassen.
Neue Karriereleiter: KI beschleunigt die Leistungserbringung, aber Unternehmen müssen bewusst angeleitete Übungsmöglichkeiten schaffen, bevor sie Mitarbeitern mehr Verantwortung übertragen.
Praktische Gestaltung: Simulationen, Abteilungswechsel, Nachbesprechungen und Fehler mit begrenzten Folgen können das Lernen ersetzen, das Routinearbeit früher ermöglicht hat.
Arbeiten auf Einstiegsebene beginnen, weniger nach Einstiegsebene auszusehen.
Das AI-Arbeitsmarktbarometer von PwC vom Juni 2026 ergab, dass Einstiegspositionen mit hoher KI-Exposition siebenmal häufiger Fähigkeiten erfordern, die traditionell mit erfahrenen Mitarbeitenden in Verbindung gebracht werden, als Positionen mit geringerer KI-Exposition. Mehr als die Hälfte der neu auftauchenden Fähigkeiten in diesen Stellenausschreibungen wurde historisch mit höher angesiedelten Positionen in Verbindung gebracht.
Diese Entwicklung ist intuitiv nachvollziehbar. KI ist zunehmend in der Lage, die strukturierten, repetitiven Aufgaben zu übernehmen, die früher einen großen Teil des Arbeitstags von Mitarbeitenden am Beginn ihrer Laufbahn ausmachten. Was bleibt, erfordert mit größerer Wahrscheinlichkeit Urteilsvermögen, Kommunikation, Problemlösung und Entscheidungen unter unvollständigen Informationen.
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Doch dieser Effizienzgewinn bringt ein Problem mit sich.
Diese einfacheren Aufgaben dienten nicht nur dazu, Ergebnisse zu produzieren. Sie gaben unerfahrenen Mitarbeitenden auch Zeit, zu beobachten, wie Organisationen funktionieren, relativ kostengünstige Fehler zu machen und nach und nach den Kontext aufzubauen, der nötig ist, um schwierigere Entscheidungen zu treffen.
Dr. Rachel Wood, Cyberpsychologin und Gründerin des AI Mental Health Collective, argumentiert, dass diese übersehene Funktion von Einstiegsarbeit von Bedeutung ist.
Stellen Sie sich eine Person vor, die in eine Branche einsteigt und Aufgaben übernimmt, die für die eigentliche Tätigkeit nebensächlich erscheinen. Während diese Person diese Aufgaben erledigt, nimmt sie zugleich auf, wie Führungskräfte Entscheidungen treffen, wie Kolleginnen und Kollegen miteinander umgehen und wie das Unternehmen tatsächlich funktioniert.
Wird diese Erfahrung vollständig entfernt, lautet die logische Schlussfolgerung, dass Arbeitgeber riskieren, das zu beseitigen, was Wood als „einen entscheidenden Teil der einfachen Arbeit bezeichnet, die später im Berufsleben die Fähigkeit aufbaut, eine gute Führungskraft zu sein. KI verfügt über Wissen ohne Erfahrung“.
Das bedeutet nicht, dass Unternehmen aus nostalgischen Gründen Arbeit mit geringem Wert bewahren sollten. Nur wenige Mitarbeitende müssen zur Charakterbildung stundenlang Informationen zwischen Tabellen kopieren.
Es bedeutet jedoch, dass Organisationen möglicherweise zwischen Arbeit unterscheiden müssen, die lediglich ineffizient ist, und Arbeit, die entwicklungsfördernde Wiederholungen ermöglicht.
Menschen entwickeln Urteilsvermögen teilweise deshalb, weil Entscheidungen Konsequenzen haben. Sie machen etwas falsch, setzen sich mit den Folgen auseinander und passen ihr Verhalten an. Manchmal müssen sie sich erklären, eine Beziehung wieder in Ordnung bringen oder erkennen, dass eine Annahme, die sie in eine Entscheidung eingebracht haben, falsch war.
Diese Erfahrungen lassen sich nur schwer automatisieren, weil ihr Wert teilweise darin liegt, sie selbst durchlebt zu haben.
Die Einstellung nach Urteilsvermögen schafft ein weiteres Problem
Arbeitgeber reagieren bereits auf die veränderte Gestalt von Tätigkeiten für Berufseinsteiger, indem sie die Anforderungen erhöhen.
Eine im Juni durchgeführte Umfrage von ZipRecruiter unter mehr als 1.000 US-amerikanischen Arbeitgebern ergab, dass 31 % aufgrund von KI die Anforderungen an Berufserfahrung für Einstiegspositionen erhöht hatten. Diese Reaktion löst möglicherweise ein Problem, indem sie ein anderes schafft. Unternehmen können einfach Personen einstellen, die bereits über das für ihre neu gestalteten Positionen erforderliche Urteilsvermögen verfügen.
Irgendjemand muss es jedoch letztlich entwickeln.
Dadurch werden auch herkömmliche Signale im Einstellungsprozess weniger aussagekräftig. Wenn von einer Person in einer Einstiegsposition erwartet wird, mit Unklarheit umzugehen, mit verschiedenen Interessengruppen zu arbeiten und Urteilsvermögen zu zeigen, liefern Berufsjahre und ein professionell gestalteter Lebenslauf nur indirekte Hinweise darauf, dass sie dazu in der Lage ist.
Heather Krueger, die im Rahmen ihrer Tätigkeit als Personalchefin bei Engine Bewerberinnen und Bewerber auf Direktorenebene und darüber interviewt, sagte, dass sie zunehmend versucht, über das hinauszugehen, was Kandidatinnen und Kandidaten getan haben, und zu verstehen, wie sie denken.
Die meisten Fragen in Vorstellungsgesprächen blicken weiterhin in die Vergangenheit: Was haben Sie erreicht? Was war das Ergebnis? Was haben Sie getan?
KI macht es einfacher denn je, überzeugende Antworten auf diese Fragen vorzubereiten.
Deshalb legt Krueger größeren Wert auf Entscheidungen, die unter Druck getroffen wurden, Situationen ohne offensichtliche Antworten und die Gründe für die Entscheidungen einer Kandidatin oder eines Kandidaten. Außerdem bevorzugt sie Arbeitsproben, bei denen Interviewende Annahmen hinterfragen und beobachten können, wie Bewerberinnen und Bewerber in Echtzeit reagieren.
Dieser Unterschied wird besonders wichtig, wenn Arbeitgeber nach Potenzial einstellen.
Krueger sagte, dass Unternehmen häufig überschätzen, was Kandidatinnen und Kandidaten bereits wissen, obwohl die Halbwertszeit dieses Wissens immer kürzer wird. Stattdessen achtet sie auf Neugier, Anpassungsfähigkeit und die Fähigkeit, etwas Neues aufzunehmen und anzuwenden.
Die Lerngeschwindigkeit ist wichtiger als Qualifikationen.
Auch Urteilsvermögen gehört auf diese Liste. Krueger beschrieb es als eine Fähigkeit, die Organisationen das nötige Vertrauen gibt, größere Freiheit mit größerer Verantwortung zu verbinden – insbesondere, wenn die Arbeit schnell voranschreitet.
Die Karriereleiter braucht einen Ersatz
Über Jahrzehnte hinweg verfügten Organisationen über ein relativ geradliniges Entwicklungsmodell.
Berufsanfänger bearbeiteten weniger komplexe Aufgaben. Gute Leistungen führten zur Übernahme größerer Verantwortung. Mit der Zeit wurde die Erfahrung selbst zu einem Teil des Werts, den sie in ihre Arbeit einbrachten.
KI erschwert diese Entwicklung, weil sie die Distanz zwischen dem ersten und dem zweiten Schritt verkürzen kann.
Ein Analyst am Beginn seiner Laufbahn benötigt möglicherweise nicht mehr mehrere Jahre, um anspruchsvolle Analysen erstellen zu können. Ein neuer Recruiter kann KI nutzen, um Kontaktaufnahmen zu formulieren, Interviews zusammenzufassen oder Kandidaten mit einer Geschwindigkeit zu recherchieren, für die zuvor beträchtliche Erfahrung erforderlich war. Ein Entwickler kann deutlich früher in seiner Laufbahn funktionierenden Code erstellen.
Schnellere Produktion bedeutet jedoch nicht schnelleres Urteilsvermögen.
Wenn Unternehmen möchten, dass Mitarbeiter am Beginn ihrer Laufbahn weiter oben auf der Komplexitätskurve arbeiten, müssen sie möglicherweise gezielt die Erfahrungen schaffen, die früher ganz natürlich durch die Ausübung der Tätigkeit entstanden.
Das könnte Simulationen, betreute Entscheidungsfindung, strukturierte Einblicke in Gespräche mit Führungskräften, verschiedene Stationen, Nachbesprechungen und Möglichkeiten umfassen, folgenreiche, aber korrigierbare Fehler zu machen.
KI selbst könnte dabei sogar helfen, indem sie risikoarme Umgebungen schafft, in denen Mitarbeiter schwierige Gespräche einüben oder Entscheidungen testen können, bevor sie diese in der Praxis treffen.
Das Ziel sollte nicht darin bestehen, jede eintönige Aufgabe wiederherzustellen, die durch Technologie entfällt.
Vielmehr sollte ermittelt werden, was die Mitarbeiter bei der Ausführung dieser Aufgaben gelernt haben, und sichergestellt werden, dass dieses Lernen weiterhin stattfindet.
