„Ich erlebe immer wieder, dass Unternehmen schnell mit KI starten möchten, obwohl die nötige Basis dafür noch gar nicht geschaffen ist“, erklärt Marc Wehning.

Er kennt diese Herausforderungen nicht nur aus seiner heutigen Beratung, sondern auch aus eigener unternehmerischer Erfahrung. Rund 20 Jahre lang führte der Diplom-Informatiker ein E-Commerce-Unternehmen mit etwa 50 Mitarbeitern und rund 40 Millionen Euro Umsatz. 2025 absolvierte er zusätzlich ein Aufbaustudium zum Thema künstliche Intelligenz am Massachusetts Institute of Technology und ist nebenberuflich als Lehrbeauftragter an der FOM Hochschule tätig. Heute unterstützt Marc Wehning vor allem kleine und mittelständische Unternehmen dabei, geeignete Einsatzmöglichkeiten für Automatisierung zu erkennen und so umzusetzen, dass sie im betrieblichen Alltag tatsächlich funktionieren.

Erst den Zeitfresser finden: Dann lohnt sich der Blick auf KI

Wer im Unternehmen nach einem geeigneten Einsatz für KI sucht, sollte nicht mit der Auswahl eines Tools beginnen. Für Marc Wehning steht zuerst die Frage im Mittelpunkt, welche wiederkehrenden Tätigkeiten im Arbeitsalltag besonders viel Zeit binden. „Ich schaue zuerst darauf, womit Mitarbeiter regelmäßig Stunden verbringen, obwohl sich die Aufgabe immer wiederholt. Genau dort lohnt es sich, genauer hinzusehen“, so Marc Wehning. Das kann die Buchhaltung betreffen, die Lagerhaltung oder einen anderen administrativen Bereich. Wichtig ist zunächst, dass der Engpass konkret benannt werden kann.

Erst dann lässt sich beurteilen, ob eine Automatisierung tatsächlich weiterhilft. Aufgaben wie das Prüfen, Übertragen, Zuordnen oder Weiterleiten von Informationen können sich über Wochen und Monate zu einem erheblichen Zeitaufwand summieren. Für Geschäftsführer verschiebt sich damit die Ausgangsfrage: Nicht „Welche KI können wir einsetzen?“, sondern „Welche Aufgabe bindet regelmäßig Mitarbeiter, obwohl sie sich wiederholt und möglicherweise automatisieren lässt?“ Wer darauf eine klare Antwort findet, hat einen konkreten Prozess, bei dem sich der Einsatz von KI genauer prüfen lässt.

Die Basis schaffen: Marc Wehning erklärt, warum Daten und Systeme vor der KI kommen

Ist ein geeigneter Engpass gefunden, heißt das noch nicht automatisch, dass dort sofort eine KI-Lösung eingesetzt werden sollte. Zunächst muss klar sein, wie der betroffene Ablauf funktioniert und auf welche Informationen eine Automatisierung überhaupt zugreifen kann. Genau daran fehlt es nach Erfahrung von Marc Wehning in manchen Unternehmen. Sie möchten möglichst schnell mit KI arbeiten, obwohl die technischen oder organisatorischen Voraussetzungen dafür noch nicht vorhanden sind. In solchen Fällen setzt er bewusst früher an. Bei einem seiner Kunden führte er beispielsweise zunächst ein CRM-System ein.

„Manchmal ist der richtige erste Schritt eben noch keine KI-Lösung. Zunächst muss eine verlässliche Datenbasis vorhanden sein, auf der wir überhaupt aufbauen können“, betont Marc Wehning.

Denn eine Automatisierung kann nur so zuverlässig arbeiten wie die Informationen, die ihr zur Verfügung stehen. Sind Daten unvollständig, uneinheitlich gepflegt oder über verschiedene Systeme verteilt, führt auch der Einsatz von KI nicht automatisch zu besseren Ergebnissen. Entscheidend ist deshalb, welche Daten ein Unternehmen zur Verfügung stellt und wie verlässlich diese sind. Bevor neue Anwendungen eingeführt werden, kann es sinnvoller sein, zunächst bestehende Systeme und Abläufe in Ordnung zu bringen. Erst danach lässt sich beurteilen, welche Aufgaben zuverlässig automatisiert werden können und wo der Einsatz von KI einen konkreten Nutzen bringt.

Klein anfangen: Ein klarer Prozess statt eines großen KI-Projekts

Sind die Voraussetzungen vorhanden, muss daraus kein monatelanges IT-Projekt entstehen. Marc Wehning beginnt zunächst mit einem zwei- bis dreistündigen Workshop im Unternehmen, um die Abläufe kennenzulernen und einen konkreten Ansatzpunkt auszuwählen. Statt mehrere Bereiche gleichzeitig zu verändern, wird zunächst ein einzelner Prozess angegangen, bei dem sich der Nutzen vergleichsweise schnell erkennen lässt. Als Beispiel nennt Marc Wehning die Belegsteuerung in der Buchhaltung. Ist diese bislang weitgehend manuell organisiert, kann eine entsprechende Automatisierung nach seiner Erfahrung innerhalb von etwa drei bis vier Wochen nach der Beauftragung umgesetzt werden. „Gerade bei klar abgegrenzten Prozessen kann man sehr schnell sehen, ob die Automatisierung im Alltag wirklich funktioniert“, sagt Marc Wehning. Bewährt sich die Lösung, können anschließend weitere Prozesse Schritt für Schritt betrachtet werden.

Auch nach der Einführung sollte nachvollziehbar bleiben, ob der automatisierte Ablauf zuverlässig funktioniert. Kunden können deshalb den jeweiligen Status einsehen und erkennen, wenn an einer Stelle etwas nicht wie vorgesehen läuft. Anpassungen können etwa notwendig werden, wenn ein eingesetztes System durch ein Update verändert wird. Auch Datenschutz und Compliance müssen bei der Umsetzung berücksichtigt werden. Eine schnelle Umsetzung allein reicht deshalb nicht. Entscheidend ist, dass die Automatisierung auch im laufenden Betrieb stabil arbeitet und für das Unternehmen kontrollierbar bleibt.

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„Wenn Geschäftsführer wieder mehr Zeit für Führung, Strategie und Wachstum gewinnen wollen, müssen sie sich aus wiederkehrenden operativen Abläufen lösen. Genau dafür bietet KI-Automation heute neue Möglichkeiten. Sie kann Aufgaben übernehmen, die bislang immer wieder manuell geprüft, weitergegeben oder nachgehalten werden müssen“, so Melik Su weiter. Entscheidend ist dabei allerdings, nicht einfach einzelne Aufgaben wahllos zu automatisieren. Aus Sicht von Melik Su beginnt eine sinnvolle KI-Automation deshalb nicht mit der Auswahl eines Tools, sondern mit der Frage, welche Abläufe im Unternehmen tatsächlich für unnötige operative Abhängigkeiten sorgen. Mit AutomationFlow, einem Angebot der Peakconcepts GmbH, setzt er genau an diesem Punkt an. Dabei verbindet er mehr als 16 Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung mit eigener unternehmerischer Praxis. Mit seinem Team hat er bereits Software- und App-Projekte unter anderem für Obi, Otto, Panasonic und Media Markt umgesetzt.

Erst den Engpass verstehen, dann automatisieren

Bevor ein Prozess automatisiert werden kann, gilt es zunächst herauszufinden, an welchen Stellen im Unternehmen überhaupt unnötige operative Abhängigkeiten entstehen. Denn nicht jede Aufgabe, die regelmäßig bei der Geschäftsführung landet, erfordert tatsächlich eine unternehmerische Entscheidung. Gerade wiederkehrende Vorgänge wie die Prüfung von Angeboten und Zahlungseingängen, Kundenfreischaltungen, das Onboarding neuer Kunden oder die interne Weitergabe von Informationen folgen häufig ähnlichen Abläufen. AutomationFlow prüft deshalb zunächst, welche dieser Prozesse die Geschäftsführung regelmäßig binden und an welchen Stellen ihre persönliche Beteiligung tatsächlich notwendig ist.

Mit der Auswahl eines geeigneten Prozesses ist es allerdings noch nicht getan. „KI kann einen klaren Prozess enorm beschleunigen. Ist aber schon vorher unklar, wer wann was tun soll, automatisiert man im schlimmsten Fall nur das Chaos“, erklärt Melik Su. Bevor die technische Umsetzung beginnt, muss daher geklärt werden, wie dieser Ablauf künftig funktionieren soll. Welche Daten werden benötigt und in welchen Systemen liegen sie? Wer ist für einzelne Schritte zuständig? Und an welcher Stelle braucht es weiterhin eine Prüfung, Freigabe oder fachliche Entscheidung durch einen Menschen?

Diese Analyse zeigt zugleich, welche Aufgaben die Technik automatisiert und wo Sie den Menschen weiterhin einbinden müssen. Wo Erfahrung, fachliches Urteil oder eine bewusste Freigabe erforderlich sind, setzt AutomationFlow bei Bedarf auf „Human in the Loop“. Wiederkehrende und vorbereitende Arbeitsschritte können automatisiert ablaufen, während Mitarbeiter an den entscheidenden Stellen weiterhin prüfen oder entscheiden. So entsteht eine klare Trennung zwischen Aufgaben, die die Technik übernimmt, und Entscheidungen, für die Mensch und Kompetenz weiterhin erforderlich sind.

Vom Angebot bis zum Onboarding: Schritt für Schritt zur Entlastung

Wie KI-Automation im Tagesgeschäft entlasten kann, zeigt sich besonders entlang einer vollständigen Prozesskette. Geht eine Kundenanfrage ein, können Sie relevante Informationen strukturiert sammeln und für ein Angebot aufbereiten. Nach dem Auftrag lassen sich die Rechnung erstellen, der Zahlungseingang prüfen und bei Bedarf eine Erinnerung auslösen. Ist die Zahlung eingegangen, kann bei digitalen Produkten die Freischaltung erfolgen. Anschließend erhält der Kunde automatisch die vorgesehenen Unterlagen und nächsten Schritte für sein Onboarding.

Der entscheidende Effekt liegt dabei nicht in einem einzelnen automatisierten Arbeitsschritt, sondern im Zusammenspiel. Statt jeden Übergang selbst anzustoßen oder zu kontrollieren, kann die Geschäftsführung aus großen Teilen dieser Kette herausgenommen werden. Auch intern lassen sich Informationen, Dokumente und Aufgaben direkt an die zuständigen Mitarbeiter weiterleiten. Ein guter Prozess sorgt dafür, dass die richtige Information zur richtigen Zeit dort ankommt, wo Mitarbeiter sie brauchen, ohne dass der Geschäftsführer ständig als Verteilstelle dazwischensitzen muss“, so Melik Su. Damit solche Abläufe spürbar entlasten, müssen Unternehmen jedoch nicht sämtliche Prozesse auf einmal automatisieren.

AutomationFlow setzt stattdessen schrittweise dort an, wo die operative Belastung besonders hoch ist. Im „Done-for-you“-Modell übernimmt das Team die technische Umsetzung weitgehend im Hintergrund, sodass Geschäftsführung und Mitarbeiter ihren laufenden Arbeitsalltag möglichst wenig unterbrechen müssen. Je nach Ausgangslage können erste Automationen bereits innerhalb weniger Tage für spürbare Entlastung sorgen, während umfangreichere Systeme abhängig von Umfang und technischer Komplexität mehrere Wochen oder Monate benötigen können. „Wir starten bewusst dort, wo der Schmerz am größten ist und eine Automation einen echten Unterschied im Tagesgeschäft machen kann“, erklärt Melik Su. Ist der erste Engpass gelöst, kann anschließend der nächste Prozess in den Blick genommen werden. Auf diese Weise muss nicht erst ein umfangreiches Gesamtprojekt abgeschlossen sein, bevor sich erste Verbesserungen im Arbeitsalltag bemerkbar machen. Stattdessen können Sie die Automatisierung schrittweise ausbauen und jeweils dort fortsetzen, wo Sie weitere operative Abhängigkeiten reduzieren.

Mehr Wachstum muss nicht mehr operative Belastung bedeuten

Der eigentliche Nutzen von KI-Automation zeigt sich deshalb nicht allein in eingesparter Zeit. Entscheidend ist, dass wiederkehrende Abläufe weniger stark von einzelnen Personen abhängig werden. Aufgaben können zuverlässiger an den vorgesehenen Stellen weiterlaufen, Mitarbeiter übernehmen klar definierte Verantwortungsbereiche und die Geschäftsführung muss seltener eingreifen, damit Prozesse überhaupt vorankommen. Damit entsteht eine Struktur, in der operative Entlastung nicht nur kurzfristig Zeit spart, sondern das Unternehmen insgesamt weniger abhängig von der ständigen Verfügbarkeit des Geschäftsführers macht.

Gerade mit Blick auf weiteres Wachstum kann das einen entscheidenden Unterschied machen. Steigende Kundenzahlen, zusätzliche Aufträge und ein größeres Team müssen dann nicht zwangsläufig im gleichen Verhältnis mehr manuelle Koordination auf Geschäftsführungsebene erzeugen. Statt mit jedem Wachstumsschritt tiefer in das Tagesgeschäft hineingezogen zu werden, kann sich die Geschäftsführung wieder stärker auf jene Aufgaben konzentrieren, die tatsächlich bei ihr liegen. Führung, strategische Entscheidungen und die Weiterentwicklung des Unternehmens. „Automatisierung ist dann erfolgreich, wenn Unternehmer nicht mehr überall gebraucht werden, sondern wieder die Zeit haben, ihr Unternehmen zu führen und weiterzuentwickeln“, fasst Melik Su zusammen.

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Der Index fasst Werte zu Vertrauen, Besorgnis, Zuversicht und ethischer Haltung gegenüber KI zusammen und verfolgt deren Entwicklung über die Zeit. Dafür werden regelmäßig 600 Führungskräfte aus Großbritannien, Frankreich und Deutschland befragt. So entsteht ein monatlicher Kompass für die Wirtschaft mit hilfreichen Einsichten für Strategieentwicklung und Entscheidungsfindung.

Im August 2025 nahmen 200 Führungskräfte aus Deutschland an der ersten AI Pulse-Welle teil. Der Sentiment Score erreichte 67 Punkte – ein vorsichtig-positiver Wert. 75 Prozent der deutschen Befragten sehen KI als klare Chance für ihr Unternehmen, 69 Prozent der Umfrageteilnehmer trauen ihrer Organisation den erfolgreichen Einsatz von KI zu und 71 Prozent vertrauen auf einen ethischen KI-Einsatz im eigenen Haus.

Besorgt darüber, wie Künstliche Intelligenz ihr Geschäft transformieren würde, zeigten sich nur 34 Prozent der Befragten. Immerhin 43 % der deutschen Führungskräfte sorgen sich über Risiken für Unternehmen beim Thema Cybersicherheit (europaweit: 52 Prozent). Beim regulatorischen Rahmen überwiegt hierzulande die Skepsis: Nur 42 Prozent der Befragten denken, dass die Regulierungen des EU AI Act den ethischen Einsatz von KI in Unternehmen fördern (europaweit immerhin 50 Prozent).

„Künstliche Intelligenz wird definitiv als Chance wahrgenommen – doch viele Unternehmen ringen noch mit der Frage, wie sie verantwortungsvoll damit umgehen sollen“, sagt Dr. Yusuf Erdogan, Country Lead Digital & Technology von Expleo Deutschland. „Unser Sentiment Score von 67 zeigt: Es braucht mehr als Technologie. Es braucht Vertrauen – in Systeme, Prozesse und Menschen.“

Über Expleo

Expleo ist ein weltweit tätiger Anbieter von Engineering-, Technologie- und Beratungsdienstleistungen. Das Unternehmen begleitet führende Organisationen bei ihrer Transformation, unterstützt sie dabei, operative Exzellenz zu erreichen und ihre Zukunftsfähigkeit nachhaltig zu sichern.

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Das Grundproblem: Das simple Rezept „mehr Daten, mehr Rechenleistung“ stößt an physische und ökonomische Grenzen. GPT-5 wurde bereits auf Hunderttausenden Nvidia-Chips trainiert – doch der Nutzen fällt im Verhältnis zu den Kosten bescheiden aus. Zudem ist frei zugängliches Trainingsmaterial im Netz weitgehend ausgeschöpft, neue Fortschritte erfordern teure Lizenzdeals mit Verlagen. Altman selbst räumte ein, dass Chatbots „nicht mehr viel besser“ würden.

Forscher wie Yann LeCun fordern daher ein Umdenken: Statt immer größere Large Language Models (LLMs) zu trainieren, müsse man „world models“ entwickeln, die die physische Welt verstehen und multimodale Fähigkeiten besitzen. Diese könnten Anwendungen in Robotik oder autonomem Fahren eröffnen. Joelle Pineau von Cohere formuliert es so: „Nur mehr Rechenleistung aufzuwenden, reicht nicht.“

Der politische Tonfall hat sich ebenfalls verschoben. Unter Präsident Trump hat sich Washington von apokalyptischen AGI-Szenarien verabschiedet. Sein AI-Beauftragter David Sacks bezeichnete die Befürchtungen als „overhyped“ und sprach von einem „Goldilocks“-Moment, in dem mehrere Anbieter konkurrieren und Menschen die Richtung vorgeben. Prompt wurde der Exportstopp für Nvidias H20-Chips nach China gelockert.

Für Investoren überwiegen derweil die Wachstumszahlen. OpenAI erwirtschaftet mit ChatGPT inzwischen 12 Milliarden Dollar an jährlichen wiederkehrenden Umsätzen, SoftBank-Aktien legten um 50 Prozent in einem Monat zu, und Nvidia erreicht mit 4,4 Billionen Dollar Marktkapitalisierung fast ein Rekordhoch. Statt auf den Durchbruch zu Superintelligenz setzen Kapitalgeber auf handfeste Geschäftsmodelle und eingebettete Anwendungen in Unternehmen.

Damit hat sich der Charakter des Wettbewerbs verschoben: GPT-5 markiert nicht den Durchbruch zur AGI, sondern den Übergang zu einer Phase, in der KI als Infrastruktur verstanden wird.

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Für die Studie wurden Unternehmen befragt, die mindestens 250 Mitarbeiter haben und bereits aktiv an KI-Initiativen arbeiten. Als wichtigstes Hindernis auf dem Weg zur Umsetzung entsprechender Projekte sehen 28 Prozent von ihnen Probleme rund um das Thema Daten: von deren Qualität über ihre Zugänglichkeit und Verwaltung bis hin zu Problemen beim Datenschutz. Vor allem in der Gesundheitsbranche und im Einzelhandel ist der Zugang zu zuverlässigen Daten schwierig, während in der Technologie- und IT-Dienstleistungsbranche die Hälfte der Befragten angeben, dass sie selten oder nie Probleme mit der Datenqualität haben.

Als weitere Herausforderung nennen 25 Prozent die Komplexität der Integration von KI-Technologien in bestehende Systeme und Abläufe. Mit Abstand folgen der Mangel an entsprechenden Fachkräften (15%), ethische Bedenken (12%) sowie Kosten und mangelndes Vertrauen von Kunden und anderen Stakeholdern (jeweils 10%).

Wettbewerbsvorteile durch zweigleisigen Ansatz

Die Studie belegt die Wichtigkeit einer passenden Organisationsstruktur für den Erfolg: Unternehmen, die spezielle Teams für das Datenmanagement eingeführt haben (41% der Befragten), sind in der Umsetzung von KI-Projekten erfolgreicher als Unternehmen, die das Thema lediglich als zusätzliche Aufgabe in bestehende Verantwortungsbereiche integrieren (49%). Zudem sind 93 Prozent der Befragten der Meinung, dass sich umgekehrt auch die Arbeit an KI-Initiativen positiv auf die Praxis der Datenverwaltung auswirkt. Es lohnt sich daher, die Strategie anzupassen und an beiden Themen gleichzeitig zu arbeiten.

„Wer nur auf langfristige Datenstrategien setzt, riskiert, vom Markt überholt zu werden. Wer hingegen nur schnelle KI-Erfolge sucht, wird bald an die Grenzen seiner Datengrundlage stoßen“ sagt Manuel Schieler, Partner bei Roland Berger. „Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der bewussten Balance zwischen sofortiger Wertschöpfung und strategischem Aufbau von Datenfundamenten.“

Die vollständige Studie können Sie hier herunterladen: https://ots.de/m301uN

Über Roland Berger

Roland Berger ist eine weltweit führende Strategieberatung mit einem breiten Leistungsangebot für alle relevanten Branchen und Unternehmensfunktionen. Roland Berger wurde 1967 gegründet und hat seinen Hauptsitz in München. Die Strategieberatung ist vor allem für ihre Expertise in den Bereichen Transformation, industrieübergreifende Innovation und Performance-Steigerung bekannt und hat sich zum Ziel gesetzt, Nachhaltigkeit in all ihren Projekten zu verankern. Roland Berger erzielte 2024 einen Umsatz von rund 1 Milliarde Euro.

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Derzeit fehlt es zudem an der nötigen Durchdringung von GenAI. Zwar steigt die Zahl der verkauften Business-Lizenzen von GenAI-Sprachmodellen kontinuierlich, zeigen Anbieterzahlen. Nur jedes fünfte Unternehmen in Deutschland, das GenAI bereits einsetzt, nutzt die Technologie allerdings bereits unternehmensweit, so die Sopra-Steria-Studie. „ChatGPT-for-Business-Lizenzen bringen Deutschland relativ wenig. Es kommt darauf an, in die wertschöpfenden Anwendungen der Technologie zu investieren“, so Michael Buttkus. „Skalierung und flächendeckende Durchdringung sind die Erfolgsfaktoren.“

Von der Optimierung zur Transformation

Das Gros dieser Unternehmen steckt derzeit jedoch in der Experimentierphase mit vielen Piloten und Prototypen fest. GenAI wird vor allem für einzelne Anwendungsfälle implementiert, wie etwa in der Kundenkommunikation und im Marketing. Der Übergang von einer isolierten Nutzung hin zu skalierbaren und transformatorischen Geschäftsmodellen scheitert oft an organisatorischen und kulturellen Hürden.

Und an einer Kompetenzlücke: 54 Prozent der Befragten äußern sich selbstkritisch und glauben, dass C-Level-Manager ohne GenAI-Kompetenzen in fünf Jahren kaum wettbewerbsfähig sein werden, so die Studie.

Schneller und besser aus den GenAI-Startblöcken kommen

Unternehmen in Deutschland sind somit gefordert, parallel zu den derzeit angebrachten Verschlankungs- und Effizienzprogrammen die Weichen für das Geschäft von morgen zu stellen. „Unternehmen können den GenAI-Business-Motor ins Laufen bringen. Wir müssen nur in sämtlichen Themenbereichen kontinuierlich Tempo aufnehmen“, sagt Michael Buttkus.

Hintergrundinformationen/Studiendesign

Die Befragung für den Report „Disruptive Potenziale – Wie generative KI Geschäftsmodelle neu definiert“ beleuchtet den aktuellen Stand und die Perspektiven von GenAI in deutschen Unternehmen in Bezug auf neue und bestehende Geschäftsmodelle. Der Marktforscher F.A.Z. Business Media | research hat im Herbst 2024 insgesamt 189 Entscheiderinnen und Entscheider aus Unternehmen in Deutschland online befragt.

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KI-Potenzial wecken: Arbeitnehmende sind interessiert, aber oft unzureichend qualifiziert

Über die Hälfte der deutschen Arbeitnehmenden (51 %) sind laut Studie der Meinung, dass KI ihren Job erleichtern könnte. Fast ebenso viele (48 %) gehen davon aus, dass KI den Arbeitsalltag interessanter gestaltet. Doch diese Erwartungen setzen entsprechende Qualifizierungsangebote voraus – eine Bedingung, die oft nicht erfüllt wird. So geben 44 % der Befragten an, bislang nur geringe oder gar keine Schulungsangebote für KI erhalten zu haben. Bei fast einem Viertel (23 %) bestehen sogar interne Ungleichheiten: Sie bemängeln ungleiche Qualifizierungsmöglichkeiten im Vergleich zu Kollegen.

Frauen erhalten seltener KI-Qualifizierung als Männer

Eine deutliche Diskrepanz zeigt sich in der geschlechtsspezifischen Förderung: Während 36 % der Männer angeben, bereits KI-Schulungen erhalten zu haben, liegt der Anteil bei den Frauen nur bei 28 %. Zudem fühlen sich 36 % der Männer durch diese Qualifikationen befähigt, KI-Tools erfolgreich anzuwenden, verglichen mit nur 27 % der Frauen. Diese ungleichen Chancen schlagen sich auch in der Begeisterung nieder – so zeigen 52 % der Männer Interesse an KI, aber nur 41 % der Frauen.

„Die Ergebnisse zeigen, dass es Unternehmen an Chancengleichheit fehlt. Frauen erhalten deutlich weniger Möglichkeiten, sich im Bereich KI fortzubilden – das wirkt sich langfristig negativ auf die berufliche Laufbahn von Talenten, die Mitarbeiterbindung und auch die Wettbewerbsfähigkeit der Unternehmen aus“, betont Verena Menne. „Ein fairer Zugang zu Qualifizierungsangeboten ist nicht nur gerecht, sondern unverzichtbar für eine nachhaltige Bindung von Talenten.“

Generationslücke: Ältere Mitarbeitende zeigen Interesse, werden aber seltener gefördert

Neben der Geschlechterfrage offenbart die Studie auch Unterschiede zwischen den Generationen: Während rund 45 % der Gen Z und 43 % der Millennials bereits KI-Qualifizierungen erhalten haben, gilt dies nur für 22 % der Gen X und 28 % der Baby Boomer. Dies steht im Widerspruch zur Nachfrage: 52 % der Befragten erwarten, dass KI-Fähigkeiten in den kommenden fünf Jahren eine zentrale Rolle in ihrem Beruf spielen werden, einschließlich 37 % der Baby Boomer und 50 % der Gen X.

„Angesichts eines chronischen Arbeitskräftemangels können es sich Unternehmen nicht leisten, bestehende Talente im Unternehmen nicht zu fördern – denn neue Arbeitskräfte zu finden, ist heute eine große Herausforderung für alle Betriebe. Und unsere Studie zeigt, dass unter Arbeitnehmer:innen ein starker Wille herrscht, sich weiterzuentwickeln, auch und gerade im Bereich KI. Diese Motivation sollten Unternehmen nutzen und aktiv in den Austausch mit ihren Beschäftigten gehen. Dann können Weiterbildungsmöglichkeiten sowohl auf die betrieblichen als auch persönlichen Bedürfnisse zugeschnitten werden, denn Chancengerechtigkeit hebt Potenziale“, so Verena Menne.

Über den Randstad Report „Understanding talent scarcity: AI & Equity“

Die Studie “ Understanding Talent Scarcity: AI & Equity“ von Randstad befasst sich mit Chancengerechtigkeit am Arbeitsplatz, in besonderem Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz (KI). Grundlage der Studie ist eine Befragung unter mehr als 12.000 Arbeitnehmenden in 15 Märkten, darunter 800 in Deutschland, ergänzt durch die sekundäre Auswertung von mehr als drei Millionen Jobprofilen weltweit im Zeitraum von September 2023 bis September 2024. Für die Durchführung der Umfrage hat Randstad mit Evalueserve, einem globalen Forschungs- und Analyseunternehmen, zusammengearbeitet.

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Wohlrabe betont jedoch, dass „alle Unternehmen prüfen müssen, ob und wie sie KI einsetzen können“, um den technologischen Fortschritt effektiv zu nutzen. Diese Entwicklung zeigt, wie breit gefächert die Meinungen und Erwartungen in verschiedenen Branchen sind und dass Unternehmen verstärkt auf KI setzen, um ihre Produktivität zu steigern und wettbewerbsfähig zu bleiben.

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„Der enorme Anstieg der Risikokapital-Investitionen in KI zeigt die anhaltend großen Erwartungen von Investoren in zukunftsweisenden Technologien wie Large Language Models. Die Technologie ist gekommen, um zu bleiben und wird eine Schlüsselrolle in der globalen Wirtschaft spielen“, so Tim Dümichen, Partner Tax bei KPMG.

Deutschland landet in Europa bei den Risikokapital-Investitionen unter den Top 10, obwohl diese hierzulande im zweiten Quartal 2024 mit 2,2 Mrd. USD nahezu unverändert blieben. Risikokapitalgeber interessierten sich in Deutschland außerdem besonders für Fintech-Unternehmen, während das Interesse an Kryptowährungen im Vergleich zum vorherigen Quartal weiter abnahm. Anleger investierten zudem in deutsche ESG-Unternehmen, die sich vor allem auf den Geschäftskundenbereich (B2B) konzentrieren.

„Deutschland bestätigt seine Position unter den Top 10 der europäischen Investitionsstandorte, mit konstanten Investitionen und bemerkenswerten Erfolgen in Schlüsseltechnologien. Das Engagement für Fintechs und nachhaltige ESG-Unternehmen, insbesondere im B2B-Sektor, sowie der Erfolg von Leuchttürmen spiegeln das blühende Innovationsklima des Landes wider“ so Florian Merkel, Director Tax & Head of Venture Services bei KPMG.

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Trend 1: Überbrücken der Generationslücke durch Re- und Upskilling

Bis 2030 wird die Gen Z voraussichtlich 58 Prozent der Arbeitskräfte ausmachen. Unternehmen stehen vor einem Ungleichgewicht zwischen aufstrebenden Mitarbeitenden der Generation Z und solchen, die kurz vor dem Ruhestand stehen. Dies bringt komplexe Personalherausforderungen mit sich: Ältere Mitarbeitende scheiden aus, während die Gen Z neue Fähigkeiten benötigt, die Technologie und zwischenmenschliche Aspekte vereinen. Gezieltes Reskilling und Mentoring überbrücken Generationenlücken. Cross-Training-Programme fördern den Wissensaustausch, während Weiterbildung die Gesamtproduktivität steigert.

Trend 2: KI wird mehr Arbeitsplätze schaffen als aufheben

Eine Mehrheit der Arbeitgeber (58 Prozent) glaubt, dass KI und VR in den nächsten zwei Jahren einen positiven Einfluss auf die Mitarbeiterzahl ihrer Organisation haben werden. Die Zukunft der Arbeit erfordert Offenheit für Veränderungen und kontinuierliches Lernen. Es gilt, mit und nicht gegen die neuen Werkzeuge zu arbeiten. Unternehmen sollten die neuen Technologien als Verbündete betrachten, die die menschlichen Fähigkeiten ergänzen. Zukünftig erfolgreich werden die Unternehmen sein, die ihre Mitarbeitenden in den Mittelpunkt stellen und ihre digitalen Kompetenzen fördern. Bezogen auf das Recruiting planen laut Studie 71 Prozent der Unternehmen weltweit, KI einzusetzen.

Trend 3: Grüne Transformation als Jobtreiber

Die weltweite grüne Transformation wird in den nächsten fünf Jahren der wichtigste Jobtreiber sein. Mit der steigenden Nachfrage nach grünen Arbeitsplätzen benötigen Unternehmen Mitarbeitende, die ihre Klimaschutzziele umsetzen können. Gleichzeitig berücksichtigen Kandidat*innen die Umweltschutzaktivitäten eines Unternehmens, bevor sie ein Stellenangebot annehmen. Eine Studie der ManpowerGroup ergab, dass 62 Prozent der Arbeitnehmenden den Ruf eines Unternehmens in Bezug auf Umweltschutz überprüfen. Konkrete Maßnahmen zur Umweltfrage sind für viele Arbeitnehmende ein entscheidender Faktor bei der Auswahl von Beschäftigungsmöglichkeiten (60 Prozent).

Trend 4: Faire Bezahlung als Produktivitätsfaktor

Wirtschaftliche Unsicherheit hindert 23 Prozent der Arbeitnehmenden daran, ihre Wunschjobs auszuüben. Jobwechsel sind seltener als noch vor ein paar Jahren. Arbeitgeber müssen ein Gleichgewicht zwischen attraktiven Gehältern und profitablen Wachstumszielen finden. Faire Bezahlung bleibt der wichtigste Faktor für Produktivität und Mitarbeiterbindung. Unternehmen suchen neben höheren Löhnen auch nach anderen Mitteln, um wettbewerbsfähig zu bleiben und qualifizierte Talente zu halten, indem sie Autonomie, Flexibilität und sinnstiftende Arbeit fördern.

Trend 5: Die „Me Economy“

Mitarbeitende erwarten, dass ihre Arbeitsrealität genauso individualisiert wird und sich nach ihren Bedürfnissen richtet, wie sie es zum Beispiel beim Einkaufen oder der Nutzung von Smartphones erleben. In der so genannten „Me Economy“, einer Ich-zentrierten Arbeitswelt, suchen sie nach Flexibilität sowie Autonomie und die Work-Life-Balance hat höchste Priorität. Fast jeder fünfte Arbeitnehmende (18 Prozent) wäre bereit, für eine bessere Work-Life-Balance auf Gehalt zu verzichten. Die beliebtesten Benefits sind eine Vier-Tage-Woche (64 Prozent), flexible Arbeitszeiten (45 Prozent) und die Möglichkeit, von zu Hause auszuarbeiten (35 Prozent). Doch während sich viele Unternehmen für eine Rückkehr zur Präsenzarbeit im Büro einsetzen, wächst die Kluft zwischen Mitarbeitererwartungen und Arbeitgeberwünschen.

Trend 6: Gen Z prägt die Zukunft der Arbeitskultur

Die Arbeitswelt verändert sich rapide, von den Erwartungen und Arbeitsweisen der Arbeitnehmenden bis zur demografischen Zusammensetzung. Die aktuelle „Kulturrevolution“ ist stark von der Gen Z geprägt. Sie stellen psychische Gesundheit in den Vordergrund und nehmen Führungskräfte in die Verantwortung. So bewerteten nur 15 Prozent der Gen Z ihre psychische Gesundheit als hervorragend. Unternehmen, die sich anpassen und für das Mitarbeiterwohl sorgen sowie flexible Arbeitsumgebungen schaffen, haben bessere Chancen, qualifizierte Mitarbeitenden zu gewinnen und zu halten. Zusätzlich erwarten 60 Prozent der Arbeitnehmenden der Gen Z von ihren Arbeitgebern personalisierte Karrierepfade, regelmäßige Betreuung durch geschulte Mentorinnen und Mentoren sowie auf individuelle Ziele zugeschnittene Pläne. Zukunftsorientierte Unternehmen nutzen fortschrittliche Analyse- und Feedbackprozesse, um die Employee Experience zu individualisieren.

Der vollständige „The Age of Adaptability“ Workforce-Trendreport 2024 ist verfügbar unter: Workforce-Trendreport

Über die ManpowerGroup Deutschland

Mit rund 11.000 Mitarbeitenden zählt die ManpowerGroup zu den größten Personaldienstleistern in Deutschland. Unter dem Dach der Unternehmensgruppe agieren die Gesellschaften Manpower, Experis, Talent Solutions sowie spezialisierte Einzelmarken. Die ManpowerGroup ist Pionier der Zeitarbeit und hat das Modell der Arbeitnehmerüberlassung erfunden. Mittlerweile ist das Unternehmen seit 75 Jahren für Bewerber*innen und Unternehmen am Markt aktiv und setzt Branchenstandards. Die ManpowerGroup unterstützt Unternehmen bei ihrer Transformation in der sich stetig und rasant wandelnden Welt der Arbeit und stellt umfassende Lösungen für das Rekrutieren, Entwickeln und Managen der für den nachhaltigen Erfolg notwendigen Fachkräfte bereit. In Deutschland ist die ManpowerGroup seit 1965 tätig und gehört zu der amerikanischen ManpowerGroup(TM).

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