Der Einstieg

Die Zahlen stammen aus PwCs Global AI Jobs Barometer 2026 (15.06.2026). Gefragt sind etwa Mitarbeiterführung, Teamaufbau, Mentoring und datenbasierte Entscheidungen. Einstiegsstellen mit solchen neuen Anforderungen wuchsen von 2019 bis 2025 um 35 Prozent. Die übrigen KI-exponierten Einstiegsstellen schrumpften. Einen ursächlichen Effekt von KI belegt das laut PwC nicht. Die CEO-Zahl stammt aus PwCs Global CEO Survey.

Die Führung

Nielsen hat im Auftrag von Monday.com 1.701 Direktoren und Senior Manager in Unternehmen ab 500 Beschäftigten befragt, in sieben Ländern, 200 davon in Deutschland (April 2026). 53 Prozent finden es seit der KI-Einführung schwerer, die eigene Arbeit ihrer Leute zu beurteilen. 39 Prozent lassen Leistungsbeurteilungen von KI entwerfen (TechCrunch, 21.10.2026). 47 Prozent verbringen mehr Zeit mit Prüfen und Anleiten. 58 Prozent erwarten, binnen zwölf Monaten mehr KI-Agenten als Menschen zu führen.

Charter hat im August 5.002 US-Büroangestellte befragt, die KI nutzen. 32,8 Prozent der Executives und 34,8 Prozent der Manager vertrauen KI mehr als ihrem eigenen Urteil. Bei Mitarbeitern ohne Führungsverantwortung sind es 16,3 Prozent. Gemessen ist selbstberichtetes Vertrauen.

Die Einsparungen

Drei Viertel der Board-Mitglieder erwarten von KI mehr Produktivität und niedrigere Kosten. Drei Prozent der Organisationen erreichen die angestrebten Einsparungen allein über Produktivität (Gartner, HR Symposium, 27.10.2026). 38 Prozent der Unternehmen liegen beim KI-Budget über Plan. 85 Prozent wollen nächstes Jahr trotzdem mehr ausgeben. Zeit wird frei, landet aber selten in neuer Arbeit: Laut einer Gartner-Umfrage unter 1.865 Beschäftigten (2. Quartal 2026) fließen 21 Prozent der durch KI gewonnenen Zeit in innovativere Aufgaben. Gartner-Analyst CV Viverito: Kapazität entstehe bereits. Schwierig sei, sie nutzbar zu machen.

Das Lernen

Der einzige kontrollierte Versuch in dieser Auswahl erschien in Nature Human Behaviour (Wiles, Krayer et al., 26.10.2026). 487 Berater von BCG bearbeiteten je zwei von drei kurzen Data-Science-Aufgaben außerhalb ihres Fachs, ein Teil davon mit ChatGPT samt Schulung. Mit ChatGPT lagen sie in allen drei Aufgaben über der Kontrollgruppe und unter dem Niveau echter Data Scientists. In fünf Fachfragen danach, ohne ChatGPT, waren sie nicht besser. Die Autoren nennen KI ein „Exoskelett": Die Fähigkeit hält, solange das Werkzeug läuft. Sechs Mitautoren sind oder waren bei BCG angestellt, einer arbeitet bei OpenAI.

Die Verteilung

Das Pew Research Center hat 480 US-Berufe ausgewertet, Arbeitsmarktdaten der Current Population Survey, 2017–19 gegen 2023–26 (22.10.2026). Die KI-Exposition misst Pew auf einer eigenen Skala von 0 bis 3,5. Pro Punkt mehr Exposition wuchs die Zahl beschäftigter Männer um 6,3 Prozent, die der Frauen um 0,2 Prozent. Bei Beschäftigten mit höchstens High-School-Abschluss: Männer plus 8,8 Prozent, Frauen minus 9,5 Prozent pro Punkt. Frauen ohne vierjähriges Studium arbeiten häufig als Sekretärinnen, Empfangskräfte oder im Kundenservice. Pew betont, dass der Zusammenhang nicht unbedingt direkt ist.

Was Du mitnimmst

Die meisten Zahlen kommen aus den USA, eine Umfrage schließt Deutschland ein. Die Fragen gelten hier genauso. Wer in Deinem Team prüft KI-Ergebnisse, und steht diese Zeit in irgendeinem Plan? Können Deine Leute die Aufgabe auch ohne das Tool? Und wo lernen Deine Einsteiger Führung, wenn die Stellen sie schon am ersten Tag verlangen?

Quellen: Gartner (via The Register, Communications Today, 27.10.2026) · monday.com/Nielsen (Business Wire und TechCrunch, 21.10.2026) · Charter (via Axios, 21.10.2026) · Nature Human Behaviour (26.10.2026) · PwC, Global AI Jobs Barometer 2026 · Pew Research Center (22.10.2026)