![KI verändert die Arbeit in vielen Unternehmen oft grundlegend und wirkt sich direkt oder indirekt auf alle Positionen aus. Sind Berufseinsteiger und Nachwuchskräfte von dieser Entwicklung besonders betroffen? Dieser Frage geht ein aktueller Report des World Economic Forum und von PwC nach [1]. Die Ergebnisse sind interessant, weil sie sich von der Behauptung abheben, dass KI am Jobabbau schuld sei, und stattdessen Fragen aufwerfen, die auch im Kontext des Fachkräftemangels für den Mittelstand relevant sein können. Wenn sich die Inhalte von Einstiegspositionen verändern, dann geht es letztlich auch um die Frage, wie die Wissensvermittlung im Unternehmen künftig funktioniert.](https://nordagi.de/wp-content/uploads/2026/06/NAGI-Blogpost-LeadIn-Images-7.jpg)
KI verändert die Arbeit in vielen Unternehmen oft grundlegend und wirkt sich direkt oder indirekt auf alle Positionen aus. Sind Berufseinsteiger und Nachwuchskräfte von dieser Entwicklung besonders betroffen? Dieser Frage geht ein aktueller Report des World Economic Forum und von PwC nach [1]. Die Ergebnisse sind interessant, weil sie sich von der Behauptung abheben, dass KI am Jobabbau schuld sei, und stattdessen Fragen aufwerfen, die auch im Kontext des Fachkräftemangels für den Mittelstand relevant sein können. Wenn sich die Inhalte von Einstiegspositionen verändern, dann geht es letztlich auch um die Frage, wie die Wissensvermittlung im Unternehmen künftig funktioniert.
TL;DR:
Der WEF/PwC-Report "AI and the Future of Entry-Level Work" (Juni 2026) untersucht auf breiter Datenbasis, wie sich KI auf Einstiegspositionen auswirkt. Die zentrale Erkenntnis: Es gibt einen messbaren Rückgang bei Einstiegspositionen in wissensintensiven Berufsfeldern, aber der WEF-Report stellt ausdrücklich fest, dass die Rolle von KI als Ursache umstritten bleibt. Der Rückgang begann bereits vor ChatGPT und hat komplexe Ursachen. Was sich klarer zeigt: Einstiegspositionen verschwinden nicht, sie verändern sich. Das traditionelle Modell, in dem Berufseinsteiger jahrelang Routineaufgaben erledigen, verliert an Tragfähigkeit. Berufseinsteiger können mit KI-Unterstützung früher an höherwertigen Aufgaben arbeiten, vorausgesetzt, Unternehmen gestalten diese Veränderung bewusst. Der Fachkräftemangel verschärft eine ohnehin angespannte Lage. Das Ausbildungssystem bietet einen strukturellen Vorteil, der aber nur trägt, wenn Ausbildungsinhalte an die veränderten Realitäten angepasst werden. Die Gestaltung von Einstiegspositionen ist dabei eine Führungsaufgabe.
Was sagt der WEF-Report über KI und Einstiegspositionen?
Der im Juni 2026 veröffentlichte Insight Report „Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work“ ist einer der bisher umfassendsten Versuche, die Auswirkungen von KI auf Einstiegspositionen systematisch zu erfassen. Er stützt sich auf drei Bausteine: Arbeitsmarktdaten (PwC AI Jobs Barometer), eine Befragung von über 9.000 Berufseinsteigern in 48 Ländern (PwC Global Workforce Hopes & Fears Survey 2025) und Interviews mit Führungskräften internationaler Unternehmen, darunter Allianz, Siemens, Merck, Hitachi und Dropbox.
Der WEF-Report führt den Begriff der KI-Exposition ein. Damit ist gemeint, wie stark sich die Aufgabeninhalte eines Berufs durch aktuelle KI-Fähigkeiten verändern. Eine hohe Exposition kann darauf hindeuten, dass sich ein deutlicher Wandel der Inhalte vollzieht.
Weltweit arbeiten 37 Prozent der jungen Beschäftigten (15 bis 24 Jahre) in Berufen, die sich durch eine mittlere bis hohe KI-Exposition auszeichnen. In Ostasien liegt der Anteil bei 75 Prozent, in Nordamerika bei 69 Prozent und in Europa bei 63 Prozent. Südasien (25 Prozent) und Subsahara-Afrika (20 Prozent) liegen am anderen Ende des Spektrums [1]. Die KI-Exposition von Einstiegspositionen ist primär ein Phänomen wissensintensiver Volkswirtschaften und dort besonders ausgeprägt in Branchen wie Finanzdienstleistungen, IT, Professional Services und Bildung.
Gibt es einen Zusammenhang zwischen KI und dem Rückgang bei Einstiegspositionen?
Der WEF-Report stützt sich auf mehrere Studien, die den Zusammenhang zwischen KI-Exposition und Einstiegspositionen untersucht haben. Eine Studie von Brynjolfsson et al. misst einen Rückgang von 16 Prozent bei Einstiegspositionen in KI-exponierten Berufsfeldern in den USA zwischen Ende 2022 und dem Erhebungszeitpunkt 2025 [2]. Klein Teeselink findet ähnliche Muster für Großbritannien [3] und Lodefalk et al. für Schweden [4].
Alle drei Studien gehen von einer Korrelation aus, nach der in Berufen mit höherer KI-Exposition die Rückgänge bei der Zahl der Einstiegspositionen stärker ausgeprägt sind, als dies in weniger exponierten Berufen der Fall ist. Der WEF-Report bestreitet diese Korrelation nicht. Sie wird jedoch, und das ist ein wichtiger Beitrag des Reports, weiter eingeordnet.
„Current hiring slowdowns at entry level are evident. AI’s role remains contested.“ Übersetzt: „Die Verlangsamung bei Einstellungen auf Einstiegsebene ist evident. Die Rolle von KI bleibt umstritten.“ So formuliert es Finding 1 des WEF-Reports und weist darauf hin, dass der Rückgang der Stellenausschreibungen bereits fast ein Jahr vor der Veröffentlichung von ChatGPT im November 2022 seinen Anfang nahm.
Das schließt KI als einen weiteren Faktor nicht aus, deutet aber auf ein komplexeres Ursachenbündel hin:
- konjunkturelle Unsicherheit
- Kostendisziplin
- eine generelle Zurückhaltung bei der Personalaufstockung
KI ist ein Faktor, aber ob sie die Ursache oder eher ein Verstärker bestehender Trends ist, lässt sich aus den vorliegenden Daten nicht eindeutig ableiten.
Die in den Interviews geäußerten Positionen weisen auf eine Grundhaltung hin, nach der sich Unternehmen beim Ausbau von Headcount zurückhaltender verhalten, gleichzeitig aber keine breiten Stellenstreichungen durchführen würden. Eine Führungskraft wies im Zusammenhang auf KI hin, diese sei zwar eine Schlagzeile, die Realität sei aber komplexer.
Es gibt auch Beispiele, die eine andere Herangehensweise zeigen. Dropbox hat seine Praktikums- und Graduiertenprogramme um 25 Prozent ausgebaut, weil Berufseinsteiger zunehmend mit KI-Kompetenz ins Unternehmen kommen und vom ersten Tag an produktiver sind. Die WEF/PwC-Studie hält außerdem fest, dass eine wachsende Zahl von Arbeitgebern erwartet, dass KI-Tools zu mehr, nicht weniger Einstellungen auf Einstiegsebene führen.
Aus der Datenlage kann kein eindeutiges Bild abgeleitet werden. Ja, es gibt einen messbaren Rückgang bei Einstiegspositionen in bestimmten Berufsfeldern. Es gibt auch Hinweise darauf, dass dies mit der KI-Exposition zusammenhängen könnte. Ebenso gibt es Unternehmen, die KI bewusst nutzen, um Nachwuchswege auszubauen. Wer aus diesen Daten eine einfache Schlagzeile ableitet, gleich in welche Richtung, wird einer deutlich komplexeren Realität nicht gerecht.
Warum verändern sich Einstiegspositionen grundlegend?
Unabhängig von der Zahl der Einstiegspositionen gibt es die Beobachtung, dass sich die Positionen inhaltlich verändern.
Einstiegspositionen stellen traditionell einen impliziten Tausch dar. Nachwuchskräfte investieren Zeit und Arbeit in Aufgaben, die oft repetitiv und weniger anspruchsvoll sind. Im Gegenzug lernen sie das Unternehmen, die Branche und die Abläufe kennen und qualifizieren sich so für anspruchsvollere Rollen. Der WEF-Report beschreibt dieses Prinzip als „Delayed Return“-Modell.
„Lehrjahre sind keine Herrenjahre“ klingt nicht sehr modern und bedeutet oft, die Aufgaben zu bekommen, die niemand sonst übernehmen wollte. Die Idee dahinter: Wer sich bewährt, darf später auch verantwortungsvolle Aufgaben übernehmen. Es ist eine traditionelle, aber auch eine langsame Form des Lernens. KI verändert das, weil sie genau jene Routineaufgaben übernehmen kann, die bisher den Einstiegslernkontext bildeten: die Recherche, die Datenaggregation, die erste Entwurfsversion, die Protokollführung. In Unternehmen, die KI bereits für die Erledigung dieser Aufgaben einsetzen, stellt sich dann die Frage, womit sich die Berufseinsteiger beschäftigen.
Der WEF-Report geht dieser Frage nach und kommt zu einer differenzierten Einschätzung. Einerseits benennt er das Risiko der kognitiven Verarmung. Wenn Nachwuchskräfte nicht mehr selbst recherchieren, aggregieren und entwerfen, bauen sie bestimmte Grundlagenfähigkeiten möglicherweise langsamer auf. Andererseits dokumentiert er, dass KI Berufseinsteigern ermöglicht, früher an anspruchsvollen Aufgaben zu arbeiten. Die Hitachi-Fallstudie im Report beschreibt, wie Berufseinsteiger in KI-gestützten Workflows vom ersten Tag an komplexeren Aufgaben mitwirken als in traditionellen Rollenstrukturen. Sie interpretieren KI-Outputs, unterstützen Entscheidungsprozesse und arbeiten über Workflows hinweg zusammen.
Der WEF-Report argumentiert, dass Einstiegspositionen sich verändern, statt zu verschwinden. Die Routineaufgaben fallen weg, aber dafür können Berufseinsteiger schneller in höherwertige Aufgaben hineinwachsen. Ob das gelingt, hängt nach Einschätzung der befragten Führungskräfte davon ab, ob Unternehmen ihre Einstiegspositionen bewusst gestalten, oder ob sie KI einfach über bestehende Arbeitsweisen legen.
Zur Arbeitsintensivierung liefert der WEF-Report eine bemerkenswerte Zahl. 68 Prozent der befragten Berufseinsteiger berichten von einer Produktivitätssteigerung durch KI. Gleichzeitig geben 45 Prozent an, dass sie durch KI insgesamt mehr arbeiten. Das Phänomen, dass KI-gestützte Produktivitätsgewinne nicht zu weniger, sondern zu mehr Arbeit führen, haben wir in einem früheren Beitrag beschrieben [KI entlastet und verführt gleichzeitig zu Mehrarbeit].
Unsere Einordnung: Dieser Wandel kann auch als Evolution verstanden werden. Das Modell, in dem Berufseinsteiger jahrelang Routineaufgaben erledigen, bevor sie „echte Arbeit“ machen dürfen, war schon vor KI nicht mehr uneingeschränkt zeitgemäß. KI beschleunigt eine Veränderung, die in vielen Branchen ohnehin überfällig war. Die entscheidende Frage ist nicht, ob sich Einstiegspositionen verändern, sondern ob Unternehmen diese Veränderung bewusst gestalten.
Was erwarten Führungskräfte, und was erleben Berufseinsteiger?
Der WEF-Report enthält zudem zwei Befragungsergebnisse, die nebeneinandergestellt ein aufschlussreiches Bild ergeben.
Senior Leader wurden gefragt, welchen Einfluss KI auf Einstiegspositionen in ihrem Unternehmen in den nächsten drei Jahren haben wird. 38 Prozent erwarteten einen Rückgang der Rollen.
Parallel wurden Berufseinsteiger gefragt, inwieweit KI ihre persönliche Jobsicherheit in den nächsten drei Jahren erhöhen oder verringern werde. Nur 19 Prozent rechneten mit einer Verringerung.
Unsere Einschätzung: Für Führungskräfte weist das auf ein konkretes Handlungsfeld hin. Wer Einstiegspositionen verändert, muss gleichzeitig kommunizieren, was das für die Entwicklungswege bedeutet. Das betrifft auch die Außenwirkung als Arbeitgeber. Wenn ein mittelständisches Unternehmen keine Einstiegspositionen mehr ausschreibt, sendet es ein Signal an potenzielle Nachwuchskräfte: „Wir suchen keine Berufseinsteiger.“ In einem Arbeitsmarkt, in dem der Mittelstand ohnehin um Sichtbarkeit kämpft, kann das den Fachkräftemangel verschärfen, nicht weil es keine Positionen gäbe, sondern weil sie nicht mehr als solche erkennbar sind. Die eigentliche Kommunikationsaufgabe liegt darin, sichtbar zu machen, dass es eventuell weniger klassische Einstiegsstellen gibt, dafür aber Positionen, die von Anfang an anspruchsvoller und damit möglicherweise auch attraktiver sind.
Was geschieht, wenn Unternehmen den Nachwuchsaufbau vernachlässigen?
Eine der für den WEF-Report befragten Führungskräfte formuliert es so: „Wir verfolgen einen Build-Buy-Borrow-Ansatz, um die richtigen Talente für unser Unternehmen zu gewinnen. Wenn wir alle aufhören, Nachwuchs aufzubauen, werden wir ihn auch nicht mehr extern einkaufen können.“
Das beschreibt ein reales Risiko, allerdings kein flächendeckendes. Der Rückgang bei Einstiegspositionen betrifft, wie oben dargestellt, vorwiegend wissensintensive Berufsfelder mit hoher KI-Exposition. In Branchen wie Produktion, Handwerk oder Logistik sieht die Lage anders aus. Das Risiko einer ausgedünnten Talent-Pipeline ist also branchenspezifisch, nicht universell.
Aber dort, wo dieses Risiko greift, sollte es ernst genommen werden. Wenn Unternehmen in wissensintensiven Bereichen gleichzeitig weniger Nachwuchspositionen besetzen und mehr KI-Kompetenz in der Belegschaft benötigen, entsteht eine Lücke. Der WEF-Report spricht vom Risiko, die künftige Fähigkeitspipeline zu demontieren.
Warum trifft das den Mittelstand anders als Konzerne?
Im deutschen Kontext trifft dieses Risiko auf eine Arbeitsmarktsituation, die es zusätzlich verschärft. 44 Prozent der Unternehmen mit 20 bis 199 Beschäftigten haben Schwierigkeiten, offene Stellen zu besetzen. Bis 2036 werden rund 12 Millionen Menschen den deutschen Arbeitsmarkt verlassen, deutlich weniger rücken nach [5].
Die WEF/PwC-Studie beschreibt eine globale Dynamik: zu viele Arbeitskräfte, zu wenig Stellen, also Druck auf die Berufseinsteiger. Im deutschen Mittelstand ist die Ausgangslage eine andere. Hier stellt sich die Frage weniger, ob es genug Einstiegsstellen gibt, sondern ob die vorhandenen Einstiegsstellen attraktiv genug sind und so gestaltet, dass Nachwuchskräfte dort tatsächlich lernen, was sie für die Zukunft benötigen.
In unserem Beitrag zum „Great Flattening“ haben wir argumentiert, dass die strategische Frage für den Mittelstand nicht lautet „Wen ersetzen wir durch KI?“, sondern „Wie befähigen wir die Menschen, die wir haben, mehr zu leisten?“ [The Great Flattening: KI-getriebener Organisationsumbau und was das für den Mittelstand bedeutet]. Die Erkenntnisse des WEF-Reports erweitern dieses Argument: Es geht nicht nur darum, die bestehende Belegschaft zu befähigen, sondern auch darum, die nächste Generation von Mitarbeitenden so auszubilden, dass sie in einer KI-geprägten Arbeitswelt handlungsfähig ist.
Das Ausbildungssystem in Deutschland bietet hier einen strukturellen Vorteil, den andere Volkswirtschaften in dieser Form nicht haben. Die Kombination aus betrieblicher Praxis und theoretischer Ausbildung ist im Kern genau das, was der WEF-Report als „work-integrated learning“ fordert. Aber auch dieser Vorteil kann erodieren, wenn Betriebe die Ausbildungsplätze nicht an die veränderten Anforderungen anpassen. Ein Ausbildungsberuf, dessen Routineaufgaben künftig von KI erledigt werden, muss andere Lerninhalte vermitteln als bisher.
Nachwuchskräfte kommen heute oft mit deutlich mehr KI-Grundlagenwissen ins Unternehmen als noch vor zwei Jahren. Der WEF-Report bestätigt das: Dropbox berichtet, dass Praktikanten und neue Absolventen zunehmend routiniert mit KI-Tools umgehen und diese selbstverständlich in Aufgaben wie Programmierung, Recherche und Prototyping einbinden. Das verändert, was Berufseinsteiger vom ersten Tag an leisten können, und damit auch, was eine sinnvoll gestaltete Einstiegsposition leisten muss.
Was bedeutet das für Führungsentscheidungen?
Der WEF-Report enthält fünf Leitfragen für das Redesign von Einstiegspositionen, die unserer Einschätzung nach auch für den Mittelstand relevant sind.
- Sind die Rollen darauf ausgerichtet, dass Menschen dort den größten Mehrwert schaffen? Wenn eine Einstiegsposition überwiegend aus Aufgaben besteht, die KI besser und schneller erledigen kann, dann hat diese Position den falschen Zuschnitt.
- Werden bewusste Entscheidungen darüber getroffen, was automatisiert wird und was nicht? Nicht alles, was automatisiert werden kann, sollte auch automatisiert werden. Manche Aufgaben sind für den Kompetenzaufbau unverzichtbar, auch wenn sie technisch an eine KI delegiert werden können.
- Bauen die Einstiegspositionen noch die Fähigkeiten auf, die das Unternehmen in Zukunft benötigt? Diese Frage richtet sich direkt an die Geschäftsführung, nicht an die Personalabteilung.
- Sind die Rollen so gestaltet, dass sie sich weiterentwickeln können? Starre Stellenbeschreibungen treffen zukünftig immer häufiger auf eine Umgebung, in der sich Aufgabenprofile in kurzen Zyklen verändern.
- Schaffen die Leistungs- und Vergütungssysteme Raum für Experimente mit KI? Wenn Mitarbeitende nur nach kurzfristiger Effizienz bewertet werden, gibt es keinen Anreiz, KI-Einsatz zu erproben und daraus zu lernen.
Unser Beitrag „Ohne Menschen, die mitdenken, wird KI nicht zum Erfolg“ argumentiert, dass KI-Systeme aktive menschliche Beteiligung benötigen, um dauerhaft gute Ergebnisse zu liefern [Ohne Menschen, die mitdenken, wird KI nicht zum Erfolg].
Die Anschlussfrage, die sich aus dem WEF-Report ergibt: Wie stellen Unternehmen sicher, dass die nächste Generation von Mitarbeitenden die Fertigkeit aufbaut, mit KI-Systemen kritisch und kompetent zusammenzuarbeiten, wenn sich die Positionen verändern, in denen diese Fähigkeit bisher erlernt wurde?
Was lässt sich aus den Daten ableiten?
Der WEF-Report liefert keine einfachen Antworten, aber er macht mehrere Dinge sichtbar, die für die strategische Personalplanung im Mittelstand relevant sind.
Der Rückgang bei Einstiegspositionen in wissensintensiven Berufen ist real, aber seine Ursachen sind vielschichtig. KI ist ein Faktor, aber einen eindeutigen Kausalzusammenhang stellen weder der WEF-Report noch die zitierten Studien her. Unternehmen, die bewusst gegensteuern, können Entwicklungspfade nicht nur erhalten, sondern stärken.
Einstiegspositionen verschwinden nicht, aber sie verändern sich. Das traditionelle Modell, in dem Berufseinsteiger jahrelang Routineaufgaben erledigen, bevor sie an anspruchsvolle Arbeit herangelassen werden, verliert an Tragfähigkeit. Das ist eine Chance: Nachwuchskräfte können mit KI-Unterstützung früher an höherwertigen Aufgaben arbeiten. Voraussetzung dafür ist eine bewusste Neugestaltung der Einstiegspositionen.
Entscheidend ist, dass die Gestaltung von Einstiegspositionen als strategische Führungsaufgabe verstanden wird. Nicht als HR-Thema, nicht als IT-Projekt, sondern als bewusste Entscheidung der Geschäftsführung darüber, wie das Unternehmen seine Zukunftsfähigkeit sichert.
Quellen
[1] World Economic Forum / PwC: „Artificial Intelligence and the Future of Entry-Level Work: A Framework for Safeguarding and Reinventing Early Career Pathways“, Insight Report, Juni 2026.
[2] Brynjolfsson, E., Chandar, B. & Chen, R.: „Canaries in the Coal Mine? Six Facts about the Recent Employment Effects of Artificial Intelligence“, Stanford Digital Economy Lab, November 2025. Zitiert in [1].
[3] Klein Teeselink, B.: „Generative AI and labor market outcomes: Evidence from the United Kingdom“, SSRN Working Paper Nr. 5516798, 2025. Zitiert in [1].
[4] Lodefalk, M., Löthman, L., Koch, M. & Engberg, E.: „Same Storm, Different Boats: Generative AI and the Age Gradient in Hiring“, Ratio Working Paper Nr. 388, Ratio Institute, 2026. Zitiert in [1].
[5] DIHK-Fachkräftereport 2025/2026; IfM Bonn / Zukunftspanel Mittelstand 2025; Statistisches Bundesamt, Bevölkerungsvorausberechnung.
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