Digital Fitness

Berufserfahrung wird teurer: was Unternehmen für die nächsten fünf Jahre erwarten

Über 3.000 KI-nutzende Unternehmen in Deutschland erwarten laut ifo-Institut sinkende Löhne für wenig erfahrene Beschäftigte und steigende für erfahrene Hochschulabsolventen. Der Befund macht Erfahrung zur knappen Ressource — und stellt die Frage, woher sie künftig kommt.

Das ifo-Institut hat im Juni gut 3.000 deutsche Unternehmen befragt, die Künstliche Intelligenz bereits einsetzen, und wollte wissen, wie sich die Löhne in den kommenden fünf Jahren entwickeln. Die Antworten fallen für zwei Gruppen sehr unterschiedlich aus. Wer wenig Berufserfahrung hat, dem trauen die Betriebe sinkende Löhne zu; wer viel Erfahrung mitbringt, dem eher steigende. Darin steckt ein Hinweis, der weit über Gehaltstabellen hinausreicht.

Eine Erwartung, kein Messwert

Die Zahlen stammen aus der ifo Konjunkturumfrage, der monatlichen Unternehmensbefragung des Instituts. Im Juni 2026 wurde darin eine Zusatzfrage gestellt, beantwortet von über 3.000 Unternehmen aus Dienstleistungen, Handel, Verarbeitendem Gewerbe und Bau, die KI bereits nutzen. Die Auswertung von Anna Ruffert erschien am 12. August 2026.

Wichtig für die Einordnung: Gefragt wurde nach Erwartungen für die kommenden fünf Jahre, nicht nach gemessenen Gehältern. Das Ergebnis beschreibt also, womit Betriebe rechnen, und nicht, was bereits passiert ist. Genau das macht es interessant, denn Erwartungen dieser Art fließen in Budgets, Stellenpläne und Einstiegsgehälter ein, lange bevor sie sich in einer Statistik zeigen.

Der Kernbefund: Für Beschäftigte ohne (Fach-)Hochschulabschluss mit weniger als fünf Jahren Berufserfahrung erwartet etwa die Hälfte der befragten Unternehmen sinkende Löhne durch den KI-Einsatz. Bei derselben Qualifikation, aber längerer Berufserfahrung sind es rund 40 Prozent. Nach Branchen aufgeschlüsselt zeigt sich dieselbe Reihenfolge:

  • Dienstleistungen: 53,3 Prozent erwarten sinkende Löhne bei kurzer Berufserfahrung, 44,2 Prozent bei längerer
  • Handel: 47,9 Prozent gegenüber 41,3 Prozent
  • Verarbeitendes Gewerbe: 46,5 Prozent gegenüber 38,9 Prozent
  • Bau: 39,0 Prozent gegenüber 31,3 Prozent

Erfahrung schlägt Abschluss

Die zweite Hälfte des Befundes ist die aufschlussreichere. Bei Beschäftigten mit (Fach-)Hochschulabschluss kippt die Erwartung ins Positive: Gut ein Viertel der Unternehmen rechnet damit, dass KI deren Löhne steigen lässt, sofern sie längere Berufserfahrung mitbringen. Im Bau sind es 29,8 Prozent, in den Dienstleistungen 27,3 Prozent, im Handel 24,9 Prozent, im Verarbeitenden Gewerbe 24,2 Prozent.

Bringen dieselben Hochschulabsolventen nur kurze Berufserfahrung mit, sinkt der Anteil auf 16,3 Prozent. Bei Geringqualifizierten mit kurzer Berufserfahrung liegt er bei 5,9 Prozent.

Damit trennt nicht in erster Linie der Abschluss die beiden Gruppen, sondern die Zahl der Jahre. Ein Studium verbessert die Aussicht deutlich, ersetzt die Erfahrung aber nicht. „Künstliche Intelligenz wird aus Sicht vieler Unternehmen die Löhne nicht für alle Beschäftigten gleichermaßen beeinflussen", fasst Anna Ruffert das Ergebnis zusammen.

Der Haken an dieser Rechnung

Erfahrung entsteht nicht im Kopf, sondern an Aufgaben. Man gewinnt sie, indem man Daten auswertet, Unterlagen pflegt, Dokumente durchsieht, Angebote kalkuliert und dabei nach und nach ein Gefühl dafür entwickelt, wann etwas nicht stimmt. Es sind genau diese Aufgaben, die beim KI-Einsatz zuerst an die Maschine übergehen.

Wenn Unternehmen also erwarten, dass Erfahrung wertvoller und unerfahrene Arbeit billiger wird, dann bewerten sie eine Ressource höher, deren Nachschub sie gerade selbst verknappen. Das ist keine Anklage, sondern eine schlichte Folge aus zwei Entwicklungen, die für sich genommen jede plausibel ist.

Für Organisationen ist das ein Thema der digitalen Fitness, also der Fähigkeit, mit dauerndem Wandel umzugehen, ohne dabei die Handlungsfähigkeit zu verlieren. Betroffen ist hier vor allem der Bereich Befähigung aus dem Digital-Fitness-Framework von ConnectiveX: die Frage, ob die Menschen im Haus das tragen können, was die Technik ihnen abverlangt. Eine Organisation, die Erfahrung nur einkauft, hängt am Arbeitsmarkt. Eine, die sie selbst herstellt, hat einen Vorteil, den ein Wettbewerber nicht abwerben kann.

Der Bestand im eigenen Haus

Der Befund liest sich zunächst als Preisfrage. Er ist vor allem eine Bestandsfrage. Die erfahrenen Fachkräfte, die heute in Ihrer Organisation arbeiten, gewinnen nach dieser Erwartung an Wert. Das gilt für ihre Marktposition, und es gilt genauso für Sie: Ihr Urteilsvermögen ist der Teil der Arbeit, den die Werkzeuge am wenigsten mitbringen.

Zwei Dinge folgen daraus praktisch. Erstens lohnt es sich zu wissen, wo dieses Urteilsvermögen in Ihrem Haus sitzt und wo die Nachfolge dünn wird. Zweitens lohnt es sich, den Weg offenzuhalten, auf dem neue Leute es erwerben. Beides ist kleinteilige Arbeit, keine Grundsatzentscheidung, und beides lässt sich in überschaubaren Schritten beginnen.

Jetzt Potenzial freilegen

Drei Schritte, die sich in den nächsten Wochen angehen lassen:

  • Eine Aufgabenliste durchgehen. Nehmen Sie einen Bereich, in dem KI bereits mitarbeitet, und markieren Sie die Aufgaben, an denen jemand Urteilsvermögen aufbaut. Legen Sie fest, welche davon bewusst bei Menschen bleiben, auch wenn ein Werkzeug sie könnte.
  • Lernen an echte Fälle koppeln. Ein Kurs erzeugt keine Erfahrung. Ein begleiteter Lernweg, an dessen Ende ein realer Fall bearbeitet wird, tut es.
  • Den Erfahrungsstand sichtbar machen. Halten Sie fest, welche Fähigkeiten Ihr Geschäft wirklich tragen und wer sie beherrscht. Erst dann sieht man, wo es in drei Jahren eng wird.

Für die letzten beiden Schritte gibt es zwei Aktivierungsbausteine von ConnectiveX, die sich einzeln zünden lassen. Die Learning Journey mit Transfer (RDY-02) ist ein begleiteter Lernweg, der eine benannte Lücke bis zur Anwendung im echten Arbeitskontext schließt; sie liefert genau das, was ein Training allein nicht schafft, nämlich den nachweisbaren Einsatz im Alltag. Die Kompetenz-Landkarte (RDY-01) macht davor sichtbar, welche Fähigkeiten für Ihr Geschäft kritisch sind und wo sie heute liegen. Wenn Sie mit einem beginnen möchten: Die Landkarte beantwortet die Bestandsfrage, der Lernweg die Nachschubfrage, und der zweite Baustein lässt sich jederzeit nachziehen.

Wo Ihre Organisation über die fünf Bereiche des Frameworks hinweg heute steht, zeigt eine erste Einordnung im Digital-Fitness-Quickcheck. Die passenden Bausteine finden Sie in der Übersicht der Aktivierungsbausteine.

Quellen

Framework-Bezug

Fitness-Level 2 · Anti-Pattern: Kein Transfer, Bauchgefuehl statt Diagnose · Skills: Lernbedarfe systematisch identifizieren, Lernpfade gestalten, Transfer in den Alltag absichern · Design-Pattern: Feedback Loop

Dieser Beitrag wurde KI-gestützt erstellt und redaktionell geprüft. Trotz sorgfältiger Bearbeitung können Fehler nicht ausgeschlossen werden. Mehr zur Transparenz