Jobausschreibungen machen sichtbar, wie sich der Arbeitsmarkt verändert
Die Arbeitswelt steht unter Druck: Unternehmen sollen wachsen und sich transformieren und das bei gleichzeitig knappen Fachkräften, demografischem Gegenwind und anhaltendem Kostendruck. Künstliche Intelligenz (KI) rückt dabei zunehmend in den Mittelpunkt. Ob und wie sich KI auf Beschäftigung, Löhne und Kompetenzen auswirkt, lässt sich früh am Arbeitsmarkt ablesen. Stellenanzeigen machen sichtbar, welche Fähigkeiten Unternehmen nachfragen und wie sich Rollen verändern.
Das AI Jobs Barometer 2026 von PwC analysiert mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern. Die globalen Daten zeigen: Unternehmen in stark KI-exponierten Sektoren zeigen gleichzeitig ein schnelleres Wachstum bei Beschäftigung und Löhnen als weniger exponierte Unternehmen. Für Deutschland ergibt sich ein differenzierteres Bild: KI-Anforderungen kommen in der Breite des Jobmarkts an, während der Skill-Wandel nicht in gleichem Tempo voranschreitet. Das unterscheidet Deutschland vom globalen Muster.
Damit verschiebt sich die zentrale Frage für Unternehmen: Es geht nicht mehr um die Frage, ob KI bleibt, sondern wie die Betriebe den Kompetenzaufbau aktiv steuern können.
Die Studie im Überblick
KI-Skills sind in Deutschland immer mehr gefragt. Seit 2023 wächst der Anteil von KI-Jobs im deutschen Arbeitsmarkt kontinuierlich und erreichte im vergangenen Jahr einen neuen Spitzenwert. 2025 waren 1,3 % der Stellenanzeigen in Deutschland KI-bezogen – das entspricht rund 125.000 Anzeigen. KI-Anforderungen tauchen zudem in allen Sektoren auf; am stärksten ist das Wachstum aber im Bereich „Technologie, Medien und Telekommunikation“. Insgesamt sinkt das Volumen der Stellenausschreibungen seit 2023. Der Rückgang fällt in den stark KI-exponierten Quartilen besonders deutlich aus. KI ist dabei neben konjunkturellen Faktoren und zunehmendem Konsolidierungsdruck aber nur einer von mehreren Erklärungsansätzen.
Im Sektor „Technologie, Medien und Telekommunikation“ liegt der Anteil KI-bezogener Stellenanzeigen 2025 bei über 6 % – damit ist er klarer Spitzenreiter im deutschen Markt. Im Finanzsektor zeigt sich ein Paradox: Trotz des hohen Anteils an KI-Anwenderrollen (97,3 % aller KI-Jobs im Sektor) ist die Lohnprämie für KI-Kompetenzen mit –9 % negativ. Eine mögliche Erklärung hierfür könnte sein, dass KI-Kompetenzen stärker als Standardanforderung betrachtet werden oder andere sektorspezifische Vergütungsmechanismen wirken. Die Fertigungsindustrie stellt zwar mit rund 21 % den größten Anteil aller Stellenanzeigen in Deutschland, zeigt aber bislang nur eine durchschnittliche KI-Intensität. Der größte Produktivitätshebel des Landes bleibt damit in der KI-Adoption noch hinter seinem Potenzial zurück.
Deutschland: KI prägt den Skill-Wandel bislang nur am Rande
Während global die Skill-Transformation in stark KI-exponierten Rollen deutlich schneller verläuft (mehr als 2x so schnell wie in gering exponierten Rollen), ist dieser Zusammenhang in Deutschland sehr schwach: Die Korrelation zwischen KI-Exponierung und Netto-Skill-Wandel liegt bei 0,02. Gleichzeitig steigen die Anforderungen deutlich: In stark exponierten Berufen entstehen im Zeitraum 2019 bis 2025 im Schnitt rund 225 neue Skills pro Beruf. Das bedeutet: Auch wenn KI in immer mehr Rollen erwartet wird, folgt der Kompetenzaufbau nicht automatisch. Unternehmen können Upskilling daher nicht allein entlang von „KI-Exponierung“ planen, sondern müssen Weiterbildung als Gesamtprogramm steuern.
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AI Jobs Barometer 2026
Eine weitere Besonderheit im deutschen Markt: KI wird vor allem über Anwenderrollen skaliert. 2025 entfallen 109.400 Anzeigen auf KI-Anwender-, aber nur 15.400 auf Entwicklerrollen – ein Verhältnis von etwa 8:1. Anwenderrollen beziehen sich dabei auf Tätigkeiten mit angewandten KI-Skills, während Entwicklerrollen fortgeschrittene KI-Entwicklungskompetenzen voraussetzen. Positiv daran ist, dass KI in den Fachprozessen ankommt. Zugleich wächst aber auch die Abhängigkeit von externen, strukturellen KI-Entwicklungen. Wer KI nur nutzt, anstatt sie selbst zu entwickeln, muss zusätzlich Kompetenzen für Integration, Governance und Lieferanten-Management aufbauen, um Wirkung und Kontrolle in den Fachprozessen zu sichern.
KI: Vom Tech- zum Change-Thema
Aus den Ergebnissen ergeben sich mehrere Ansatzpunkte für Unternehmen in Deutschland bei der Steuerung des KI-Wandels:
- Es gilt, KI Einsatz und Produktivitätsziele gemeinsam zu betrachten und die Auswirkungen auf Rollen und Aufgaben systematisch zu prüfen.
- Verantwortliche sollten den Kompetenzaufbau aktiv steuern, statt nur die KI-Exponierung einzelner Jobs abzuleiten – Rollenprofile, Curricula sowie Lernformate müssen kontinuierlich aktualisiert werden.
- Gerade im deutschen KI-Anwendermarkt braucht es klare Fähigkeiten für Integration, Governance und das Management der KI-Lieferanten, damit Künstliche Intelligenz verlässlich in Fachprozessen wirkt.
Mit der steigenden Skill-Komplexität verschiebt sich der Schwerpunkt: KI wird in Deutschland zunehmend vom Tech- zum Change-Thema. Entscheidend für Unternehmen sind daher weniger die einzelnen Tools selbst als die Steuerung von Rollenprofilen, Lernarchitekturen und dem KI-Wandel insgesamt.
Welche Hebel für welche Branchen und Funktionen besonders relevant sind, zeigt die Studie im Detail.
Die wichtigsten Ergebnisse im Überblick
- KI erreicht den Jobmarkt
- Gemischte Hiring-Signale
- Deutschland ist Skill-Sonderfall
- Rollen verändern sich schnell
- KI-Anwendermarkt Deutschland
- Lohnprämien für KI-Skills
- Beschäftigung wächst global mit steigender KI-Exponierung
- KI professionalisiert und demokratisiert Arbeit weltweit
KI erreicht den Jobmarkt
2025 waren 1,3 % der Stellenanzeigen in Deutschland KI-bezogen (rund 125.000 Anzeigen). KI-Anforderungen finden sich inzwischen in allen Sektoren; besonders ausgeprägt sind sie weiterhin im Bereich „Technologie, Medien und Telekommunikation“. Die Entwicklung wirkt weniger wie ein kurzfristiger Hype als vielmehr wie eine Diffusion: KI wird zunehmend als erwartete Kompetenz in bestehenden Rollen formuliert.
Gemischte Hiring-Signale
Seit 2023 sinkt das Volumen der Stellenausschreibungen insgesamt. Besonders deutlich fällt der Rückgang in stark KI-exponierten Berufen aus – ohne dass sich das als KI-Effekt eindeutig belegen lässt. Vielmehr ist davon auszugehen, dass mehrere Faktoren gleichzeitig wirken, etwa konjunkturelle Effekte, Konsolidierung oder Matching-Probleme. Die Daten deuten darauf hin, dass KI zunehmend als Anforderung in bestehenden Rollen verankert wird – auch wenn sich daraus kein eindeutiger Zusammenhang zwischen KI und der Entwicklung des Stellenvolumens ableiten lässt.
Deutschland ist Skill-Sonderfall
Global verändern sich Kompetenzen in stark KI-exponierten Rollen deutlich schneller – mehr als 2x so schnell wie in gering exponierten. In Deutschland ist der Zusammenhang dagegen sehr schwach: Die Korrelation zwischen KI-Exponierung und Netto-Skill-Wandel liegt bei 0,02. Kompetenzaufbau folgt der KI-Verbreitung damit nicht automatisch. Unternehmen müssen die Skill-Entwicklung aktiv steuern.
Rollen verändern sich schnell
Auch ohne klaren Automatismus beim Kompetenzwandel wachsen die Anforderungen stark: In Berufen mit hoher KI-Exponierung entstanden im Zeitraum von 2019 bis 2025 im Schnitt rund 225 neue Skills pro Beruf. Das erhöht den Druck auf klassische Lernpfade. Rollenprofile und Curricula müssen häufiger aktualisiert werden, Lernarchitekturen schneller greifen. Der Schwerpunkt verlagert sich damit von der reinen Technologie-Einführung hin zu kontinuierlichem Kompetenzaufbau.
KI-Anwendermarkt Deutschland
KI-Anwenderrollen stellen den Großteil der KI-bezogenen Jobs in Deutschland dar. 2025 stieg ihre Zahl um rund 2.800 Rollen (+2,6 %), während Entwicklerrollen deutlich kleiner bleiben und nur moderat wachsen (+339 Rollen; +2,2 %). Das Verhältnis zwischen Anwendung und Entwicklung liegt bei rund 8:1. Für den Standort Deutschland ergibt sich daraus eine ambivalente Situation: Die breite Adoption stützt die Produktivität, zugleich wächst die Abhängigkeit von externer KI-Entwicklung – etwa in den USA oder Asien.
Lohnprämien für KI-Skills
KI-Kompetenzen zahlen sich in Deutschland aus: Beschäftigte mit KI-Skills verdienen in den meisten Sektoren über 20 % mehr, in der Spitze sogar 39 % (Energie und Versorger). Professionelle Dienstleistungen weisen trotz hoher KI-Exponierung nur einen Aufschlag von 13 % auf – hier entwickeln sich die Anforderungen noch. Im Finanzsektor zeigt sich mit −9 % ein überraschender Befund: Obwohl 97,3 % der KI-bezogenen Rollen im Finanzsektor auf KI-Anwenderrollen entfallen, ist keine positive Lohnprämie für KI-Kompetenzen erkennbar. Dies könnte auf zunehmende Standardisierung oder andere sektorspezifische Vergütungsmechanismen hindeuten.
Beschäftigung wächst global mit steigender KI-Exponierung
Die globalen Daten zeigen ein überraschendes Ergebnis: Eine höhere KI-Exponierung führt nicht zu weniger, sondern zu mehr Beschäftigung. Den größten Nutzen entfaltet KI dort, wo Unternehmen ihre Prozesse neu gestalten. In den am stärksten exponierten Organisationen wächst der Personalbestand weltweit doppelt so schnell, auch die Löhne steigen deutlich. Gleichzeitig zeigt sich ein Superstar-Effekt: Während die Produktivität gegenüber 2018 um 34 % steigt, erreichen die besten 20 % dieser Unternehmen sogar 163 %.
KI professionalisiert und demokratisiert Arbeit weltweit
Weltweit ersetzt KI Jobs nicht einfach, sondern verändert sie grundlegend. Bei 22 % der Tätigkeiten kommt es zur Professionalisierung: Routineaufgaben fallen weg, während menschliches Fachwissen, Urteilsvermögen und Kreativität wichtiger werden. 52 % der Jobs werden demokratisiert, weil KI die Qualifikationshürden senkt. Damit entstehen global zwei Entwicklungspfade am Arbeitsmarkt. Professionalisierte Jobs wachsen jedoch im Vergleich doppelt so schnell und verzeichnen seit 2021 ein um 42 % höheres Lohnwachstum.
„Die Daten zeigen keinen Automatismus: KI verbreitet sich, während Kompetenzen nicht im gleichen Tempo mitwachsen. Das macht Skill-Steuerung in deutschen Unternehmen zur zentralen Managementaufgabe.“
Katharina HolzapfelPartnerin, Workforce Transformation Lead in Consulting bei PwC DeutschlandMehr erfahren
Global Findings Deck
Inklusive Methodology
Die Methodik
Das AI Jobs Barometer von PwC basiert auf der Auswertung von mehr als einer Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern. Die Analyse betrachtet, wie KI-Jobs, Skills, Löhne und Arbeitsproduktivität beeinflusst. Für Deutschland werden beispielsweise Anteil und Entwicklung KI-bezogener Stellenanzeigen sowie Unterschiede nach Branchen und nach KI-Exponierung von Berufen ausgewertet. Zudem unterscheidet die Studie zwischen KI‑Anwender- und KI‑Entwicklerrollen und verfolgt deren Entwicklung über die Zeit.
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