Weiterbildung statt Ersatz: KI verlangt neue Kompetenzen

Inhalt

Weiterbildung statt Ersatz: KI verlangt neue Kompetenzen

Abbildung zeigt einen Handschlag zwischen einer Roboter- und einer Menschenhand

Automatisierung verändert Arbeit – aber der Mensch bleibt entscheidend

Die neue MGI-Studie »Agents, robots, and us« zeigt: Trotz der Verbreitung von Künstliche Intelligenz (KI) und Robotik bleibt rund 70 Prozent der bisher gefragten menschlichen Fähigkeiten auch künftig relevant.

Automatisierung verdrängt Beschäftigte demnach nicht vollständig. Vielmehr verschieben sich Aufgabenprofile. KI übernimmt zunehmend Routineaufgaben. Menschen konzentrieren sich stärker auf Steuerung, Interpretation und Problemlösung.

Was »AI Fluency« bedeutet – und warum sie knapp ist

Als Schlüsselfähigkeit der Zukunft identifizieren Expert*innen den Begriff »AI Fluency«. Er umfasst die souveräne Nutzung von KI-Tools, die Fähigkeit, hybride Mensch-KI-Teams zu führen, sowie ein Verständnis für Chancen und Risiken der Technologie.

Laut Angaben von McKinsey besteht in Deutschland erheblicher Nachholbedarf bei Investitionen in AI Fluency und der Modernisierung von Arbeitsprozessen.

Welche Kompetenzen weiterhin zählen – und welche sich verändern

Die Studie stellt fest, dass klassische Kompetenzen wie Kommunikation, Problemlösen und Lernbereitschaft ihre zentrale Bedeutung behalten – auch wenn sich der Kontext mit KI verändert.

Zugleich verändern sich vor allem digitale und analytische Fähigkeiten stark. In Berufen, in denen Empathie und physische Präsenz nötig sind (z.B. Pflege), bleibt die Nachfrage stabil.

Wirtschaftliches Potenzial – und Herausforderung für Qualifizierung

KI, Robotik und Automatisierung könnten bis 2030 weltweit einen zusätzlichen Wert von rund 2,9 Billionen US-Dollar schaffen. Für Deutschland ergibt sich daraus einerseits eine große Chance — andererseits drohen Wettbewerbsnachteile, wenn Unternehmen nicht konsequent in Qualifizierung investieren.

Die Autor*innen fordern deshalb ein systematisches Vorgehen: Unternehmen sollten bestehende Kompetenzen analysieren, Weiterbildungen ausbauen und Rollenprofile neu definieren. Nur so lasse sich Mensch-Maschine-Kollaboration produktiv gestalten – mit klaren Leitlinien zu Transparenz, Ethik und Qualifizierung.

(03.12.2025, prh)

Zur Kurssuche