Wie generative KI unsere Jobs verändert

Künstliche Intelligenz erobert die (Arbeits-)Welt. Und das in einem beeindruckenden Tempo: Während den meisten Deutschen KI-Nutzung im Jahr 2021 noch weitgehend fremd war, verwendet inzwischen rund ein Drittel der Menschen regelmäßig – also mehrmals pro Woche oder im Monat – KI-Tools im Berufs- und Privatleben.¹ Sie alle haben die Vorteile erkannt: Mit KI gelingt die Automatisierung von Routineaufgaben, was zu einer deutlichen Produktivitäts- und Effizienzsteigerung – und damit zu Wettbewerbsvorteilen – führen kann. 

Ganz vorne mit dabei sind Text- und Bildgeneratoren wie ChatGPT, DALL-E oder Midjourney. Bei all diesen Anwendungen handelt es sich um so genannte generative KI. Aber was ist das eigentlich genau? Für welche Aufgaben wird generative KI genutzt und was wünschen sich Mitarbeitende, um mit KI-Tools noch sicherer umzugehen? Und wie verändert generative KI den Arbeitsmarkt? Welche Auswirkungen hat sie auf unsere Jobs, auf die Jobsuche und den Recruiting-Prozess? Im zweiten Teil unserer Arbeitskräftestudie „Decoding Global Talent 2024“ mit dem Titel „How Work Preferences Are Shifting in the Age of GenAI “ haben wir diese Fragen gestellt – und spannende Erkenntnisse über die Nutzung generativer KI gesammelt. 

Definition: Was ist generative KI?

Generative KI-Modelle sind Softwaresysteme, die in der Lage sind, Inhalte zu generieren – also etwas Neues zu erschaffen. Sie basieren auf der sogenannten Deep-Learning-Methode: Anhand großer Datenmengen wird die generative KI trainiert, sodass sie „lernt“, je nach Aufforderung die passenden Inhalte zu erzeugen. So können beispielsweise Texte, Bilder, Videos oder Musik erschaffen werden. 

Aber Achtung: Generative KI erzeugt Inhalte ausschließlich auf Basis von Wahrscheinlichkeiten, anhand der Daten, mit denen sie trainiert wurde. Sie überprüft keine Aussagen, gibt keine Quellen an und stellt auch keinen Anspruch an Wahrheit oder Richtigkeit. Daher müssen KI-generierte Inhalte in letzter Instanz immer von einem Menschen überprüft werden! 

Weitere Formen künstlicher Intelligenz sind u. a. konversationelle KI (führt natürliche, menschenähnliche Gespräche), diskriminative KI (sortiert Daten auf Basis definierter Unterschiede) und prädikative KI (trifft Vorhersagen anhand der Datengrundlage). 

KI-Glossar

In unserem KI-Glossar finden Sie Definitionen von KI-Begriffen und -Abkürzungen.

Potenzial von generativer KI im Recruiting und in der Jobsuche

Generative KI erleichtert vielerorts den Job, Arbeitsprozesse werden einfacher, schneller, automatisierter. Auch im HR-Bereich bietet generative KI ein enormes Potenzial, sowohl für Jobsuchende als auch für Recruiter*innen. Denn mittels KI lässt sich zeit- und arbeitsintensive Fleißarbeit wirkungsvoll outsourcen und die Zeit bis zum Perfect Match erheblich verkürzen. Der gesamte Einfluss von KI auf den Rekrutierungsprozess kann anhand des Candidate-/Recruiting-Lifecyles verdeutlicht werden (s. Abb. 1). 

Potenzial generativer KI fürs Recruiting

Viele Recruiter*innen haben das Potenzial von KI längst erkannt. So schätzten bereits in einer früheren KI-Studie² mehr als 6 von 10 HR-Mitarbeitende (63 %) KI im Recruiting als besonders hilfreich ein für das Sourcing, also die Identifizierung potenziell passender Kandidat*innen. 59 Prozent gaben an, KI sei hilfreich für die Planung, also beispielsweise für die automatisierte Planung und Koordinierung von Vorstellungsgesprächen durch Chatbots. Und mehr als jede zweite Person (53 %) würde sich in der Phase des Screenings von KI unterstützen lassen, zur Bewertung und Einstufung von Bewerbungen auf Grundlage festgelegter Kriterien.² (vgl. Abb. 2)

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Potenzial generativer KI für die Jobsuche

Darüber hinaus können Kandidat*innen KI u. a. nutzen, um Stellenangebote zu vergleichen oder sich mithilfe eines automatisierten Interview Coaches auf ein Vorstellungsgespräch vorzubereiten. Und natürlich profitieren Bewerbende – ebenso wie Arbeitgeber – von KI-gestützten Matching-Technologien, die passende Jobs vorschlagen und Unternehmen und Kandidat*innen so schneller zusammenbringen. 

So werden generative KI-Modelle in Deutschland genutzt

Wie oft und wofür nutzen die Deutschen generative KI? Und wie sind diese Zahlen im internationalen Vergleich einzuordnen? Der zweite Teil unserer Studie „Decoding Global Talent 2024“ gibt Aufschluss.  

Die Frequenz: Wie häufig nutzen die Deutschen generative KI?

33 Prozent der Befragten geben an, KI regelmäßig, also mindestens mehrmals pro Monat oder sogar mehrmals pro Woche zu nutzen – im Berufs- oder/und im Privatleben. 17 Prozent geben an, KI bisher nur einige wenige Male genutzt zu haben, 44 Prozent haben zwar schon von den intelligenten Technologien gehört, sie aber noch nie ausprobiert. Nur 7 Prozent der Befragten geben an, von generativen KI-Tools noch nie gehört zu haben.¹   

Mit diesen Zahlen landet Deutschland im weltweiten Ranking auf Platz 33 (vgl. Abb. 4). Angeführt wird das Ranking von Indien, wo 74 Prozent der Menschen angeben, generative KI regelmäßig zu nutzen. Pakistan und China belegen die Plätze 2 und 3, als erstes europäisches Land folgt auf Platz 11 die Schweiz mit 46 Prozent regelmäßigen KI-Nutzer*innen. Unter allen europäischen Ländern im Ranking schafft es Deutschland auf Platz 10.¹  

Der Bereich: Welche Berufe sind KI-affin?

Das überrascht wenig: Besonders häufig wird generative KI in digitalen Berufen genutzt, im Medien- und Marketingbereich sowie in der IT. Mit 65 Prozent aktiven KI-Nutzer*innen führt das Berufsfeld „Digitalisierung, Data Science und KI“ das Feld an. Auch „Marketing und Media“ sowie der IT-Bereich landen mit 62 bzw. 59 Prozent weit vorne. Schlusslicht bilden handwerkliche Berufe, hier nutzen nur 13 Prozent der Befragten regelmäßig generative KI-Tools. 

Beruf oder Privatleben? Wozu nutzen die Deutschen generative KI?

Eines steht fest: Einen klaren Schwerpunkt gibt es nicht. KI wird sowohl im Job als auch im Privatleben regelmäßig gebraucht. Die Zahlen sind relativ ähnlich – unterschiedlich sind jedoch die Aufgabenbereiche, für die generative KI beruflich und privat genutzt wird.¹ Während die Deutschen generative KI im Berufsleben am häufigsten zum Lernen einsetzen (50 %), oder um Schreibarbeiten zu erledigen (47 %), sind die häufigsten Anwendungsgebiete im privaten Umfeld Übersetzungsaufgaben (48 %) sowie generelle Wissensfragen (45 %). Damit liegt Deutschland meist etwas über dem globalen Durchschnitt. Weltweit geben beispielsweise nur 41 Prozent der Befragten an, die KI berufliche Schreibarbeiten erledigen zu lassen. Private Übersetzungen liegen global bei 36 Prozent. (vgl. Abb. 6) 

Ein weiterer interessanter Punkt: Rund jede dritte befragte Person (Deutschland: 31 %, global: 34 %) gibt an, generative KI im Privatleben zur Unterstützung des beruflichen Fortkommens zu nutzen – gut möglich, dass hier auch Maßnahmen zur Jobsuche gemeint sind. 

Die Nutzung von KI im Unternehmen steigert die Produktivität, wirft aber auch ethische Fragen auf: Welche Risiken birgt der Einsatz von KI, wie gelingt die Regulierung? Welche Entscheidungen darf eine KI eigenständig treffen, wo muss ein Mensch involviert werden? Und wie bringt man eine KI dazu, im Sinne des Unternehmens ethisch zu handeln? Diese und weitere Fragen werden in unserem Blogartikel zur KI-Ethik beantwortet. 

User-Profile: Wer nutzt generative KI am häufigsten?

Am verbreitetsten ist die Nutzung generativer KI in der jungen Zielgruppe sowie unter gut ausgebildeten Menschen mit Hochschulabschluss. Laut unserer Studie verwenden 50 Prozent der Befragten unter 30 Jahren regelmäßig generative KI-Tools, bei den Befragten mit Hochschulabschluss (Masterabschluss, Promotion oder PhD) sind es 42 Prozent. 

Doch was bedeutet eigentlich „Nutzung“? Wie genau verwenden die KI-affinen Menschen generative künstliche Intelligenz? Welchen Herausforderungen sehen sie sich dabei gegenüber und welche Qualität haben die KI-generierten Ergebnisse für sie? Anhand verschiedener Faktoren haben wir die KI-Nutzer*innen unserer Studie in die folgenden vier User-Profile eingeteilt: 

Newcomer

„Newcomer“: Basic Tasks erledigen mit KI

Newcomer nutzen generative KI regelmäßig oder zumindest gelegentlich, jedoch bislang eher für einfachere Anwendungsfälle, wie z. B. die Suche nach Informationen, das Schreiben von Lebensläufen oder das Verfassen von Aufsätzen für die Schule. Die größten Schwierigkeiten haben sie dabei mit dem Verfassen zielführender Prompts (32 %), die schlechte Verfügbarkeit von Daten sowie unglaubwürdige Quellen stellen für 24 Prozent der Newcomer ein Problem dar. Die unzureichende Qualität der Ergebnisse bemängeln 20 Prozent. Für einen großen Teil der Newcomer (39 %) dienen die Ergebnisse, die die generative KI liefert, hauptsächlich als kreativer Input – die meiste Arbeit, z. B. Schreibarbeit, machen sie anschließend doch selbst.  
Newcomer machen die kleinste der vier User-Gruppen aus. Lediglich 5 von 33 Prozent sind Newcomer. 

Task Master

„Task Master“: Effizienz steigern mit KI

Die User-Gruppe der Task Master setzt KI regelmäßig oder gelegentlich ein, um Aufgaben zu koordinieren, den Verwaltungsaufwand zu verringern und z. B. die Qualität von E-Mails zu verbessern. Ihre Schwierigkeiten decken sich weitgehend mit denen der Newcomer: 33 Prozent der Task Master bereitet das Prompten Probleme, 30 Prozent stören sich an unglaubwürdigen Quellen und einer schlechten Datenlage, 23 Prozent nennen schlechte Ergebnisse als Schwierigkeit. 

Bei der Verwertung der Ergebnisse stechen die Task Master dadurch hervor, dass überproportional viele von ihnen (44 %) die Ergebnisse zwar leicht verändern, dann aber in der von der KI generierten Form nutzen. Über alle User-Profile hinweg liegt diese Zahl nur bei 38 Prozent. 

Zur Gruppe der Task Master zählen in unserer Studie 8 von 33 Prozent der Befragten.

Colleague

„Colleague“: Produktiv arbeiten mit KI

Colleagues arbeiten mit generativer KI wie mit Kolleg*innen und nutzen sie regelmäßig oder gelegentlich zur Lösung von Kernaufgaben wie Codierung, Forschung, Personalisierung von Inhalten, Betrugserkennung usw. Eine schlechte Datenlage oder vertrauensunwürdige Quellen stellen für sie die größte Herausforderung bei der KI-Nutzung dar (36 %). Von Schwierigkeiten beim Prompten berichten 34 Prozent, 29 Prozent monieren die unzureichende Qualität der Ergebnisse. 

Die User-Gruppe der Colleagues ist bei Weitem die größte. Rund jede zweite KI-affine Person unserer Studie (17 von 33 Prozent) fällt in diese Gruppe.

Expert

„Expert“: Strategische KI-Nutzung

Experts beherrschen die KI-Nutzung bereits überdurchschnittlich gut. Sie setzen generative KI-Funktionen strategisch ein, um komplexe Probleme zu lösen, die Effizienz zu optimieren, Informationen zu extrahieren und zu erforschen. Ihre Schwierigkeiten decken sich weitgehend mit denen der Colleagues, lediglich geben noch deutlich mehr von ihnen die schlechte Datenlage und zweifelhafte Quellen als größte Herausforderung an (47 %). Probleme mit dem Prompten haben 35 Prozent der Experts, für 30 Prozent erfüllt die Ergebnis-Qualität nicht die Ansprüche. In der Art ihrer Ergebnisverarbeitung unterscheiden sich die Experts kaum von den Task Masters. 

7 der 33 Prozent KI-affiner Menschen in unserer Studie fallen ins User-Profil der Experts. 

Reskilling: Kernkompetenz für die KI-Nutzung

71 Prozent der Mitarbeitenden in Deutschland gehen davon aus, dass generative KI unsere Jobs verändern wird, und dass Reskilling notwendig werden wird – also das Erlernen neuer sowie das Anpassen vorhandener Fähigkeiten. Nur 4 Prozent sind sehr pessimistisch und schätzen, dass ihr Job in fünf Jahren nicht mehr existieren wird. Diese Bedenken sind besonders ausgeprägt in den folgenden Berufsgruppen: Dienstleistungen und Gastgewerbe (8 %), Verwaltung und Sekretariat (6 %) sowie Design, Kunst und Architektur (6 %). Die restlichen 25 Prozent der Befragten denken, dass generative KI keine Auswirkungen auf ihren Job haben wird. Dies betrifft insbesondere die Berufsgruppen, bei denen der Mensch an erster Stelle steht: soziale Dienste, Handwerksberufe, Berufe mit körperlicher Arbeit oder auch Pflegeberufe.¹ 

Die meisten deutschen Mitarbeitenden stehen einem Reskilling offen gegenüber. Ganze 85 Prozent sind grundsätzlich dazu bereit, sich neue Fähigkeiten anzueignen, um im KI-Zeitalter weiterhin mithalten zu können. Nicht bereit, sich für eine Arbeit mit generativer KI weiterzuentwickeln sind lediglich 15 Prozent der Deutschen.¹ 

Reskilling: Das wünschen sich deutsche Arbeitnehmer*innen

Die Arbeitnehmenden sind also – größtenteils – durchaus bereit, die Herausforderungen den KI-Zeitalters anzunehmen – jetzt ist es an den Arbeitgebern, die dafür notwendigen Bedingungen zu schaffen. Denn Re- bzw. Upskilling geschieht nicht von allein. Um mit den neuen Technologien besser umgehen zu können, wünschen sich deutsche Arbeitnehmer*innen an erster Stelle mehr Zeit (48 %). 41 Prozent möchten außerdem konkret gesagt bekommen, welche zusätzlichen Skills sie erlernen müssen, 39 Prozent wünschen sich dazu mehr Unterstützung seitens des Arbeitgebers.  

Bessere Lernprogramme (34 %) sowie mehr finanzielle Ressourcen (23 %) sind weitere bedeutsame Wünsche deutscher Arbeitnehmer*innen in Bezug auf ihre KI-Skills. Nicht zuletzt, da KI-Training in deutschen Unternehmen noch viel Luft nach oben hat. In unserer letzten KI-Studie im Jahr 2023² waren sich mehr als 6 von 10 Befragten (62 %) einig, ihr Arbeitgeber investiere nicht ausreichend in KI-Trainings und die Entwicklung von Digitalkompetenzen. 

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Datenbasis und Methodik: Über „Decoding Global Talent 2024“ 

„Decoding Global Talent“ ist eine der größten Arbeitskräftestudien der Welt. In Kooperation mit The Network und der Boston Consulting Group (BCG) befragt The Stepstone Group nach Möglichkeit alle vier Jahre globale Fachkräfte zu ihren beruflichen Wünschen und Arbeitsweisen. Die Studie fasst die Antworten von mehr als 150.000 Teilnehmer*innen aus 185 Ländern zusammen.

Mit einem Querschnitt aus allen Bildungsniveaus und Branchen nahmen rund 14.000 Personen aus Deutschland an der Studie teil, davon 52 % Männer, 46 % Frauen und 2 % Diverse. 85 % der Teilnehmenden lebt in Deutschland, 15 % sind ausgewandert. Die berufliche Situation der deutschen Teilnehmer*innen setzt sich wie folgt zusammen: 67 % Vollzeitbeschäftigte, 10 % Teilzeitbeschäftigte, 12 % Jobsuchende, 4 % Selbstständige, 7 % Sonstige (z. B. Rentner*innen und Studierende). 

FAQ – Häufig gestellte Fragen zu generativer künstlicher Intelligenz

Quellen:

¹ Studie: „How Work Preferences Are Shifting in the Age of GenAI “, Stepstone, BCG und The Network, 2024.
² Studie: „The Ultimate Guide to an AI-Powered Workplace“, The Stepstone Group, 2023.