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Viel Lärm um wenig – und dann wird es doch ernst
Vor einigen Jahren warnte die Szene: „Frameworks werden Programmierer überflüssig!“, „No-Code killt klassische IT-Jobs!“ Doch der erwartete Kollaps blieb aus. Heute stellt Generative AI wie ChatGPT und Co. die Branche erneut auf den Kopf – diesmal wirklich. Die Technologie hat Wege gefunden, auch kognitive Aufgaben zu übernehmen, die früher als rein menschlich galten. Die Folge: Die IT-Welt steht vor einer epochalen Umwälzung.
Das Stanford/MIT-Exposure-Konzept: Wer ist betroffen?
Das vielbeachtete „Exposure“-Modell von Stanford und MIT zeigt: Rund 80% der US-amerikanischen Arbeitskräfte sind in ihrer Tätigkeit bereits zu mindestens 10% von KI „berührt“. IT-Berufe zählen zu den am stärksten betroffenen Segmenten: Automatisierung, KI-Agenten und smarte Tools drängen in alle Bereiche und übernehmen Routine, Dokumentation und sogar kreative Aufgaben.
Der neue Trend: Krise für Nachwuchskräfte im IT-Bereich
Die klassische Karriereleiter ist ins Wanken geraten. Bisher arbeiteten Junior-Entwickler an einfachen Aufgaben, lernten von Senior-Kollegen und steigerten so langsam ihre Kompetenz. Doch KI-Agenten wie GitHub Copilot lösen viele dieser Aufgaben inzwischen effizienter und zuverlässiger. Mitte- und Senior-Entwickler mit AI-Unterstützung erledigen heute die Arbeit von mehreren Juniors – der wirtschaftliche Druck auf Unternehmen, Nachwuchskräfte einzustellen, sinkt.
Das Problem: Wer keinen Einstieg über Routinetasks findet, kann nur schwer praktische Erfahrung sammeln. Der Wert von Code-Review sinkt, weil KI-gestützter Code weniger Fehler und mehr Best Practices enthält. Das Lernen erfolgt nicht mehr durch Fehler, sondern durch Korrektur der KI – das lässt tiefes Verständnis und Problemlösungskompetenzen verkümmern.
Training und Autonomie: Herausforderung für die Ausbildung
Studien zeigen, dass KI-Einsteiger schneller vorankommen und Aufgaben subjektiv als einfacher wahrnehmen. Doch das führt zu einer gefährlichen Selbsteinschätzung: Das tiefe Verständnis bleibt oft aus, und die Fähigkeit zur kritischen Bewertung von KI-Ergebnissen ist unzureichend. Code-Reviews von Seniors drehen sich zunehmend um die Korrektur von KI-Output anstatt um die Förderung des Kollegen. Die Folge: Die klassische Ausbildung und Mentoring-Kultur verliert an Wirkung.
Transformation klassischer IT-Rollen und Aufgaben
Testing:
Manuelle Tester verschwinden – KI-generierte Unit-Tests übernehmen bis zu 80% der Testarbeit. Die Rolle der QA-Ingenieure wandelt sich zu QA-Lead und SDET, mit Fokus auf komplexe heuristische Systeme und das Prompter-Management von AI-Testern.
Entwicklung:
KI-Assistenzsysteme übernehmen Routinetätigkeiten: Code-Vervollständigung, Methodengenerierung, Dokumentation und Autotests. Entwickler müssen sich daher auf tiefere, komplexe Probleme und Systemintegration fokussieren.
Technische Redakteure:
Durch Generative AI wird die Contenterstellung automatisiert. Künftig sind Content Leads gefragt, die Wissen aus Experten extrahieren, strukturieren und für verschiedene Zielgruppen aufbereiten – und dabei KI-Korrekturen kontrollieren.
Neue Jobs und erhöhte Nachfrage für AI/ML-Spezialisten
Daten von Upwork, Brookings und Indeed zeigen: Der Anteil an AI-bezogenen IT-Jobangeboten steigt dramatisch – allein 2025 um über 100%. Besonders gefragt sind Prompt Engineers, LLM Architects, AI Integration Specialists, MLOps Engineers und AI Product Manager. Unternehmen suchen Spezialisten, die KI nicht nur bedienen, sondern aktiv weiterentwickeln, managen und verantwortungsvoll im Sinne von Ethik und Gesellschaft einsetzen können.
Bleibt noch was für den Menschen? Die widerstandsfähigen Nischen
Cybersecurity:
KI kann Zero-Day-Attacken erkennen, aber den kreativen, proaktiven Blick von Red Teamern (menschlichen Sicherheitsexperten) bislang nicht ersetzen. Experimente mit Multi-Agent-Architekturen zeigen: KI ist leistungsfähig, aber fehleranfällig und im Ernstfall auf menschliche Kontrolle angewiesen.
Systemprogrammierung und Architektur:
Entwicklung von Betriebssystemen, Compilern und Treibern bleibt komplex. KI bietet Muster und Frameworks, stößt aber bei der ganzheitlichen Systembetrachtung und Problemprognose an Grenzen.
Forschungsunterstützung:
KI kann Hypothesen generieren und verdeckte Wissenslücken aufdecken, ist aber auf starke menschliche Expertise und kluge Fragestellung angewiesen. Nur im Team mit Experten entfalten Modelle ihr volles Potenzial.
Praxis-Tipps für die IT-Karriere im Zeitalter der KI
- Soft Skills sind Gold wert:
Kritisches Denken, Kommunikation, Projektmanagement und Ethik sind unverzichtbar – sie bleiben die einzigartigen Domänen des Menschen. - Sei T-shaped:
Tiefe Expertise auf einem Feld, dazu breite Kenntnisse (auch Businesswissen) – das macht unersetzbar. - Verstehe KI-Tools bis ins Detail:
Lerne nicht nur, wie man KI benutzt, sondern wie sie funktioniert. Computer Science, Algorithmen und Infrastrukturwissen bleiben entscheidend. - Domain Expertise:
Wer die Branche und das eigene Business versteht – etwa im Fintech, Medtech oder Telekom – bleibt gefragt, auch wenn Code automatisiert werden kann.
Umbruch, nicht Zusammenbruch – Fazit zum neuen IT-Arbeitsmarkt
Der Markt schrumpft nicht, sondern wird komplexer. Die klassische Laufbahn „Junior → Middle → Senior“ verändert sich: Praktisches, tieferes Verständnis und die Fähigkeit, KI aktiv und kritisch zu steuern, zählen mehr als schnelles Coden. Das Zeitalter der KI fordert Architekten, Strategen, Kommunikationsexperten und Tech-Enthusiasten, die nicht nur bedienen, sondern gestalten.
