„Investieren Sie in breite Grundfähigkeiten und bleiben Sie interessiert, lernfähig und offen für Neues“

Prof. Nicola Fuchs-Schündeln, Präsidentin des Wissenschaftszentrums Berlin für Sozialforschung und Professorin für Makroökonomie und Entwicklung an der Goethe-Universität Frankfurt, sprach im Juni beim traditionellen Frankfurt Luncheon über die Veränderung des Arbeitsmarkts. Für unseren KI Schwerpunkt gab sie uns Einblicke in ihre Forschung und teilt ihre Ratschläge für junge Menschen, die sich auf einen unsicheren Arbeitsmarkt vorbereiten müssen. 

Frau Professorin Fuchs-Schündeln, im alltäglichen Sprachgebrauch wird Künstliche Intelligenz oft gleichgesetzt mit Large Language Models wie Chat GPT. Könnten Sie zu Beginn des Interviews differenzieren, wie KI in verschiedenen Arbeitsbereichen eingesetzt wird?

Wenn wir im Alltag über KI sprechen, meinen wir meistens generative KI, also Large Language Models wie etwa ChatGPT, denn diese Form von KI benutzen inzwischen sehr viele Menschen. Diese Systeme sind darauf spezialisiert, auf Basis von Eingabeaufforderungen (Prompts) neue Inhalte wie Texte, Bilder oder Programmiercode zu erzeugen. Sie helfen uns vor allem beim Formulieren, Zusammenfassen und Strukturieren. In der Wissenschaft und der Industrie nutzen wir KI auch als analytische Systeme. Hier geht es um Mustererkennung in riesigen Datenmengen – etwa in der Medizin, um Tumore auf MRT-Bildern zu finden. KIs werden aber auch in industriellen Prozessen genutzt. Dort wird agentische KI eingesetzt, um Roboter oder Maschinen zu steuern. Sie treffen auf Basis erhobener Daten selbst Entscheidungen – zum Beispiel kann ein Traktor nach der Analyse von Wetter-, Pflanzen- und Bodendaten festlegen, wie viel Dünger eingesetzt wird, und das direkt umsetzen.

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) scheint im Grunde alle Branchen grundlegend zu transformieren. Was würden Sie diesbezüglich jungen Menschen raten mit Blick auf die Wahl eines Studienfachs bzw. einer Ausbildung?

Ich würde jungen Menschen drei Dinge mitgeben. Erstens: Folgen Sie Ihren Interessen, denn man ist immer besser, wenn man sich mit etwas beschäftigt, was einen wirklich interessiert. Zweitens, investieren Sie in breite Grundfähigkeiten und bleiben Sie interessiert, lernfähig und offen für Neues. Manuelle und soziale Fähigkeiten lassen sich durch die KI schlechter ersetzen als verbale Fähigkeiten. Zuletzt würde ich raten, KI-Tools aktiv auszuprobieren und anzuwenden. Achten Sie auch bei der Wahl des Arbeitgebers darauf, ob er Raum für Experimente bietet und den KI-Einsatz aktiv unterstützt. Solche Arbeitgeber werden mit höherer Wahrscheinlichkeit wirtschaftlich erfolgreich sein, und Sie können sich dort Fähigkeiten aneignen, die komplementär zur KI sind und deren Nutzen durch die KI also gestärkt wird.

Wie unterscheidet sich die “AI-Adoption”, also der Einsatz von KI-Tools und die Schulung von Angestellten in deren Nutzung, zwischen den USA und Europa?

Um das Ausmaß der KI-Nutzung im Arbeitsmarkt zu erfassen, habe ich gemeinsam mit Kollegen die KI-Nutzung in den USA und sechs europäischen Ländern (Deutschland, Frankreich, Großbritannien, Italien, Niederlande und Schweden) untersucht. Dafür haben wir repräsentative Befragungen von über 55.000 Beschäftigten zur Nutzung generativer KI am Arbeitsplatz durchgeführt. Dabei zeigt sich eine deutliche Kluft zwischen beiden Regionen: Die USA sind klarer Spitzenreiter. Anfang 2026 nutzen dort bereits 43 Prozent der Beschäftigten KI. Deutschland liegt mit 32 Prozent im europäischen Mittelfeld. Während in Großbritannien, in den Niederlanden und Schweden die Nutzungsquoten um vier bis fünf Prozentpunkte höher sind als bei uns, liegen Frankreich und Italien mit 28 bzw. 26 Prozent deutlich dahinter. Zudem investieren KI-Nutzer in den USA bereits 13 Prozent ihrer Arbeitszeit in die Technologie, in Deutschland sind es nur sieben Prozent. Ein Teil der Lücke in der Nutzung generativer KI am Arbeitsplatz zwischen den USA und Deutschland lässt sich durch Charakteristika der Arbeitnehmer und der Firmen erklären. So gibt es in den USA mehr große Firmen, und größere Firmen setzen KI häufiger ein. Der wichtigste Erklärungsfaktor liegt allerdings darin, ob Arbeitgeber die Nutzung von KI aktiv fördern – durch Ermutigung, Bereitstellung von Tools und Trainings. Das ist in den USA häufiger der Fall und ist zentral für die Nutzung der KI durch Arbeitnehmer.

Am WZB forschen Sie als Präsidentin federführend zu Ungleichheit, sozialer Mobilität und Wachstum. Wie verläuft der “KI Knowledge Gap” – zwischen jungen und älteren Arbeitgeber*innen, zwischen den Geschlechtern oder primär zwischen niedrig- und hochqualifizierten Arbeitskräften? Welche ökonomischen Folgen hat eine Kluft der Kompetenzen in der professionellen Anwendung von KI?

In der von uns durchgeführten Studie sehen wir keinen Hinweis auf eine große Lücke zwischen den Geschlechtern bei der KI-Nutzung: Im Durchschnitt liegt der Unterschied bei etwa vier Prozentpunkten. Deutlicher sind dagegen Unterschiede nach Generation und Bildungsgrad. Im Durchschnitt ist die KI-Nutzung bei Arbeitnehmern mit Hochschulabschluss um 25 Prozentpunkte höher. Und Beschäftigte bis 45 Jahre nutzen KI im Durchschnitt um 14 Prozentpunkte häufiger als Beschäftigte ab 46 Jahre. Welche ökonomischen Folgen die KI bezüglich der Lohnungleichheit haben wird, ist noch völlig unklar, und die Meinungen der Ökonomen gehen dabei auch auseinander. Ein Forschungsprojekt der Stanford University rechnet mit einer Verringerung der Lohnungleichheit gerade am unteren Ende der Lohnverteilung. Die entscheidende ausgleichende Kraft ist die Vereinfachung: Indem KI die Qualifikationsanforderungen für Aufgaben senkt, ermöglicht sie gerade gering qualifizierten Arbeitskräften, sich um zuvor unzugängliche Arbeitsplätze zu bewerben. Für die Lohnungleichheit werden aber auch Nachfrageeffekte eine Rolle spielen, die schwer vorherzusagen sind. So wurde gemutmaßt, dass die Nachfrage nach Radiologen in der Medizin nachlassen werde, da die KI sehr gut darin ist, Röntgenbilder auszuwerten. Allerdings ist die KI darin so gut, dass jetzt mehr Krankheiten und in einem früheren Stadium identifiziert werden können, was die Nachfrage nach Radiologen im Gegenteil hat steigen lassen. Ich wäre also vorsichtig darin, Lohneffekte der KI in der mittleren Frist vorherzusagen.

In Einstellungsprozessen treffen immer öfter nicht Menschen auf Menschen, sondern zunächst Maschinen auf Maschinen: Bewerber*innen schreiben ihre Anschreiben mithilfe von LLMs, Arbeitgeber*innen filtern mit KI-Tools. Wie bewerten Sie diese Entwicklung und wie sollten sich Ihrer Meinung nach Bewerbungsprozesse unter diesen Bedingungen weiterentwickeln?

Die KI ist sehr gut darin, die erste Passgenauigkeit festzustellen. Des Weiteren sind KI-Fähigkeiten in allen Tätigkeiten zunehmend relevant, und so spricht auch nichts dagegen, dass die Tools implizit auch überprüfen, ob Bewerberinnen und Bewerber die KI sinnvoll einsetzen. Gleichzeitig können KI-Systeme auch für Bewerbende sehr hilfreich sein – bei der Stellensuche und beim Abgleich zwischen Jobanforderungen und dem eigenen Profil. Wichtig ist: die KI sollte den Prozess nicht komplett übernehmen, sondern als Sparringpartner fungieren. Ein Problem beim Einsatz der KI in der Rekrutierung ist, dass die Algorithmen hinter den Entscheidungsempfehlungen unklar sind. Wir wissen, dass KI Diskriminierungsmuster replizieren kann. Es ist wichtig, das zu vermeiden.

Der vermehrte Einsatz von KI soll den Fachkräftemangel entschärfen – wie realistisch ist dies in praktischeren Berufsfeldern wie im Handwerk oder der Pflege?

Der Einsatz von KI ist auch in beruflichen Feldern wie Handwerk oder Pflege plausibel, weil es auch dort viele administrative Tätigkeiten gibt. Genau diese Aufgaben lassen sich durch die KI oft beschleunigen oder sogar komplett übernehmen. Zudem kann KI helfen, Abläufe effizienter zu organisieren – hier zeigt sich zugleich, dass die Digitalisierung in der Praxis häufig noch nicht weit genug ist. In der Pflege wäre zum Beispiel Unterstützung bei der Information zur Verabreichung von Medikamenten denkbar, wenn wir die elektronische Krankenakte hätten. Im Handwerk wie im Gesundheitsbereich sind Rechnungserstellung, Buchführung, Angebots- und Marketingprozesse sowie die Kommunikation mit Kunden oder Patienten mögliche Ansatzpunkte für die Nutzung von KI. So könnte mehr Zeit für Kernaufgaben bleiben – etwa die Fertigung eines Möbelstücks oder der menschliche Kontakt in der Pflege. Allerdings können auch diese Tätigkeiten teils von agentischen KIs durchgeführt werden. Entscheidend ist dann, wie weit wir das zulassen wollen. Wollen wir von einer KI „getröstet“ werden?

Wie sieht für Sie der ideale Arbeitsmarkt der Zukunft aus?

Auch die kommenden Jahre werden durch große technologische und geopolitische Umbrüche gekennzeichnet sein, und ich wünsche mir „Sicherheit im Wandel“: wir erhalten die soziale Sicherheit, aber ermöglichen Dynamik und Wirtschaftswachstum. Das geschieht, indem wir nicht einzelne Beschäftigungsverhältnisse schützen, sondern Personen absichern. Gerade in Zeiten großer Transformationen lassen sich einzelne Beschäftigungsverhältnisse nicht nur nicht immer erhalten, sondern brauchen wir Jobwechsel, um das neue Wissen schneller zu verbreiten. Jobwechsel und lebenslanges Lernen sollten also belohnt werden, das „Sich-neu-Erfinden“ inzentiviert und unterstützt. In meinem Zukunftsbild fungiert die KI größtenteils als starker Assistent und finale Entscheidungen bleiben in menschlicher Hand. Und von den Produktivitätssteigerungen profitieren hoffentlich alle, indem die Löhne insgesamt ansteigen.