Personalwirtschaft: Braucht es für die Entwicklung persönlicher Fähigkeiten die vergleichsweise einfachen und auch oft repetitiven Tätigkeiten, die Berufsanfänger bislang machen mussten?
Erik Strauß: Das ist eine der zentralen Fragen unserer Zeit. Historisch gesehen waren Junior-Rollen lange der primäre Lernort für Absolventinnen und Absolventen. In diesen Rollen sammelten sie Erfahrungen, die sie für komplexere Aufgaben in der Zukunft qualifizierten. Wenn die KI nun genau diese Einstiegspunkte übernimmt, riskieren wir den Verlust der gesamten „Lernleiter“, die bisher zu Senior-Positionen führte.
Was heißt das für den individuellen Lernprozess?
Wir müssen das Lernen neu definieren, und wir müssen Wege finden, wie ohne die traditionellen Lehrjahre die nötige Tiefe und Expertise entwickelt werden können. Die Ausbildung kann nicht mehr darauf basieren, durch Fleißarbeit das Handwerkszeug zu erlernen. Stattdessen müssen wir Nachwuchskräfte von Tag eins an dazu befähigen, KI-gestützt zu arbeiten und ihren Mehrwert durch ergänzende Aufgaben unter Beweis zu stellen.
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Zur Person
Erik Strauß, Professor für Management Control an der ESCP Business School, Berlin, beschäftigt sich unter anderem mit dem Einfluss von KI auf Organisationen.
Wo befürchten Sie Lücken?
Der drohende Experience Gap entsteht an der Schnittstelle zwischen Hochschule und Arbeitsmarkt. Wir sehen, dass die Transformation der Arbeitswelt das Bildungssystem schlichtweg überholt. Universitäten können ihre Lehrpläne und -konzepte nicht in der Geschwindigkeit anpassen, in der die KI die Praxis verändert. Das Resultat lautet: Absolventinnen und Absolventen kommen mit einem Skillset auf den Markt, das für eine Welt ohne KI konzipiert wurde, während Arbeitgeber bereits am ersten Tag eine umfassende „AI Proficiency“ erwarten.
Gibt es andere Fähigkeiten, die für Einsteiger besonders wichtig sind?
Im KI-Zeitalter verschiebt sich der Fokus weg von technischen Routinen hin zu den „Human Factors“. Besonders wichtig werden Fähigkeiten wie kritisches Denken gegenüber KI-Outputs, das sogenannte „Problem Framing“ – also die Fähigkeit, ein Problem so zu formulieren, dass eine KI dabei helfen kann – sowie ethisches Urteilsvermögen und eine hohe Lernbeweglichkeit (Learning Agility).
Wie lassen sich diese Fähigkeiten er lernen?
Indem wir Safe Spaces schaffen, in denen mit KI experimentiert werden darf. Zudem müssen wir KI-unterstützte Onboarding-Prozesse gestalten und Mentoring-Programme etablieren, die den Fokus auf Urteilsvermögen, Koordination und Kreativität legen. Wir müssen den Nachwuchs zu „AI-augmented Analysts“ oder „AI-supported Specialists“ ausbilden.
Trocknen Unternehmen durch die Reduzierung von Einsteigerjobs mittel bis langfristig ihren eigene Nachwuchspool aus?
Das Risiko ist absolut real. Wenn Unternehmen Einstiegspositionen rein aus Effizienzgründen abbauen, zerstören sie ihr eigenes Fundament für die Zukunft. Karrierepfade, die für eine Welt vor der KI entworfen wurden, passen nicht mehr zur heutigen Realität. Diese Entwicklung dürfte sich auch mittelfristig nicht rechnen, denn die eingesparten Kosten heute werden in Zukunft vermutlich deutlich höher auftauchen, wenn teure Expertinnen oder Experten von außen „zugekauft“ werden müssen.
Haben Sie Empfehlungen an HR für den Umgang mit Einsteigerjobs?
HR muss drei wesentliche Hebel umlegen. Erstens: Umstellung der Messbarkeit. Wir müssen weg von den reinen Output-Kennzahlen und hin zu neuen Metriken, welche die Qualität der Mensch-KI-Kollaboration und die KI-Adoptionsrate bewerten. Zweitens: Wir müssen Einstiegsrollen so designen, dass Juniorkräfte schneller Verantwortung übernehmen können, indem sie durch KI entlastet werden. KI sollte als Lern-Tool positioniert werden, nicht als Ersatz. Drittens: Joint Responsibility. Unternehmen und Universitäten müssen an einem Strang ziehen. Wir brauchen eine gemeinsame Sprache und Konzepte für KI-Kompetenz. Mein Appell an HR lautet: Öffnen Sie Ihre Türen für gemeinsame Pilotprojekte mit Hochschulen, um neue Lernformate wie „Embedded Roles“ direkt in der Praxis zu testen. Nur durch gemeinsame Experimente bauen wir die nötige KI-Proficiency auf.
Dieses Interview stammt aus unserer Ausgabe 05/06-2026.
Christina Petrick-Löhr betreut das Magazinressort Talent & Learning sowie die Berichterstattung zur Aus- und Weiterbildung. Zudem ist sie verantwortlich für die redaktionelle Planung verschiedener Sonderpublikationen der Personalwirtschaft sowie den Deutschen Personalwirtschaftspreis.
