“Future Talent” – Welche Kompetenzen im Bereich KI-Nutzung sind heute relevant?

Wer heute eine Stelle zu besetzen hat, muss ganz andere Faktoren bedenken als noch vor wenigen Jahren. Wenn heute eine Verkaufsleitung gesucht wird, muss diese Person nicht nur ein gutes Netzwerk haben und exzellente kommunikative Kompetenzen. Heute wird auch Erfahrung in der sinnvollen Nutzung der verschiedensten KI-Tools erwartet. Jemand im Marketing-Bereich muss sich mit KI-Agenten auskennen, um effizient die verschiedenen Aufgaben zu koordinieren und zu steuern.

Anforderungsprofile ändern sich gravierend

Dieses neue Denken bei der Formulierung einer Tätigkeitsbeschreibung trifft nicht nur Software-Häuser oder IT-Beratungsfirmen. Auch Unternehmen, die heute im nicht-technischen Bereich auf Talentsuche gehen, müssen sich darüber klar werden, welche KI-Skills ihre künftigen Mitarbeiter mitbringen sollen.

Während in der Vergangenheit bei sehr vielen Jobs Hochschulabschlüsse gefordert waren, schauen Recruiter heute viel mehr darauf, ob Bewerber fit im Umgang mit autonomen KI-Agenten sind. Hier ist eine Verschiebung bei den Stellen-Ausschreibungen bereits erkennbar, wie verschiedene Studien zeigen.

Die PwC-Studie aus dem Jahr 2025 zum Einfluss der KI auf die Arbeitswelt gibt hier interessante Einblicke.

Die von Bewerbern geforderten Kompetenzen ändern sich gerade rasant. Auch in Branchen, von denen man es nicht erwarten würde, wie Bauwesen und Bergbau, wie die PwC-Studie zeigt. Ganz besonders gilt das aktuell in besonders von KI betroffenen Berufen. Im Vergleich der Jahre 2019 bis 2024 ist der Kompetenzwandel hier um 66% höher als in den Vorjahren.

Diese Entwicklung liegt in der Natur der Sache, denn die KI-Tools und Agenten entwickeln sich rasant. Wenn vor ein paar Jahren jemand, der gut mit ChatGPT umgehen konnte, schon einen großen Vorteil hatte und letztes Jahr jemand, der super Prompts schreiben konnte, als Held gefeiert wurde, werden diese Funktionen mittlerweile bereits von den KI-Tools übernommen. Die Nutzung wird immer intuitiver aber damit auch kreativer.

Dadurch ist das Fachwissen in Kombination mit einer Bereitschaft, sich auf die neuen Technologien einzulassen, die Fahrkarte in eine erfolgreiche berufliche Zukunft aller Bewerber. Unabhängig von ihrem Alter, denn heute zählt wieder Erfahrung, weil die Technologie so einfach zu bedienen ist.

Urteilskompetenz und Problemlösungs-Kompetenz werden groß geschrieben

Schon bei der Prüfung der oftmals mit KI erstellten Bewerbungsunterlagen können erfahrene Personaler Rückschlüsse auf die Urteilskompetenz der Bewerber ziehen. Werden die “Halluzinationen” von KI erkannt und manuell beseitigt oder hat der Bewerber einfach nur mit “cut & paste” den Text übernommen?

Was heute und in Zukunft besonders wichtig ist, ist ein ausgeprägtes Verständnis von Prozessketten und Datenflüssen. Nur wer ausreichendes Fachwissen und analytische Fähigkeiten mitbringt und aktuelle Prozesse richtig durchschaut, kann ein agentisches KI-System aufbauen, um echte Prozess-Optimierung zu erreichen.

Wichtig ist eine “Problemlösungs-Kompetenz” mithilfe von KI. Da kann es im Assessment-Center schon einmal vorkommen, dass ein einfacher agentischer Workflow von den Kandidaten konfiguriert werden muss.

Hochschulabsolventen oder Quereinsteiger?

Da die technischen Entwicklungen schneller voranschreiten als Lehrpläne und Curricula, können Unternehmen gar nicht auf so viele Bewerber aus der eigenen Branche zugreifen, die schon praktische Erfahrungen mit der Einrichtung und Verwendung von KI-Agenten gemacht haben.
Es hat sich jedoch gezeigt, dass Kandidaten, die sich zwar hervorragend mit agentischer KI auskennen, die Branche und die Prozesse aber nicht kennen, auch keine ideale Besetzung sind.

Ein Beispiel aus unserem Arbeitsbereich:
Die Identifikation und Bewertung passender Leads und Zielkunden.
Es gibt zahlreiche Tools, die zur Lead-Generierung und zum Lead-Scoring eingesetzt werden können. Der Erfolgsfaktor hierbei ist die richtige Segmentierung der Leads.
Die Zielgruppe in der Logistik ist von vielen speziellen Faktoren abhängig. Zum Beispiel Transportmodus, Ladungsart, Sendungsfrequenz, Warenart, Abgangs- und Empfangsrelationen, Lageranforderungen, Value Added Services, … Ein Kandidat, der sich zwar mit Lead-Generierung und -Scoring auskennt, aber nicht weiß, wie die Informationen über die logistikspezifischen Anforderungen der Unternehmen zu identifizieren wird, wird kein zufriedenstellendes Produkt konfigurieren können.

Interner Wissensaufbau ohne Junior-Posten?

In den Medien ist immer wieder zu lesen, dass sehr viele Junior-Positionen in der Assistenz, in der Analyse, in der Software-Entwicklung kaum noch besetzt werden. Viele der Arbeiten erledigen KI-Tools schon heute fehlerfrei und ohne Ermüdung 24/7 in immer gleicher Qualität.

Die Seniors sollen dann dafür sorgen, dass die KI-Tools den richtigen Output liefern.
Aber hier muss man sich die Frage gefallen lassen: Woher soll das Unternehmen gut informierte Seniors nehmen, die sich in den Geschäftsabläufen, Daten und Prozessen auskennen, wenn man keine Juniors mehr ausbildet?

Wichtige Komponenten des Skill Sets

• Lernkompetenz und Bereitschaft zur Anpassung
• “AI Literacy”
• Kritisches Hinterfragen und Problemlösungs-Kompetenz

Das Fazit: Blaupausen für Stellen-Ausschreibungen gibt es im Moment ebensowenig wie perfekt für die Stellungen ausgebildete Kandidaten.

Was funktionieren kann: Eine gesunde Mischung aus Fachwissen, Berufserfahrung, KI-Affinität und Lernbereitschaft.

Dorothee Gabor, Vorstand Business Development, LOGO consult AG, www.logo-consult.com