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KI-Kompetenzen in Unternehmen: Höhere Gehälter, aber auch längere Besetzungszeiten

Künstliche Intelligenz (KI) hält auch in Deutschland zunehmend Einzug in die Arbeitswelt. Die Randstad Studie „Age of Augmentation“ hat 2,4 Millionen Stellenanzeigen für den deutschen Arbeitsmarkt ausgewertet und zeigt: Beschäftigte mit KI-Skills können sich über deutliche Gehaltsvorteile freuen. Gleichzeitig bleiben Positionen, die den Ausbau von KI in deutschen Unternehmen vorantreiben sollen, lange unbesetzt.

Gehaltsschub bei KI-Kompetenz

Beschäftigte mit ausgewiesenen KI-Kompetenzen können in Deutschland deutlich besser verdienen als ihre Kolleg:innen ohne Erfahrung mit der Technologie. Während etwa Softwareingenieur:innen ohne KI-Skills im ersten Job ein durchschnittliches Einstiegsgehalt von etwa 50.000 Euro winkt, sind es rund 60.000 Euro für diejenigen mit KI-Skills. Ein ähnliches Bild zeigt sich für Berufe wie Finanzanalyst:innen (51.500 Euro vs. 64.000 Euro) und Kundenservice-Mitarbeiter:innen (30.000 vs. 37.000 Euro).

Die Daten geben ein klares Bild ab: Arbeitnehmer:innen, die mit der Technologie umgehen können, ziehen in Sachen Gehalt an ihren Kolleg:innen vorbei. Im europäischen Vergleich zeigt sich zudem, dass deutsche Gehälter vor allem mit Blick auf KI-Skills sehr wettbewerbsfähig sind. Das gilt auch für Jobprofile, deren Aufgabe die Implementierung von und die Arbeit mit KI ist. Prompt-Ingenieur:innen zum Beispiel verdienen im europäischen Vergleich am besten hierzulande (rund 83.000 Euro) – nur im Vereinigten Königreich erhalten sie eine höhere Vergütung (85.800 Euro).

Quelle: Randstad

„Made in Germany“ – nur woanders?

Der Ausbau von KI wird allerdings durch lange Besetzungszeiten gebremst. Positionen etwa für KI-Architekt:innen werden in Deutschland im Durchschnitt erst nach 69 Tagen besetzt. Im Ländervergleich dauert es nur in Japan länger (71 Tage), in Belgien und den Niederlanden lassen sich für einschlägige Stellen in weniger als der Hälfte der Zeit (31 bzw. 32 Tage) passende Kandidat:innen finden. Auch Machine Learning-Ingenieur:innen werden hierzulande länger gesucht (56 Tage) als beispielsweise in Belgien (40 Tage) oder den Niederlanden (46 Tage).

Der Arbeitskräftemangel ist auch im KI-Bereich präsent – und verursacht nicht nur Verzögerungen bei KI-Projekten. Unbesetzte Stellen bedeuten auch Produktivitätsverluste und steigende Kosten durch Leistungen, die ein Unternehmen in dieser Zeit nicht erbringen kann. Es ist zwar richtig, dass viele der Berufsfelder, die mit KI zu tun haben, relativ neu sind. Doch genau daraus ergibt sich eine Chance für Arbeitgeber, die eigenen Mitarbeitenden in Künstlicher Intelligenz weiterzubilden und die eigene Wettbewerbsfähigkeit durch den Aufbau interner KI-Kompetenzen langfristig zu erhöhen.

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Quelle: Pressemitteilung von Randstad

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Stefan Scheller

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