Personalverantwortliche nennen die fünf am schnellsten wachsenden KI-Jobs bis 2026

Die nächste Einstellungswelle im KI-Bereich formiert sich auf Einstiegsebene. Eine neue Umfrage von Study.com unter US-Personalverantwortlichen nennt Sicherheit, Forschung, Data Science und generative KI als die am schnellsten wachsenden Rollen für Berufseinsteiger mit Blick auf 2026.

Der Bericht beschreibt zunehmende Engpässe in den Bereichen Robotik, generative KI und KI-Governance und zeigt, wo die Nachfrage nach Berufseinsteigern als Nächstes steigen dürfte.

Die fünf Einstiegsjobs, die in der KI-Branche nach vorn rücken

Personalverantwortliche erklärten, dass fünf Rollen für Berufseinsteiger am schnellsten an Bedeutung gewinnen, während Unternehmen ihre KI-Aktivitäten für 2026 ausbauen – von Sicherheit und Forschung über Datenarbeit und kreative Produktion bis hin zur Unterstützung beim Training von Modellen.

“Die Daten von Study.com zeigen, dass sich die Arbeit im KI-Einstiegsbereich schnell diversifiziert. Zu den am stärksten wachsenden Rollen gehören KI-Sicherheit und Forschungsunterstützung ebenso wie Inhalte für generative KI und Datenannotation“, sagte Stacy Redd DeMartini, director of content & services bei Study.com, in einer E-Mail an eWeek.

• KI-Sicherheits- und Risikoanalyst (49 %): Diese Analysten sind laut der Studie die gefragteste Einstiegsposition. Sie überwachen KI-Systeme, bewerten Risiken, prüfen Compliance-Lücken und unterstützen die Reaktion auf Vorfälle, während Unternehmen Modelle in immer mehr Produkte und Dienstleistungen integrieren.
• KI-Forschungsassistent (42 %): Forschungsassistenten bringen die Entwicklung von KI-Teams voran, indem sie Datensätze vorbereiten, Experimente durchführen, Fachliteratur auswerten, Modelle prototypisch entwickeln und Ergebnisse in schnelllebigen F&E-Prozessen bewerten.
• Junior Data Scientist (34 %): Junior Data Scientists übernehmen grundlegende Analyseaufgaben wie Datenbereinigung, Exploration, Basismodellierung, Visualisierung und Feature Engineering, die größere Systeme auf den produktiven Einsatz vorbereiten.
• Content Creator für generative KI (32 %): Diese Kreativen erstellen und verfeinern von KI produzierte Texte, Bilder und Audiodateien, testen Prompt-Strategien und arbeiten mit Design- und Marketingteams zusammen, während Unternehmen automatisierte Content-Pipelines ausbauen.
• Spezialist für Datenannotation (27 %): Spezialisten für Datenannotation kennzeichnen und prüfen Daten, die zum Training von KI-Modellen verwendet werden, und liefern damit die hochwertigen Eingaben, auf die überwachte Systeme trotz zunehmender Komplexität und Größe weiterhin angewiesen sind.

Zusammengenommen zeigen diese Rollen, dass sich die Einstellungen am Anfang der Karriere auf die Kernkomponenten der heutigen KI-Systeme konzentrieren.

Talentlücken, die sich nach Einschätzung der Unternehmen vergrößern werden

Der Studie zufolge gehen mehrere KI-Bereiche mit deutlich höherer Nachfrage als verfügbarem Talent auf 2026 zu.

Robotik und Automatisierung führten die Liste mit 70 % an, da Unternehmen Fachkräfte suchen, die automatisierte Systeme in Fertigung, Logistik und Dienstleistungsbetrieben entwerfen, testen und warten können. Generative KI folgte mit 67 %, angetrieben vom Bestreben, KI-generierte Texte, Bilder und andere Inhalte in großem Maßstab zu produzieren und zu verfeinern.

Auch in den Bereichen KI-Governance und Compliance zeichnen sich mit 52 % Engpässe ab. Das spiegelt den wachsenden Bedarf an Mitarbeitenden wider, die sich mit verantwortungsvoller KI-Nutzung und neuen Vorschriften auskennen.

Schmalere Talentpipelines in Computer Vision (48 %), Natural Language Processing (NLP) (37 %) und angewandter KI in der Industrie (26 %) vervollständigten die Bereiche, in denen spezialisiertes Talent weiterhin am schwersten zu finden ist.

Was Berufseinsteiger mitbringen sollen

Personalverantwortliche suchten Berufseinsteiger, die die Grundlagen beherrschen. Datenaufbereitung und -analyse führten die technische Liste mit 62 % an, gefolgt von praktischer Erfahrung mit Tools für generative KI mit 58 %.

Cloud-Grundlagen wie die Übertragung von Prototypen zu AWS oder Azure kamen auf 55 %, während Kenntnisse in verantwortungsvoller KI und Sicherheit mit 51 % knapp dahinter lagen. Low-Code-Tools und domänenspezifisches Know-how vervollständigten das Kompetenzprofil, mit dem Berufseinsteiger nach Ansicht der Personalverantwortlichen schnell einen Beitrag leisten können.

Soft Skills haben nahezu das gleiche Gewicht. Anpassungsfähigkeit lag mit 66 % an der Spitze, gefolgt von Problemlösung und Kommunikation mit jeweils 50 %. Arbeitgeber schätzen außerdem Kreativität, ethische Entscheidungsfindung und grundlegende Projektmanagementkenntnisse – Eigenschaften, die Junior-Mitarbeitenden nach ihrer Einschätzung helfen, teamübergreifend und in schnelllebigen Entwicklungszyklen zu arbeiten.

Auf welche Wege Unternehmen bei der Qualifizierung von Berufseinsteigern setzen

„Arbeitgeber sagen, dass praktische Fähigkeiten am wichtigsten sind – betriebliche Ausbildung und Zertifizierungen haben inzwischen traditionelle Hochschulabschlüsse überholt“, sagte DeMartini mit Blick auf die Umfrageergebnisse:

• Betriebliche Ausbildung oder Lehrstellen (67 %): Reale Projekte und direktes Feedback bleiben der am höchsten bewertete Weg, um praxisnahe KI-Kompetenzen zu entwickeln.
• Branchenweit anerkannte Zertifizierungen (61 %): Zertifikate von Anbietern wie Google, AWS und Microsoft geben Arbeitgebern Sicherheit, dass ein Kandidat über solide technische Grundlagen verfügt.
• Hochschulkurse (58 %): Studiengänge in Informatik, Mathematik und Datenanalyse bilden für viele Einstiegspositionen weiterhin eine solide Grundlage.
• Online-Lernen oder Lernen im eigenen Tempo (52 %): Flexible Plattformen helfen Kandidaten, sich in ihrem eigenen Tempo mit KI-Tools und Daten-Workflows vertraut zu machen.
• Mentoring oder Coaching (46 %): Begleitende Unterstützung durch erfahrene Praktiker stärkt das Urteilsvermögen und die Problemlösungskompetenz von Berufseinsteigern.

„Fast die Hälfte der Personalverantwortlichen berichtet, dass Portfolios ebenso stark gewichtet werden wie Bildung. Das unterstreicht, wie wichtig praktische Erfahrung für KI-Einsteiger wird“, fügte DeMartini hinzu.

Woran sich starke Bewerber von der Masse abheben

Wenn Lebensläufe zunehmend gleich aussehen, greifen Einstellungsteams auf einige klare Signale zurück.

Branchenweit anerkannte Zertifizierungen standen mit 49 % an der Spitze und gaben Arbeitgebern Sicherheit, dass ein Kandidat über solide technische Grundlagen verfügt. Es folgten Portfolios persönlicher Projekte mit 39 %, die sichtbare Belege für praktische Fähigkeiten lieferten, die über Studieninhalte hinausgehen. Praktika und freiberufliche Erfahrung kamen auf 37 %, während Domänenwissen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen oder Bildung weiteren 33 % der Kandidaten half, sich abzuheben.

Personalverantwortliche erklärten, dass der Einstellungsprozess weiterhin mit Hindernissen verbunden ist, darunter konkurrierende Angebote, nicht zusammenpassende Gehaltsvorstellungen, Bewerber mit zu viel Theorie und zu wenig Praxis sowie eine begrenzte Vielfalt in den Bewerberpools.

Die meisten Einstellungen für Berufseinsteiger erfolgen über LinkedIn (70 %) und Indeed (57 %). Zudem wird für mehr als die Hälfte der Einstiegspositionen ein hybrides Arbeitsmodell erwartet (52 %), da Teams die Zusammenarbeit vor Ort mit der Flexibilität des mobilen Arbeitens verbinden.

Für Arbeitssuchende könnte das kommende Jahr klarere Wege in die Branche eröffnen, aber auch höhere Erwartungen mit sich bringen, da Arbeitgeber nach Kandidaten suchen, die vom ersten Tag an einen Beitrag leisten können.

Neue Erkenntnisse von McKinsey deuten auf einen umfassenderen Wandel hin. Demnach könnten bis zu 50 % der Arbeitsplätze in den USA automatisiert werden, wenn Unternehmen KI-Tools und Robotik vollständig einsetzen.