KI-Kompetenz zahlt sich aus – aber nicht in jeder Branche gleich

KI-Kompetenz kann die Job- und Gehaltschancen in Deutschland und der Schweiz verbessern, aber nicht nach einer einheitlichen Formel. Die ausgewerteten Stellenanzeigen zeigen in vielen Branchen höhere angebotene Gehälter für vergleichbare Rollen mit KI-Anforderungen. In einzelnen Sektoren fehlt dieser Vorteil jedoch oder fällt sogar negativ aus.

Für Bewerber sind deshalb drei Fragen wichtiger als ein allgemeines KI-Zertifikat: Wie häufig verlangt die Zielbranche entsprechende Fähigkeiten, handelt es sich um eine Anwender- oder Entwicklerrolle und ist für vergleichbare Stellen tatsächlich eine Lohnprämie erkennbar? Besonders belastbar wird ein Profil, wenn KI-Kenntnisse mit Fachwissen und einem überprüfbaren Arbeitsergebnis verbunden sind.

Nachfrage und Lohnprämie sind nicht dasselbe

Eine hohe KI-Dichte zeigt, wie oft Arbeitgeber entsprechende Kenntnisse in Stellenanzeigen verlangen. Sie beweist weder einen Fachkräftemangel noch einen persönlichen Gehaltsaufschlag. Umgekehrt kann eine seltene Verbindung aus KI-Anwendung und Branchenwissen gut bezahlt werden, obwohl KI-Stellen im betreffenden Sektor nur einen kleinen Teil des Marktes ausmachen.

Auch die Lohnprämie muss eng gelesen werden: Verglichen werden angebotene Gehälter für vergleichbare Rollen mit und ohne verlangte KI-Fähigkeiten. Der Methodikteil des globalen PwC-Barometers beschreibt damit einen statistischen Abstand zwischen Stellenprofilen, keine garantierte Gehaltserhöhung für eine einzelne Person. Erfahrung, Verantwortung, Standort und Tätigkeitsmix können ebenfalls Unterschiede erklären.

Stellenanzeigen bilden zudem nur die veröffentlichte Nachfrage und angebotene Vergütung ab. Interne Beförderungen, nicht ausgeschriebene Positionen und tatsächlich ausgehandelte Gehälter bleiben ausserhalb dieses Ausschnitts. Aus den Daten lässt sich daher ein Marktsignal, aber keine eindeutige Ursache-Wirkungs-Beziehung ableiten.

Deutschland: hohe Prämien mit einer auffälligen Ausnahme

In Deutschland waren 2025 rund 125.000 beziehungsweise 1,3 Prozent der Stellenanzeigen KI-bezogen. Nach der Auswertung von PwC Deutschland entfielen rund 109.400 Anzeigen auf Anwenderrollen und etwa 15.400 auf Entwicklerrollen. Technologie, Medien und Telekommunikation erreichten mit mehr als sechs Prozent die höchste KI-Dichte; insgesamt beruht das Barometer auf mehr als einer Milliarde Anzeigen aus 27 Ländern.

Die angebotenen Gehälter folgen der Nachfrage nicht gleichmässig. In vielen deutschen Branchen lagen die ermittelten KI-Prämien über 20 Prozent, bei Energie, Versorgung und Rohstoffen in der Spitze bei 39 Prozent. Im Finanzsektor betrug der Abstand dagegen minus neun Prozent, obwohl dort 97,3 Prozent der KI-bezogenen Stellen Anwenderrollen waren.

Das Minus belegt nicht, dass KI-Kenntnisse den Wert einer Person im Finanzwesen senken. PwC nennt als mögliche Deutung, dass diese Kenntnisse dort bereits zur Standardanforderung werden oder andere branchenspezifische Vergütungsmechanismen wirken. Ohne Kontrolle aller Rollen-, Erfahrungs- und Senioritätsunterschiede bleibt das eine Erklärungshypothese.

Schweiz: mehr Sichtbarkeit, starke Signale in Gesundheit und Energie

In der Schweiz war der Anteil KI-bezogener Inserate 2025 mit 1,8 Prozent höher als in Deutschland. Die Schweizer PwC-Auswertung zählt 25.000 Inserate, rund 9.000 mehr als im Vorjahr. Die höchste KI-Dichte hatte Technologie, Medien und Telekommunikation, die niedrigste der öffentliche Sektor.

Auch hier dominierte die Anwendung: Gegenüber dem Vorjahr kamen rund 8.400 zusätzliche Anwenderprofile, aber lediglich 220 Entwicklerprofile hinzu. Bei Finanzdienstleistungen entfielen 95,9 Prozent der KI-Stellen auf Anwenderrollen; im Technologiesektor war der Entwickleranteil mit 16,2 Prozent am höchsten.

Besonders starke Lohnprämien weist die Schweizer Übersichtsseite für Gesundheit und Energie aus, nennt dort aber keine Prozentwerte. Ein exakter Abstand zu Deutschland lässt sich deshalb für diese Branchen nicht berechnen. Schweizer Lohnangaben sollten ohnehin nicht allein über den Wechselkurs mit deutschen Bruttogehältern verglichen werden, weil Preisniveau, Abgaben und Beschäftigungsstrukturen voneinander abweichen.

Was der Branchenvergleich für die Karriere bedeutet

Die beiden Länderbilder ergeben keine durchgehende Rangliste, wohl aber eine belastbare Orientierung. Eine hohe Nachfrage und eine hohe Lohnprämie können zusammenfallen, müssen es aber nicht. Für die Stellensuche sind deshalb vier Branchenmuster relevant:

• Technologie, Medien und Telekommunikation: KI-Anforderungen sind in beiden Ländern besonders häufig. Neben Anwenderkompetenz bleibt hier die Entwicklung von KI-Systemen vergleichsweise wichtig.
• Energie, Versorgung und Rohstoffe: Die KI-Dichte gehört nicht überall zur Spitze, das deutsche Lohnsignal ist jedoch stark. In der Schweiz zählt Energie ebenfalls zu den Bereichen mit besonders hohen Prämien.
• Gesundheit: Die Schweizer Daten zeigen ein starkes Lohnsignal. Ein Kompetenznachweis sollte hier neben dem Einsatz der Technik auch Qualitätskontrolle, Datenschutz und fachliche Freigabe abbilden.
• Finanzdienstleistungen: Anwenderrollen dominieren in beiden Märkten. Das deutsche Ergebnis warnt davor, die weite Verbreitung einer Fähigkeit automatisch mit einem Gehaltsvorteil gleichzusetzen.

Österreich wird in den beiden regionalen Veröffentlichungen nicht separat ausgewertet. Die Befunde sind deshalb kein vollständiges DACH-Ranking, sondern ein Vergleich Deutschlands mit der Schweiz. Für einen konkreten Wechsel bleiben ausserdem Berufsprofil, Region und Seniorität wichtiger als der Branchenname allein.

KI-Kompetenz in der Bewerbung nachweisen

Weil in beiden Ländern Anwenderrollen überwiegen, sollte der Nachweis nicht bei einer Liste von Werkzeugen oder Kursen enden. Aussagekräftiger ist eine kurze Kette aus Fachaufgabe, KI-Einsatz, eigener Kontrolle und Ergebnis. Sie macht sichtbar, welchen Teil eines Arbeitsprozesses die Person selbst verantwortet hat.

Ein Eintrag im Lebenslauf oder Portfolio kann diese vier Punkte knapp beantworten:

1. Welcher konkrete Fachprozess wurde bearbeitet, etwa Dokumentenprüfung, Nachfrageprognose oder interne Recherche?
2. Welche klar abgegrenzte Funktion hatte KI, beispielsweise Klassifikation, Entwurf, Analyse oder Assistenz?
3. Wie wurden Qualität, Fehler, Datenschutz und menschliche Freigabe behandelt?
4. Welches überprüfbare Resultat entstand, etwa weniger Nacharbeit, eine dokumentierte Zeitersparnis oder höhere Bearbeitungskapazität?

Zahlen gehören nur in die Unterlagen, wenn sie tatsächlich gemessen wurden und offengelegt werden dürfen. Andernfalls eignen sich ein anonymisiertes Arbeitsbeispiel, eine nachvollziehbare Prozessbeschreibung oder dokumentierte Evaluationskriterien. Vertrauliche Unternehmensdaten sind kein überzeugender Kompetenzbeleg.

Für die Gehaltsverhandlung ist daher die Verbindung zur Zielrolle entscheidend: nicht lediglich „Ich kann KI“, sondern „Ich kann mit KI diesen Fachprozess unter definierten Qualitäts- und Kontrollbedingungen verbessern“. Ob der Markt dafür einen Aufschlag bietet, hängt weiterhin von Branche und Rollenprofil ab – genau darin liegt die Einschränkung hinter dem grundsätzlich positiven Lohnsignal.