KI schafft neue Rollen – doch britischen Firmen fehlen die passenden Fähigkeiten

KI führt in britischen Unternehmen zu neuen Rollen – jedenfalls nach Einschätzung der befragten Firmen. Im Lloyds Business Barometer geben 54 Prozent an, KI habe neue Jobs geschaffen; zugleich sehen 31 Prozent eine Lücke zwischen vorhandenen und benötigten KI-Fähigkeiten.

Für Arbeitssuchende und Personalverantwortliche liegt die entscheidende Veränderung deshalb weniger in einer einzelnen neuen Berufsbezeichnung als in neu verteilten Aufgaben. Gesucht werden Menschen, die KI entwickeln oder integrieren, Ergebnisse kontrollieren, Risiken steuern und Beschäftigte beim Einsatz unterstützen. Ob dadurch die Beschäftigung insgesamt wächst, beantwortet die Befragung nicht.

Was die gemeldeten neuen Rollen tatsächlich bedeuten

Die 54 Prozent sind ein Verbreitungsmaß, keine Stellenzahl. Sie zeigen, wie viele Unternehmen von Jobschaffung berichten, aber nicht, wie viele Arbeitsplätze entstanden sind. Ein Betrieb mit einer neu zugeschnittenen Funktion und ein Konzern mit zahlreichen zusätzlichen Stellen können gleichermaßen als ein Unternehmen in den Anteil eingehen.

Auch der Begriff „neuer Job“ bleibt in der veröffentlichten Zusammenfassung weit gefasst. Er kann eine zusätzliche Stelle bezeichnen, aber ebenso eine Funktion, die aus bestehenden Aufgaben neu zusammengesetzt wurde. Angaben zur Zahl der Beschäftigten, zur Arbeitszeit, zur Vertragsdauer oder zum Gehaltsniveau dieser Rollen werden dort nicht ausgewiesen.

Parallel verändert sich die Rekrutierung: 24 Prozent der Unternehmen richten bei Einstellungen mehr Aufmerksamkeit auf KI-Fähigkeiten, 21 Prozent schaffen spezielle KI-Rollen. Die häufig verwendete Kurzform „etwa ein Fünftel“ ist somit eine Rundung des zweiten Werts.

Warum die Befragung keine Netto-Jobbilanz liefert

Für eine Netto-Bilanz müssten neu geschaffene Stellen mit weggefallenen, verkleinerten oder nicht wiederbesetzten Positionen verrechnet werden. Zusätzlich wären ein einheitlicher Bezugszeitraum und eine klare Definition nötig, wann eine veränderte Tätigkeit als neuer Arbeitsplatz gilt. Diese Größen enthält der veröffentlichte Befund nicht.

Die Berichterstattung von Bloomberg News bestätigt die drei Kernaussagen der Erhebung: 54 Prozent melden Jobschaffung, rund ein Viertel gewichtet KI-Kompetenzen bei Einstellungen stärker und etwa ein Fünftel richtet spezialisierte Rollen ein. Auch diese Zusammenfassung weist jedoch keine Zahl zusätzlich beschäftigter Menschen aus.

Jobschaffung und Stellenabbau können zudem im selben Unternehmen stattfinden. Ein Betrieb kann etwa eine Funktion für KI-Governance einrichten und gleichzeitig weniger Personal für automatisierte Routinetätigkeiten benötigen. Belastbar ist daher die Aussage, dass neue KI-bezogene Arbeit in vielen befragten Firmen entsteht – nicht, dass KI unter dem Strich zusätzliche Beschäftigung erzeugt.

Vier Tätigkeitsfamilien hinter dem Begriff „KI-Job“

Ein KI-Job ist selten nur durch den Umgang mit einem bestimmten Werkzeug definiert. Für Stellenplanung und Bewerbungen lassen sich die entstehenden Aufgaben in vier Tätigkeitsfamilien gliedern:

• Entwicklung und Daten: Modelle, Datenbestände, Schnittstellen und technische Infrastruktur entwickeln, testen und betreiben.
• Produkt und Integration: geeignete Anwendungsfälle auswählen, Systeme in vorhandene Software und Arbeitsabläufe einbinden und ihren Nutzen bewerten.
• Kontrolle und Governance: Qualität, Sicherheit, Nachvollziehbarkeit, Datenschutz, rechtliche Anforderungen und Verantwortlichkeiten überwachen.
• Einführung und Befähigung: Prozesse umgestalten, Beschäftigte schulen, Nutzungsregeln vermitteln und Erfahrungen aus der Praxis zurückführen.

Diese Einteilung ist eine praktische Übersetzung des Arbeitsbedarfs, keine von Lloyds gemessene Verteilung der Stellen. Eine Position kann mehrere Familien verbinden. Ein AI Product Manager braucht beispielsweise technisches Verständnis, arbeitet aber zugleich an Prioritäten, Prozessen und der Abstimmung zwischen Fachabteilungen.

Welche Fähigkeiten bei Einstellungen zählen

Die stärkere Gewichtung von KI-Kompetenzen bedeutet nicht, dass eine Liste bekannter Tools im Lebenslauf genügt. Aussagekräftiger ist der Nachweis, ein Arbeitsproblem abgrenzen, geeignete Daten beurteilen und die Qualität eines Ergebnisses anhand nachvollziehbarer Kriterien prüfen zu können.

Für technische Rollen bleiben Programmierung, Datenaufbereitung, Modellverständnis, Evaluation und Systemintegration zentral. Anwendungsnahe Rollen verlangen stärker Fachwissen, Prozessanalyse und die Fähigkeit, fehlerhafte oder ungeeignete Resultate zu erkennen. In Governance-Funktionen kommen Kenntnisse über Datenschutz, Sicherheit, Dokumentation und Freigabeverfahren hinzu.

Dass der Engpass über rein technische Kenntnisse hinausgeht, zeigt die im Auftrag des britischen Department for Science, Innovation and Technology erstellte AI Labour Market Survey 2025. Unter den dort untersuchten Organisationen meldeten 57 Prozent technische und 30 Prozent nichttechnische Kompetenzlücken; 35 Prozent hatten Schwierigkeiten, KI-Rollen zu besetzen. Als häufige Hindernisse nannten sie fehlende Berufserfahrung und unzureichende technische Fähigkeiten.

Bewerberinnen und Bewerber können relevante Fähigkeiten deshalb anhand eines klar abgegrenzten Projekts belegen: Welches Problem wurde bearbeitet, welche Daten und Werkzeuge kamen zum Einsatz, wie wurde das Resultat geprüft und wo lagen seine Grenzen? Ein privates Übungsprojekt sollte dabei ausdrücklich als solches bezeichnet werden.

Personalverantwortliche sollten Anforderungen entsprechend nicht unter dem Sammelbegriff „KI-Erfahrung“ bündeln. Ein Stellenprofil muss erkennen lassen, ob jemand Modelle entwickeln, vorhandene Systeme anwenden, Ausgaben kontrollieren oder die Einführung koordinieren soll. Erst daraus ergeben sich die wirklich erforderlichen technischen und fachlichen Kompetenzen.

Die Kompetenzlücke als Weiterbildungsindikator

Neben den 31 Prozent mit einer gemeldeten Kompetenzlücke wollen 43 Prozent der befragten Unternehmen KI-Schulungen einführen, 32 Prozent bestehende Programme erweitern und 58 Prozent im kommenden Jahr mehr in KI-bezogene Weiterbildung investieren. Diese Werte beschreiben unterschiedliche Gruppen und Maßnahmen; sie dürfen weder addiert noch als gemeinsame Erfolgsquote gelesen werden.

Für die Personalentwicklung spricht die Kombination dafür, Weiterbildung an konkreten Tätigkeiten auszurichten. Breite Nutzergruppen benötigen Grundlagen für einen sicheren und kritischen Einsatz. Entwicklung, Integration und Governance verlangen dagegen jeweils eigene Lernziele, praktische Übungen und überprüfbare Ergebnisse.

Damit liefert die Erhebung einen brauchbaren Karriere- und Weiterbildungsindikator: Neue Arbeit entsteht nicht nur in der Modellentwicklung, sondern auch bei Integration, Kontrolle und organisatorischer Einführung. Sie belegt jedoch keine gesamtwirtschaftliche Netto-Jobschaffung. Dafür wären Beschäftigtenzahlen und Arbeitsmarktdaten nötig, die neu entstandene und weggefallene Stellen nach einer einheitlichen Methode gegenüberstellen.