KI trifft Karriere – wie KI Entry-Level-Jobs verändert

In unserem letzten Blogpost haben wir die Auswirkungen von Künstlicher Intelligenz (KI) auf den Consulting-Sektor beleuchtet. Heute gehen wir einen Schritt weiter und sehen uns an, wie diese Entwicklungen die Einstiegsjobs, sogenannten Entry-Level-Jobs, verändern und was Berufseinsteiger*innen tun können, um sich darauf vorzubereiten. An dieser Stelle ist es wichtig zu erwähnen, dass, obwohl wir uns in diesem Beitrag auf den Consulting-Bereich konzentrieren, sich viele dieser Trends auch auf andere Branchen übertragen lassen.

Was verändert sich?

Traditionell waren im Consulting-Bereich Berufseinsteiger*innen oft mit zeitintensiven Aufgaben wie Datenanalyse, Marktforschung und Berichtserstellung beschäftigt. KI verändert dieses Paradigma jedoch rasant. Durch den Einsatz von Künstlicher Intelligenz erleben wir eine signifikante Automatisierung und Effizienzsteigerung:

• Automatisierung von Routineaufgaben: KI-gestützte Tools können heute viele der analytischen und Rechercheaufgaben übernehmen, die früher in den Aufgabenbereich von Junior-Consultants fielen. KI-Systeme übernehmen zunehmend kognitive Aufgaben, die bisher als exklusiv menschlich galten (Davenport & Kirby, 2016).
• Verbesserte Datenverarbeitung: Maschinelle Lernalgorithmen können größere Datenmengen schneller analysieren und Erkenntnisse schneller aufdecken als ihre menschlichen Pendants.
• Verbesserte Effizienz und Genauigkeit: KI-Tools machen Beratungsprozesse effizienter und genauer, verkürzen Projektzeiten und reduzieren die Fehlerquote durch menschliches Versagen. KI kann die Leistung von Beratungsteams steigern, insbesondere bei datenintensiven Aufgaben (Raisch & Krakowski, 2021).

Neue Möglichkeiten

Während einige traditionelle Einstiegsaufgaben automatisiert werden, entstehen gleichzeitig neue Möglichkeiten.

• AI-Implementierungsspezialisten: Da immer mehr Unternehmen KI in ihre Abläufe integrieren möchten, wächst die Nachfrage nach Spezialist*innen, die sowohl Geschäftsprozesse als auch KI-Technologien verstehen. Dies erfordert eine Kombination aus technischem Wissen und einem grundlegenden Verständnis für das Unternehmen (Jovanovic et al., 2022).
• Dateninterpretation und Storytelling: Da KI einen Großteil der Datenverarbeitung übernimmt, wird von Junior-Positionen zunehmend erwartet, dass sie Ergebnisse interpretieren und Erkenntnisse effektiv an Kunden kommunizieren können (Boldosova, 2020; Shrestha et al., 2019).
• AI-Ethik-Expert*innen: Mit zunehmenden Bedenken hinsichtlich KI-Bias und Ethik werden Berater*innen mit Expertise in verantwortungsvoller KI-Implementierung immer wertvoller. Hagendorff (2020) bietet hierzu einen umfassenden Überblick über die ethischen Herausforderungen und Richtlinien im KI-Kontext.

Vorbereitung auf die Zukunft

Für zukünftige Berufseinsteiger*innen könnten folgende Schritte interessant sein, um ihr Portfolio zu stärken:

• Eine solide Grundlage in Data Science und KI: Obwohl tiefgreifendes technisches Fachwissen nicht immer notwendig ist, wird ein solides Verständnis von KI-Konzepten, maschinellem Lernen und Datenanalyse immer wichtiger (Agrawal et al., 2019). KI verändert die erforderlichen Fähigkeiten in vielen Branchen und erfordert daher auch eine Anpassung des eigenen Kompetenz-Portfolios.
• Kritisches Denken und Problemlösungsfähigkeiten: Da KI Routineaufgaben übernimmt, wird die Fähigkeit, kritisch zu denken, komplexe Probleme zu lösen und strategische Einsichten zu liefern, für Menschen noch wichtiger und darf daher im eigenen Portfolio nicht fehlen. Menschliche Kreativität und KI-Fähigkeiten können also durchaus synergetisch zusammenwirken (Shrestha et al., 2021).
• Praktische Erfahrungen mit KI-Tools: Vertrautheit mit gängigen KI- und Datenanalyse-Plattformen kann Neueinsteiger*innen oder Umsteiger*innen in diesem Bereich einen bedeutenden Vorsprung verschaffen. Dazu empfehlen sich Praktika, Projekte oder Online-Kurse, die praktische Erfahrungen bieten.
• Domänenexpertise: Obwohl KI riesige Datenmengen verarbeiten kann, bleibt das Verständnis spezifischer Branchen oder Geschäftsfunktionen entscheidend. Die Spezialisierung auf einen bestimmten Sektor in Verbindung mit einem tiefen Verständnis von KI kann Kandidat*innen für Beratungsunternehmen attraktiver machen.
• Anpassungsfähigkeit und kontinuierliches Lernen: Das rasante Tempo der KI-Entwicklung bedeutet, dass sich die Consulting-Branche ständig weiterentwickelt. Die Demonstration einer Verpflichtung zum lebenslangen Lernen und zur Anpassungsfähigkeit ist für den langfristigen Erfolg in diesem Bereich unerlässlich (Raisch & Krakowski, 2021).

Fazit

KI verändert zweifellos die Landschaft für Einstiegsjobs. Sie schafft aber auch neue Möglichkeiten für diejenigen, die bereit sind, sich anzupassen und ihr Portfolio zu erweitern. Indem sie eine Kombination aus technischem Verständnis, kritischem Denken und Branchenkenntnissen entwickeln, können angehende Expert*innen sich positionieren, um in der KI-getriebenen Zukunft der Branche zu gedeihen. Für angehende Berater*innen bietet diese Transformation sowohl Herausforderungen als auch spannende Möglichkeiten. Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, KI nicht als Bedrohung, sondern als leistungsfähiges Werkzeug zu begreifen, das menschliche Fähigkeiten erweitern und ergänzen kann. Diejenigen, die es schaffen, technisches Know-how mit traditionellen Kompetenzen zu verbinden, werden in der Lage sein, einzigartigen Mehrwert zu schaffen und sich in der sich wandelnden Landschaft zu behaupten. Letztendlich wird die Zukunft des Consultings wahrscheinlich durch eine Symbiose zwischen menschlicher Expertise und KI-Fähigkeiten geprägt sein. Angehende Expert*innen, die sich dieser Realität stellen und proaktiv die notwendigen Fähigkeiten entwickeln, werden gut positioniert sein, um die Chancen zu nutzen, die diese neue Ära des KI-gestützten Consultings bietet. Diese Aspekte können natürlich auch auf eine Reihe weiterer Sektoren übertragen werden.

Wenn ihr mehr dazu erfahren möchtet oder Fragen zu diesem spannenden Thema habt, kontaktiert Dietmar Kappel unter dietmar.kappel@campus02.at.

Referenzen

Agrawal, A., Gans, J. S., & Goldfarb, A. (2019). Artificial Intelligence: The Ambiguous Labor Market Impact of Automating Prediction. Journal of Economic Perspectives, 33(2), 31–50. https://doi.org/10.1257/jep.33.2.31

Boldosova, V. (2020). Telling stories that sell: The role of storytelling and big data analytics in smart service sales. Industrial Marketing Management, 86, 122–134. https://doi.org/10.1016/j.indmarman.2019.12.004

Davenport, T. H., & Kirby, J. (2016). Just How Smart Are Smart Machines? MIT Sloan Management Review. https://sloanreview.mit.edu/article/just-how-smart-are-smart-machines/

Hagendorff, T. (2020). The Ethics of AI Ethics: An Evaluation of Guidelines. Minds and Machines, 30(1), 99–120. https://doi.org/10.1007/s11023-020-09517-8

Jovanovic, M., Sjödin, D., & Parida, V. (2022). Co-evolution of platform architecture, platform services, and platform governance: Expanding the platform value of industrial digital platforms. Technovation, 118, 102218. https://doi.org/10.1016/j.technovation.2020.102218

Raisch, S., & Krakowski, S. (2021). Artificial Intelligence and Management: The Automation–Augmentation Paradox. Academy of Management Review, 46(1), 192–210. https://doi.org/10.5465/amr.2018.0072

Shrestha, Y. R., Ben-Menahem, S. M., & von Krogh, G. (2019). Organizational Decision-Making Structures in the Age of Artificial Intelligence. California Management Review, 61(4), 66–83. https://doi.org/10.1177/0008125619862257

Shrestha, Y. R., Krishna, V., & Von Krogh, G. (2021). Augmenting organizational decision-making with deep learning algorithms: Principles, promises, and challenges. Journal of Business Research, 123, 588–603. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2020.09.068