Wer morgens LinkedIn öffnet, bekommt zuverlässig bestätigt, dass alle anderen schon weiter sind. Einer hat seinen Vertrieb mit KI-Agenten automatisiert, eine andere baut nach Feierabend Apps mit Claude Code, und irgendwer erklärt, dass Marketer ohne KI in zwei Jahren keinen Job mehr finden. Das Gefühl dahinter hat längst einen Namen: FOMO, die Angst, etwas zu verpassen. Bei KI kommt oft noch die Sorge dazu, den Anschluss schon verloren zu haben.
Der deutsche Arbeitsmarkt erzählt eine deutlich ruhigere Geschichte. Zwei aktuelle Auswertungen von Stellenanzeigen, eine von Stepstone und eine von XING, kommen zum selben Bild: KI-Kompetenzen werden zunehmend erwartet, stehen in den formalen Anforderungen aber noch am Anfang. Wer sich heute mit KI beschäftigt, ist also keineswegs zu spät.
Was Stepstone in 5,5 Millionen Stellenanzeigen gefunden hat
Daniel Nimmerrichter, CMO bei Stepstone, hat im Juli 2026 auf LinkedIn Zahlen aus einer Auswertung von 5,5 Millionen Stellenanzeigen seit 2019 veröffentlicht. Nur 2,9 Prozent davon verlangen überhaupt KI-Kenntnisse. Und nur etwa jede sechste dieser Anzeigen nennt ein konkretes Werkzeug wie ChatGPT, Claude oder Copilot. Auf alle Stellen gerechnet sind das rund 0,4 Prozent.
Nimmerrichter benennt die Grenze dieser Daten selbst. Stellenanzeigen zeigen, was Arbeitgeber offiziell voraussetzen. Was Beschäftigte längst im Alltag nutzen, steht dort oft noch gar nicht drin, die tatsächliche Nutzung dürfte also höher liegen. Für die Frage, ob man etwas verpasst hat, ist die formale Anforderung trotzdem der ehrlichere Maßstab. Sie zeigt, wofür Unternehmen bei einer Einstellung ausdrücklich etwas erwarten. Und da steht KI noch ganz vorn auf der Kurve: klein, schnell wachsend, aber fast bei null gestartet.
Seine Schlussfolgerung unterschreibe ich ohne Einschränkung. Wer glaubt, er sei zu spät dran, ist es nicht. Der Markt fängt gerade erst an, KI-Kompetenz schriftlich zu verlangen.
XING kommt auf dieselbe Größenordnung
XING hat rund 120.000 KI-bezogene Stellenanzeigen aus dem Zeitraum Januar 2022 bis Juli 2026 ausgewertet. Als KI-bezogen zählte eine Anzeige, wenn im Titel oder in der Beschreibung mindestens ein Begriff aus einer Liste KI-relevanter Suchwörter vorkam. Die Methode unterscheidet sich also von der bei Stepstone. Das Ergebnis ist erstaunlich ähnlich: Der Anteil der KI-Stellen an allen untersuchten Anzeigen liegt bei 0,44 Prozent. Das ist ein neuer Höchststand und trotzdem nicht einmal jede zweihundertste Anzeige.
Aufschlussreicher als der Anteil ist der Verlauf. Nach dem Start von ChatGPT Ende 2022 hätte man einen sofortigen Boom erwarten können. Stattdessen sank die Zahl der KI-bezogenen Anzeigen erst einmal:
- 2022: 28.707 Anzeigen
- 2023: 22.677 (minus 21 Prozent)
- 2024: 16.171 (minus 29 Prozent)
- 2025: 29.243 (plus 80 Prozent)
- 2026, Januar bis Juli: 23.983 (aufs Jahr hochgerechnet plus 140 Prozent)
Kacper Potega, Senior Vice President Product & Marketing bei XING, erklärt den Einbruch mit dem typischen Tal der Ernüchterung nach einem Technologie-Hype. Zwischen dem Potenzial und der praktischen Anwendung lag ein langer Weg. Inzwischen sind die Anwendungsfälle konkreter geworden, und Unternehmen suchen Menschen, die KI in echte Prozesse und Produkte bringen.
Für die FOMO-Frage heißt das: Die breite Nachfrage hat erst 2025 eingesetzt. Wer sich 2023 schon hinterher fühlte, war dem Arbeitsmarkt in Wahrheit voraus.
Marketing zieht an, HR und Finance kaum
Gleichmäßig verteilt ist die Entwicklung nicht. In einem zweiten Beitrag hat Nimmerrichter die Stepstone-Daten nach Disziplinen aufgeschlüsselt. Im Marketing stieg der Anteil der Anzeigen mit KI-Anforderungen seit 2023 von gut 2 auf gut 7 Prozent. Das ist der größte Sprung aller Bereiche, fast gleichauf mit der IT. In HR (rund 1,6 Prozent) und Finance (2,5 Prozent) hat sich in zwei Jahren kaum etwas bewegt. Nimmerrichter vermutet, dass die HR-Teams selbst noch nicht richtig bei KI angekommen sind und die Anforderung deshalb seltener in ihre Anzeigen schreiben.
Für Marketer ist das ein klares Signal. Im Marketing wird KI schneller zur Erwartung als anderswo, und das ist ein guter Grund, jetzt anzufangen. Panik ist trotzdem unangebracht: Sieben Prozent bedeuten auch, dass über neunzig Prozent der Marketing-Stellen KI noch gar nicht ausdrücklich verlangen. Wer sich jetzt einarbeitet, erfüllt die Anforderung, bevor sie Standard wird.
Gesucht wird Erfahrung, kombiniert mit KI
Ein Befund aus der XING-Analyse dürfte vor allem erfahrene Berufstätige interessieren. Rund 79 Prozent der KI-bezogenen Stellen richten sich an erfahrene Fachkräfte, Einstiegspositionen machen nur 6,2 Prozent aus. XING weist selbst darauf hin, dass das allein nicht belegt, dass KI Einstiegsjobs verdrängt. Es zeigt aber, wen Unternehmen für diese Aufgaben haben wollen: Leute, die ihr Fach verstehen und KI darauf anwenden können.
Die gefragten Rollen passen dazu. Data Scientists stellen knapp 23 Prozent der KI-Anzeigen, Machine Learning Engineers rund 6 Prozent, AI Engineers gut 3 Prozent. Der Prompt Engineer, 2023 noch als Beruf der Zukunft gehandelt, kommt auf etwas über 2 Prozent. XING folgert daraus, dass es nicht reicht, ein Tool zu bedienen oder besonders ausgefeilte Prompts zu schreiben. Gefragt sind Menschen, die fachliche Probleme verstehen und KI sinnvoll darauf ansetzen.
Für jemanden mit fünfzehn oder zwanzig Jahren Berufserfahrung ist das eine gute Nachricht. Die Erfahrung ist der Teil, den man in keinem Wochenendkurs nachholen kann. Der KI-Teil lässt sich lernen. Ich habe darüber schon im Beitrag zur Urteilskraft als Schlüsselkompetenz geschrieben: Ein KI-Ergebnis beurteilen kann nur, wer weiß, wie ein gutes Ergebnis in seinem Fach aussieht.
Warum FOMO trotzdem ein schlechter Ratgeber ist
FOMO hat eine unangenehme Nebenwirkung. Sie treibt Menschen dazu, jedes neue Tool anzutesten, jeden Agenten auszuprobieren und jeden KI-Newsletter zu abonnieren. Am Ende kennt man zwanzig Werkzeuge vom Hörensagen und kann mit keinem davon eine echte Aufgabe zuverlässig erledigen.
Die Stepstone-Zahlen legen ein ruhigeres Vorgehen nahe. Nur eine Minderheit der Anzeigen mit KI-Anforderung nennt überhaupt ein bestimmtes Werkzeug. Arbeitgeber interessiert offenbar seltener, welches Tool jemand beherrscht, und häufiger, ob jemand damit bessere Arbeit abliefert. Diese Fähigkeit übersteht auch den nächsten Modellwechsel.
Für den Einstieg reicht deshalb wenig:
- ein oder zwei Werkzeuge gründlich lernen statt zehn oberflächlich
- mit echten Aufgaben aus dem eigenen Job üben, etwa einem Briefing, einer Auswertung oder der Überarbeitung eines Textes
- jedes Ergebnis prüfen, bevor es weitergeht, und dabei lernen, wo die KI danebenliegt
Wie so ein Einstieg aussehen kann, beschreibe ich ausführlicher unter KI lernen. Welche Inhalte eine gute Schulung heute abdecken sollte, steht im Beitrag KI-Schulung: Was du heute wirklich lernen solltest.
Früh dran, aber nicht für immer
Ganz ohne Eile geht es allerdings auch nicht. Die Kurven zeigen steil nach oben: Im Marketing hat sich der Anteil der KI-Anforderungen seit 2023 etwa verdreifacht, bei XING deutet die Hochrechnung für 2026 auf mehr als eine Verdopplung der KI-Anzeigen hin. Ein Kommentar unter Nimmerrichters Beitrag zog den Vergleich zu Office-Kenntnissen. Der passt: Irgendwann steht KI in fast jeder Anzeige, und dann ist sie eine Voraussetzung, für die niemand mehr einen Bonus bekommt.
Heute ist sie noch ein Unterscheidungsmerkmal. Wer jetzt lernt, lernt in der Phase, in der es sich am meisten auszahlt.
Wer das strukturiert angehen will, findet unter Meine Kurse meine KI-Weiterbildung bei MOD education, die ich selbst als Dozent unterrichte. Zu spät dran ist, wer 2029 seinen ersten Prompt schreibt, weil es in der Stellenanzeige steht.
Wo du beim Lernen anfängst und welche Lernpfade es gibt, zeigt der Themenbereich KI lernen.
Quellen
- Daniel Nimmerrichter (Stepstone): KI-Kenntnisse in 5,5 Mio. Stellenanzeigen, LinkedIn, 08.07.2026.
- Daniel Nimmerrichter (Stepstone): KI-Anforderungen nach Disziplinen, LinkedIn, 13.07.2026.
- Bennet Grüninger (XING): Schafft KI neue Jobs? Wie sich Stellenanzeigen rund um künstliche Intelligenz wirklich entwickeln, XING Recruiting Blog, 2026.