16.09.2025
In allen Branchen wird der Fachkräftemangel zunehmend strukturell statt konjunkturell. Banken, Versicherungen, Fertigungsunternehmen und Einzelhändler sehen sich mit anhaltenden Lücken in wichtigen Kompetenzbereichen wie Cybersicherheit, Compliance, Ingenieurwesen, Datenanalyse und digitale Betriebsabläufe konfrontiert.
Infolgedessen wenden sich CIOs zunehmend der KI zu, nicht als Ersatz für Talente, sondern als Kraftverstärker. Die strategische Frage lautet nicht mehr, ob KI die Kompetenzentwicklung unterstützen kann, sondern wie Unternehmen sie so einsetzen können, dass sie das menschliche Fachwissen stärkt, anstatt es zu untergraben.
Dieser Artikel untersucht, wie KI die Leistungsfähigkeit der Belegschaft tatsächlich steigern kann – und welche Voraussetzungen dafür erfüllt sein müssen, damit diese Steigerung gelingt.
Das Talentdefizit wird bleiben
Der Fachkräftemangel bremst das Wachstum im Bank- und Versicherungswesen, im verarbeitenden Gewerbe und im Einzelhandel - dynamische Sektoren, die auf anpassungsfähige, gut ausgebildete Arbeitskräfte angewiesen sind.
Der Fachkräftemangel zeigt keine Anzeichen einer Besserung. Branchenprognosen deuten durchweg darauf hin, dass der Mangel an Fachkräften in digitalen und technischen Berufen bis weit in das nächste Jahrzehnt hinein anhalten wird, insbesondere da die Einführung von KI die Nachfrage nach neuen Kompetenzen schneller steigen lässt, als Unternehmen ihre Belegschaft umschulen können. CIOs aus allen vier Branchen geben bereits an, dass der Mangel an IT- und Datenexperten das größte Hindernis für die Erfüllung der Geschäftserwartungen darstellt.
Selbst in Bereichen wie GenAI und Agenten-KI, in denen die Budgets stetig wachsen, haben die Verantwortlichen Mühe, die Lücke zu schließen. CIOs von Versicherungen sagen, dass der Fachkräftemangel eines der größten Hindernisse für die Skalierung von KI-Projekten ist, während CIOs des Einzelhandels sagen, dass die Befähigung der Mitarbeiter an der Frontlinie durch den Mangel an Mitarbeitern, die KI-Ergebnisse interpretieren oder ihnen vertrauen können, verlangsamt wird.
Unternehmen befinden sich zunehmend in einer schwierigen Lage: Einerseits wollen sie KI schnell einführen, um geschäftskritische Fähigkeiten innerhalb ihrer Belegschaft zu vermehren. Auf der anderen Seite erschwert der Fachkräftemangel den Einsatz von KI. Sehen wir uns an, wie Führungskräfte in jeder Branche diesen Teufelskreis durchbrechen und KI tatsächlich einsetzen können.
Bankwesen: Verstärkung von Compliance und Risikomanagement
Banken investieren stark in KI, um ihre Compliance- und Risikomanagementfunktionen zu stärken. Es bleibt jedoch schwierig, diese Investitionen in messbaren Wert umzuwandeln. Viele Initiativen scheitern nicht aufgrund technologischer Einschränkungen, sondern weil Arbeitsabläufe, Governance-Modelle und das Vertrauen der Mitarbeiter nicht auf die eingesetzten Tools abgestimmt sind.
Das wirft die Frage auf: Was machen diese CIOs richtig, was alle anderen falsch machen? Zum einen konzentrieren sie sich auf die menschliche Seite der KI-Einführung.
Die effektivsten KI-Initiativen im Bankwesen zielen nicht darauf ab, den Menschen zu ersetzen oder seine Arbeit abzuwerten. Im Gegenteil, sie positionieren die menschliche Entscheidungsfindung als den goldenen Standard. KI und maschinelles Lernen können die Betrugserkennung beschleunigen und die Zahl der Fehlalarme reduzieren, aber diese Technologien sollten als Filter dienen, nicht als Richter. Der wahre Wert entsteht, wenn KI die Fälle erkennt und eskaliert, die Aufmerksamkeit verdienen, und geschulte Mitarbeiter die endgültige Entscheidung treffen.
Versicherung: Mehr als Automatisierung
Viele Versicherer haben bereits KI- oder generative KI-Tools eingeführt und erhöhen ihre Investitionen weiter. Mit zunehmender Reife der Implementierungen verlagert sich der Fokus von der reinen Automatisierung hin zu Governance, Erklärbarkeit und der Bereitschaft der Belegschaft. Aviva hat beispielsweise über 80 KI-Modelle eingeführt und damit die Zeit für die Haftungsbewertung komplexer Fälle um durchschnittlich 23 Tage verkürzt und gleichzeitig die Routing-Genauigkeit um 30 % verbessert. Infolgedessen konnten die Kundenbeschwerden um 65 % reduziert werden.
Die Automatisierung beschleunigt zwar wichtige Prozesse, aber in einer Branche, in der Vertrauen alles ist, bedeutet schnelleres Arbeiten nicht immer auch besseres Arbeiten. Da die Anwendungsfälle für KI immer ausgereifter werden, konzentrieren sich vorausschauende CIOs auf potenzielle Nachteile wie Verzerrungen, Genauigkeitsabweichungen und schwache Erklärbarkeit.
Um das Risiko zu mindern, müssen die Versicherer Voreingenommenheitskontrollen einführen, klare Regeln dafür aufstellen, wann Menschen eingreifen, und angemessene Aufzeichnungen führen, damit Aufsichtsbehörden und Kunden genau sehen können, wie jede Entscheidung getroffen wird. Auch die Fortbildung von KI-Mitarbeitern sollte im Mittelpunkt stehen: Um seine beeindruckenden Ergebnisse mit KI zu erzielen, investierte Aviva über 40.000 Stunden in die Schulung seiner Mitarbeiter.
Fertigung: Stärkung der betrieblichen Widerstandsfähigkeit
Die Hersteller kämpfen mit einem chronischen Mangel an Ingenieuren und anderen Schlüsselpositionen. Kein Wunder also, dass laut Gartner 83 % der CIOs in der Fertigungsindustrie in KI investieren, und zwar in Bereichen wie Produktzyklusoptimierung, automatisierte Compliance-Berichterstattung und Qualitätsüberwachung.
Die vorausschauende Wartung hat sich zu einem beliebten Anwendungsfall entwickelt. Große Hersteller wie Agilent berichten von bis zu 51 % weniger Ausfallzeiten als Folge davon. KI erkennt Muster, die Menschen übersehen würden, und zeigt Fehler an, bevor sie zu Ausfällen führen. Für die Betriebsleiter bedeutet das weniger unerwartete Ausfälle, so dass sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können, anstatt ständig Fehler zu beheben.
Obwohl KI-gesteuerte Effizienzsteigerungen erheblich sind, bleiben Hersteller vorsichtig, was eine übermäßige Abhängigkeit angeht. Die Aufrechterhaltung von Kernkompetenzen und praktischer Erfahrung bleibt unerlässlich, insbesondere in sicherheitskritischen Umgebungen. Einige befürchten, dass eine übermäßige Abhängigkeit von KI mit der Zeit zu einem Verlust an Kernkompetenzen führen könnte. Um sicherzustellen, dass sie immer einen Backup-Plan haben, investieren sie in vielfältige Fähigkeiten am Arbeitsplatz, damit sie auch bei steigenden Investitionen in KI-gestützte Wartung weiterhin praktische Erfahrungen sammeln können.
Einzelhandel: Aufbau einer vollständig KI-fähigen Belegschaft
Der Einzelhandel ist eine der datengetriebensten Branchen der Welt und hat bei vielen KI-Anwendungsfällen Pionierarbeit geleistet, von der dynamischen Preisgestaltung und Lieferkettenprognosen bis hin zur Personalisierung des E-Commerce und Marktanalysen. Amazon hält KI für so wichtig, dass es ein globales Projekt gestartet hat , um 2 Millionen Menschen mit wichtigen, zukunftssicheren KI-Kompetenzen auszubilden.
Innerhalb des Unternehmens verfolgt Amazon Web Services (AWS) einen einfachen Ansatz zur KI-Weiterbildung:
- Jeder profitiert von GenAI
- Schnelles Engineering ist ein Muss
- Soziale Medien als Bildungsplattform nutzen
- Keine neuen Werkzeuge ohne neue Ausbildung
Obwohl diese Regeln einfach klingen, halten sich überraschend wenige Unternehmen daran. Gartner berichtet, dass 69 % der Unternehmen den Verdacht haben oder Beweise dafür haben, dass Mitarbeiter bei der Arbeit nicht autorisierte KI-Tools verwenden – ein klares Zeichen dafür, dass es an offiziellen KI-Richtlinien und -Rahmenwerken mangelt. Unternehmen im Einzelhandel und darüber hinaus können alle von dem integrativen, mitarbeiterorientierten Ansatz von AWS bei der Einführung von KI und beim Änderungsmanagement lernen.
Sich der Wahrheit stellen
Unternehmen, die messbaren Mehrwert aus KI generieren, betrachten diese als Leistungssteigerer und nicht als Abkürzung. Eine erfolgreiche Implementierung erfordert drei Elemente: Integration in bestehende Arbeitsabläufe, strukturierte Mitarbeiterschulungen und klare Vorgaben, wann und wie KI die Entscheidungsfindung unterstützt.
Wenn diese Bedingungen erfüllt sind, kann KI die menschlichen Fähigkeiten erweitern – indem sie Lernkurven beschleunigt, die Entscheidungsqualität verbessert und Teams in die Lage versetzt, auf einem höheren Leistungsniveau zu arbeiten, ohne dabei das professionelle Urteilsvermögen zu beeinträchtigen.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Das bedeutet, dass Werkzeuge und Systeme der künstlichen Intelligenz nicht dazu dienen, menschliche Fähigkeiten zu ersetzen, sondern um die Leistungen der Mitarbeiter zu verbessern, zu beschleunigen und zu skalieren, vom Erlernen neuer Kompetenzen über die Verbesserung der Entscheidungsfindung bis hin zur Automatisierung sich wiederholender Aufgaben, damit sich die Mitarbeiter auf höherwertige Aufgaben konzentrieren können.
In vielen Branchen - Banken, Versicherungen, Fertigung, Einzelhandel - herrscht ein chronischer Mangel an Fachkräften in kritischen Bereichen wie IT, Cybersicherheit, Datenanalyse und mehr. KI hilft, die Lücke zu schließen, indem sie die Effizienz steigert, Prozesse beschleunigt und es den Mitarbeitern ermöglicht, neue Fähigkeiten zu erlernen oder anzuwenden.
Zu den Risiken gehören ein übermäßiges Vertrauen in die Automatisierung, eine Entscheidungsfindung ohne ausreichende menschliche Aufsicht, Probleme mit Voreingenommenheit und Genauigkeit sowie der Verlust von Kernkompetenzen, wenn die Mitarbeiter nicht ausreichend beschäftigt oder geschult sind. Eine klare Steuerung, menschliches Urteilsvermögen, Transparenz und kontinuierliche Weiterbildung helfen, diese Risiken zu mindern.
