06.08.2026
PWC-STUDIE

KI führt zu „Seniorisierung“ von Junior-Rollen und zweigeteiltem Arbeitsmarkt

Das PwC AI Jobs Barometer 2026 ergibt: Künstliche Intelligenz vernichte keine Jobs, sondern strukturiere sie grundlegend um. Während Unternehmen mit hohem KI-Einsatz bei Produktivität und Beschäftigung zulegen, steigen die Anforderungen an Einstiegsjobs und der Wert von Soft Skills.
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Personen im Büro an Laptops
(c) Annie Spratt via Unsplash

„Wer heute in den Arbeitsmarkt einsteigt, wird von Anfang an gefordert. Das ist für junge Menschen eine große Chance, aber auch eine Herausforderung“, ordnet Rudolf Krickl, CEO von PwC Österreich, die Ergebnisse einer aktuellen Studie ein. Im Rahmen des globalen „AI Jobs Barometer 2026“ hat die Wirtschaftsprüfungs- und Beratungsgesellschaft PwC weltweit mehr als eine Milliarde Stellenanzeigen aus 27 Ländern auf sechs Kontinenten analysiert. Die Untersuchung soll aufzeigen, wie Künstliche Intelligenz (KI) Berufsprofile, Gehälter, Fähigkeiten und die Arbeitsproduktivität beeinflusst.

Neue Ansprüche bei Einstiegsjobs

Besonders stark zeigt sich der Wandel am Anfang der Karriereleiter. Für Einstiegspositionen erwarten Arbeitgeber in KI-geprägten Berufen zunehmend Fähigkeiten, die traditionell eher erfahrenen Fachkräften vorbehalten waren. Zu diesen gehört die Entwicklung fortgeschrittener, spezifisch menschlicher Kompetenzen wie kritisches Denken, Kooperationsfähigkeit, Veränderungsbereitschaft und Führungskompetenz.

Laut Studie machen solche traditionell seniorigen Fähigkeiten wie motivierende Führung, strategische Entscheidungsfindung oder Teambildung bereits 52 Prozent der neu geforderten Skills in KI-exponierten Einstiegsberufen aus. Bei Berufen mit geringem KI-Kontakt liegt dieser Anteil bei lediglich sieben Prozent. Die Studienautor:innen schreiben in diesem Zusammenhang von einer „Seniorisierung“ von Junior-Rollen. Während klassische Einstiegsjobs in stark betroffenen Branchen insgesamt stagnieren, verzeichnen solche „seniorisierten“ Einstiegspositionen, die mindestens zehn dieser neuen fortgeschrittenen Fähigkeiten verlangen, ein deutliches Wachstum von 35 Prozent. Dies zwingt Unternehmen und das Bildungssystem dazu, Berufseinsteiger:innen künftig anders zu fördern und zu begleiten.

Produktivität treibt Beschäftigungswachstum

Entgegen bekannter Befürchtungen, dass Künstliche Intelligenz in großem Stil Arbeitsplätze ersetzen wird, zeichnet der Bericht ein anderes Bild. Unternehmen mit hoher KI-Intensität verzeichnen nicht nur stärkere Produktivitätszuwächse, sondern bauen auch ihre Belegschaften schneller aus. Zwischen 2018 und 2025 stieg die Produktivität von Firmen mit starkem KI-Einsatz um 34 Prozent (im Vergleich zu 24 Prozent bei geringem Einsatz). Parallel dazu wuchs deren Beschäftigung um 52 Prozent, während Unternehmen mit geringer KI-Nutzung ihre Belegschaft nur um 36 Prozent vergrößerten.

PwC-Österreich-Chef Krickl zieht dazu eine historische Parallele: „Wir beobachten hier ein klassisches Muster der Wirtschaftsgeschichte. Auch die Industrialisierung hat kurzfristig Jobs verdrängt, langfristig aber deutlich mehr neue geschaffen, weil Produktivitätsgewinne Wachstum ermöglichen. Dieses Wachstum schafft wiederum neue Aufgaben und erhöht den Bedarf an qualifizierten Arbeitskräften“.

Zweigeteilter Arbeitsmarkt: „Professionalised“ vs. „Democratised“

Die Analysen deuten darauf hin, dass sich ein zunehmend zweigeteilter Arbeitsmarkt entwickelt. Auf der einen Seite stehen sogenannte „Professionalised Roles“ (professionalisierte Berufe), in denen KI Routineaufgaben übernimmt, wodurch menschliches Urteilsvermögen, Fachwissen und strategische Entscheidungen an Bedeutung gewinnen. Diese Berufsgruppen, zu denen etwa Personalvermittler:innen oder Jurist:innen gehören, wachsen weltweit mehr als doppelt so schnell wie „Democratised Roles“ (demokratisierte Berufe). In Letzteren standardisiert die Technologie Aufgaben so stark, dass sie auch für Nicht-Fachkräfte leichter zugänglich werden, was jedoch das Lohnwachstum dämpfen kann. Seit 2021 verzeichnen die professionalisierten Berufe eine um 42 Prozent raschere Gehaltsentwicklung als demokratisierte Positionen.

KI-Kompetenzen als Gehalts- und Einstellungsfaktor

Gleichzeitig erweisen sich spezifische KI-Kenntnisse als massiver Gehaltsfaktor. Stellen, die entsprechendes Fachwissen – wie Machine Learning oder Prompt Engineering – explizit verlangen, bieten weltweit einen durchschnittlichen Gehaltsaufschlag von 62 Prozent (nach 57 Prozent im Vorjahr). Zudem wächst die Nachfrage schnell: Binnen eines Jahres stieg die Anzahl der Stellenausschreibungen, die KI-Kompetenzen fordern, um 69 Prozent. Die Einstellung von KI-Spezialist:innen wuchs im Jahr 2025 weltweit achtmal schneller als der gesamte Arbeitsmarkt. Spitzenreiter ist die Technologie-, Medien- und Telekommunikationsbranche, in der 11,4 Prozent aller Stellenausschreibungen auf KI-Spezialist:innen abzielen.

Für Unternehmen bedeutet diese Entwicklung, dass sie sich vermehrt auf die menschlichen Erfolgsfaktoren konzentrieren müssen. Krickl betont in diesem Zusammenhang: „KI-Kompetenzen sind gefragter denn je, Menschen, die sie souverän einsetzen können, bleiben jedoch rar. Nicht die Technologie allein macht Unternehmen erfolgreicher, sondern die Menschen, die sie sinnvoll einsetzen. KI-Tools kann heute jedes Unternehmen kaufen – kritisches Denken, Urteilsvermögen und Teamfähigkeit nicht. Wer jetzt in diese Fähigkeiten investiert, verschafft sich einen Vorsprung, der in den kommenden Jahren weiter an Wert gewinnen wird“.

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Deepentix
© tecnet equity - (v.l.) Investor Kambis Kohansal Vajargah, Endri Deliu, Morteza Amini und Altan Nar (alle Deepentix) sowie Peter Buchinger (tecnet equity).

Das NÖ-Startup Deepentix hat eine Enterprise-KI-Plattform entwickelt, die Unternehmen dabei unterstützen soll, aus Dokumenten wie Studien, Patenten oder internen Berichten einen sogenannten Wissensgraphen aufzubauen – ein Netzwerk aus Fakten und ihren Beziehungen. Dadurch lassen sich Antworten einer Künstlichen Intelligenz bis zum exakten Satz im Ursprungsdokument zurückverfolgen. Gerade in stark regulierten Branchen sei dies entscheidend, weil Aussagen jederzeit belegt und geprüft werden müssen.

Deepentix: Unternehmensdaten in Graphen überführen

Zielgruppe sind etwa Unternehmen in Branchen wie Pharma, Medizintechnik, Versicherungen oder Banken, die täglich mit großen Mengen an Studien, Patenten, Normen und internen Berichten arbeiten. Klassische generative KI liefere dazu zwar schnelle Antworten, könne deren Herkunft jedoch oft nicht lückenlos belegen. Genau hier möchte Deepentix ansetzen und unstrukturierte Unternehmensdaten in einen Wissensgraphen überführen – im Sinn einer nachvollziehbaren Wissensbasis für KI-Anwendungen.

„Wenn Mitarbeitende einer KI blind vertrauen müssen, weil sie deren Antworten nicht überprüfen können, ist das gerade in sensiblen Bereichen ein echtes Risiko. Genau dieses Vertrauensproblem lösen wir, indem wir jede Antwort bis zu ihrem Ursprung im Dokument sichtbar machen“, erklärt Morteza Amini, Mitgründer und CEO von Deepentix.

Mehrere Sprachmodelle

Der Aufbau von Wissensgraphen erfolge Deepentix nach häufig im Rahmen aufwendiger Beratungsprojekte oder über standardisierte Lösungen, die sich nur begrenzt auf einzelne Fachbereiche zuschneiden lassen. Bei Unternehmen, die ihre sensiblen Daten selbst kontrollieren und gleichzeitig präzise Ergebnisse benötigen, stoße dieser Ansatz oft an seine Grenzen. Aus diesem Grund entwickelte das Startup kein Beratungsprojekt für einzelne Kunden, sondern ein Werkzeug, mit dem Unternehmen Wissensgraphen selbst erstellen, betreiben und an ihre Anforderungen anpassen können.

Dabei setzt die Plattform nicht auf ein einziges großes KI-Modell aus der Cloud, sondern auf mehrere kleine, spezialisierte Sprachmodelle, die gezielt auf einzelne Fachbereiche wie Pharma oder Banken trainiert werden. Dadurch sollen die Ergebnisse präziser werden, während die Modelle bei Bedarf direkt auf den eigenen Servern der Unternehmen betrieben werden können.

Dafür gab es nun eine Pre-Seed-Finanzierung in sechsstelliger Höhe, an der sich tecnet equity, der internationale Frühphaseninvestor Rockstart sowie der Business Angel Kambis Kohansal Vajargah beteiligt haben. Das frische Kapital soll vor allem in Forschung und Entwicklung sowie in den Ausbau erster Pilotprojekte in regulierten Branchen fließen.

Deepentix baut Wissensnetz

„Wir verstehen uns nicht als Berater, die für einzelne Kunden ein Wissensnetz bauen, sondern als Technologieanbieter, der Unternehmen die volle Kontrolle über ihre eigenen Daten und Modelle gibt“, so Amini weiter. „Mit tecnet equity, Rockstart und Business Angel Kambis Kohansal Vajargah haben wir Partner an Bord, die den Weg von Deep-Tech-Startups aus erster Hand kennen. Das gibt uns nicht nur Kapital, sondern auch Zugang zu Netzwerk und Erfahrung, um in dieser Phase die richtigen Schritte zu setzen.“

Peter Buchinger, Investment Associate bei tecnet equity, ergänzt: „Uns hat neben der Technologie vor allem das stark aufgestellte Gründerteam von Deepentix überzeugt. Die Kombination aus wissenschaftlichem Hintergrund und Erfahrung in internationalen Unternehmen war ausschlaggebend, in dieser frühen Phase zu investieren.“

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