20.08.2021

Nicht in Strümpfen! Knigge sorgt sich um Manieren der Office-Rückkehrer

Glosse. Zahlt es sich aus, den Umgang mit anderen Menschen im Büro wieder zu erlernen?
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Schlapfen, Socken, Straße, Füße, Beine
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Die Infektionszahlen steigen wieder stärker an und kaum ein Experte würde nun noch leugnen, dass wir demnächst noch eine Coronavirus-Welle durchmachen werden. Dennoch überlegen immer mehr Unternehmen, wie man Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter wieder ins Büro zurückbringen kann. Digital kann es leicht passieren, dass der Umgang mit anderen Menschen ein wenig verroht. Diese Annahme hat auch die Österreichische Knigge Gesellschaft zum Handeln veranlasst: Mit der Rückkehr ins Büro sollte auch wieder die „Höflichkeit der Könige“ einziehen. Aber nicht nur Pünktlichkeit, auf die sich diese Phrase bezieht, ist dabei ein wichtiger Punkt.

Anklopfen, eintreten, nicht stehlen

„Nach langen Monaten im ‚Home-Office‘ sind eventuell Empfehlungen für ein wertschätzendes Miteinander im Büroalltag angebracht“, finden die Knigge-Experten. Denn derlei könnte man in den Monaten der Isolation völlig verlernt haben. Man möge in der Kaffeepause nicht nur über Berufliches reden, anderen Menschen ab und zu einen Kaffee machen oder anklopfen bevor man ein Büro betritt. Man soll auch nicht stehlen: „Nehmen Sie keine Arbeitsutensilien vom Schreibtisch eines Kollegen“.

Vielen Menschen könnte daheim auch die Grenze zwischen Ess- und Arbeitstisch verschwommen sein, also klärt die Gesellschaft: Bitte nicht am Schreibtisch essen, kein leeres Geschirr darauf abstellen. Und schließlich wird nach Monaten, in denen man in Videocalls vielleicht sowieso nie gut aussah und deshalb weniger auf Äußerlichkeiten geachtet hat, empfohlen, zumindest die Füße zu bedecken: „Laufen Sie nicht mit Strümpfen!“ Raucher mögen nach einer Pause zudem „ihre Aura wiederherstellen“, soll wohl heißen: Sich (nicht) riechen zu können, erhält nach der Rückkehr ins Büro wieder eine wörtlichere Bedeutung. Bleibt zu hoffen, dass die ganze Umschulung zum angenehmen Büromenschen nicht bald wieder hinfällig ist.

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Neue Studie zum Daten- und KI-Arbeitsmarkt in Österreich. (c) AdobeStock

Ein bemerkenswertes Paradoxon prägt den aktuellen Daten- und KI-Arbeitsmarkt: Obwohl Künstliche Intelligenz den Arbeitsmarkt gerade erst neu ordnet, sucht dieser dafür fast ausschließlich nach langjähriger Berufserfahrung, der Nachwuchs wird weitgehend außen vor gelassen. Das belegt die aktuelle Studie „Daten & KI im Arbeitsmarkt 2026 – Österreich“ von Nejo und data:unplugged.

Für den Report wurden knapp 25.000 im Mai 2026 ausgeschriebene Jobs auf Basis der DAISY-Ontologie (Data & AI Skills Ontology) analysiert. Die Zahlen zeigen auch: Österreich treibt den Wandel mit einem KI-Stellenanteil von 4,5 Prozent zwar etwas schneller voran als Deutschland (4,0 Prozent) – verdeutlicht aber in besonders extremer Form, wie schwer der Karrierestart für Berufseinsteiger derzeit ist.

„Müssen die nächste Generation importieren“

Die KI-Branche bleibt paradox. Zwar reichen oft praxisnahe Ausbildungen wie eine HTL, HAK oder eine Lehre formal völlig aus, um die Anforderungen der Unternehmen zu erfüllen – doch die Türen bleiben für Einsteiger trotzdem meist verschlossen. Aufgaben, die früher von Berufseinsteigern übernommen wurden, erledigt die KI heute selbst. Die Zahlen sprechen für sich: Nur 72 von 1113 Daten- und KI-Stellen richten sich an Berufseinsteiger, ein Anteil von 7,7 Prozent. Das Verhältnis von Junior zu Senior-Stellen liegt damit bei eins zu sechs.

Maximilian Fischer, Head of Business Development bei data:unplugged, warnt vor dieser Entwicklung: „Die österreichische Wirtschaft sucht erfahrene KI-Fachkräfte in großem Stil – baut die eigene Nachwuchspipeline aber kaum auf. Wenn wir die Junior-Quote nicht erhöhen, verschieben wir den heutigen Fachkräftemangel in drei bis fünf Jahren auf die nächste Kohorte – und müssen die nächste Generation importieren, statt sie im Land auszubilden“.

(c) Daisy Report 2026.

Der versteckte KI-Arbeitsmarkt

Nur rund 10 Prozent (110 von 1113) der untersuchten Daten- und KI-Stellen tragen einen expliziten Titel wie beispielsweise AI Engineer. Die übrigen Stellen verbleiben klassisch: Controller:in, Berater:in oder Software Engineer. Inhaltlich werden aber Kompetenzen gefordert, die vor wenigen Jahren spezialisierten Daten- und KI-Rollen vorbehalten waren.

„Wer ausschließlich nach ‚Data Scientist’ oder ‚AI Engineer’ filtert, übersieht 90 Prozent des KI-Arbeitsmarktes“, sagt Aloisious Caraet, Principal Data Scientist bei Nejo und Hauptautor der Studie. „Die KI-Karriere beginnt heute selten mit einem Titelwechsel – sie entsteht durch die Anreicherung des bestehenden Berufsbildes.“

Mehr als die Hälfte der Stellen in Wien

Die offenen Daten- und KI-Stellen stammen zumeist nicht von reinen Tech-Unternehmen. Insgesamt verteilen sich die Inserate auf 495 Unternehmen. Hinter der IT-Branche (354 Stellen) suchen vor allem der Finanzsektor (88) und die Unternehmensberatung (83) nach KI-Personal. Geografisch konzentriert sich der Markt mit 63 Prozent aller Ausschreibungen deutlich auf Wien. Graz verzeichnet hingegen die technisch anspruchsvollsten Profile: Hier werden im Schnitt 5,4 spezifische Daten- und KI-Skills pro Position gefordert.

Werkzeuge sind zweitrangig: Der Fokus liegt auf KI-Verständnis

Bei den Programmiersprachen dominiert Python und wird in fast jeder dritten Stelle gefordert – knapp doppelt so häufig wie Java. Bei den Cloud-Plattformen führt Microsoft Azure vor AWS. Auch bei generativer KI liegt Microsoft mit GitHub Copilot als meistgenanntem Werkzeug vorn. Der größte fachliche Schwerpunkt des Marktes liegt mit 39,7 Prozent auf dem Data Engineering, was den aktuellen Fokus auf den Aufbau von Dateninfrastruktur zeigt.

Dennoch ist das konzeptionelle Verständnis oft wichtiger als die Beherrschung einzelner Programme: Fast die Hälfte aller geforderten Kompetenzen entfällt auf allgemeine Wissensgebiete und Methoden, wobei „Künstliche Intelligenz“ zu den fünf meistgenannten Begriffen zählt.

Das unterstreicht auch Simona Hübl, Geschäftsführerin von Nejo: „Unternehmen suchen aktuell vor allem konzeptionelle Fähigkeiten, und erst zweitrangig nach spezifischen Tool-Kenntnissen. Gefragt ist, wer Daten- und KI-Konzepte im Grundsatz versteht und tool-unabhängig sicher anwenden kann.

(c) Daisy Report 2026.

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