{"id":24202,"date":"2025-11-19T11:27:33","date_gmt":"2025-11-19T10:27:33","guid":{"rendered":"https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/?p=24202"},"modified":"2025-11-20T15:28:27","modified_gmt":"2025-11-20T14:28:27","slug":"ki-in-hochqualifizierten-berufen","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/de\/ki-in-hochqualifizierten-berufen\/","title":{"rendered":"KI in hochqualifizierten Berufen: Arbeitgeber planen Anpassung statt Ersatz"},"content":{"rendered":"

Eine neue Studie von Forschenden des TRR 266 Accounting for Transparency beleuchtet, wie Arbeitgeber den wachsenden Einfluss k\u00fcnstlicher Intelligenz auf qualifizierte Berufst\u00e4tigkeiten wahrnehmen. Die Untersuchung mit dem Titel \u201eBeliefs About Bots: How Employers Plan for AI in White-Collar Work\u201c<\/em> liefert erstmals randomisiert-experimentelle Einblicke, wie Unternehmensleitungen ihre Erwartungen und Strategien anpassen, wenn sie mit glaubw\u00fcrdigen Informationen \u00fcber Automatisierungspotenziale konfrontiert werden.<\/span><\/p>\n

Der Schwerpunkt der Studie liegt auf dem Dienstleistungssektor, insbesondere auf Steuerberatungskanzleien in Deutschland. Untersucht wird, wie Informationen \u00fcber KI-gest\u00fctzte Automatisierung die \u00dcberzeugungen, Einstellungsentscheidungen und Zukunftsplanungen von Unternehmen beeinflussen.<\/span><\/p>\n

Arbeitgeber untersch\u00e4tzen Automatisierungspotenzial in hochqualifizierten Berufen<\/h2>\n

Die Studie hinterfragt eine verbreitete Annahme: dass B\u00fcro- und Wissensarbeit weitgehend immun gegen Automatisierung sei. In einem randomisierten Informationsexperiment zeigen die Forschenden, dass Arbeitgeber systematisch untersch\u00e4tzen, wie stark KI-Technologien bereits heute professionelle, kognitive und analytische T\u00e4tigkeiten automatisieren k\u00f6nnen.<\/p>\n

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Abbildung: Verteilung der subjektiven Einsch\u00e4tzungen zum Automatisierungspotenzial verschiedener steuerberuflicher T\u00e4tigkeiten im Vergleich zu Sch\u00e4tzungen des IAB-Job-Futuromats. Quelle: Br\u00fcll, M\u00e4urer und Rostam-Afschar (2025).<\/p><\/div>\n

Vor der Informationsintervention gingen die meisten Unternehmen davon aus, dass Automatisierungsrisiken vor allem einfache Verwaltungsaufgaben, Lohnbuchhaltung oder die Anfertigung von Steuererkl\u00e4rungen betreffen. Nach der Konfrontation mit Expertensch\u00e4tzungen \u00fcber die F\u00e4higkeiten der Computerisierung, passten sie ihre Erwartungen jedoch deutlich nach oben an. Besonders stark war dieser Effekt bei T\u00e4tigkeiten, die von wiederkehrenden analytischen Aufgaben gepr\u00e4gt sind, etwa Datenerfassung, Buchhaltung und standardisierte Berichterstattung.<\/p>\n

Der Einfluss von KI auf hochqualifizierte Berufe ist also gr\u00f6\u00dfer, als viele Arbeitgeber annehmen. Selbst T\u00e4tigkeiten, die Urteilsverm\u00f6gen, Interpretation oder spezifisches Fachwissen erfordern, k\u00f6nnen teilweise automatisiert werden. Dennoch f\u00fchrten diese ver\u00e4nderten Risikoeinsch\u00e4tzungen nicht zu unmittelbaren \u00c4nderungen im Einstellungsverhalten. Viele Unternehmen betrachten die Einf\u00fchrung von KI eher als schrittweisen Anpassungsprozess und nicht als pl\u00f6tzliche Umw\u00e4lzung.<\/p>\n

Information ver\u00e4ndert Erwartungen, nicht kurzfristige Personalplanung<\/h3>\n

Zentrale Forschungsfrage des Experiments war, ob aktualisierte \u00dcberzeugungen \u00fcber Automatisierungsrisiken die kurzfristigen Besch\u00e4ftigungsstrategien beeinflussen. Dazu erhielten zuf\u00e4llig ausgew\u00e4hlte Unternehmen belastbare Daten \u00fcber den Anteil der T\u00e4tigkeiten in ihrer Branche, die potenziell automatisierbar sind.<\/p>\n

Nach der Intervention stieg die wahrgenommene Automatisierungswahrscheinlichkeit an, w\u00e4hrend die Einstellungspl\u00e4ne kurzfristig unver\u00e4ndert blieben. Das zeigt: Arbeitgeber nehmen die Potenziale von KI zunehmend wahr, reagieren aber nicht sofort mit Personalabbau oder Einstellungsstopps. Stattdessen richteten sie ihre Aufmerksamkeit st\u00e4rker auf die Umstrukturierung von Arbeitsinhalten und die Qualifizierung ihrer Besch\u00e4ftigten.<\/p>\n

Bemerkenswert ist, dass die aktualisierten \u00dcberzeugungen \u00fcber Automatisierung mit h\u00f6heren Erwartungen an Produktivit\u00e4t und Profitabilit\u00e4t einhergingen \u2013 nicht aber mit steigenden Lohnerwartungen. Dies deutet darauf hin, dass Besch\u00e4ftigte nur teilweise von den erwarteten Effizienzgewinnen profitieren k\u00f6nnten. Die Forschenden sehen hierin ein m\u00f6gliches Fr\u00fchzeichen wachsender Ungleichheit innerhalb von Unternehmen, beispielsweise zwischen Besch\u00e4ftigten, deren T\u00e4tigkeiten durch KI erg\u00e4nzt werden, und solchen, deren Aufgaben ersetzt werden k\u00f6nnten.<\/p>\n

Zudem l\u00f6ste die neue Informationslage vorausschauende Anpassungsstrategien aus. Viele Unternehmen planten, Schulungen in Datenanalyse, KI-Systemmanagement und digitalen Compliance-Tools einzuf\u00fchren. Andere beabsichtigten, Routinekr\u00e4fte f\u00fcr T\u00e4tigkeiten der Mensch-KI-Zusammenarbeit umzuschulen. Diese Ergebnisse deuten auf einen Einstellungswandel hin: KI wird zunehmend als strategische Ressource und weniger als Bedrohung wahrgenommen.<\/p>\n

Automatisierungserwartungen steigern Produktivit\u00e4tsoptimismus, bergen aber Ungleichheitsrisiken<\/h3>\n

Die Studie zeigt, dass ver\u00e4nderte \u00dcberzeugungen \u00fcber Automatisierung mit wachsendem Optimismus hinsichtlich der Unternehmensentwicklung einhergehen. Nach der Informationsintervention erwarteten Arbeitgeber h\u00f6here Effizienz und bessere finanzielle Ergebnisse durch den Einsatz von KI.<\/p>\n

Dieser Optimismus geht jedoch mit selektiver Anpassung einher. Unternehmen rechnen mit h\u00f6heren Ertr\u00e4gen bei tendenziell schlankeren oder umstrukturierten Belegschaften, w\u00e4hrend sich die Lohnvorstellungen kaum ver\u00e4ndern. Diese Entkopplung von Produktivit\u00e4ts- und Lohnentwicklung k\u00f6nnte bestehende Einkommensunterschiede in wissensintensiven Dienstleistungssektoren weiter verst\u00e4rken.<\/p>\n

Die Einf\u00fchrung von KI im B\u00fcrobereich wird Arbeitsinhalte eher neu konfigurieren, als ganze Berufe zu verdr\u00e4ngen. T\u00e4tigkeiten, die menschliches Urteilsverm\u00f6gen, Kontextverst\u00e4ndnis und Vertrauen erfordern, bleiben zentral, w\u00e4hrend repetitive analytische Aufgaben zunehmend automatisiert werden. Diese Hybridisierung von Arbeitsrollen zeigt sich bereits in Bereichen wie Steuerberatung, Rechtswesen und Finanzdienstleistungen, wo KI-Systeme datenintensive Aufgaben \u00fcbernehmen und Menschen Ergebnisse interpretieren und \u00fcberpr\u00fcfen.<\/p>\n

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Abbildung: Gesch\u00e4tztes Automatisierungspotenzial verschiedener T\u00e4tigkeiten in der Steuerberatung. Quelle: Br\u00fcll, M\u00e4urer und Rostam-Afschar (2025).<\/p><\/div>\n

Die Studie verdeutlicht, dass die Reaktionen der Arbeitgeber auf Automatisierungsrisiken nicht nur von technologischen M\u00f6glichkeiten abh\u00e4ngen, sondern auch von der Genauigkeit und Glaubw\u00fcrdigkeit der verf\u00fcgbaren Informationen. Unternehmen, die strukturierte, evidenzbasierte Einsch\u00e4tzungen statt alarmistischer Prognosen erhalten, passen ihre Erwartungen rational an und bereiten sich sachlich auf die Integration von KI vor.<\/p>\n

Langfristige Implikationen f\u00fcr Arbeitsm\u00e4rkte und Politik<\/h3>\n

Die Ergebnisse haben eine weitreichende Bedeutung f\u00fcr Arbeitsm\u00e4rkte und Wirtschaftspolitik. Wenn Arbeitgeber die transformative Wirkung von KI weiterhin untersch\u00e4tzen, k\u00f6nnte der Anpassungsprozess in vielen Branchen verz\u00f6gert verlaufen, mit Qualifikationsl\u00fccken und Anpassungsproblemen als Folge.<\/p>\n

Die Forschenden argumentieren, dass politische Ma\u00dfnahmen darauf abzielen sollten, die Wahrnehmung der Arbeitgeber an den technologischen Fortschritt anzupassen. Durch gezielte Informations- und Weiterbildungsinitiativen k\u00f6nnen Unternehmen fr\u00fchzeitig in Umschulung und Arbeitsplatzgestaltung investieren. Zudem wird betont, dass kontinuierliche Lernsysteme entscheidend sind, um Besch\u00e4ftigte auf eine KI-gest\u00fctzte Arbeitswelt vorzubereiten. Besonders kleinere Kanzleien nutzen generative KI deutlich seltener als gr\u00f6\u00dfere, was auf begrenzte Ressourcen, geringere Skaleneffekte und fehlende technische Expertise hinweisen d\u00fcrfte.<\/p>\n

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Abbildung: Nutzung von generativer KI in Unternehmen nach Mitarbeiterzahl. Quelle: Br\u00fcll, M\u00e4urer und Rostam-Afschar (2025).<\/p><\/div>\n

Die Studie liefert neue empirische Evidenz daf\u00fcr, dass nicht nur Innovation, sondern auch Information bestimmt, wie Gesellschaften auf KI reagieren. Indem sie die Bildung von \u00dcberzeugungen als zentralen Anpassungsmechanismus identifiziert, beschreibt die Studie Automatisierung als sozialen, kognitiven und strategischen Prozess \u2013 nicht nur als technologischen Wandel.<\/p>\n

Die Autorinnen und Autoren kommen zu dem Schluss, dass der Aufstieg von KI in qualifizierten Berufen nicht durch pl\u00f6tzliche Arbeitsplatzverluste gepr\u00e4gt sein wird, sondern durch schrittweise Aufgabenverlagerungen, Rollenentwicklungen und organisatorische Anpassungen. Langfristig k\u00f6nnten Unterschiede in der Wahrnehmung und Umsetzung von Automatisierungsinformationen dazu f\u00fchren, dass einige Branchen reibungslos adaptieren, w\u00e4hrend andere st\u00e4rker unter Disruptionen leiden.<\/p>\n

Diesen Blog zitieren:<\/p>\n

Br\u00fcll, Eduard, M\u00e4urer, Samuel und Rostam-Afschar, Davud (2025). KI in hochqualifizierten Berufen: Arbeitgeber planen Anpassung statt Ersatz. TRR 266 Accounting for Transparency Blog. https:\/\/www.accounting-for-transparency.de\/de\/ki-in-hochqualifizierten-berufen\/<\/a><\/i><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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