# WU Wien KI-Fachkräfte: Der Engpass liegt in der Breite

Autor: Marin Niehues, Niehues Consulting · Veröffentlicht: 2026-08-25 · KI-Einführung & Betrieb
Quelle: https://www.niehuesconsulting.de/blog/wu-wien-ki-fachkraefte-unternehmen/

Österreichs Unternehmen fehlt KI-Kompetenz in der Breite, obwohl das Land beim Anteil hoch spezialisierter KI-Fachkräfte zur europäischen Spitzengruppe gehört. Das zeigt die Studie „Austria's AI Workforce 2026“ der WU Wien, deren Ergebnisse die Universität am 24. August 2026 vorgestellt hat. 97 Prozent der österreichischen Unternehmen beschäftigen keine KI-Fachkraft. Unter den KI-Beschäftigten sind nur 6 Prozent Berufseinsteiger, während es im übrigen Arbeitsmarkt 23 Prozent sind. Deutschland zeigt in derselben Auswertung ein ähnliches Profil, weil es beim Anteil spezialisierter Fachkräfte vorne liegt und bei ihrer Dichte je 1.000 Erwerbstätige mit 1,10 nur knapp vor Österreich. Für Geschäftsführungen im Mittelstand folgt daraus nach unserer Einordnung, KI-Kompetenz in den Fachbereichen aufzubauen und Einstiegsrollen mit KI neu zu schneiden, weil der Markt für Spezialisten die Breite der Unternehmen nicht versorgen kann.

**Das Wichtigste in Kürze**
- Die WU Wien hat am 24. August 2026 die Ergebnisse der Studie „Austria's AI Workforce 2026“ vorgestellt, die 2,86 Millionen Beschäftigungsdatensätze auswertet und Österreich mit 37 weiteren europäischen Ländern vergleicht.
- 97 Prozent der österreichischen Unternehmen beschäftigen keine KI-Fachkraft, ab 1.000 Beschäftigten haben alle Unternehmen KI-Personal.
- Die Zahl der hoch spezialisierten KI-Fachkräfte (Core AI) wuchs 2024 um 12,5 Prozent und 2025 nach vorläufigen Daten um 7,1 Prozent auf 4.578.
- Nur 6 Prozent der KI-Beschäftigten sind Einsteiger, im übrigen Arbeitsmarkt sind es 23 Prozent.

**Die WU-Studie beschreibt einen Engpass in der Verbreitung: Tiefe KI-Kompetenz sitzt bei wenigen großen Arbeitgebern, während kleine und mittlere Unternehmen überwiegend ohne KI-Personal arbeiten und kaum Nachwuchs direkt in KI-Rollen einsteigt. Für den deutschen Mittelstand, der in derselben Auswertung ein ähnliches Profil zeigt, liegt der Hebel deshalb bei Integratoren in den Fachbereichen und bei neu geschnittenen Einstiegsrollen.**

## Die WU-Studie zählt Österreichs KI-Fachkräfte in 2,86 Millionen Beschäftigungsdatensätzen

Die Studie misst, wie viele Menschen in Österreich in KI-Rollen arbeiten, bei welchen Unternehmen sie beschäftigt sind und wie sich dieser Bestand seit 2018 entwickelt hat. Grundlage sind 2,86 Millionen Beschäftigungsdatensätze von 1,23 Millionen Beschäftigten aus den Daten von Revelio Labs, die die Autoren über Wharton Research Data Services (WRDS) ausgewertet haben, berichtet die [WU Wien](https://www.wu.ac.at/presse/presseaussendungen/presseaussendung-details/detail/oesterreichs-ki-staerke-kommt-nicht-in-den-heimischen-unternehmen-an) in ihrer Presseaussendung vom 24. August 2026. Verfasst haben die Studie Christian Schumacher und Can Tihanyi von der WU gemeinsam mit Andreas Schumacher, Chief Innovation Officer der VTU Group. Die Berichte stehen auf [stateofai.at](https://stateofai.at/en/downloads) frei zum Download bereit.

Die Studie unterscheidet vier Schichten von KI-Rollen. In der Build-Schicht entwickeln laut [Kapitel 1](https://stateofai.at/downloads/Chapter_01_Ecosystem.pdf) Fachkräfte für maschinelles Lernen, Computer Vision und KI-Forschung neue Systeme. Die Enable-Schicht verantwortet Infrastruktur und Architektur, während die Integrate-Schicht KI in Geschäftsprozesse einbindet. Diese drei Schichten bilden den Kern (Core AI), hinzu kommen angrenzende Rollen. 2025 zählt die Studie 11.228 KI-Beschäftigte in Österreich, davon 4.578 Core-AI-Fachkräfte.

**Die WU-Studie in Zahlen**
- 4.578 | Core-AI-Fachkräfte arbeiten 2025 in Österreich, 2018 waren es 1.602
- 2,6 % | der Unternehmen beschäftigen überhaupt KI-Personal, 3.190 von 123.226
- 7,1 % | Wachstum der Core-AI-Fachkräfte 2025 nach 12,5 % im Jahr 2024, vorläufiger Wert
- 3,8-mal | so hoch ist der Anteil der Einsteiger im übrigen Arbeitsmarkt wie in KI-Rollen

## Österreich liegt beim Anteil der KI-Spezialisten auf Rang 3, bei ihrer Dichte auf Rang 19

Österreich hat viele Spezialisten im Verhältnis zu seinen KI-Beschäftigten, aber wenige im Verhältnis zu seinen Erwerbstätigen. Beim Anteil der Core-AI-Fachkräfte an allen KI-Beschäftigten erreicht das Land mit 40,8 Prozent Rang 3 unter 38 europäischen Ländern, hinter Deutschland mit 42,5 Prozent und der Schweiz mit 41,9 Prozent. Bei der Zahl der Core-AI-Fachkräfte je 1.000 Erwerbstätige kommt Österreich mit 0,99 auf Rang 19, wie [Kapitel 4](https://stateofai.at/downloads/Chapter_04_Benchmarking.pdf) der Studie ausweist.

::: diagramm Österreich und Deutschland haben weniger als halb so viele KI-Spezialisten je 1.000 Erwerbstätige wie die Niederlande
- Luxemburg | 3,29 | 3,29
- Niederlande | 2,35 | 2,35
- Schweiz | 2,18 | 2,18
- !Deutschland | 1,10 | 1,10
- !Österreich | 0,99 | 0,99
Quelle: WU Wien u. a., Austria's AI Workforce 2026, Kapitel 4, Version 1.1, 2026; Core-AI-Fachkräfte je 1.000 Erwerbstätige, Daten von Revelio Labs über WRDS, Erwerbstätige nach Eurostat

Die Autoren beschreiben Österreichs Lage als hohe fachliche Tiefe auf schmaler Basis, sodass der Abstand zu den führenden Ländern beim Einsatz in der Breite entsteht. Um die deutsche Dichte zu erreichen, bräuchte Österreich laut Studie 361 zusätzliche Core-AI-Fachkräfte.

## Die KI-Fachkräfte bündeln sich in großen Unternehmen, 97 Prozent haben kein KI-Personal

Nur 3.190 von 123.226 österreichischen Unternehmen beschäftigen überhaupt jemanden in einer KI-Rolle, das sind 2,6 Prozent. Der Anteil hängt an der Größe, weil alle Unternehmen mit mehr als 1.000 Beschäftigten KI-Personal haben, aber nur 13,4 Prozent der Unternehmen mit 11 bis 100 Beschäftigten.

::: diagramm KI-Personal haben alle Unternehmen ab 1.000 Beschäftigten, von den Unternehmen mit 11 bis 100 Beschäftigten nur 13,4 Prozent
- Bis 10 Beschäftigte | 1,1 | 1,1 %
- !11 bis 100 Beschäftigte | 13,4 | 13,4 %
- 101 bis 1.000 Beschäftigte | 64,9 | 64,9 %
- Mehr als 1.000 Beschäftigte | 100 | 100 %
Quelle: WU Wien u. a., Austria's AI Workforce 2026, Kapitel 1, Version 1.1, 2026; Anteil der Unternehmen in Österreich mit mindestens einer Person in einer KI-Rolle, 2025

Der Anteil der Unternehmen mit KI-Personal hat sich seit 2018 kaum verändert, während sich der Anteil der Core-AI-Fachkräfte an der Belegschaft dieser Unternehmen von 0,72 auf 1,34 Prozent fast verdoppelt hat. Das Wachstum entsteht also in Unternehmen, die bereits KI-Personal haben. Die Autoren nennen die Verbreitung deshalb die bindende Grenze und empfehlen für Unternehmen mit 10 bis 250 Beschäftigten gemeinsame Infrastruktur, Beratung und Transferzentren, weil nicht jedes Unternehmen ein eigenes KI-Team brauche. Can Tihanyi fasst den Befund in der Presseaussendung so zusammen: „Technologie-Adaption scheitert fast nie an der Technologie.“

Zugleich fordern die Autoren mehr Ausbildungskapazität an den Universitäten, weil die Build-Schicht mit 1.302 Fachkräften knapp ist. Für ein Unternehmen außerhalb der Technologiebranche wiegt nach unserer Einordnung der Befund zur Verbreitung schwerer, weil sein Engpass beim Einsatz verfügbarer Systeme in den eigenen Abläufen liegt. Welche Voraussetzungen dafür nötig sind, beschreibt der Beitrag [KI-Readiness: Technik, Daten, Organisation](/blog/ki-readiness-technik-daten-organisation/).

## Nur 6 Prozent der KI-Beschäftigten sind Einsteiger, der Bestand wächst über Quereinsteiger

Der KI-Bestand in Österreich entsteht über erfahrene Fachkräfte aus anderen Rollen, weil kaum Berufseinsteiger direkt in KI-Rollen beginnen. Laut [Kapitel 5](https://stateofai.at/downloads/Chapter_05_Seniority.pdf) der Studie arbeiten 6,3 Prozent der KI-Beschäftigten auf der Einstiegsebene, im übrigen Arbeitsmarkt 22,7 Prozent. Auf den Ebenen Analyst und Manager arbeiten zusammen 60 Prozent der KI-Beschäftigten gegenüber 43 Prozent im übrigen Arbeitsmarkt. Die Autoren schließen daraus, dass der Bestand über seitliche Einstellungen, Wechsel aus angrenzenden Funktionen und die Anwerbung erfahrener Fachkräfte aus dem Ausland entstanden ist.

::: diagramm In KI-Rollen beginnt kaum jemand auf der Einstiegsebene, der Bestand sitzt auf der mittleren Ebene
- !Einstiegsebene, KI-Beschäftigte | 6,3 | 6,3 %
- Einstiegsebene, übrige Beschäftigte | 22,7 | 22,7 %
- Analyst und Manager, KI-Beschäftigte | 60 | 60 %
- Analyst und Manager, übrige Beschäftigte | 43 | 43 %
Quelle: WU Wien u. a., Austria's AI Workforce 2026, Kapitel 5, Version 1.1, 2026; Anteil an den Beschäftigten der jeweiligen Gruppe in Österreich, sechs Ebenen vom Einstieg bis zur Geschäftsleitung

Die ersten Berufsjahre sind zugleich die Phase, in der Fachkräfte gehen, weil laut WU 44 Prozent aller Abwanderungen im ersten Beschäftigungsjahr erfolgen. Die Studie empfiehlt Lehrlingsausbildung, Rotationsprogramme und Partnerschaften zwischen Hochschulen und Unternehmen, die Absolventen technischer Fächer in ein bis zwei Jahren für KI-Rollen qualifizieren. Den Einsteigeranteil sollte man nach Ansicht der Autoren jährlich beobachten, weil Maßnahmen unter 8 Prozent dringlich würden. Mit 6,3 Prozent liegt Österreich bereits darunter.

## Rechnerisch kommt in Österreich eine Core-AI-Fachkraft auf 27 Unternehmen

Rechnerisch kommt in Österreich eine Core-AI-Fachkraft auf 27 Unternehmen, sodass ein Weg, der jedem Unternehmen eigene Spezialisten verschafft, am Bestand scheitert. Netto kamen 2025 laut Kapitel 1 rund 300 Fachkräfte hinzu, nach 476 im Jahr 2024. Den Wert für 2025 bezeichnet die Studie als vorläufig, weil der Datenanbieter neue Einstellungen verzögert erfasst.

Ginge jede netto hinzukommende Fachkraft in ein Unternehmen ohne KI-Personal, bräuchte es bei rund 300 im Jahr 400 Jahre, bis jedes der 120.036 Unternehmen ohne KI-Personal eine Fachkraft hätte. Das Gedankenexperiment überzeichnet, weil viele kleine Unternehmen keine eigene Fachkraft brauchen. Es zeigt die Größenordnung, weil der Markt für Spezialisten um Hunderte wächst, während die Lücke Zehntausende Unternehmen umfasst. Auf ein Unternehmen mit 300 Beschäftigten entfallen bei der österreichischen Dichte im Durchschnitt 0,3 Core-AI-Fachkräfte, bei der deutschen rund 0,33, obwohl ein solches Unternehmen KI in fast allen Fachbereichen einsetzen will.

Die Lücke beim Nachwuchs lässt sich ebenso beziffern. Hätten die 11.228 KI-Beschäftigten dieselbe Verteilung über die Ebenen wie der übrige Arbeitsmarkt, wären rund 2.549 von ihnen auf der Einstiegsebene. Mit 6,3 Prozent sind es rund 707, also rund 1.840 Einstiegsstellen weniger.

::: diagramm Gegenüber der Struktur des übrigen Arbeitsmarkts fehlen in Österreichs KI-Rollen rund 1.840 Einstiegsstellen
- Einstiegsstellen in KI-Rollen 2025 | 707 | rund 707
- Einstiegsstellen bei der Struktur des übrigen Arbeitsmarkts | 2549 | rund 2.549
- !Differenz | 1842 | rund 1.840
Quelle: eigene Rechnung Niehues Consulting, August 2026, mit Werten aus WU Wien u. a., Austria's AI Workforce 2026, Kapitel 1 und 5; 11.228 KI-Beschäftigte 2025, Einstiegsanteil 6,3 Prozent gegenüber 22,7 Prozent

**Rechenweg und Annahmen**
- 123.226 Unternehmen geteilt durch 4.578 Core-AI-Fachkräfte ergibt 26,9 Unternehmen je Fachkraft, Stand 2025.
- 120.036 Unternehmen ohne KI-Personal geteilt durch netto rund 300 zusätzliche Fachkräfte im Jahr ergibt 400 Jahre.
- 300 Beschäftigte mal 0,99 beziehungsweise 1,10 je 1.000 Erwerbstätige ergibt 0,30 beziehungsweise 0,33. Die Dichte ist ein Landesdurchschnitt.
- Die Einstiegsanteile von 6,3 und 22,7 Prozent aus Kapitel 5 werden auf alle 11.228 KI-Beschäftigten aus Kapitel 1 angewendet.

## Für den deutschen Mittelstand gilt nach unserer Einordnung derselbe Engpass in der Breite

Deutschland zeigt in der WU-Auswertung dasselbe Muster aus hoher Spezialisierung und geringer Dichte, sodass sich die Befunde nach unserer Einordnung auf den deutschen Mittelstand übertragen lassen. Mit 42,5 Prozent hat Deutschland unter den 38 Ländern den höchsten Anteil an Core-AI-Fachkräften, bei der Dichte liegt es mit 1,10 knapp vor Österreich. Die Verbreitung nach Unternehmensgröße und den Anteil der Einsteiger weist die Studie für Deutschland nicht aus. Diese beiden Befunde zu übertragen, ist deshalb unsere Einordnung, die sich auf die ähnliche Struktur beider Länder stützt.

Für ein Unternehmen ergeben sich drei Wege zu KI-Kompetenz, die sich an den Schichten der WU-Studie ausrichten lassen. Sie schließen sich nicht aus, verlangen aber unterschiedliche Entscheidungen der Geschäftsführung.

**Drei Wege zu KI-Kompetenz im Mittelstand**
Kriterium | Spezialisten einstellen | Integratoren in Fachbereichen | Einstieg neu schneiden
Schicht laut WU-Studie | Build und Enable | Integrate | Einstiegsebene aller Schichten
Lage am Arbeitsmarkt laut Studie | 1.302 Build-Fachkräfte in Österreich, 17,2 Prozent wandern im Laufe der Karriere ab | 33,9 Prozent der KI-Beschäftigten, zugleich die höchsten absoluten Abgänge | 6 Prozent Einsteiger gegenüber 23 Prozent im übrigen Arbeitsmarkt
Ansatz für einen Mittelständler | Partner, Hochschulen und Transferzentren nutzen | Fachkräfte mit Prozesswissen befähigen und mit Zeitanteil ausstatten | Ausbildung und Traineestellen mit KI-Aufgaben im Ablauf
Messgröße | Zeit von der Anfrage bis zum Prototyp | Abläufe mit KI im Regelbetrieb je Bereich | Anteil der Einstiegsstellen mit KI-Aufgaben, Verbleib nach zwei Jahren
Risiko | Abhängigkeit von wenigen Personen | Doppelbelastung neben dem Tagesgeschäft | Betreuung bindet erfahrene Kräfte

Der Weg über Integratoren passt zum Mittelstand, weil Menschen mit Prozesswissen bereits in den Fachbereichen arbeiten und das Unternehmen sie befähigen kann, statt sie am Markt zu suchen. Weil die Integrate-Schicht laut Studie die höchsten absoluten Abgänge hat, braucht die Rolle einen Entwicklungspfad. Wie sich Kompetenz nach Rollen stufen lässt, beschreibt der Beitrag [KI-Kompetenzen in der Organisation aufbauen](/blog/ki-kompetenzen-in-der-organisation-aufbauen/). Wie KI in die tägliche Nutzung kommt, zeigt der Beitrag [Change Management für KI-Einführungen](/blog/change-management-fuer-ki-einfuehrungen/).

## Geschäftsführungen sollten zuerst KI-Integratoren in den Fachbereichen benennen

Geschäftsführungen im Mittelstand können die Befunde in sechs Schritte übersetzen, die bei vorhandenen Fachkräften ansetzen:

1. Bestand erheben: Die Personalleitung erfasst mit den Bereichsleitungen innerhalb von vier Wochen, wer heute KI in Abläufe einbindet und welcher Schicht der WU-Studie die Tätigkeit entspricht. Fertig ist der Schritt, wenn diese Zahl für jeden Bereich vorliegt.
2. Integratoren benennen: Geschäftsführung und Bereichsleitungen bestimmen innerhalb von acht Wochen je Fachbereich eine Person mit Prozesswissen und geben ihr einen festen Zeitanteil, etwa einen Tag je Woche. Messgröße ist die Zahl der Abläufe je Bereich, die nach sechs Monaten mit KI im Regelbetrieb laufen. Warum Vorhaben ohne diese Verankerung im Pilot bleiben, zeigt der Beitrag [Warum KI-Piloten nicht in den Betrieb kommen](/blog/warum-ki-piloten-nicht-in-den-betrieb/).
3. Spezialwissen gemeinsam nutzen: Die IT-Leitung vereinbart innerhalb von drei Monaten den Zugang zu Spezialisten über Partner, Hochschulen oder Transferzentren. Messgröße ist die Zeit von der Anfrage eines Fachbereichs bis zum ersten Prototyp.
4. Einstiegsrollen neu schneiden: Personalleitung und Ausbildungsverantwortliche nehmen zum Ausbildungsjahr 2027 KI-Aufgaben in Ausbildungs- und Traineestellen auf, mit einer Rotation durch zwei Fachbereiche und einem Integrator als Pate. Messgrößen sind der Anteil der Einstiegsstellen mit KI-Aufgaben und der Verbleib nach zwei Jahren.
5. Die mittlere Ebene halten: Die Personalleitung legt innerhalb von sechs Monaten eine Fachlaufbahn für Integratoren neben der Führungslaufbahn fest, wie die Studie sie für erfahrene KI-Fachkräfte empfiehlt. Messgröße ist die Fluktuation in KI-Rollen im Vergleich zur übrigen Belegschaft. Die Rolle dieser Ebene beschreibt der Beitrag [Middle Management stärken](/blog/middle-management-staerken/).
6. Nach zwölf Monaten prüfen: Geschäftsführung und Beirat vergleichen die Werte aus Schritt 1 mit dem Ist. Zielgröße ist ein Integrator in jedem Fachbereich mit mindestens einem Ablauf im Regelbetrieb. Wie Führungskräfte selbst Kompetenz aufbauen, beschreibt der Beitrag [KI-Schulungsprogramme für Führungskräfte](/blog/ki-schulungsprogramme-fuer-fuehrungskraefte/).

## Niehues Consulting verbindet Organisationsdesign mit dem Aufbau von KI-Kompetenz

[Niehues Consulting](/) unterstützt Geschäftsführungen und Bereichsleitungen dabei, Organisationen aufzubauen, die verlässlich liefern. Im Organisationsdesign entstehen die Rollen, Laufbahnen und Entscheidungswege, in denen KI-Kompetenz in den Fachbereichen wirken kann. Wo KI in die Abläufe einzieht, entstehen zuerst Business Case und Prototyp, danach folgt die Einführung mit Integratoren in den Fachbereichen. Im Delivery Management steuert ein Delivery Manager oder Product Owner das Vorhaben, bis die Veränderung im Betrieb angekommen ist.

Das Vorgehen folgt dem Niehues Delivery Model mit den Phasen Verstehen, Bauen und Einführen. Im Verstehen klärt es, wer KI heute in welche Abläufe einbindet und wo diese Rolle fehlt. Im Bauen legt es Rollen, Zeitanteile und Laufbahnen fest, im Einführen befähigt es Integratoren und Nachwuchs. Gründer Marin Niehues baut als Management-Berater aus der Lieferperspektive Organisationen, die liefern. Seine Projekte reichen von VC-finanzierten Scaleups bis zu DAX-40-Konzernen, im Einsatz in über 20 Ländern auf sechs Kontinenten. In der kostenfreien Erstberatung von 30 Minuten prüfen Sie gemeinsam, in welchen Fachbereichen Ihres Unternehmens Integratoren den Einsatz von KI voranbringen können: [Erstberatung vereinbaren](/#kontakt).

**Was Entscheider aus der WU-Studie mitnehmen**
Österreich hat hoch spezialisierte KI-Fachkräfte, die sich bei wenigen großen Arbeitgebern bündeln, während 97 Prozent der Unternehmen ohne KI-Personal arbeiten und nur 6 Prozent der KI-Beschäftigten Einsteiger sind. Rechnerisch kommt eine Core-AI-Fachkraft auf 27 Unternehmen, gegenüber dem übrigen Arbeitsmarkt fehlen rund 1.840 Einstiegsstellen. Deutschland zeigt in derselben Studie ein ähnliches Profil. Für den Mittelstand liegt der Hebel nach unserer Einordnung bei Integratoren in den Fachbereichen, gemeinsam genutztem Spezialwissen und Einstiegsrollen, in denen KI von Beginn an zur Aufgabe gehört.

**Grundlage**
- [WU Wien: Österreichs KI-Stärke kommt nicht in den heimischen Unternehmen an, Presseaussendung](https://www.wu.ac.at/presse/presseaussendungen/presseaussendung-details/detail/oesterreichs-ki-staerke-kommt-nicht-in-den-heimischen-unternehmen-an), 24.08.2026
- [State of AI Austria: Austria's AI Workforce 2026, Chapter 01 The Ecosystem](https://stateofai.at/downloads/Chapter_01_Ecosystem.pdf), Andreas Schumacher, Christian Schumacher, Can Tihanyi, Version 1.1
- [State of AI Austria: Austria's AI Workforce 2026, Chapter 04 Competitive Benchmarking](https://stateofai.at/downloads/Chapter_04_Benchmarking.pdf), Version 1.1
- [State of AI Austria: Austria's AI Workforce 2026, Chapter 05 Seniority](https://stateofai.at/downloads/Chapter_05_Seniority.pdf), Version 1.1
- [State of AI Austria: Downloads mit Practitioner Report und Scientific Report](https://stateofai.at/en/downloads)

::: faq Häufige Fragen

### Wann hat die WU Wien die Studie „Austria's AI Workforce 2026“ vorgestellt?

Die WU Wien hat die Ergebnisse am 24. August 2026 in einer Presseaussendung vorgestellt. Die Studienseite stateofai.at nennt April 2026 als Erscheinungsmonat und August 2026 als Monat der Aktualisierung.

### Wie viele Unternehmen in Österreich beschäftigen KI-Fachkräfte?

3.190 von 123.226 Unternehmen beschäftigen mindestens eine Person in einer KI-Rolle, das sind 2,6 Prozent. Ab 1.000 Beschäftigten haben alle Unternehmen KI-Personal, bei 11 bis 100 Beschäftigten 13,4 Prozent.

### Warum gibt es so wenige Berufseinsteiger in KI-Rollen?

Der KI-Bestand ist laut Studie über erfahrene Quereinsteiger und Anwerbung aus dem Ausland entstanden. 6,3 Prozent der KI-Beschäftigten arbeiten auf der Einstiegsebene, im übrigen Arbeitsmarkt 22,7 Prozent.

### Lassen sich die Ergebnisse auf deutsche Unternehmen übertragen?

Deutschland zeigt in derselben Studie ein ähnliches Profil mit 42,5 Prozent Core-AI-Anteil und 1,10 Fachkräften je 1.000 Erwerbstätige. Zur Verbreitung nach Unternehmensgröße und zum Einsteigeranteil enthält die Studie keine deutschen Werte, sodass deren Übertragung unsere Einordnung ist.

### Was sollten mittelständische Unternehmen jetzt tun?

Sie sollten je Fachbereich einen Integrator mit festem Zeitanteil benennen, Spezialwissen über Partner und Hochschulen gemeinsam nutzen und Einstiegsrollen mit KI-Aufgaben neu schneiden. Erfolg zeigt sich an Abläufen mit KI im Regelbetrieb und am Verbleib des Nachwuchses.