IT-Rollen im Wandel: Welche KI-Kompetenzen Teams jetzt brauchen
Von: Carla Maria Hoppe
Künstliche Intelligenz eröffnet viele neue Möglichkeiten, bringt jedoch auch neue Anforderungen mit sich. Eine Prognose von Gartner aus dem Jahr 2024 zeigt, wie groß der Weiterbildungsbedarf eingeschätzt wird: Bis 2027 werden demnach 80 Prozent der Engineering Workforce neue Fähigkeiten benötigen, weil generative KI neue Rollen in Softwareentwicklung und Betrieb entstehen lässt. Gleichzeitig betont Gartner, dass menschliche Expertise und Kreativität für die Entwicklung komplexer und innovativer Software entscheidend bleiben.
Für IT-Leitungen stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Welche Fähigkeiten brauchen Teams, wenn generative KI immer stärker Teil der Softwareentwicklung wird?
Generative KI verändert Rollen und Anforderungen
Generative KI verändert nicht nur die Technologien, die wir nutzen, sondern auch die Art und Weise, wie Software entwickelt und betrieben wird.
Gartner erwartet dabei eine schrittweise Veränderung: Kurzfristig unterstützen KI-Werkzeuge bestehende Entwicklungsaufgaben. Mit der zunehmenden Verbreitung von KI-Agenten können weitere Aufgaben automatisiert werden. Langfristig sieht Gartner den Aufstieg des AI Engineer, der Kenntnisse aus Software Engineering, Data Science sowie KI und Machine Learning verbindet.
Für IT-Teams bringt diese Entwicklung mehrere Herausforderungen mit sich:
- Neue Kompetenzbedarfe: Unternehmen brauchen Fachkräfte, die Softwareentwicklung mit KI- und Datenkompetenz verbinden können.
- Schneller Wandel: Neue Werkzeuge und Arbeitsweisen verlangen, dass Teams ihr Wissen kontinuierlich weiterentwickeln.
- Integration in bestehende Systeme: KI-Anwendungen müssen in vorhandene Plattformen, Datenflüsse und Entwicklungsprozesse eingebunden werden.
- Qualität und Kontrolle: Je stärker KI Entwicklungsaufgaben unterstützt, desto wichtiger wird die Fähigkeit, Ergebnisse fachlich zu prüfen und einzuordnen.
Welche Fähigkeiten brauchen IT-Teams?
KI-Kompetenz bedeutet mehr, als einzelne Tools bedienen oder gute Prompts schreiben zu können.
Gartner geht davon aus, dass Softwareentwickler verstärkt KI-Systeme steuern und ihnen den passenden Kontext sowie geeignete Rahmenbedingungen für eine Aufgabe geben werden. Fähigkeiten im Natural-Language Prompting und bei Retrieval-Augmented Generation (RAG) gewinnen dadurch an Bedeutung.
Gleichzeitig bleiben klassische technische Kompetenzen wichtig. Wer KI-generierten Code oder Lösungsvorschläge beurteilen soll, muss verstehen, was diese tun und ob sie zur jeweiligen Anwendung passen.
Auch Data und Platform Engineering spielen eine wichtige Rolle. Gartner weist darauf hin, dass Unternehmen entsprechende Teams weiterqualifizieren müssen, damit KI-Funktionen effizient entwickelt und in bestehende Unternehmenslösungen integriert werden können.
Weiterbildung muss zu den Rollen passen
Für IT-Leitungen ergibt sich daraus eine konkrete Aufgabe. Ein allgemeiner KI-Kurs für das gesamte Team greift zu kurz, wenn sich die Anforderungen je nach Rolle unterscheiden.
Nicht alle Mitarbeitenden müssen zu KI-Spezialisten und -Spezialistinnen werden. Entscheidend ist vielmehr, welche KI-Kompetenzen für die jeweilige Aufgabe tatsächlich notwendig sind.
Unternehmen sollten deshalb zunächst klären:
- Welche KI-Anwendungen wollen wir tatsächlich einsetzen?
- Welche Rollen verändern sich dadurch?
- Welche Kompetenzen sind bereits vorhanden?
- Wo entstehen konkrete Wissenslücken?
Weiterbildung lässt sich so gezielt an den tatsächlichen Aufgaben ausrichten, statt einen allgemeinen „KI-Skill-Gap“ schließen zu wollen.
Der Mensch bleibt der entscheidende Faktor
Die Diskussion über generative KI wird häufig von der Frage bestimmt, welche Tätigkeiten künftig automatisiert werden können. Die Einschätzung von Gartner zeichnet jedoch ein differenzierteres Bild: KI verändert die Rolle von Softwareentwicklern, macht menschliche Expertise aber nicht überflüssig. Gerade für komplexe und innovative Software bleiben Fachwissen und Kreativität entscheidend.
Für Unternehmen bedeutet das: Teams müssen nicht nur lernen, KI einzusetzen. Sie müssen auch lernen, ihre Ergebnisse einzuordnen, zu überprüfen und sinnvoll in bestehende Systeme und Prozesse zu integrieren.
Menschliche Expertise verliert durch KI daher nicht an Bedeutung. Sie verändert ihre Rolle.
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Über die Autorin: Carla Maria Hoppe
Lebenslanges Lernen, Prozessoptimierung und Transformation begleiten Carla seit Beginn ihrer Arbeit. Ihre in der Zusammenarbeit mit IT- und Ingenieur-Teams gesammelte Erfahrung nutzt die Marketing-Verantwortliche in unserem Blog, um das Thema IT-Weiterbildung näher zu beleuchten.