Wie KI die Karriere beschleunigt und Lernkurven optimiert

Mit der technischen Entwicklung verändert sich auch das Aufgabenprofil beim Berufseinstieg: Simple Fleissarbeiten erledigt jetzt die KI. Das beeinflusst Lernkurven, Einarbeitung und Talententwicklung in vielen Branchen, denn schon in der ersten Karrierestufe können sich Neulinge stärker auf komplexere Inhalte und vielfältige Aufgabentypen konzentrieren. Das setzt bereits zum Start häufig ein fundiertes Wissen über KI-Systeme voraus, das im Idealfall schon im Studium vermittelt werden sollte.

Die Realität sieht jedoch noch nicht überall so aus: An deutschen Hochschulen fordert eine grosse Mehrheit ein KI-Verbot in Prüfungen und es fehlt länderübergreifend an einheitlichen Regelungen und Lernangeboten. Berufseinsteigende und Unternehmen sollten sich deshalb intensiv auf den Jobeinstieg mit KI vorbereiten, um von den positiven Effekten zu profitieren.

Arbeitserleichterung mit KI-Tools: Bessere Lerneffekte in Einstiegsjobs

Hochwertige KI-Systeme bergen am Arbeitsplatz viele Vorteile: Zeitersparnis, Effizienz und bessere Arbeitsergebnisse. Fehlt es Führungskräften in Zukunft an Kapazitäten, um dem Nachwuchs detailliertes Feedback zu bestimmten Aufgaben zu geben, könnten KI-gestützte Anwendungen ebenfalls einspringen. Doch wie steht es um den Wissenszuwachs, wenn künstliche Systeme Routineaufgaben übernehmen? Zum einen bieten diese Aufgaben nach mehrmaliger Wiederholung ohnehin kaum noch Lernwert, zum anderen erfordert der Einsatz vieler KI-Anwendungen weiterhin menschliches Urteilsvermögen.

Wie das konkret aussieht, zeigt sich bei junge Juristinnen und Juristen in Kanzleien, die bereits mit Legal-KI-Tools arbeiten. Diese Tools ermöglichen eine Mitte-zu-Mitte-Automatisierung. Das bedeutet, sie übernehmen nicht die gesamte Arbeit, sondern automatisieren einen Teil des Prozesses. Sie analysieren und vergleichen tausende Dokumente, beantworten Fragen mit Quellenangaben und liefern erste Entwürfe. Die Verantwortung liegt aber weiterhin bei den Nutzende: Am Anfang müssen sie verstehen, wie sie die Aufgabe strukturieren und welche Teilschritte sich automatisieren lassen. Am Ende müssen sie die Ergebnisse und Quellen kritisch prüfen. Dafür braucht es sowohl Verständnis für KI als auch Fachwissen. Wer so arbeitet, lernt deutlich mehr als bei der reinen Zusammenfassung von Dokumenten oder Suche nach Informationen.

Schneller Verantwortung lernen mit KI

Wenn KI-Anwendungen in der Rechtsbranche solche repetitiven Tätigkeiten übernehmen, die den Kunden häufig auch gar nicht in Rechnung gestellt werden können, bleibt mehr Zeit für wertvolle Aufgaben. Analysen, Strategie oder Mandantengespräche, die auf dem professionellen Urteilsvermögen der Juristinnen und Juristen basieren, sind am Ende die wertvollsten Tätigkeiten – auch im wirtschaftlichen Sinn. Das Ziel mit KI ist: Weniger Routinen, Fehlerquote runter, Lernkurve rauf. Denn eine Associate wird keine Spitzenanwaltskraft, indem sie PDF-Dokumente nach Informationen durchsucht. Entscheidend ist, dass sie in ihrer Berufspraxis eine grosse Bandbreite an Fällen kennenlernt und verhandelt.

Das Beispiel aus der juristischen Praxis lässt sich auch auf andere Branchen und Jobprofile übertragen: Wenn sich das Arbeitstempo mithilfe von KI steigert, sammeln Einsteigende in Marketing, Beratung oder Finanzwesen mehr Erfahrungen in kürzerer Zeit. Das Prinzip Learning-by-doing verdichtet sich: Statt Fleissarbeiten mit geringem Lerneffekt werden zunehmend Aufgaben mit fachlicher Tiefe den Jobeinstieg prägen. Dadurch können Nachwuchskräfte schneller verantwortungsvolle Aufgaben übernehmen und in wertschöpfende Tätigkeiten eingebunden werden.

Fit für die Zukunft: Onboarding und Wissensmanagement neu denken

Berufseinsteigende werden weiterhin Softskills wie Empathie, Konfliktmanagement und strategisches Denken brauchen. Darüber hinaus brauchen die jungen Mitarbeitenden nicht nur die richtigen Prompts für ihre Arbeit mit der KI, sondern auch ein Bewusstsein für die Arbeitsweise sowie die Limitierungen und Risiken intelligenter Systeme. Im Joballtag geht es dann darum, dieses Verständnis praktisch anzuwenden und weiterzuentwickeln. Und da diese Kompetenz genauso wachsen muss wie die fachliche, sollte KI von HR-Seite bereits ab dem Onboarding mitgedacht werden.

Die Technologie kann auch ein praktischer Ansatz für gezielteres Wissensmanagement sein: Fachwissen lässt sich mithilfe von KI einfach hinterlegen, systematisieren und kontextrelevant abrufen. Dadurch bleibt Unternehmenswissen auch dann gesichert, wenn Personalwechsel anstehen und die erfahrenen Babyboomer nach und nach in Rente gehen. KI wird in Zukunft immer stärker wertschöpfen, doch Einstiegsjobs werden nicht verschwinden. Die Einarbeitungszeit verkürzt sich, die Aufgaben werden anspruchsvoller. Unternehmen müssen verstehen: Nicht bei jeder Aufgabe geht es um eine Zeitersparnis. Sie kann genauso lange dauern, aber zu einem hochwertigeren Endprodukt führen, weil Mitarbeitende mehr Zeit in die strategische Entwicklung investieren konnten. Unternehmen müssen die Chancen von Künstlicher Intelligenz für sich bewerten und die entsprechenden Weichen für Berufseinsteigende stellen.