Eine 2025 veröffentlichte Analyse von Microsoft Research hat erhebliche Aufmerksamkeit erregt. Auf Basis von 200.000 Nutzungen des KI-Tools Copilot wurden 40 Berufe identifiziert, deren Tätigkeitsprofile eine besonders hohe Überschneidung mit generativer KI aufweisen. Der „AI applicability score“ misst dabei Coverage, Completion Rate und Impact Scope typischer Aufgaben.
Zu den laut Microsoft Research am stärksten gegenüber generativer KI exponierten Berufen zählen u. a. Kundenservicerepresentanten, Telemarketer, Übersetzer, Autoren, Webentwickler und Datenanalysten. Handwerkliche, pflegerische und physisch anspruchsvolle Tätigkeiten weisen dagegen eine deutlich niedrigere KI-Exposition auf.
Dr. Wolfgang Sender, Herausgeber von Life-in-Germany.de und KI-Experte, hat sich dazu angesehen, was diese Erkenntnisse für die duale Berufsausbildung in Deutschland bedeuten können.
Inhaltsverzeichnis
Übertragbarkeit auf das deutsche duale Ausbildungssystem
Das deutsche System der Dualen Berufsausbildung umfasst laut BIBB-Verzeichnis 2025 insgesamt 327 anerkannte oder als anerkannt geltende duale Ausbildungsberufe. Dr. Wolfgang Sender ordnet das für die KI Ausbildung so ein: „Die Stärke des dualen Systems ist seine Vielfältigkeit und sein Praxisbezug. Das ist eine Basiseigenschaft, die zunächst wie ein Puffer gegen vollständige KI-Verdrängung wirkt.“ Dennoch sind Veränderungen und auch Verdrängungen zu erwarten. Dazu hat Sender eine Kreuzreferenzierung der Microsoft-Kategorien mit den Berufen des dualen Ausbildungssystems durchgeführt. Es zeigt sich ein klares Muster: Kaufmännische, mediale und IT-nahe Ausbildungen zeigen hohe Überschneidungen mit KI-exponierten Tätigkeiten, während handwerkliche und technische Fertigkeitsberufe vergleichsweise resilient bleiben.
Ein zentraler Aspekt bei der Bewertung der Auswirkungen generativer KI auf die duale Berufsausbildung ist der reale Ausbildungsmarkt: Jedes Jahr und auch aktuell gibt es in Deutschland noch viele offene Ausbildungsplätze. Nach Angaben der Bundesagentur für Arbeit waren im Juni 2025 bundesweit noch rund 229.000 Ausbildungsstellen bei Arbeitsagenturen und Jobcentern unbesetzt. Das wirkt aktuell wie ein zweiter Puffer, weil Betriebe weiterhin dringend Nachwuchs suchen, selbst wenn generative KI mittelfristig einzelne Tätigkeiten verändert oder verdrängt.
Dr. Wolfgang Sender rät aber dazu, die Augen offen zu halten: “Wir stehen in einer Arbeitsmarktrevolution, die viel umschichten wird. Man sollte jetzt und zwar genau jetzt als Bewerber:in, als Elternteil, als Arbeitgeber:in und als Arbeitsvermittler:in ganz genau aufpassen, dass man nicht jetzt junge Menschen in eine mehrjährige Berufsausbildung schickt und deren Tätigkeitsfeld sich schon während der Ausbildung durch KI massiv ändert oder sogar auflöst.
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Trend-Perspektive: Unbesetzte Ausbildungsplätze und Vertragsentwicklung (2020–2026)
Für die langfristige Einordnung ergänzt diese Analyse eine Trendlogik: Die Zahl neu abgeschlossener Ausbildungsverträge sinkt, während unbesetzte Plätze in mehreren Sektoren hoch bleiben. Ein zusätzlicher Hinweis aus dem BIBB-Kontext ist, dass 2025 das Ausbildungsplatzangebot spürbar zurückging: rund 530.300 Stellen, etwa 25.300 weniger als im Vorjahr (minus 4,6 Prozent). Damit wird der Markt der dualen Berufsausbildung bereits jetzt kleiner. Dr. Wolfgang Sender bewertet das als ein strukturelles Signal: Wenn weniger Ausbildungsplätze angeboten werden und zugleich viele Stellen unbesetzt bleiben, dann verschiebt sich der Wettbewerb nicht nur zwischen Bewerbern, sondern auch zwischen Berufen und Branchen.
Gleichzeitig ist klar, dass die Auswirkungen generativer KI auf die duale Berufsausbildung nicht primär über ein „Wegfallen von Berufen“ wirken, sondern über Veränderungen in Berufsbildern, Tätigkeitsfeldern und Ausbildungsinhalten. Sender bringt diese Logik auf den Punkt: Entscheidend sei, „welche Aufgaben im Beruf künftig anders erledigt werden“. Gerade in Berufen mit hohem Anteil an Routine- und Informationsarbeit verändern sich Einstiegsaufgaben zuerst.
Das hat unmittelbare Konsequenzen für Ausbildungsordnungen und die Praxis im Betrieb: Inhalte, die heute noch Kern der Ausbildung sind, können innerhalb weniger Jahre in den Modus „KI-gestützt“ wechseln. Die Folge ist eine Polarisierung innerhalb einzelner Berufe: Standardteile werden automatisiert oder stark beschleunigt, während anspruchsvollere, verantwortungsnahe Tätigkeiten an Bedeutung gewinnen.
In der sektoralen Betrachtung zeigen sich die bekannten Linien, die Sender als „Trend-Puffer“ bezeichnet, weil sie trotz Konjunktur und Digitalisierung stabil bleiben:
- Handwerk: Unbesetzte Plätze langfristig steigend bis etwa 19.000; Sender spricht von „struktureller Knappheit, die KI nicht wegzaubert“.
- Pflege: konstant hohe Nachfrage; für die Auswirkungen generativer KI auf die duale Berufsausbildung sei das „ein dauerhaftes Signal, weil menschliche Interaktion der Kern bleibt“.
- Einzelhandel/kaufmännisch: sehr hohe Vakanzen, unter anderem über 42.000 offene Stellen im Einzelhandel; Sender nennt das „Transformation mit Sicherheitsnetz, weil der Mangel groß bleibt“.
- Technik/IT: stabile Nachfrage nach IT-nahen Profilen; zugleich warnt Sender vor einer neuen Risikolage, weil sich der Aufgabenmix schneller verschiebt als die Berufsbezeichnung.
- Medien und Nischen-Kaufmännisch: geringe Vakanzen und rückläufige Angebote; Sender bezeichnet das als „doppelten Druck aus Markt und Automatisierung“.
Methodische Einordnung: Risiko als Funktion von KI-Exposition und Marktnachfrage
Die Bewertung erfolgt in zwei Dimensionen: KI-Exposition und Marktschutz. Sender formuliert das als einfache Regel: „Was ist automatisierbar, und wie stark ist der Markt. Beides muss auf denselben Zettel.“
- KI-Gefährdung: Hoch bei standardisierten text-, daten- und informationsverarbeitenden Tätigkeiten (Korrespondenz, Kalkulation, Content-Erstellung), niedrig bei körperlichen oder sensorischen Fertigkeiten. Die zentrale Korrektur lautet: Programmierer werden höchstwahrscheinlich sehr schnell durch KI ersetzt. Sender sagt dazu: „Das klassische Ziel ‚Programmierer werden‘ ist riskant, weil Codeproduktion sehr schnell austauschbar wird.“ Der verbleibende menschliche Anteil verschiebt sich in Richtung Architektur, Integration, Sicherheit, Qualitätsprüfung, Compliance und Verantwortung.
- Marktschutz: Hohe Zahl unbesetzter Ausbildungsplätze wirkt absichernd, weil sie auf strukturelle Nachfrage hinweist. Sender nennt das „den entscheidenden Differenzierer“: „Marktnachfrage entscheidet, welche Wege tragen, und welche in Sackgassen führen.“
Vollständige Übersicht relevanter Berufe
| Ausbildungsberuf | Absehbare KI-Gefährdung | Aktuell offene Stellen (ca.) | Aktuelle Trendstabilität | Voraussichtliche Gesamtbewertung |
|---|---|---|---|---|
| Medienkaufmann/-frau Digital und Print | Sehr hoch | ~500 | Rückläufig | 🚨 Kritisch |
| Kaufmann/-frau für Marketingkommunikation | Sehr hoch | ~1.000 | Rückläufig | 🚨 Kritisch |
| Fotograf/in | Hoch | ~300 | Rückläufig | 🚨 Kritisch |
| Tourismuskaufmann/-frau | Sehr hoch | ~800 | Stabil-niedrig | 🚨 Kritisch |
| Mediengestalter/in Bild und Ton | Hoch | ~500 | Rückläufig | 🚨 Kritisch |
| Bankkaufmann/-frau | Sehr hoch | ~2.000 | Stabil-niedrig | ⚠️ Mäßig riskant |
| Steuerfachangestellte/r | Sehr hoch | ~3.000 | Stabil | ⚠️ Mäßig riskant |
| Sozialversicherungsfachangestellte/r | Sehr hoch | ~2.000 | Stabil | ⚠️ Mäßig riskant |
| Kaufmann/-frau für Dialogmarketing | Sehr hoch | ~1.500 | Rückläufig | ⚠️ Mäßig riskant |
| Versicherungskaufmann/-frau | Sehr hoch | ~2.500 | Stabil | ⚠️ Mäßig riskant |
| Verkäufer/in, Einzelhandelskaufmann/-frau | Sehr hoch | 42.000 | Hoch und stabil | ✅ Attraktiv trotz Transformation |
| Kaufmann/-frau für Büromanagement | Sehr hoch | ~8.000 | Hoch und stabil | ✅ Attraktiv trotz Transformation |
| Industriekaufmann/-frau | Sehr hoch | ~5.000 | Stabil-hoch | ✅ Attraktiv trotz Transformation |
| Kaufmann/-frau im E-Commerce | Sehr hoch | ~3.500 | Wachsend | ✅ Attraktiv trotz Transformation |
| Groß- und Außenhandelsmanagement | Sehr hoch | ~4.000 | Stabil | ✅ Attraktiv trotz Transformation |
| Fachinformatiker/in (Anwendungsentwicklung) | Extrem hoch | ~12.000 | Stabil-hoch | 🟡 Kurzfristig stabil, mittelfristig höheres Risiko |
| Fachkraft für Lagerlogistik | Mittel | ~11.000 | Wachsend | 🟡 Stabil |
| Kfz-Mechatroniker/in | Niedrig | ~15.000 | Steigend | 🟢 Hochsicher |
| Elektroniker/in | Niedrig | ~16.000 | Steigend | 🟢 Hochsicher |
| Maurer/in, Betonbauer/in | Sehr niedrig | ~19.000 | Persistierend hoch | 🟢 Hochsicher |
| Pflegefachmann/-frau | Sehr niedrig | ~15.000 | Persistierend hoch | 🟢 Hochsicher |
| Anlagenmechaniker/in SHK | Niedrig | ~10.000 | Stabil-hoch | 🟢 Hochsicher |
Fußzeile (Tabelle „Vollständige Übersicht“): Die Tabelle verbindet KI-Gefährdung, Vakanzen und Trendstabilität. „Kritisch“ heißt: hohe Automatisierbarkeit plus schrumpfender Markt. „Attraktiv trotz Transformation“ heißt: hohe Automatisierbarkeit, aber sehr hoher, stabiler Mangel. IT ist als Sonderfall markiert, weil Programmierarbeit sehr schnell durch KI automatisiert wird, während Bedarf an Systemverantwortung bleibt. Sender bezeichnet diese Tabelle als Navigationsinstrument, weil regionale Unterschiede und konkrete Betriebe die Einordnung verändern können.
Top 5 kritischste Berufe
| Rang | Beruf | Grund |
|---|---|---|
| 1 | Medienkaufmann/-frau | Hohe KI-Automatisierung plus rückläufiger Markt |
| 2 | Kaufmann/-frau für Marketingkommunikation | Kampagnen und Kreation KI-gestützt, schrumpfende Nachfrage |
| 3 | Fotograf/in | Bild-KI trifft Routineaufnahmen, sehr geringer Bedarf |
| 4 | Mediengestalter/in Bild und Ton | Editierung wird automatisiert, Markt kontrahiert |
| 5 | Tourismuskaufmann/-frau | Buchungssysteme stark KI-dominiert, niedriger Bedarf |
Fußzeile (Tabelle „Top 5 kritischste Berufe“): Diese Berufe zeigen die Kombination aus hoher Substituierbarkeit und begrenzten Ausweichmöglichkeiten. Das ist besonders relevant, weil Einstiegsaufgaben zuerst automatisiert werden und die Zahl alternativer Stellen in diesen Segmenten häufig gering ist.
Top 5 perspektivreichste Berufe
| Rang | Beruf | Grund |
|---|---|---|
| 1 | Maurer/in, Betonbauer/in | Physisch unverzichtbar, persistierend hohe Vakanzen |
| 2 | Kfz-Mechatroniker/in | Hybrid aus Mechanik und Diagnose, Trend steigend |
| 3 | Elektroniker/in | Vor-Ort-Installation und Wartung, Trend steigend |
| 4 | Pflegefachmann/-frau | Mensch-zentrierte Arbeit, persistierend hoher Bedarf |
| 5 | Verkäufer/in, Einzelhandelskaufmann/-frau | Massive Vakanzen, stabil hoch trotz KI-Umstellung |
Fußzeile (Tabelle „Top 5 perspektivreichste Berufe“): Diese Berufe sind robust, weil KI den physischen oder menschlichen Kern nicht ersetzt und weil die Nachfrage über Jahre hoch bleibt. KI wirkt hier als Werkzeug (Planung, Diagnose, Dokumentation), nicht als Ersatz.
Strategische Implikationen für Ausbildungsinteressenten, Betriebe und Schulen
Für Ausbildungsinteressenten
Wer 2026 eine Ausbildung wählt, entscheidet nicht mehr nur zwischen Berufen, sondern zwischen unterschiedlichen Formen von Automatisierbarkeit und Marktstabilität. Physische und menschnahe Tätigkeiten sind derzeit besonders robust, weil sie nicht vollständig in Software überführt werden können. Handwerk, Pflege und technische Wartung bleiben deshalb stabile Einstiegspfade, auch wenn generative KI einzelne Arbeitsschritte unterstützt.
Für kaufmännische Berufe ist die Lage differenzierter. Viele Tätigkeiten werden stark umgebaut, aber hohe Vakanzen wirken als Sicherheitsnetz. Wer kaufmännisch arbeiten will, sollte daher Sektoren wählen, in denen der Nachfragepuffer groß ist, etwa Einzelhandel, Logistik und Büroorganisation. Dort verschiebt sich der Job weniger in Richtung „Wegfall“ als in Richtung Ausnahmebehandlung, Kundeninteraktion und Prozesssteuerung mit KI-Tools.
Die größte Korrektur betrifft IT: Wenn Programmierer sehr schnell durch KI ersetzt werden, ist „Programmierer werden“ als Zielbild riskant. IT bleibt als Ausbildungsweg sinnvoll, wenn er auf Systemverantwortung zielt: Integration, Architektur, Security, Testing, Review, Datenflüsse, Compliance. Wer in dieser Logik denkt, kann auch in einem KI-dominierten Umfeld dauerhaft relevant bleiben.
Für Ausbildungsbetriebe
Für Betriebe folgt daraus eine klare Ausbildungsstrategie. In IT-Ausbildungen sollte das Zentrum nicht Coding als Routine sein, sondern das verantwortliche Arbeiten mit KI: Anforderungen klären, Outputs prüfen, Systeme absichern, Schnittstellen gestalten, Qualität und Sicherheit gewährleisten. Wer weiterhin primär „Syntax und Routinen“ ausbildet, produziert kurzfristig einsetzbare Profile mit hoher Austauschbarkeit.
In kaufmännischen Berufen müssen Betriebe den Wert menschlicher Kompetenz offensiv stärken. Generative KI kann Standardkommunikation liefern, aber nicht zuverlässig Konflikte lösen, verhandeln oder Verantwortung tragen. Ausbildung muss daher gezielt Empathie, komplexe Gesprächsführung, Urteilsfähigkeit, ethische Abwägung und Problemlösen in unstrukturierten Situationen trainieren.
Parallel wird der hybride Arbeitsalltag zur Norm. Mechaniker arbeiten daten- und diagnosegestützt, Verkäufer nutzen Analytics, Disponenten arbeiten mit Prognosen. Betriebe sollten KI-Tools früh in die Ausbildung integrieren, damit Praxis und Realität nicht auseinanderlaufen.
Für Berufsschulen und Bildungsinstitutionen
Berufsschulen stehen unter Zeitdruck, weil Ausbildungsordnungen und Curricula oft langsamer sind als die technologische Veränderung. Daraus folgt: Grundwissen zu generativer KI muss über alle Ausbildungsberufe hinweg Pflicht werden. Es geht nicht nur um Bedienung, sondern um Prüfkompetenz: Wie überprüfe ich Ergebnisse, wie erkenne ich Fehler, wie bewerte ich Qualität, wo liegen rechtliche und sicherheitsrelevante Grenzen.
Wenn generative KI den Output liefert, muss Schule den Maßstab liefern: Fachlogik, Regeln, Recht, Sicherheit und Qualitätskriterien. Zudem entsteht eine zweite Rolle: Berufsschulen als regionale Weiterbildungs-Hubs für bereits Beschäftigte, deren Tätigkeiten sich durch KI verschieben.
Schlussfolgerungen
Die duale Berufsausbildung bleibt als Arbeitsmarkteinstieg stark, weil sie Praxis, betriebliche Einbindung und konkrete Fähigkeiten verbindet. Generative KI führt jedoch zu einer Polarisierung: Routine- und Informationsarbeit wird schneller transformiert oder automatisiert, während physische und menschnahe Tätigkeiten stabilisiert werden. Trenddaten verstärken das Bild: Schrumpfende Nischen erhöhen das Risiko zusätzlich, während Sektoren mit persistierenden Vakanzen echte Sicherheit bieten.
Die Konsequenz ist eine neue Entscheidungsroutine: Aufgabenprofil plus Markt plus Trend. Generative KI wird überall Teil der Ausbildung, aber sie ersetzt nicht die Wahl eines robusten Marktes und eines Ausbildungsbetriebs, der die Veränderungen realistisch abbildet.