Future Skills im Unternehmen: Welche Kompetenzen durch KI an Bedeutung verlieren und welche jetzt zählen

Kurz gesagt. Künstliche Intelligenz verändert nicht nur Werkzeuge, sondern die Kompetenzanforderungen an Fach- und Führungskräfte. Tätigkeiten wie das Zusammentragen von Informationen oder die reine Auswertung strukturierter Daten verlieren an Gewicht, weil Systeme sie schneller erledigen. An Bedeutung gewinnen dafür die Fähigkeiten, die davor und danach ansetzen: Ergebnisse kritisch einordnen, unter Unsicherheit entscheiden, Prioritäten setzen. Eine aktuelle Studie der Haufe Akademie zeigt zugleich eine Lücke, die viele Organisationen unterschätzen: Führungskräfte schätzen den Kompetenzstand ihrer Teams deutlich optimistischer ein als die Fachkräfte selbst. In diesem Artikel zeigen wir, welche Kompetenzen sich verschieben, warum die Selbst- und Fremdeinschätzung so weit auseinandergeht und wie Organisationen ihren tatsächlichen Stand ermitteln.

In Gesprächen mit Personalverantwortlichen taucht in den vergangenen Monaten eine Frage immer häufiger auf und zwar in fast identischer Formulierung: Wir wissen, dass sich durch KI etwas verändert. Aber wir wissen nicht genau, was das für die Kompetenzen unserer Leute bedeutet. Worauf sollen wir jetzt eigentlich entwickeln?

Die Frage ist berechtigt und sie ist schwerer zu beantworten als es zunächst klingt. Der öffentliche Diskurs über Future Skills ist stark von Hochschulen geprägt. Dort geht es um Rahmenmodelle, Kompetenzkataloge und die Frage, was junge Menschen für die Arbeitswelt von morgen lernen sollten. Für eine Personalleitung, die heute entscheiden muss, welche Entwicklungsmaßnahmen im nächsten Jahr sinnvoll sind, hilft das nur begrenzt weiter.

Aus 25 Jahren Beratungspraxis wissen wir: Die Antwort liegt selten in einem allgemeinen Kompetenzkatalog. Sie liegt in der Frage, welche Tätigkeiten sich in der eigenen Organisation konkret verschieben und wo die Menschen dort heute stehen. Dieser Artikel ordnet ein, was sich verschiebt, und beschreibt einen Weg, den tatsächlichen Stand zu ermitteln.

Was Future Skills im Unternehmenskontext bedeuten

Der Begriff Future Skills beschreibt überfachliche Kompetenzen, die dabei helfen, in einer sich schnell verändernden Arbeitswelt handlungsfähig zu bleiben. So weit die gängige Definition, wie sie auch in den großen Rahmenmodellen verwendet wird.

Im Unternehmenskontext ist der Begriff allerdings nur dann nützlich, wenn er konkret wird. Für eine Organisation ist nicht die Frage relevant, welche dreißig Zukunftskompetenzen in einem Framework stehen, sondern welche Fähigkeiten in den eigenen Rollen an Bedeutung gewinnen und welche an Bedeutung verlieren. Diese Verschiebung ist von Branche zu Branche und von Funktion zu Funktion unterschiedlich, folgt aber einem erkennbaren Muster.

Zwei Begriffe helfen dabei, die Antwort zu strukturieren. Upskilling meint, bestehende Fähigkeiten zu erweitern und zu vertiefen, damit sie mit den Anforderungen der eigenen Rolle Schritt halten. Reskilling meint, völlig neue Kompetenzen für eine andere Tätigkeit zu erlernen und dabei im Unternehmen zu bleiben. Beide Wege sind unterschiedlich aufwendig und setzen an unterschiedlichen Ausgangslagen an. Welcher Weg der richtige ist, lässt sich erst beantworten, wenn klar ist, wo die Person heute steht.

Welche Kompetenzen durch KI an Gewicht verlieren

Die ehrlichste Formulierung lautet: Es fallen weniger Kompetenzen weg, als sich ihr relatives Gewicht verschiebt. Fähigkeiten, die früher einen großen Teil der Arbeitszeit beansprucht haben und entsprechend stark bewertet wurden, machen heute einen kleineren Anteil aus.

Das Zusammentragen von Informationen. Recherche, das Sichten von Quellen, das Erstellen von Übersichten: Diese Tätigkeiten waren lange ein eigenständiger Kompetenzbereich und ein spürbarer Zeitfaktor. Heute erledigen Systeme einen Großteil davon in Minuten. Wer diese Fähigkeit als zentrale Stärke im Lebenslauf trägt, steht schwächer da als noch vor drei Jahren.

Die reine Auswertung strukturierter Daten. Zahlen aufbereiten, Muster in Tabellen finden, Standardauswertungen erstellen: Auch hier verschiebt sich das Gewicht deutlich. Der analytische Schritt selbst ist automatisierbar geworden. Was bleibt und wichtiger wird, ist die Frage, welche Auswertung überhaupt sinnvoll ist und was das Ergebnis für die konkrete Entscheidung bedeutet.

Routinemäßige Dokumentation und Aufbereitung. Protokolle schreiben, Standardberichte formulieren, Präsentationen aus vorhandenen Inhalten bauen: Diese Tätigkeiten binden in vielen Organisationen noch erhebliche Kapazitäten, obwohl sie zunehmend maschinell vorbereitet werden können.

Wichtig ist dabei eine Einordnung, die im Diskurs oft untergeht: Dass eine Tätigkeit automatisierbar wird, heißt nicht, dass die dahinterliegende Fähigkeit wertlos wird. Wer nicht versteht, wie eine Auswertung zustande kommt, kann ihr Ergebnis auch nicht kritisch prüfen. Das Fachwissen verschwindet nicht, es wandert von der Ausführung in die Beurteilung.

Welche Kompetenzen jetzt an Bedeutung gewinnen

Auf der anderen Seite der Verschiebung stehen Fähigkeiten, die vor und nach dem automatisierbaren Schritt ansetzen. Eine Delphi-Studie der Hochschule für Wirtschaft und Gesellschaft Ludwigshafen, für die 247 Fachleute aus der Personaldiagnostik befragt wurden, zeigt für diese Berufsgruppe ein klares Bild: Den stärksten Bedeutungszuwachs erwarten die Befragten bei technologischer Kompetenz, dicht gefolgt von der Fähigkeit zur Interpretation von Daten.

Ergebnisse kritisch einordnen. Ein KI-System liefert eine Antwort, aber es liefert keine Einschätzung darüber, wie belastbar diese Antwort im konkreten Fall ist. Ob die zugrunde liegenden Daten passen, ob ein Sonderfall vorliegt, ob das Ergebnis plausibel ist: Diese Prüfung ist eine eigenständige Kompetenz geworden und sie setzt Fachverständnis voraus.

Unter Unsicherheit entscheiden. Wenn Analysen schneller verfügbar sind, verschiebt sich der Engpass von der Informationsbeschaffung zur Entscheidung. Mehr Daten führen nicht automatisch zu klareren Entscheidungen, häufig eher zum Gegenteil. Die Fähigkeit, mit unvollständiger Information eine tragfähige Entscheidung zu treffen und sie zu verantworten, wird zur zentralen Führungskompetenz.

Die richtigen Fragen stellen. Ein System beantwortet die Frage, die ihm gestellt wird. Ob es die richtige Frage war, entscheidet sich vorher. Diese Fähigkeit, ein Problem präzise zu fassen und die relevante Fragestellung zu identifizieren, war schon immer wertvoll. Sie ist jetzt der Punkt, an dem sich die Qualität der Ergebnisse entscheidet.

Technologische Grundkompetenz. Nicht im Sinne von Programmierkenntnissen, sondern als Verständnis dafür, wie die eingesetzten Systeme grundsätzlich arbeiten, wo ihre Grenzen liegen und welche Fehlerarten typisch sind. Ohne dieses Verständnis bleibt die kritische Einordnung Zufall. Was das für den praktischen Aufbau im Unternehmen bedeutet, haben wir im Artikel zu AI Literacy ausführlicher beschrieben.

Eine Differenzierung ist an dieser Stelle wichtig, weil sie in der öffentlichen Diskussion regelmäßig verkürzt wird. In der Delphi-Studie fällt der erwartete Zuwachs bei Empathiefähigkeit sowie bei Kommunikations- und Feedbackkompetenz im relativen Vergleich geringer aus als bei den technologischen Kompetenzen. Das bedeutet ausdrücklich nicht, dass diese Fähigkeiten an Wert verlieren. Die Studienautoren halten fest, dass sie weiterhin wichtig und unverzichtbar bleiben. Sie wachsen nur nicht in gleichem Maße, weil sie ohnehin schon als selbstverständlich vorausgesetzt werden.

Die blinde Stelle: Selbst- und Fremdeinschätzung gehen auseinander

Es gibt einen Befund, der in der Praxis größere Folgen hat als die Frage, welche Kompetenz genau auf welcher Liste steht. Die Future Skills Studie 2026 der Haufe Akademie, für die im DACH-Raum 606 Fachkräfte und 458 Führungskräfte befragt wurden, hat beide Gruppen dieselbe Frage gestellt: Wie gut seid ihr in bestimmten Kompetenzen heute aufgestellt?

Bei einigen Themen liegen die Antworten nah beieinander. Bei zwei Bereichen klaffen sie deutlich auseinander. Im Bereich Führung und Change bewerten 73 Prozent der Führungskräfte ihre Teams als gut aufgestellt, während nur 54 Prozent der Fachkräfte das von sich selbst sagen. Bei IT- und Cloud-Grundlagen liegt die Differenz ähnlich hoch.

Diese Lücke ist aus zwei Gründen bedeutsam. Erstens führt sie dazu, dass Entwicklungsbudgets an den falschen Stellen eingesetzt werden. Wer davon ausgeht, dass die eigene Mannschaft in einem Bereich solide aufgestellt ist, investiert dort nicht. Zweitens erzeugt sie im Alltag Reibung: Mitarbeitende, die sich einer Anforderung nicht gewachsen fühlen, aber den Eindruck haben, dass die Führungskraft von einem anderen Stand ausgeht, sprechen den Bedarf selten offen an.

Bemerkenswert ist außerdem, dass die Studie diese Verzerrung nicht in eine Richtung auflöst. Beim Thema Problemlösen und kritisches Denken schätzen sich die Fachkräfte mit 84 Prozent sogar leicht besser ein als ihre Führungskräfte sie mit 81 Prozent. Es geht also nicht darum, dass eine Seite recht hat. Es geht darum, dass beide Seiten von unterschiedlichen Annahmen ausgehen, ohne dass diese je abgeglichen wurden.

Wie Organisationen den tatsächlichen Kompetenzstand ermitteln

Aus der Wahrnehmungslücke folgt eine praktische Konsequenz: Bevor eine Organisation entscheidet, worauf sie entwickelt, braucht sie ein belastbares Bild des Ist-Zustands. Selbsteinschätzungen allein reichen dafür nicht aus, Führungseinschätzungen ebenso wenig. In der Beratungspraxis arbeiten wir deshalb entlang von drei Schritten.

Erstens: die relevanten Kompetenzen für die eigenen Rollen definieren. Nicht jede Zukunftskompetenz ist für jede Rolle gleich wichtig. Eine Führungskraft im Vertrieb braucht ein anderes Profil als eine Teamleitung in der Produktion. Der erste Schritt besteht darin, für die konkreten Rollen zu klären, welche Fähigkeiten in den nächsten Jahren tatsächlich gebraucht werden und woran sich diese Fähigkeiten im Verhalten erkennen lassen.

Zweitens: den Ist-Stand strukturiert erheben. Hier kommen diagnostische Verfahren ins Spiel. Ein ausführliches Interview, Gesprächssimulationen oder ein Development Center machen sichtbar, wie eine Person in konkreten Situationen tatsächlich handelt, statt wie sie sich selbst einschätzt. Der Unterschied zwischen beidem ist genau die Lücke, um die es in der Haufe-Studie geht.

Drittens: die Entwicklungsagenda daraus ableiten. Erst wenn Soll-Profil und Ist-Stand nebeneinander liegen, lässt sich beantworten, ob Upskilling ausreicht oder ob ein grundlegenderer Weg nötig ist. Erst dann lässt sich das Budget dorthin lenken, wo es tatsächlich Wirkung entfaltet.

Dieser Weg klingt aufwendiger als ein Weiterbildungskatalog. In der Praxis spart er Aufwand, weil er verhindert, dass über Jahre in Themen investiert wird, die im Alltag keinen Unterschied machen.

Was in der Beratungspraxis funktioniert

In unserer Arbeit mit Führungsteams sehen wir, dass der Kompetenzwandel dort am besten gelingt, wo er nicht als Weiterbildungsthema behandelt wird, sondern als Führungsthema. Wer von seinem Team erwartet, KI-Ergebnisse kritisch zu prüfen und unter Unsicherheit zu entscheiden, muss diesen Umgang selbst vorleben und einen Rahmen schaffen, in dem Nachfragen und abweichende Einschätzungen willkommen sind.

Was wir in der Praxis beobachten: Wenn Teams neue Werkzeuge bekommen, ändert sich die Zusammenarbeit schneller als das Gespräch darüber. Viele Unsicherheiten bleiben unausgesprochen, weil niemand als derjenige dastehen möchte, der noch nicht sicher damit umgeht. Für Führungskräfte bedeutet das konkret, diesen Punkt aktiv anzusprechen, statt auf Rückmeldungen zu warten. Ein regelmäßiger, kurzer Austausch darüber, wo im Alltag Unsicherheit entsteht, bringt in der Regel mehr Klarheit über den tatsächlichen Entwicklungsbedarf als eine formale Abfrage.

Für Organisationen, die den Kompetenzwandel systematisch angehen möchten, hat sich ein pragmatischer Einstieg bewährt: eine klar umrissene Zielgruppe, etwa die erste Führungsebene, ein sauber definiertes Soll-Profil und eine strukturierte Standortbestimmung. Aus dieser einen Erfahrung lässt sich ableiten, wie das Vorgehen in der eigenen Organisation wirkt, bevor es breiter ausgerollt wird.

Häufige Fragen zu Future Skills