Der Mangel an KI-Fachkräften im Jahr 2026: Warum Unternehmen Schwierigkeiten haben, Datenwissenschaftler einzustellen

Vorstände in Europa, den Vereinigten Staaten und im asiatisch-pazifischen Raum berichten immer wieder vom gleichen Problem: Sie finden nicht die KI-Fachkräfte, die sie benötigen. Die Investitionen in KI haben Rekordhöhen erreicht, doch das Angebot an erfahrenen Datenwissenschaftlern, Machine-Learning-Ingenieuren und KI-Forschern hat damit nicht Schritt gehalten.

Die wichtigsten Erkenntnisse

• 78 % der befragten Unternehmen gaben an, im Jahr 2024 KI einzusetzen – ein Anstieg gegenüber 55 % im Jahr 2023 –, und 71 % setzten generative KI in mindestens einem Geschäftsbereich ein (Stanford HAI, AI Index 2025).
• 63 % der Arbeitgeber nennen Qualifikationslücken als das größte Hindernis für die Transformation ihres Unternehmens, und das Weltwirtschaftsforum geht davon aus, dass bis 2030 59 von 100 Arbeitnehmern eine Umschulung oder Weiterqualifizierung benötigen werden (Weltwirtschaftsforum, Januar 2025).
• Der Mangel ist auf Führungsebene am größten, da es jahrelange praktische Erfahrung erfordert, um die Leitung von KI-Systemen in der Produktion übernehmen zu können.
• Einstellungsverfahren, die speziell für den Bereich Softwareentwicklung konzipiert sind, sortieren häufig hochqualifizierte KI-Kandidaten aus und übersehen diejenigen, die gar nicht auf der Suche nach einer Stelle sind.
• Unternehmen, die zunächst eine erfahrene Führungskraft im Bereich KI einstellen und in die Dateninfrastruktur sowie in Karrierewege investieren, fällt es leichter, den Rest des Teams zu rekrutieren und zu binden.

Es handelt sich hierbei eher um ein dauerhaftes Ungleichgewicht als um einen kurzen Einstellungszyklus, und dies wirkt sich darauf aus, wie wettbewerbsfähig und innovativ Unternehmen sein können. Der Stanford HAI AI Index 2025 ergab, dass 78 % der befragten Unternehmen im Jahr 2024 KI einsetzten – ein Anstieg gegenüber 55 % im Vorjahr –, während sich der Einsatz generativer KI in mindestens einem Geschäftsbereich von 33 % auf 71 % mehr als verdoppelte (Stanford HAI, AI Index 2025). Der „Future of Jobs Report 2025“ des Weltwirtschaftsforums prognostiziert bis 2030 170 Millionen neue Arbeitsplätze und 92 Millionen wegfallende Stellen, was einem Nettozuwachs von 78 Millionen entspricht, und 63 % der Arbeitgeber nennen bereits jetzt Qualifikationslücken als Haupthindernis für den Wandel (Weltwirtschaftsforum, Januar 2025).

Für Unternehmen, die auf diesem Markt Personal einstellen, ist es hilfreich zu verstehen, worauf der Fachkräftemangel zurückzuführen ist und warum herkömmliche Rekrutierungsmethoden damit zu kämpfen haben.

Was die Zahlen zeigen

Seit mehr als einem Jahrzehnt wächst die Nachfrage nach KI-Kompetenzen schneller als das Angebot an erfahrenen Fachkräften. Stellenbezeichnungen im Bereich KI gehören zu den am schnellsten wachsenden in den großen beruflichen Netzwerken, während die Zahl der Personen, die fundiertes technisches Fachwissen, Fachkenntnisse und Erfahrung mit Produktionssystemen vereinen, nach wie vor gering ist.

Die Einführung ist weit verbreitet, doch die meisten Organisationen sind noch nicht weit über Pilotprojekte hinausgekommen, und unserer Erfahrung nach sind in der Regel eher die Menschen als die Technologie der begrenzende Faktor – insbesondere Menschen, die KI-Projekte unternehmensweit leiten und gleichzeitig umsetzen können.

Die Vergütung spiegelt dieses Ungleichgewicht wider. Das „Global AI Jobs Barometer 2025“ von PwC ergab, dass Stellen, die KI-Kompetenzen erfordern, im Durchschnitt einen Gehaltsaufschlag von 56 % gegenüber vergleichbaren Positionen bieten – ein Anstieg gegenüber 25 % im Vorjahr (PwC, Juni 2025). Auf Führungsebene sind die Vergütungspakete für Chief AI Officers und Leiter der Datenwissenschaft bei führenden Unternehmen mittlerweile mit denen anderer C-Level-Positionen vergleichbar.

Warum die herkömmliche Personalbeschaffung bei KI-Stellen Schwierigkeiten hat

Die meisten Personalbeschaffungsteams in Unternehmen sowie die meisten Generalisten-Personalagenturen sind auf die massenhafte Besetzung von Stellen nach klar definierten Anforderungen ausgerichtet. Die Rekrutierung von Führungskräften mithilfe von KI unterscheidet sich in dreierlei Hinsicht davon.

Die Aufgaben sind fachübergreifend. Ein erfahrener Datenwissenschaftler, der im Bereich Computer Vision für autonome Fahrzeuge arbeitet, benötigt Kenntnisse in den Bereichen Deep-Learning-Architekturen, Signalverarbeitung, Echtzeit-Systemtechnik sowie im Automobilbereich. Ein Ingenieur für maschinelles Lernen, der für eine Bank ein System zur Betrugserkennung entwickelt, benötigt Kenntnisse in den Bereichen verteilte Datenverarbeitung, statistische Modellierung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften sowie ein Verständnis der Finanzmärkte. Durch das bloße Abgleichen von Stichwörtern in einem Lebenslauf mit einer Stellenbeschreibung lassen sich diese Fachkräfte nicht finden; es bedarf eines Verständnisses dafür, wie die technischen Fähigkeiten auf das geschäftliche Problem angewendet werden können – ein Verständnis, über das viele Rekrutierungsteams nicht verfügen.

Die besten Kandidaten sind gar nicht auf der Suche. Die besten KI-Fachkräfte stöbern selten in Jobbörsen oder antworten auf Massen-InMail-Kampagnen. Um sie zu erreichen, ist man auf Netzwerke in der Forschungsgemeinschaft, an Universitäten und in den kleinen Gruppen von Praktikern angewiesen, die zwischen großen Technologieunternehmen, Forschungslabors und schnell wachsenden Start-ups wechseln.

Die Beurteilung ist eine spezielle Kompetenz. Kompetenzgespräche und technische Tests, die für Softwareentwickler konzipiert sind, zeigen nicht, ob ein Bewerber in der Lage ist, ein vieldeutiges geschäftliches Problem in eine Machine-Learning-Aufgabe umzuwandeln, einen geeigneten Modellierungsansatz zu wählen, ML-Systeme in der Produktion zu verwalten oder ein funktionsübergreifendes Team bei unsicheren Aufgaben zu leiten. Auswahlgremien ohne KI-Fachwissen machen teure Fehler in beide Richtungen: Sie lehnen starke Bewerber ab, die sie nicht beurteilen können, und stellen Personen ein, deren akademische Leistungen sich nicht in praktische Ergebnisse umsetzen lassen.

Warum der Mangel auf Führungsebene am größten ist

Der Fachkräftemangel betrifft alle Ebenen, spielt jedoch an der Spitze die größte Rolle. Die Hochschulen bringen mehr Absolventen in den Bereichen Datenwissenschaft und KI hervor als je zuvor. Der Weg vom Hochschulabsolventen zum leitenden Datenwissenschaftler, Principal ML Engineer oder KI-Leiter, der Produktionssysteme entwerfen, Nachwuchskräfte fördern und technische Arbeit mit der Unternehmensstrategie verknüpfen kann, dauert nach Fergal Nolans Erfahrung immer noch mindestens fünf bis sieben Jahre praktischer Berufserfahrung.

Schulungsprogramme und Bootcamps allein können diese Lücke nicht schließen. Das Weltwirtschaftsforum geht davon aus, dass bis 2030 59 von 100 Arbeitnehmern eine Umschulung oder Weiterqualifizierung benötigen werden (Weltwirtschaftsforum, Januar 2025), doch die Führungskräfte, die die KI-Strategie festlegen, Teams aufbauen und leiten sowie sich mit den ethischen und regulatorischen Fragen der KI in Unternehmen befassen, müssen aus einem kleinen globalen Pool erfahrener Praktiker stammen.

Die Umfrage von Gartner unter Chief Data and Analytics Officers verdeutlicht, worum es geht. 70 % der CDAOs tragen mittlerweile die Hauptverantwortung für die KI-Strategie und das Betriebsmodell ihres Unternehmens, und 36 % berichten direkt an den Vorstandsvorsitzenden – ein Anstieg gegenüber 21 % im Vorjahr. Gartner prognostiziert zudem, dass bis 2027 75 % der CDAOs, die nicht als entscheidend für den KI-Erfolg ihres Unternehmens angesehen werden, ihre Position auf C-Level verlieren werden (Gartner, Mai 2025). Die Kosten einer Fehlbesetzung in der Führungsetage sind entsprechend hoch.

Was höhere Löhne bewirken können – und was nicht

Viele Unternehmen haben darauf mit höheren Gehältern reagiert, was bis zu einem gewissen Grad auch funktioniert. In der Finanzdienstleistungs- und Technologiebranche können die Gesamtvergütungspakete für Führungskräfte im KI-Bereich siebenstellige Summen übersteigen.

Das Gehalt allein reicht jedoch nicht aus, um diese Fachkräfte langfristig zu binden. Die gefragtesten KI-Experten legen Wert auf verschiedene andere Faktoren: die Probleme, an denen sie arbeiten würden, die Qualität der Dateninfrastruktur, das Niveau der Kollegen, die Frage, ob das Engagement des Unternehmens für KI echt ist, Möglichkeiten zur Veröffentlichung von Beiträgen und zur Teilnahme an Konferenzen sowie den Grad an Autonomie, den sie genießen würden.

Unternehmen, die zwar gut bezahlen, bei diesen Faktoren aber zu kurz kommen, verlieren oft die Mitarbeiter, deren Einstellung sie viel Geld gekostet hat. Unserer Erfahrung nach neigen KI-Fachkräfte, die eine Diskrepanz zwischen den Versprechungen hinsichtlich der KI-Investitionen und der Realität in Bezug auf die Dateninfrastruktur sowie die Unterstützung durch die Führungsetage feststellen, dazu, das Unternehmen vorzeitig zu verlassen.

Häufige Fehler

Im Laufe seiner Karriere, in der er Hunderte von Stellenbesetzungen in den Bereichen Daten und KI begleitet hat, hat Fergal Nolan immer wieder dieselben Fehler beobachtet.

Die Einstellung von KI-Spezialisten ist vergleichbar mit der von Softwareentwicklern. Ihre Fähigkeiten, Motivationen, Karrierewege und Bewertungskriterien unterscheiden sich jedoch. Verfahren, bei denen KI-Bewerber die üblichen Assessment-Verfahren für Ingenieure durchlaufen – darunter Tests zur algorithmischen Programmierung und Vorstellungsgespräche zum Systemdesign –, sortieren diejenigen aus, deren Stärken eher im statistischen Denken, in Forschungsmethoden und in der Problemformulierung liegen als in der Optimierung von Code.

Unrealistische Anforderungen. Eine Stellenbeschreibung, in der Kenntnisse in den Bereichen Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Reinforcement Learning, MLOps, Cloud-Architektur und Unternehmensstrategie sowie zehn Jahre Berufserfahrung in Bereichen verlangt werden, die es vor zehn Jahren kaum gab, vermittelt erfahrenen Bewerbern den Eindruck, dass das Unternehmen nicht weiß, was es eigentlich braucht. Die besten unter ihnen bewerben sich gar nicht erst.

Die Zeit bis zur Einstellung wird unterschätzt. Die Besetzung von Führungspositionen im Bereich KI dauert deutlich länger als bei vergleichbaren Stellen im Technologiebereich. Unternehmen, die davon ausgehen, dass der Prozess von der Stellenanzeige bis zur Unterzeichnung des Arbeitsvertrags vier bis sechs Wochen dauert, werden regelmäßig enttäuscht; effektive Prozesse basieren auf Beziehungen, und es kann Monate dauern, bis ein Kandidat bereit ist, einen Wechsel in Betracht zu ziehen.

Die Reputation in KI-Kreisen außer Acht lassen. KI-Fachleute bilden eine kleine, eng vernetzte globale Gemeinschaft, in der sich Neuigkeiten schnell herumsprechen. Unternehmen, die für eine mangelhafte Dateninfrastruktur, schwache Unterstützung durch die Führungsetage oder eine Diskrepanz zwischen dem, was sie im Vorstellungsgespräch versprechen, und dem, was die Bewerber bei ihrem Eintritt vorfinden, bekannt sind, werden Schwierigkeiten haben, Mitarbeiter einzustellen – ganz gleich, wie hoch das Gehalt auch sein mag.

Was erfolgreiche Unternehmen tun

Unternehmen, die hochqualifizierte KI-Fachkräfte gewinnen und an sich binden, weisen in der Regel vier gemeinsame Vorgehensweisen auf.

Sie stellen den KI-Leiter noch vor dem Team ein. Die Ernennung eines glaubwürdigen, erfahrenen KI-Leiters – sei es mit dem Titel „Chief AI Officer“, „VP of Data Science“ oder „Head of Machine Learning“ – noch vor dem Ausbau des Teams ist die effektivste Einzelentscheidung. Diese Person legt die technische Ausrichtung und die Ingenieurskultur fest, gestaltet den Bewerbungsprozess und zieht andere erfahrene Fachleute an. Der steigende Anteil von CDAOs, die direkt dem Vorstandsvorsitzenden unterstellt sind, spiegelt dieselbe Logik wider (Gartner, Mai 2025).

Sie investieren in die Voraussetzungen, die KI-Teams benötigen. Dazu gehören eine Dateninfrastruktur, die noch vor dem Einsatz von Datenwissenschaftlern geschaffen wird, spezifische Karrierewege für KI-Positionen, Unterstützung bei Veröffentlichungen und Open-Source-Projekten, Budgets für Konferenzen, Forschungspartnerschaften mit Universitäten sowie direkter Zugang zu hochrangigen Entscheidungsträgern. Für erfahrene KI-Experten sind dies einige der Gründe, sich dem Unternehmen anzuschließen.

Sie setzen auf spezialisierte Suche statt auf allgemeine Personalvermittlung. Da der Kandidatenpool klein und passiv ist und die Beurteilung Fachwissen erfordert, reichen allgemeine Ansätze – ob intern oder extern – in der Regel nicht aus. Die spezialisierte KI-basierte Führungskräftesuche bietet die Netzwerke, das technische Verständnis und die Marktkenntnisse, die erforderlich sind, um hochrangige Kandidaten zu finden, anzusprechen und zu bewerten.

Sie blicken über die großen Zentren hinaus. KI-Fachkräfte sind ungleichmäßig verteilt. Die San Francisco Bay Area, London und Peking sind nach wie vor wichtige Ballungszentren, doch auch Toronto, Tel Aviv, Singapur, Zürich und mehrere mittel- und osteuropäische Städte verfügen über starke Talentpools, die oft weniger umkämpft und kostengünstiger sind. Unternehmen, die für leitende KI-Positionen offen für Remote- oder Hybrid-Arbeitsmodelle sind, erweitern ihre Möglichkeiten erheblich.

Der langfristige Blickwinkel

Der Fachkräftemangel im Bereich KI wird sich nicht so schnell beheben lassen. Die Hochschulen bauen ihre Studiengänge in den Bereichen KI und Datenwissenschaft aus, und neue Wege wie Online-Kurse und von der Industrie geförderte Ausbildungsplätze erweitern den Nachschub an Fachkräften, doch es dauert Jahre, bis aus einem Absolventen ein erfahrener Experte wird, der KI-Projekte in Unternehmen leiten kann.

Da das Weltwirtschaftsforum bis 2030 netto 78 Millionen neue Arbeitsplätze prognostiziert und Qualifikationslücken bereits heute das größte Hindernis für den Wandel darstellen (Weltwirtschaftsforum, Januar 2025), wird die Nachfrage nach erfahrenen KI-Führungskräften bis zum Ende des Jahrzehnts voraussichtlich das Angebot übersteigen. Für Unternehmen, die auf KI angewiesen sind – und dazu gehören im Jahr 2026 die meisten –, gehört ein langfristiger Ansatz bei der Gewinnung von KI-Talenten auf die Tagesordnung des Vorstands.

Unternehmen, die die Einstellung von KI-Fachkräften als Thema auf Vorstandsebene betrachten, in die Rahmenbedingungen investieren, die hochqualifizierte Mitarbeiter anziehen, und mit Spezialisten zusammenarbeiten, die diesen Markt kennen, sind besser aufgestellt als solche, die dies als routinemäßige Personalbeschaffung betrachten. Unsere Leitfäden zur Einstellung eines Chief Data Officers und zum Aufbau eines Führungsteams für KI im Gesundheitswesen behandeln die Besetzung von Führungspositionen ausführlicher, und Sie können sich gerne an uns wenden, wenn Sie eine konkrete Suche planen.

Fergal Nolan ist Gründer von Banba, einer auf Healthcare-KI und Life-Sciences-KI spezialisierten Personalberatungsagentur mit Niederlassungen in New York, London und Berlin. Er verfügt über mehr als 25 Jahre Erfahrung in der Personalbeschaffung, unter anderem als Gründungsmitglied von SThree / Real Staffing und als Gründer von Upstream, wo er Data-Science- und KI-Teams sowie Führungskräfte im KI-Bereich für Start-ups, Scale-ups und globale Unternehmen aufgebaut hat.